AutoML哪家强？Forrester发布机器学习Now Tech报告

近日，全球权威市场研究与咨询机构Forrester发布《Now Tech: Predictive Analytics And Machine Learning In China，Q3 2020》研究报告，深入研究了30多家中国（包括在中国提供服务的国际公司）机器学习关键厂商，为寻求提升AI能力的企业提供了客观公正的参考。创新奇智凭借领先的机器学习技术和快速商业化落地，强势入围中型机器学习厂商阵营，与IBM、SAP等国际巨头企业同列。

Forrester是全球公认的可信赖咨询商，长期针对技术给业务和客户所带来的影响提供务实和具有前瞻性的建议。机器学习Now Tech报告对中国（包括在中国提供服务的国际公司）机器学习关键厂商从市场规模、产品功能、应用领域、落地案例等维度进行全面分析，为企业IT决策者了解机器学习平台及选择高价值供应商提供了权威参考。

Forrester认为，企业正在加速提升自身AI能力建设，在2019年已经有54%的企业着手部署AI能力，预测五年以后，所有的企业都需要部署AI能力。在企业建设自身AI能力的道路上，自动化机器学习平台是一个重要的赋能工具，已经获得了决策者的广泛关注。报告指出，自动化机器学习加快了从分析数据到训练模型再到运行AI应用程序的过程，并解决了有限的AI和数据科学资源，以及耗时的模型开发的限制，已经成为企业创建预测模型的关键引擎，这些模型可进一步将智能注入企业的客户服务和运营过程中。

两年多来，创新奇智在机器学习领域深耕细作，打造面向企业级AI应用的Orion⾃动化机器学习平台2.0，一站式完成数据处理、算法训练、模型部署及后续的迭代管理，打通从数据层、AI层到应用层的能力连接，赋能企业AI中台建设。Orion自动化机器学习平台2.0现已广泛应用于制造、金融、零售等多个领域，在巨头云集的机器学习市场逐渐崭露头角。

全流程、自动化

Orion开启机器学习“产品化”时代

提到机器学习，很多人将其视为实验室的专属产物。创新奇智Orion自动化机器学习平台做到了把机器学习“产品化”和“商业化”，通过将多种开发任务和AI算法封装在一起，为用户提供易于使用、方便客制化的AI能力，普通用户也可迅速将这些AI能力嵌入到自己的应用之中，进而快速地进行商业模式验证，抓住商机，更快的创造新业务价值。

形象来讲，Orion自动化机器学习平台就像一条全流程自动化的AI模型开发生产线，覆盖“数据接⼊-数据预处理-特征⼯程-算法训练-模型评估-模型部署-模型线上管理”的全生命周期AI开发，简单易用、快速部署，真正实现MLaaS（机器学习即服务）功能。

低门槛，高效率

开发周期从3-4个月降至1-2周

创新奇智Orion自动化机器学习平台是一款低门槛的机器学习开发平台，综合了创新奇智自研的图像分类、物体检测、语义分割、实例分割、超高维特征、时序检测、NAS、强化学习、运筹优化等数十种业界先进的机器学习与深度学习算法工具箱。平台可以实现自动化特征选择、特征生成提取、自动化算法选择、超参调优，简单几步即可完成针对某应用需求的算法模型，强大的AutoML能力帮助用户跨越“算法”鸿沟和对专家经验的依赖，非专业算法工程师也可快速开发生产可用的AI模型，将开发时间从3-4个月缩短至1-2周。

为更进一步降低使用门槛，Orion自动化机器学习平台还支持无代码操作，无需编码就能进行数据预处理操作、选择算法、训练算法。另外，为满足个性化需求，平台支持基于JupyterLab的IDE环境，方便进⾏定制化的代码开发和模型生成。

相比某些“高冷”的AI平台，Orion自动化机器学习平台则非常亲民，使用体验友好，功能设置也很接地气。例如，为应对真实世界里繁杂多样的数据类型，Orion支持结构化数据、图片/文本/语音/视频等非结构化数据，以及实时数据接入，比如可对接SCADA系统等⼯业实时数据库。虽然是自动化平台，但并非完全“黑盒”操作，而是全程可视化，开发进度一目了然。针对普通用户面对多种算法不知如何选择的问题，Orion配有模型指标分析功能，可对各种算法进行多维度评估，生成排行榜，方便用户观察每一种模型的效果。此外，还支持⼀键部署和输出模型到生产环境，在模型上线形成服务后，可对线上服务进⾏监督及管理，通过对模型的持续运营，确保AI为企业带来业务价值。

资源分级管理，降低算力依赖

数据是机器学习的基石，但大量数据接入对企业IT基础设施构成较大冲击，且模型训练和推理都需要消耗大量算力,因此通过算力调优和资源调度，帮助企业降低算力成本，对普及企业级AI至关重要。

创新奇智Orion自动化机器学习平台对算力资源进行分级管理。在物理资源层，不仅⽀持用户的私有环境部署，也支持使⽤公有云或混合云的资源进⾏部署及运⾏。在逻辑资源层，Orion平台将物理资源进⾏抽象，形成以CPU、GPU、内存、存储为对象的逻辑计算资源。然后，基于异构算法和容器化（docker）的微服务架构，生成虚拟资源层，根据算力需求，弹性拓展底层存储和计算资源。在资源管理层，Orion自动化机器学习平台基于Kubernetes的大规模集群管理，实现多租户的容器资源⽣成，调度及释放。面向工业级的海量实时数据接入，Orion优化了数据接入的效率，实现训练数据的PB级数据吞吐及并行计算，线上推理数据的毫秒级性能优化。

制造、金融、零售等多领域落地应用

目前，制造、金融、零售等领域的多家企业正在使用创新奇智Orion自动化机器学习平台，组建自己的AI能力，用于PUE能效管理、智慧供应链、预测性运维等，享受AI带来的商业价值提升。例如，中国华电直属科研机构 — 华电电科院，采用创新奇智Orion自动化机器学习平台进行风场智慧运维，仅用时1周就完成了平台的部署实施，在3个月内实现了对所有风机模型的建立、优化，风机故障预测评估准确率提高了10%以上。

除软件平台外，为进一步降低用户部署AI的门槛，创新奇智还推出以Orion自动化机器学习平台为AI内核的创新奇智ABC一体机，定位新一代智能化计算基础设施设备，面向数据中心应用场景，以“软硬一体、边云协同、产品+服务”的方式为企业提供从底层算力设施到顶层行业应用的一体化AI赋能。