擁抱開源生態(tài) 賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型

　　開源產(chǎn)業(yè)近年來在國內(nèi)取得了世人矚目的成績，中國開發(fā)者也從一個(gè)開源的使用者，變成了全球主流的開源貢獻(xiàn)者。開源協(xié)作創(chuàng)新的開發(fā)模式，也成為了推動(dòng)軟件產(chǎn)業(yè)持續(xù)創(chuàng)新發(fā)展的源泉。毋庸置疑，當(dāng)前國內(nèi)開源熱度空前高漲，而開源并不僅僅是“開放源代碼”，政府和企業(yè)組織使用開源也不是毫無規(guī)章，開源背后涉及的人、社區(qū)、管理等因素，都有其自身的規(guī)則。而由于國內(nèi)開源整體起步較晚，政府和企業(yè)在采用開源加速創(chuàng)新的同時(shí)，也遇到了前所未有的挑戰(zhàn)。

　　挑戰(zhàn)主要來源于三個(gè)方面，第一，對(duì)于政府和傳統(tǒng)型企業(yè)而言，要進(jìn)行數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)，打造高效的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)是根基。中國是制造大國，要向智造大國轉(zhuǎn)型，打造數(shù)字化的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)也是非常關(guān)鍵的一部。第二，隨著政府和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐加快，全球人工智能人才缺口很大，迫切需要推動(dòng)人工智能教育體系的發(fā)展，夯實(shí)人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)。隨著人工智能成為像互聯(lián)網(wǎng)一樣的基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)度不斷加快，相關(guān)人才需求也勢(shì)必成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。第三，數(shù)據(jù)的正確性和聚集，在數(shù)據(jù)上同樣會(huì)發(fā)現(xiàn)面臨的問題，數(shù)據(jù)量過大難以采集，數(shù)據(jù)相對(duì)分散沒有標(biāo)準(zhǔn)，沒有數(shù)據(jù)識(shí)別，人員協(xié)同較復(fù)雜等。數(shù)據(jù)的高效采集和處理是數(shù)智化轉(zhuǎn)型的核心基礎(chǔ)。

　　在這種挑戰(zhàn)之下，AI的應(yīng)用場(chǎng)景卻在不斷增加?，F(xiàn)在很多智能化的場(chǎng)景已經(jīng)走進(jìn)了生活中，比如人臉識(shí)別技術(shù)、線下門店、智能家居、智能零售，再進(jìn)一步像是智慧城市，這些技術(shù)的背后都是大量數(shù)據(jù)的綜合處理與分析。所以政府和企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，有三個(gè)核心點(diǎn)：數(shù)據(jù)的采集和高效存儲(chǔ)、對(duì)實(shí)時(shí)分析的靈活支持、打造數(shù)據(jù)平臺(tái)底座，為其他系統(tǒng)提供支撐。中國工程院譚建榮院士表示“要掌握核心技術(shù)，要掌握高新技術(shù)，必須從基礎(chǔ)研究開始?！辈⒃诖髸?huì)中提出，通過：智能制造+創(chuàng)新設(shè)計(jì)、智能制造+工藝提升、智能制造+強(qiáng)化質(zhì)量、智能制造和衍生服務(wù)、智能制造+拓展市場(chǎng)五大方法將促進(jìn)實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和數(shù)字轉(zhuǎn)型。九章云極DataCanvas 自成立之初就深耕AutoML自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)、AutoDL自動(dòng)深度學(xué)習(xí)等自動(dòng)化技術(shù)，堅(jiān)持自主研發(fā)和開源開放，堅(jiān)持不斷為業(yè)界輸出開源技術(shù)成多行業(yè)場(chǎng)景創(chuàng)新應(yīng)用，全力帶動(dòng)數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)發(fā)展?！皩?shí)現(xiàn)AI賦能，拓展無限現(xiàn)象”， DAT 自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)工具包和 DingoDB 實(shí)時(shí)交互式分析數(shù)據(jù)庫的發(fā)布更堅(jiān)定了開放開源，拓展 AI 的無限可能。

　　應(yīng)對(duì)時(shí)代挑戰(zhàn)，DAT和DingoDB的雙核驅(qū)動(dòng)

