人工智慧的發展近年來正經歷技術成熟的幻滅期，有關商業模式的探討和探索成為核心關注的問題。在這個階段，使用者更加關注如何落地，如何真正創造價值，並進一步推動自身數字化、智慧化轉型。
例如2020年以來的新冠疫情是一次黑天鵝事件，幾乎所有的軟體服務商都意識到了機遇的出現，卻沒有幾家能真正抓住這個機遇。更明顯的是，疫情過後，很多人工智慧企業的表現可謂是“一頓操作猛如虎，一看戰績零槓五”，這再一次暴露出大量人工智慧單點應用的弱點——基礎技術積累不足、產品質量參差不齊、無法形成資料閉環等等。
正因如此，儘管外界對人工智慧落地應用並不陌生，但做得好的屈指可數，對人工智慧落地採取不同策略和路線的服務商也開始逐漸朝向兩級分化。
面向未來，雷鋒網與芯翌科技產品副總裁王夷就這一問題進行了探討，認為進一步推動城市和企業管理者為人工智慧應用買單的關鍵要素有以下三點：
一是專案交付能力強，團隊具有足夠的經驗和判斷力，如解決方案的完整性、場景應用系統架構的能力；
二是對人工智慧技術研發的持續投入，以塑造自身壁壘，這既包括對演算法模型的調優，也包括將業務場景抽象化解析的能力；
三是對客戶全生命週期運營、維護、諮詢的能力。
極速交付背後
毫無疑問，新冠疫情加速了城市及企業管理者對數字化生產工具的訴求。從保障安全復產復工解決燃眉之急，到被短期內上億人同時協作帶來流量高峰的猝不及防，新的實踐體驗讓服務商開始思考如何進一步提升專案交付的質量與效率。
這種衝擊下，傳統軟體開發時間和人力成本，已經無法滿足企業業務的需求，大前端開發如何跟上市場變化的腳步，以提升專案支援效率？
一種是以雲開發、Serverless的方式，讓開發者可以聚焦業務本身，無需關注複雜的伺服器配置和管理，比如彈性部署和自動擴容等工作都可以交給服務商。
還有一種是以低程式碼開發平臺的方式，以拖拉拽的方式，主要可支援IoT/AI等創新應用、或效率提升的應用、或涉及交易/記錄層等核心系統的遷移或二次開發等場景。
上述兩種開發方式所覆蓋的場景更為廣泛和通用，相比之下，面向特定的業務領域、行業場景，仍有待探索。
2020年初，芯翌產品團隊推出一款自帶開發框架和整合環境的輕量級技術中臺——葉舟，以支撐其自身在城市治理、智慧安防、工業網際網路等領域的快速產品研發和專案交付。
據介紹，葉舟平臺能夠透過整合通用資源、沉澱共效能力、制定複用規範、整合最佳實踐等，為城市及企業各業務領域中的應用系統提供穩定且有彈性的技術框架。
首先，葉舟平臺為場景應用能夠快速響應業務變化提供了底層服務、技術、元件、資料等資源和能力的支援，透過對後臺系統進行二次封裝來遮蔽底層技術細節，並輸出具有統一行為的基礎業務服務介面來規範和簡化應用的整合和複用；
基於葉舟平臺規範構建的特定應用模組，透過不斷積累形成企業應用池，能夠進一步提高應用複用能力、降低研發週期；
在交付階段，葉舟平臺提供了完整高效的部署方案，並具有完備的異常處理和冗餘機制，能夠適配所有主流硬體框架，確保公司所交付的軟體服務能夠在各類異構硬體和網路環境中順利部署，提升部署效率，減低技術風險。
例如，在針對智慧社群的專案開發過程中，芯翌產品團隊直接複用葉舟平臺提供的通用功能和相關服務，避免重複開發。團隊僅需關注特定的社群業務需求，如房屋資訊、社群人口資訊等功能的開發，同時對於影片監控、地圖渲染等其它領域常用功能，可直接從企業應用池中進行復用並進一步和特定應用進行深度整合。專案交付後其最終產出會迴歸應用池，將其能力進行沉澱和輸出，作為其他類似專案的複用模組，使得場景應用開發形成良性迴圈。
總的來講，葉舟平臺的核心設計理念在於，對工程專案開發和交付整體過程進行支援，涵蓋軟體工程中設計、風格、部署、交付、維護等各個環節，併兼顧相關行業領域中先行的業務規範。葉舟平臺不會對專案開發團隊所使用的技術棧、應用結構和部署形式進行限定，能夠相容各種形態的異構應用，適用範圍更廣。
當然，這並不意味著擁有一款框架或平臺就是萬能的，芯翌極速專案交付能力的背後，還有一點關鍵要素，是人。
王夷指出：
我們的產品研發相對比較聚焦，會首先集中優勢力量，從熟悉的業務入手，邊開發邊交付，快速迭代形成基礎產品。
這支“年輕”的團隊，成員相當老練，很多都是來自業內頭部企業具備豐富經驗的產品設計、架構與開發人員，本身在業務理解與軟體開發方面，具有非常豐富的經驗。負責人王夷對於大資料、資料中臺、資料智慧領域的技術研究、工程實踐和產品開發有著深厚的技術積累和實踐經營。
