数字化转型的迅猛发展与企业智能化策略

根据IDC的预测，企业直接投入于数字化转型的领域在2020年至2023年间将以每年17.5%的复合增长率持续增长，预计到2023年，这一数字将突破7万亿美元大关。2021年，全球数字化转型的总投资达到了惊人的5.5万亿美元。

新冠疫情的爆发不仅加速了各行各业向数字化和智能化的转型步伐，更是让企业意识到，数字化和智能化已不再只是锦上添花之举，而是企业生存与竞争的关键所在。对于传统企业而言，如何迅速适应这一变革，以及那些已拥抱数字化、智能化的企业如何在当前环境下保持强大的竞争力，成为亟待解决的问题。

数据成为驱动智能化转型的核心要素，从计算机视觉到自然语言处理（NLP），无论应用场景有多大的差异，它们都共享着一个关键点——数据。企业需要为AI的部署做好充分的数据准备，本文将聚焦“转型”、“演进”、“趋势”三大维度，探讨如何借助一站式数据处理与分析平台，助力企业更好地融入AI时代。

加速智能化转型的步伐

众多企业正积极投身于数字化与智能化的浪潮之中，中国企业的信息化进程大致经历了以下四个阶段：

• 业务决策智能化：这一理论分为辅助智能、增强智能和自主智能三个层次，自主智能是未来发展的目标。智能化转型将为传统产业带来显著优势，如提升运营效率、优化决策过程、创造全新价值主张，以及加速业务转型、创新与增长。

然而，对传统企业而言，AI的落地并非易事。调查数据显示，40%的企业在推进智能化转型中进展顺利，其中只有13%的企业取得了显著成果，而27%的企业效果一般。另外60%的企业仍处于探索路径阶段，甚至有26%的企业陷入了AI转型的困境，给企业带来了资源损失。AI的落地之路任重道远，面临的主要挑战包括但不限于：

• 系统性部署AI开发平台与其他认知工具，以支持数据驱动的决策与创新。
• 不同行业的具体准备虽有差异，但均需关注AI在核心业务流程与企业运营中的系统化应用。

百度BML引领的智能化升级

百度作为AI领域的领头羊，自2016年起，将多年积累的AI技术全面开放，构建了完整的人工智能生态系统，旨在加速企业与行业的AI应用与发展。

百度智能云的全面升级，融合了云计算、大数据、百度大脑等核心技术，旨在将AI技术输送至各行各业，推动智能化升级。在云智峰会上，王老师提出以云计算为基础、AI为牵引，聚焦重要赛道的战略，以实现这一目标。

百度智能云架构由三层组成：底层的百度大脑、中间层的AI中台与知识中台。其中，AI中台包含AI能力引擎、AI开发平台等核心功能与管理平台，BML作为AI开发平台的一部分，具有以下几个特点：

• 自主可控：采用飞桨等技术，确保平台的自主可控性。
• 模型与架构领先：提供国际领先的模型与架构，满足不同需求。
• 简化AI应用构建：内置优化的场景解决方案和案例，支持快速构建AI应用。
• 低门槛建模：通过界面操作实现从模型训练到上线的全流程AI构建。
• 培训赋能：提供AI相关的培训，助力用户快速上手，实现场景落地。

在金融行业，BML展示了成熟的应用实例，包括智能营销、智能风控和日常运营等领域。其支持主流开发框架，提供多样化的建模方式，具备全工作周期的模型管理能力，交付灵活，产品接口友好，充分支持集成。

针对算力管理的挑战，BML开发了高度优化的调度器，提升资源利用率，同时考虑底层硬件特性，最大化利用硬件能力。此外，为解决GPU使用率不高的问题，BML引入了GPU共享功能，通过显存隔离实现多任务共用GPU算力，进一步提高资源效能。

BML的未来展望

谈及BML的发展方向，百度智能云机器学习平台BML高级产品经理李鸽滔表示，团队将继续强化百度的差异化优势，提升产品的核心竞争力，集成飞桨、ERNIE、AIStudio等技术能力，创新AI开发产品体验，并推出更加贴合实际应用需求的定制化产品。

综上所述，数字化转型已成为企业不可或缺的战略选择，而AI的深度融入则是推动这一转型的关键。通过优化数据准备、系统性部署AI技术、以及利用高效的平台工具，企业有望加速智能化转型进程，实现业务的创新与增长。同时，百度BML作为AI开放生态的重要组成部分，将持续为企业提供智能化升级的有力支持，助力各行业实现高效、智能的变革。