隨著人工智能技術從實驗室走向產業(yè)深處,其發(fā)展重心正逐漸從算法模型創(chuàng)新,轉向以高質量數據與可靠軟件工程為支撐的規(guī)模化、工業(yè)化應用。德勤咨詢發(fā)布的《人工智能基礎數據服務白皮書》(以下簡稱“白皮書”)深入剖析了這一趨勢,并系統(tǒng)性地闡述了數據服務在人工智能基礎軟件開發(fā)中的核心價值與實施路徑。
人工智能基礎軟件開發(fā),是指構建支撐AI模型訓練、推理、部署和管理的底層軟件平臺、工具鏈及服務體系。它已超越傳統(tǒng)的代碼編寫范疇,演變?yōu)橐粋€融合數據工程、模型工程和軟件工程的復雜系統(tǒng)工程。當前,其面臨的核心挑戰(zhàn)包括:
德勤白皮書明確指出,專業(yè)化、體系化的“人工智能基礎數據服務”是破解上述挑戰(zhàn)、釋放AI生產力的關鍵。它不再被視為簡單的數據標注外包,而是升級為貫穿AI開發(fā)生命周期的戰(zhàn)略性能力,其核心內涵包括:
白皮書將數據服務深度融入AI基礎軟件開發(fā)的各個環(huán)節(jié):
1. 開發(fā)前期:需求定義與數據規(guī)劃
數據服務團隊與業(yè)務、算法團隊協(xié)同工作,明確業(yè)務問題對應的數據需求,規(guī)劃數據采集與標注方案,為軟件設計提供可靠的數據輸入藍圖。
2. 開發(fā)中期:敏捷數據供給與工具集成
通過云原生、微服務架構的數據平臺,為算法開發(fā)團隊提供按需、實時的高質量數據流。該平臺與模型訓練框架(如PyTorch, TensorFlow)、MLOps平臺深度集成,實現數據管道與模型訓練管道的無縫對接,支持快速實驗與迭代。
3. 開發(fā)后期:測試驗證與持續(xù)優(yōu)化
提供獨立的測試數據集,用于模型評估與基準測試。更重要的是,建立生產數據反饋循環(huán),將線上推理結果、用戶反饋等回流至數據池,自動識別數據缺陷或分布變化,觸發(fā)數據集的更新與模型的再訓練,形成自主進化的軟件系統(tǒng)。
德勤白皮書為企業(yè)及開發(fā)者提出了關鍵的實施建議:
人工智能基礎數據服務將與基礎軟件開發(fā)更加深度耦合。數據即代碼(Data-as-Code)、智能化數據運維(DataOps)等理念將普及,數據流水線的可靠性、自動化水平將成為衡量AI工程能力的重要標尺。強大而敏捷的數據服務能力,將是企業(yè)構建差異化AI優(yōu)勢、實現智能化轉型的堅實基石。
德勤的這份白皮書精準地把握了AI產業(yè)化進程中的關鍵痛點,系統(tǒng)化地提升了數據服務的戰(zhàn)略定位。它揭示了一個清晰的方向:唯有打好“數據”這一地基,人工智能的軟件大廈才能建得更高、更穩(wěn)、更智能。
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更新時間:2026-02-24 23:11:40