隨著人工智能技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)深處,其發(fā)展重心正逐漸從算法模型創(chuàng)新,轉(zhuǎn)向以高質(zhì)量數(shù)據(jù)與可靠軟件工程為支撐的規(guī)?;⒐I(yè)化應(yīng)用。德勤咨詢發(fā)布的《人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)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(shù)據(jù)服務(wù)在人工智能基礎(chǔ)軟件開發(fā)中的核心價(jià)值與實(shí)施路徑。
人工智能基礎(chǔ)軟件開發(fā),是指構(gòu)建支撐AI模型訓(xùn)練、推理、部署和管理的底層軟件平臺(tái)、工具鏈及服務(wù)體系。它已超越傳統(tǒng)的代碼編寫范疇,演變?yōu)橐粋€(gè)融合數(shù)據(jù)工程、模型工程和軟件工程的復(fù)雜系統(tǒng)工程。當(dāng)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(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)”是破解上述挑戰(zhàn)、釋放AI生產(chǎn)力的關(guān)鍵。它不再被視為簡單的數(shù)據(jù)標(biāo)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(nèi)涵包括:
白皮書將數(shù)據(jù)服務(wù)深度融入AI基礎(chǔ)軟件開發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié):
1. 開發(fā)前期:需求定義與數(shù)據(jù)規(guī)劃
數(shù)據(jù)服務(wù)團(tuán)隊(duì)與業(yè)務(wù)、算法團(tuán)隊(duì)協(xié)同工作,明確業(yè)務(wù)問題對應(yīng)的數(shù)據(jù)需求,規(guī)劃數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注方案,為軟件設(shè)計(jì)提供可靠的數(shù)據(jù)輸入藍(lán)圖。
2. 開發(fā)中期:敏捷數(shù)據(jù)供給與工具集成
通過云原生、微服務(wù)架構(gòu)的數(shù)據(jù)平臺(tái),為算法開發(fā)團(tuán)隊(duì)提供按需、實(shí)時(shí)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)流。該平臺(tái)與模型訓(xùn)練框架(如PyTorch, TensorFlow)、MLOps平臺(tái)深度集成,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管道與模型訓(xùn)練管道的無縫對接,支持快速實(shí)驗(yàn)與迭代。
3. 開發(fā)后期:測試驗(yàn)證與持續(xù)優(yōu)化
提供獨(dú)立的測試數(shù)據(jù)集,用于模型評估與基準(zhǔn)測試。更重要的是,建立生產(chǎn)數(shù)據(jù)反饋循環(huán),將線上推理結(jié)果、用戶反饋等回流至數(shù)據(jù)池,自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)缺陷或分布變化,觸發(fā)數(shù)據(jù)集的更新與模型的再訓(xùn)練,形成自主進(jìn)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(guān)鍵的實(shí)施建議:
人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)將與基礎(chǔ)軟件開發(fā)更加深度耦合。數(shù)據(jù)即代碼(Data-as-Code)、智能化數(shù)據(jù)運(yùn)維(DataOps)等理念將普及,數(shù)據(jù)流水線的可靠性、自動(dòng)化水平將成為衡量AI工程能力的重要標(biāo)尺。強(qiáng)大而敏捷的數(shù)據(jù)服務(wù)能力,將是企業(yè)構(gòu)建差異化AI優(yōu)勢、實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型的堅(jiān)實(shí)基石。
德勤的這份白皮書精準(zhǔn)地把握了AI產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程中的關(guān)鍵痛點(diǎn),系統(tǒng)化地提升了數(shù)據(jù)服務(wù)的戰(zhàn)略定位。它揭示了一個(gè)清晰的方向:唯有打好“數(shù)據(jù)”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(shí)間:2026-01-09 11:16:20