西北AI什么水平？有人3年实现盈利，西工大系CEO：没那么高大上( 三 )

一言以蔽之， AI算法生产平台+高标准落地。
作为一家技术公司，算法之强不在于单个产品，而在于规模化、批量化生产算法的能力。
之于第六镜，就是AI算法生产平台。
该平台包含深度学习训练框架、分布式端边云AI协同框架、分布式决策与强化学习工具链，以及AI基础算法工具库。
据介绍，为应对城市AI、工业AI多样化需求，该平台面向定制化场景，可做到快速响应，从数据清洗标注、模型训练再到SDK封装交付，整个过程无过多人为干预。
AI浪潮，被视为智能化浪潮，是一场替代简单重复脑力劳动的革命。而这种脑力驱动，来自算法。

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但光有脑不行，还需有“躯干”协同。这个躯干，在第六镜看来，就是落地方法论。
具体而言，就是找最高需求标准切入，制定模块化的解决方案。之后下沉到类似场景时，就做模块拆分。
形象化理解，业务从0到1时做加法，之后拓宽到100时就做减法。
比如，面向高校的智慧服务，就先找双一流985高校，因为场景管理者要求一定是最高的。
如此一来，有了“脑”和“躯干” ，才能更好地指挥两大场景快速落地。
此外，在面对工业上最普遍、令不少AI企业折戟的工业小样本问题时，第六镜衍生出了自己的落地思路。
通常来讲，要保证实际生产中较高的良品率，就需要AI模型有较高的准确度。依照传统深度学习特性，这需要大规模数据来训练。

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这在工业生产中很难实现。
因为往往一个缺陷样本越是致命，发生概率就越低，可供训练的样本数据也就越少，加上长尾效应，更多未知场景没办法顾及。
市面上已有的解决方式，无非算法和数据两个层面的优化，比如迁移学习、数据增益等。