　　數(shù)據(jù)是新時(shí)代的石油，沒有數(shù)據(jù)智能便無從談起。目前在政府和大多數(shù)企業(yè)中，數(shù)據(jù)的價(jià)值主要體現(xiàn)在進(jìn)行粗淺的數(shù)據(jù)分析，將數(shù)據(jù)做成包含餅圖、折線圖等的可視化報(bào)表，進(jìn)而指導(dǎo)業(yè)務(wù)。而隨著政府和企業(yè)積累的數(shù)據(jù)越來越豐富，對(duì)數(shù)據(jù)分析的要求越來越高，過去的數(shù)據(jù)分析方式已經(jīng)不能滿足政府和企業(yè)的需求。

　　九章云極DataCanvas 董事長方磊表示，政府和企業(yè)數(shù)據(jù)的價(jià)值正在發(fā)生轉(zhuǎn)變，數(shù)據(jù)分析進(jìn)入了“增強(qiáng)分析”階段，即通過機(jī)器學(xué)習(xí)或者人工智能增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析能力。以“硬科技”立身的九章云極DataCanvas將持續(xù)在AutoML領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與研發(fā)，運(yùn)用AutoML、AutoDL技術(shù)為金融、通信、制造、政府等眾多行業(yè)提供專業(yè)的技術(shù)服務(wù)，解決政府和企業(yè)在數(shù)智化升級(jí)中對(duì)于實(shí)時(shí)性的需求。正是在這樣的初心引導(dǎo)下，才有了今天面向自主建模、自動(dòng)建模的DAT開源產(chǎn)品，以及面向高并發(fā)、能夠做實(shí)時(shí)分析的DingoDB數(shù)據(jù)庫的開源發(fā)布。

　　DataCanvas AutoML Toolkit（DAT）

　　DataCanvas AutoML Toolkit（DAT）是一個(gè)自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)工具套件包，包含了一系列功能強(qiáng)大的 AutoML 開源工具，從底層的通用自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)框架到用于結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化領(lǐng)域端到端的自動(dòng)建模工具。DAT的所有項(xiàng)目都是以開源方式來開發(fā)的，目前接收到來自于GitHub社區(qū)Star的數(shù)量超過2600個(gè)，來自于社區(qū)的安裝和下載次數(shù)超過6萬次。

　　整個(gè)DAT的工具站，從面向任務(wù)來分，同時(shí)可以覆蓋結(jié)構(gòu)化、以及非結(jié)構(gòu)化；從面向人群來分，即可以面向于專業(yè)的AI從業(yè)人員，也可以讓沒有專業(yè)AI背景的人員，利用AutoML有相應(yīng)的工具可以使用，即可以滿足AI使用者的需求，還有面向AutoML工具開發(fā)者的相應(yīng)框架。

　　因此，DAT并不是一個(gè)面向某一個(gè)場(chǎng)景來開發(fā)的工具，是希望AutoML能夠面向于不同人群，從不同角度和各個(gè)層面全方位地釋放AutoML能力，為用戶來賦能。

　　DAT 的工具?？梢苑譃槿龑樱菏紫仁亲畹讓拥?AutoML 框架 Hypernets、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架，中間是 AutoML 工具如 DeepTables、最上層是應(yīng)用工具：HyperGBM、HyperDT、HyperKeras、Cooka。

　　DingoDB

　　DingoDB是新一代的實(shí)時(shí)交互式分析數(shù)據(jù)庫，能夠提供高并發(fā)的數(shù)據(jù)服務(wù)?，F(xiàn)在政府和企業(yè)的數(shù)據(jù)架構(gòu)基本上采用Lambda架構(gòu)的模式， 它不僅僅是政府和企業(yè)主流的數(shù)據(jù)架構(gòu)，也是很多互聯(lián)網(wǎng)公司主流的一種數(shù)據(jù)架構(gòu)，但在許多方面存在潛在的風(fēng)險(xiǎn)和問題：