資料驅動之道
然而，地基不穩，無異於泥塘之中起高樓。在此之前，資料，尤其是影片資料治理的重要性體現不夠，但其意義卻決定了前臺應用的可用性、穩定性、安全性、甚至是整個專案的成敗。這也是為什麼如今隨著人工智慧專案應用走進深水期，大多行業實際上花費大量的精力和人力成本在資料清洗和資料治理這個環節上。
在過去幾年的實踐過程中，尤其是在城市治理、城市安全及工業安全生產方面，芯翌就已經非常明確要圍繞資料構建相應的產品體系。
從資料生產、資料治理、資料應用三個維度，芯翌構建了“明”、“禹”、“景”三大產品系列，形成了覆蓋感知、認知、場景應用的資料全鏈路產品體系。
談及此，王夷看到的機遇是：
邁過演算法和算力，資料成為各家廠商形成差異化解決方案的關鍵。例如，芯翌構建的“影片全要素治理平臺”，作為切入各行業的基礎平臺，掌握影片入口，向下輻射人工智慧產品和服務，向上可以用影片和影片計算來支撐行業轉型升級及創新。
“影片指揮智慧應用系統”，透過整合影片基礎資源，構建影片標籤體系，完善影片業務體系，提供影片調閱、標籤標註、智慧檢索、預案編制以及一鍵上牆等功能，解決傳統影片調閱方式反應慢、效率低、操作繁瑣的問題，實現影片的高效智慧化調閱，滿足使用者頂層決策到一線指揮的實戰需求。
在去年的第三屆中國國際進口博覽會現場，芯翌的幾套影片資料系統在安保指揮部的影片相關係統保障工作中也大顯身手。針對進博會安保工作需要，芯翌從前期需求分析，到方案設計、系統研發、系統聯調、駐場服務等，投入了大量人力、物力等資源。保障前期，在全域範圍內進行平臺系統自檢和應急預案演練。展會期間，組建了包含技術運維人員、產品研發人員和管理人員的專項運維團隊，並採取進博會現場與使用者單位24小時全天候雙值守機制，確保了第一時間發現問題並實現相互支撐和及時解決。
從“重管理”到“重運營”
資訊化時代“重管理”，數字化時代“重運營”。
實際上，很多一線的人工智慧科技公司正是因為重視這一點，才能在如今的數字化時代持續立於領先位置，並開始致力於輸出自身的數字化運營方法論。例如，在智慧城市治理方面，已經能夠將整個城市的交通運輸資訊網格化、實時化，並將資料開放、回饋給社會；同時，經過沉澱、得以互通的資料，又能夠被用來進行實時分析，進一步調整和最佳化城市運營。
國家資訊中心資訊化和產業發展部主任單志廣曾對未來智慧城市的內涵和特徵進行過探討。他講過這樣一句話：
“從以建為主轉向長效運營，未來中國數字化經濟裡最有價值的就是智慧城市運營商，以城市為載體進行管理和服務，來獲取資料增值之後的價值，這才是真正有價值的產業，比今天的電商和平臺經濟更有深度、廣度、更有價值。”
同樣，在更為廣泛的領域，如工業網際網路、消費網際網路、交通車聯網、物聯網等場景中，服務商能在多大程度上幫助企業實現對消費者的數字化運營，提升對消費者需求的實時感知能力，不斷改善消費者體驗，服務商就將在多大程度上掌握產業價值的天平。
觀察芯翌一路走來，同樣在他們身上也有類似的理念“傍身”：即以提升使用者體驗，提高管理和生產效率為目標。
比如，在社會治安應用方面，芯翌開發的社會治安防控系統，提供了多維採集、布控預警、態勢感知、指揮排程、監督考核等功能為一體多級治安管控系統，為各級系統和部門提供資料關聯、實時比對、多維分析、視覺化展示等資料服務和業務支撐。
在工業港口應用場景，芯翌開發了港口安全生產管控系統，基於港口碼頭涉及的人、車、道路、裝置、設施、安保力量及各類事件等物件的感知資料，提供港口進出人員人證核驗、進出堆場人員管理、影片巡控、進出港口車輛管控、消防設施管理等功能。
可以看到，相對於傳統人工智慧企業，芯翌擁有工業化的演算法生產平臺、全鏈路的資料治理及應用能力，以及城市級的影片平臺，這套組合拳的作用下讓芯翌具備了面向使用者全生命週期運營的充分條件。
雷鋒網總結
正如芯翌董事長楊海寧所言，“人工智慧產業發展到如今，在具體場景中實現大規模落地，考驗的是技術創新、產品定義、業務推廣以及交付實施等方面的綜合服務能力。”
因為人工智慧的落地一定要看效果，而不是一些功能的堆砌。
芯翌一路升級打怪，遇強則強，見招拆招，將人工智慧這樣一個在普通人看來神秘而高大上的事物，轉換成了一個又一個堅實的成果。（雷鋒網）