什么是 AI 平台，它是如何工作的？
AI 平台是一个集成的技术环境，几乎提供了开发团队高效设计、定制和管理智能应用和智能体所需的一切条件。用户可以通过单个统一界面安全访问模型、智能体、工具和基础设施，支持从数据引入和模型训练到部署和监视的整个 AI 生命周期。 AI 平台可以使用云服务、在本地设备上或在混合环境中部署 AI 应用和智能体。
什么是 AI 平台？
AI 平台是一个端到端的统一环境，开发团队用它来设计、定制和管理 AI 解决方案，帮助大规模简化 AI 创新。
关键要点
- AI 平台支持用户高效安全地设计、定制和管理 AI 解决方案，通过单个界面完成所有操作。
- AI 平台可根据业务需求，使用云服务、在本地设备上和在混合环境中部署 AI 应用和智能体。
- AI 平台集成了数据、模型、机器学习、深度学习、预测分析和其他 AI 支持的功能。
- 采用 AI 平台的组织可以简化开发、实现大规模创新、降低成本和促进合规。
- 使用场景因行业而异，包括检测信用卡欺诈、诊断疾病和提供个性化零售服务。
- 需要关注的趋势包括引发更多关注的多模态 AI、AI 智能体编排和边缘计算。
部署 AI 应用和智能体的三种主要方式是什么？
组织可以在自有本地基础设施上或通过云服务运行 AI 平台。 开发人员使用 平台即服务 (PaaS)、AI 即服务 (AIaaS), 和 AI 模型即服务 (MaaS) 等云服务有助于加快交付新的 AI 应用和智能体。
AI 平台还可以让组织灵活使用三种主要方式来部署 AI 应用和智能体，每种方式都有独特优势和使用场景：
云环境
使用云环境部署的 AI 应用和智能体为客户提供比其他环境更强的可扩展性和灵活性。 这种方式非常适合从初创企业到全球企业等各种组织，这些组织希望快速采用创新解决方案，而无需前期硬件投资。
本地和私有云环境
使用组织自有数据中心部署的 AI 应用和智能体为客户提供更高的控制权和数据安全性。 这种方式通常被医疗、金融及其他对数据隐私和监管要求严格的行业组织采用。
混合环境
混合环境将云提供的产品/服务的灵活性和可伸缩性与在本地控制敏感数据相结合。这种方式支持跨环境分配工作负载，非常适合必须满足复杂的数据治理要求，同时要优化资源的组织。
关键组件
希望在 AI 平台中获得什么
选择一个具有统一工具链的 AI 平台，该工具链包含以下关键组件：
数据集成
从各种数据源连接并引入大量结构化和非结构化数据。 具有可靠数据集成功能的 AI 平台会自动为 AI 建模准备原始数据，帮助确保其干净、一致、准确。
内置开发人员工具
支持多种开发语言和框架，并内置于 GitHub、Visual Studio 和 Microsoft Copilot Studio 等环境中，方便开发人员使用其偏好的工具构建和扩展 AI 解决方案。 还配备了用于实验、评估和调试的工具。
机器学习模型
AI 智能体编排
通过允许用户创建 AI 智能体（能够推理、决策、自动执行任务并与用户或数据交互的自主系统），促进将 AI 集成到现有的运营流程和工作流中。 完整的 AI 平台本质上应充当 AI 智能体平台。
生成式 AI 和预测式 AI
提供先进的 AI 工具，用于创建文本和图像等内容，以及用于进行预测分析以挖掘出可操作见解。 这些功能需要大量的计算资源来运行大型语言模型 (LLM)，这些模型使用深度学习来处理大量非结构化数据。
用户友好的界面和 API
通过易用的界面和 API 简化开发工作流。这使开发人员和非技术用户都能直观地与 AI 模型交互并将其集成到解决方案中。
部署工具
支持大规模快速部署从小型原型到企业级应用等 AI 解决方案。如果组织处理大数据集或实时运行 AI 应用，这一点尤为重要。
监视工具
通过实时监视 AI 解决方案的潜在问题（如模型准确度和效果下降），帮助维持高性能水平。AI 平台还应简化模型更新和版本管理。
企业级安全性和合规性
具备用于隐私保护、内容安全和合规的内置安全措施。其中还包含用于检测幻觉、间接提示注入和数据泄露的工具。
AI 平台有哪些优势？
下面介绍了组织利用企业 AI 平台更有效地创新和竞争的一些关键方式：
加速价值实现
AI 平台使团队能够利用预构建模型、易用工具和自动化工作流，快速将新的创新想法从解决方案设计转化为部署。 此外，与传统软件解决方案不同，它支持通过迭代模型开发实现持续创新。
支持可伸缩性
运行在云或混合基础设施上的 AI 平台可以快速缩放计算和存储资源，以支持大量数据、不断变化的用户需求和复杂模型。
通过互操作性节省成本