　?。?）數(shù)據(jù)散列存儲(chǔ)的問題，存在多套存儲(chǔ)引擎，數(shù)據(jù)的融合會(huì)變的非常困難，由此引申出來一個(gè)新的領(lǐng)域，多數(shù)據(jù)庫模式的聯(lián)邦查詢。

　?。?）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多個(gè)存儲(chǔ)引擎中，數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性變的非常困難，存在數(shù)據(jù)核對(duì)和多次矯正的問題。

　　（3）高并發(fā)的數(shù)據(jù)服務(wù)和及時(shí)修改的能力較差，通常會(huì)在數(shù)據(jù)服務(wù)層增加各種緩存和KV數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行服務(wù)提速，來提高服務(wù)的并發(fā)性。

　　總而言之，多套存儲(chǔ)引擎、計(jì)算引擎以及各種緩存的存在，讓政府和企業(yè)的數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)變的異常復(fù)雜，學(xué)習(xí)和運(yùn)維的成本變的極高。研發(fā)新的數(shù)據(jù)構(gòu)架迫在眉睫，因此DingoDB就誕生了。

　　這兩款開源產(chǎn)品能夠讓數(shù)據(jù)分析的過程既快又簡單，幫助更多的非專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家也可以使用進(jìn)行數(shù)據(jù)的建模和分析。

　　面向模型困局，數(shù)據(jù)側(cè)還能做什么

　　數(shù)據(jù)要服務(wù)于人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型，但是在建模過程中“不均衡、概念漂移、泛化能力和大規(guī)模數(shù)據(jù)”這4大難點(diǎn)的呢？DAT針對(duì)這些難點(diǎn)做出了如下優(yōu)化：

　　不均衡

　　使用降采樣的方法防止主類過擬合，同時(shí)通過多種樣本生成的方法去修補(bǔ)小類數(shù)據(jù)的真實(shí)分布，防止小類上面的欠擬合。

　　概念漂移

　　針對(duì)概念漂移的問題，會(huì)用一種受生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）啟發(fā)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)“對(duì)抗驗(yàn)證（Adversarial Validation）”的方法，在建模之前就能夠有效的識(shí)別哪些特征發(fā)生了漂移，然后針對(duì)性的做一些處理，這樣就會(huì)提高整個(gè)模型的線上的一個(gè)穩(wěn)定性，有效防止模型退化問題。

　　泛化能力

　　對(duì)于提升泛化能力，會(huì)通過自動(dòng)特征工程中有針對(duì)性的特征篩選，在建模過程中會(huì)對(duì)一些正則化的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，還有通過模型融合Ensemble這樣一系列的組合拳來提高模型整體的泛化能力。并引入了一些半監(jiān)督的學(xué)習(xí)技術(shù)，像是偽標(biāo)簽學(xué)習(xí)，在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中使用偽標(biāo)簽學(xué)習(xí)也是相對(duì)比較先進(jìn)的一種方式。

　　大規(guī)模數(shù)據(jù)

　　底層的計(jì)算引擎和整個(gè)的系統(tǒng)架構(gòu)上用分布式的架構(gòu)，同時(shí)能夠支持基于單機(jī)模式的訓(xùn)練，也可以支持分布式集群的模式來訓(xùn)練，整個(gè)的系統(tǒng)架構(gòu)可以橫向伸縮，滿足任意量級(jí)的數(shù)據(jù)規(guī)模。

　　DingoDB借鑒了TP系統(tǒng)和AP系統(tǒng)各自的優(yōu)點(diǎn)，在存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)的同時(shí)，能夠進(jìn)行高并發(fā)的數(shù)據(jù)查詢，實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)從各種類型的渠道導(dǎo)入DingoDB，借助DingoDB的高并發(fā)查詢，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和多維分析的能力，來支撐政府和企業(yè)若干業(yè)務(wù)應(yīng)用。

　　那相較于獨(dú)立的OLTP和OLAP這兩種開源數(shù)據(jù)產(chǎn)品，DingoDB這類混合型的HASP（Hybrid Serving & Analytical Processing實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)庫）產(chǎn)品有哪些優(yōu)勢(shì)呢？

