金融行业,天弘基金每天有百亿级数据量实时在线交易,采用阿里云飞天大数据平台,使数据清算时长从8小时缩至1.5小时;在线教育行业,VIPKID在阿里云大数据技术的辅助下,实现了60%的问题自动化处理,投诉率降低66%;快狗打车基于阿里云,实现了经纬度数据实时决策,15秒及时响应,3分钟车到位,货车空驶率降低30%……
对企业来说,业务要创新提高效率,仅仅把数据管的好、用的好,还不够,还需要AI技术的加持。“大数据和AI密不可分,结合在一起,更能帮助企业在数字时代从容应对不确定性。”贾扬清表示。
随着数据量越来越大,模型变得越来越精准、高效且复杂。因此,无论是在数据还是计算方面,都需要有一个更加大规模、大体量的底座,来支撑上层AI的需求。
为此,阿里云机器学习平台PAI构建了灵活、易用和功能丰富的机器学习全栈产品:PAI-Studio(可视化建模平台)、PAI-DSW(云原生交互式建模平台)、PAI-DLC(云原生AI基础平台)、PAI-EAS(云原生弹性推理服务平台)。
对企业来说,工程化已经超越算法,成为AI落地的更大瓶颈。日前,阿里巴巴与清华大学合作发布了超大规模中文多模态预训练千亿参数模型M6。该模型的数据集包含超过1.9 TB图像和292GB文本,参数规模达到1000亿,可完成产品描述生成、视觉问答、问答、中国诗歌生成等跨模态任务。
目前,M6已经用于业务场景里。在犀牛新制造的服装设计上,M6可以根据潮流趋势文本的描述,自动产出细节清晰的服装图,并符合生产标准。