开发工具和基础设施资源集成在单个统一的平台中，该平台能与现有 IT 系统、API 和第三方服务无缝协作。
提高工作效率
团队可以使用自动化工作流设计、管理和监视机器学习及其他 AI 模型，从而有更多时间专注于更高价值的工作。他们还可以创建能够快速准确执行重复手动任务的 AI 智能体。
降低风险并促进合规
具备增强数据和威胁防护能力的 AI 平台有助于确保 AI 解决方案遵循安全最佳实践。它还通过自动化简化了对数据隐私法规的遵守。
促进跨团队协作
数据科学家、数据工程师和其他用户可以通过集中环境进行沟通并访问共享的工作流。
加强决策能力
借助 AI 平台，组织可以更快地提供个人和团队做出明智决策所需的实时数据和见解。
各行各业中的 AI 平台
各种规模和类型的组织都在采用 AI 平台。下面通过真实案例介绍了他们使用 AI 智能体、应用和其他解决方案做什么：
银行和金融
- 改进财务规划和风险管理：根据分析师研究和其他财务报告与文档生成可操作的见解。
- 检测信用卡欺诈：分析大量实时交易数据中的异常并在发生可疑交易时自动通知调查人员。
- 预测信贷风险：确定潜在借款人贷款违约的概率。
- 支持差异化学习：生成符合每个学生个体学习需求的课程、作业和评估。
- 提高教师工作效率：自动完成点名和向学生发送提醒等常规任务。
- 增强应急响应能力：为应急人员提供实时见解，在常常危及生命的情况下提升决策能力。
- 改善市民服务：使用对话式 AI 回答查询并引导人们找到合适的资源。
- 加快疾病检测：使用计算机视觉技术协助放射科医生阅读诊断图像。
- 支持患者自我护理：AI 支持的辅导功能基于对患者档案、生活方式及健康目标和指标的分析，提供个性化的健康和保健指导。
- 简化承保评估：根据对理赔历史和其他相关数据的分析，找出潜在客户的风险因素。
- 简化理赔处理：自动将理赔分配给合适的理算员团队，并利用图像识别技术解读和分类损害。
- 加速产品设计：根据成本、材料和其他因素，使用生成式设计技术探索不同设计方案。
- 增强质量控制：使用计算机视觉技术分析装配线上的产品组件，判断其是否符合规格。
- 主动检测设备问题：分析传感器和其他机器数据。
- 个性化提供客户体验：AI 支持的服务可评估客户皮肤照片，然后推荐实用的产品。
- 优化库存管理：根据对库存水平和销售表现的实时分析，自动调整促销或定价策略。
AI 平台的未来发展方向如何？
新兴趋势
随着 AI 技术的成熟和使用场景的普及，AI 平台将持续发展以满足新的需求。以下是一些需要关注的关键趋势：
- 多模态 AI：模型将处理文本、图像、视频和音频（例如完全交互式虚拟助手），以实现更丰富的 AI 支持的体验。
- AI 智能体编排：多个 AI 智能体将协同工作，自动执行单个智能体无法独自完成的复杂流程。
- Edge AI：计算型处理将更多地在设备上直接进行，而非在服务器上进行，从而提升速度以及数据隐私和安全性。
- AI 普及：AI 平台将继续通过预构建 AI 模型和直观工具扩大用户对高级 AI 功能的使用。
- 可持续 AI：组织将找到优化 AI 能源使用的新方法，以支持环境、社会和治理目标。
- 可解释 AI (XAI)：XAI 工具将使最终用户更加清楚透明地了解 AI 的决策过程。
结论
企业 AI 平台是一个集成技术环境，能够帮助组织更快、更高效、更安全地构建、部署和扩展智能应用和模型。 无论你是在云端、本地还是混合环境运行，它都能为你的开发人员和其他团队提供预构建和自定义 AI 模型、用户友好工具、灵活基础设施以及必要的治理框架。
全面的 AI 平台支持整个 AI 生命周期，是你在 AI 时代增强竞争优势的关键。
常见问题解答
常见问题解答
- 人工智能 (AI) 是指能够模拟学习、推理和解决问题等人类任务的计算机系统。
- AI 平台是用于开发、部署和管理 AI 应用和模型的集成环境，简化了企业内 AI 技术的采用。
- 要搭建 AI 平台，请选择符合业务需求的云端、本地或混合环境。 每种环境都提供独特优势并支持不同的使用场景。
- AI 平台的未来包括多模态和多智能体 AI 解决方案、边缘计算、可解释 AI (XAI)、低代码/无代码 AI 工具以及环境可持续发展实践。
- 是的，Microsoft Azure 是一个全面的 AI 平台，用于在云环境中构建和扩展 AI 解决方案。它提供预构建的机器学习模型、工具、基础设施和治理框架。
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