　　行列混合：采用了統(tǒng)一的存儲(chǔ)的設(shè)計(jì)，支持行存、列存和行列混合的存儲(chǔ)形式。

　　標(biāo)準(zhǔn)SQL：支持ANSI SQL 語法，可以和Calcite客戶端、BI報(bào)表工具無縫銜接。

　　實(shí)時(shí)高頻更新：Dingo數(shù)據(jù)庫能夠基于主鍵，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)記錄的 Upsert、Delete 操作；同時(shí)數(shù)據(jù)采用多分區(qū)副本機(jī)制，能夠?qū)?Upsert、Delete 操作轉(zhuǎn)化為 Key-Value 操作，實(shí)現(xiàn)高頻更新。

　　對(duì)于數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品而言，僅僅做到性能上的出眾是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，無論開發(fā)者看重的上手難度、學(xué)習(xí)成本，還是政府和企業(yè)看重的產(chǎn)品穩(wěn)定性與業(yè)務(wù)兼容性，都是很重要的。DingoDB 在解決上述難題的同時(shí)，還能夠?yàn)檎推髽I(yè)用戶提供完善的產(chǎn)品技術(shù)支持，并基于智能優(yōu)化器實(shí)現(xiàn)交互式分析、高頻點(diǎn)查、修改和刪除操作，多副本機(jī)制、存算彈性擴(kuò)展等創(chuàng)新能力。

　　AI產(chǎn)業(yè)依然稚嫩，未來生態(tài)依舊奔騰

　　當(dāng)前，人工智能在中國市場(chǎng)已經(jīng)經(jīng)歷了3到5年的發(fā)展，雖然隨著技術(shù)創(chuàng)新當(dāng)今產(chǎn)業(yè)已略有變化，但挑戰(zhàn)依然非常突出的，尤其是數(shù)據(jù)層面。超大預(yù)訓(xùn)練模型，也是我們今年中國市場(chǎng)的特色之一，其解決了當(dāng)前市場(chǎng)數(shù)據(jù)資源匱乏的問題，但是在基礎(chǔ)技術(shù)層面會(huì)存在著模型泛化能力有待提升等問題，模型泛化能力也是AI基礎(chǔ)領(lǐng)域的重要難題。

　　藏在挑戰(zhàn)背后的，是機(jī)遇。近幾年國家出臺(tái)了一系列相關(guān)政策指引，激發(fā)人工智能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新活力，工作重點(diǎn)面向智能核心基礎(chǔ)、智能公共支撐、智能產(chǎn)品應(yīng)用等三個(gè)重點(diǎn)方向，培育國內(nèi)具備掌握關(guān)鍵核心技術(shù)和創(chuàng)新能力的優(yōu)勢(shì)單位，突破國內(nèi)AI標(biāo)志化產(chǎn)品。產(chǎn)業(yè)智能升級(jí)的平臺(tái)化落地策略也在加緊落實(shí)，將人工智能技術(shù)和價(jià)值和行業(yè)有機(jī)結(jié)合。對(duì)人工智能的發(fā)展趨勢(shì)，專家做出了研判，AutoML將成為人工智能重要技術(shù)趨勢(shì)之一。

　　站在發(fā)展的角度去看當(dāng)今的中國人工智能生態(tài)，“開源開放”已經(jīng)不是一個(gè)全新的概念與名詞，亦不是一項(xiàng)新的技術(shù)行動(dòng)，而中國人工智能領(lǐng)域在世界AI技術(shù)發(fā)展浪潮裹挾下的大勢(shì)所趨。以“自動(dòng)化、云原生、開源開放”為核心的AI 基礎(chǔ)軟件將推動(dòng)各行業(yè)企業(yè)加速數(shù)智化升級(jí)。CSDN認(rèn)為，從去年的自動(dòng)結(jié)構(gòu)化深度學(xué)習(xí)工具DeepTables、自搜索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架Hypernets，到今年的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)工具套件包DAT與實(shí)時(shí)交互式分析數(shù)據(jù)庫DingoDB，兩年間九章云極DataCanvas 在開源開放領(lǐng)域帶給了我們無限的驚喜。未來也將繼續(xù)關(guān)注九章云極在開源生態(tài)領(lǐng)域的最新動(dòng)向，請(qǐng)拭目以待。