今天，人工智能技术持续快速发展，在图像识别、语音识别、语义理解等诸多特定领域已经超越了人类的能力。为满足人工智能的巨大需求，让人工智能成功应用于千行百业，人工智能产业需要提供价格适中、有效可靠的软硬件系统和解决方案。由于人工智能具有很强的产业赋能属性，人工智能产业必须能够与产业知识相结合，推动真正的产业发展和生产力提升。当然，AI产业要真正产生价值，推动社会发展，还面临诸多挑战。从AI算法到产品落地都面临着巨大的挑战，可以概括为八大差距：1.模型获取AI算法层出不穷，同一领域甚至同一主题产生大量算法。但是，算法能否适配或如何适配特定的应用场景？首先，不同的行业数据导致模型的表现不同。训练数据的差异会导致模型性能的巨大差异。其次，该模型还存在针对不同场景的适应性问题。那么，如何在层出不穷的模型中选择一个合适的模型，是很多开发者面临的第一个挑战。然而，大规模的模型测试和筛选需要巨大的时间和算力成本。如何在大量个性化、碎片化的场景中快速得到一个真正表现良好的模型，需要付出巨大的工作量。如果针对场景进行针对性的数据和算法的沉淀，进行优化积累，形成行业最佳实践，一定程度上可以缓解相关压力。2.数据准备场景化的行业数据准备难度较大。需要数据收集、清理、标记和增强。根据精度要求不同，数据量也不同。如何有针对性地设计数据处理流程，快速获取高质量的训练数据，加速适应业务场景，是AI算法场景化训练需要解决的问题。理想的数据集不一定是最大的，但能真实反映实际业务的数据分布。然而，涵盖所有情况的数据集是不现实的，收集的样本或多或少存在局限性。如何避免人为的局限和失误，是人工智能数据准备必须解决的问题。3.模型训练在保证数据质量后，需要进行复杂的模型训练，而且模型参数的调整往往比较困难。复杂的训练过程和调优过程将一大批传统行业开发者拒之门外。同时，算法在业务场景下的自适应测试和调整复杂。4.精度验证训练好的模型在业务场景中的性能需要在完整的业务系统中进行验证。模型的泛化能力通常在实际场景中受到很大挑战。由于测试环境与实际环境的差异，传感器数据会受到环境的影响产生不同的分布，从而可能影响模型的性能。针对复杂环境的自适应微调是阻碍算法快速实现的因素之一。特别是一些困难的情况，当训练集没有出现时，也会导致模型的泛化问题。5、行业应用开发AI算法具有很强的行业属性，必须作为行业应用的一部分，结合行业知识才能更好地发挥其价值。AI算法对应的模型需要接收各种输入数据，由AI计算系统提供的各种形式的软硬件环境承载。不同的输入数据类型、格式、速率、协议、接口形式等，都会对人工智能应用开发系统产生集成需求。面对多样化数据所需的多种处理架构，也会带来异构算力整合的问题。开发效率是影响AI在行业场景落地的重要因素之一。AI计算产业必须能够为开发者提供高效的开发系统和工具、良好的生态环境、丰富的资源支持，尤其是对于传统行业的开发者。它必须能够简化复杂的AI开发流程，让开发者更加关注行业场景中的问题解决，从而快速推动行业对AI系统的适配。6.NPU性能优化应用性能是影响行业发展的重要问题。AI算力需要真正转化为生产力，其实际运行性能将决定系统最终的性价比和业务执行能力。复杂的异构优化系统是计算系统需要克服的挑战。7、业务流程监控如何保证AI系统在业务环境中持续、准确、高效的运行，是行业应用需要关注的问题。随着业务场景和环境的变化，传感器数据和环境数据会发生变化，这些变化将对工业AI应用的准确性产生不可忽视的影响，尤其是在高精度场景下。要求AI业务系统能够及时发现影响准确性的问题和场景，并提供算法持续更新、增量学习等能力。8、自适应开发面对不同的业务场景，通常需要将AI业务以服务和API的形式进行封装，为上层应用提供更好的接口。然而，由于场景的复杂性，开发和维护相应的API和服务是一个真正的挑战。如何构建统一的服务架构和API封装，以适应不同场景的实际业务运营需求，也是难点。将人工智能计算系统部署到实际业务系统中也面临着挑战。不同的行业会采用不同的操作系统、基础软件、通信系统、存储系统等，这会带来碎片化的解决方案，严重影响应用开发的效率和成本。在差异化的软硬件体系中，采用统一的应用开发体系，横向整合技术栈，增强底层系统的抽象能力，建立标准统一的平台和接口体系，也是应用开发的关键。人工智能行业。因此，在针对特定场景设计AI业务软件系统时，需要考虑的适应性、裁剪性和可扩展性等细节必须成倍增加。同时，在设计硬件方案时，需要考虑在各种恶劣条件下，系统的可靠性、可服务性和性能对整体软硬件系统的影响。因此，不难看出，当AI技术推进到行业深水区，需要赋能更多场景和设备时，AI开发者将面临一个大规模的系统性设计问题，而不仅仅是简单的模型和商业软件开发。
