AI 闭环与 AI 中台
人工智能，按照智能化程度，可分为 5 级。第一级，识别能力，通过泛在多维感知，将高质量的数据连接起来。第二级，理解能力，基于可积累的行业符号体系的智能抽取技术，构建千亿知识网络的知识图谱数据库。第三级，分析能力，通过知识图谱、暴力挖掘对知识进行多维度分析推理，打造决策模型。第四级，决策能力，建立明确的行动计划，指导行动，实现智能决策。第五级，创新能力，也就是智能的终极本质。从识别感知，到理解分析，再到决策行动，循环反馈，形成 AI 闭环。相应地，需要建设感知应用基础设施，数据中台、AI 中台、业务中台，行动系统，才能实现 AI 闭环的落地，其中数据中台、AI 中台、业务中台，是核心，承担 AI 大脑的角色。
在技术实践中，明略科技采取的是数据中台、AI 中台、业务中台微服务架构。底层是数据中台，包括数据接入、存储、处理和输出。中间层是 AI 中台，提供模型线上部署，包括推荐服务和识别相关的各类模型，以及自动参数优化等。上层是业务中台，通过算法统一打通，支持数据清洗、标签、实时数据分析服务、洞察服务。
AI 中台，本质上是 AI 应用全生命周期的开发和管理平台，用于数据分析与处理、模型训练与评估、模型应用与监控。提供统一的数据存储系统，和基于容器的异构计算资源管理系统、机器学习库与模型训练实验管理系统以及模型部署与运行监控系统，采用分布式模型训练，大幅提升数据和模型的性能、效果、目标。
具体而言，AI 中台具备六大能力。第一，统一的存储空间，支持多数据源导入。第二，Pipeline 可视化工作流管理与执行，支持数据科学家从数据建模阶段开始的可视化管理，节省成本，快速体现数据科学家的价值。第三，基于容器的计算资源分配和软件库安装，支持 TensorFlow、PyTorch 等各种框架。第四，支持 GPU、TPU、CPU 框架和基于异构计算的模型管理。第五，模型管理，支持新手快速上手，无需通过自己实现原始算法，只需要理解算法原理就可以通过调参实现。第六，AI Serving，模型一键封装为 API，一键部署。
AI 中台，以实现业务智能为目标，为数据科学家团队提供服务，加速用户画像、推荐系统、图像识别、智能客服等智能应用开发。以此为基础快速迭代，扩大 AI 应用覆盖面，推动 AI 技术在其他行业领域的落地应用。
AI 中台落地的技术挑战与实现路径
AI 中台在实际落地过程中，却存在着不少挑战。首先，数据分散，以多种形式存储在多个系统中，需要统一存储。第二，流程复杂，相互依赖性强，需要统一流程。第三，存在 Spark、TensorFlow、Pytorch、Lightgbm 等多种多样的软件环境，需要统一协调。第四，模型训练时间长，需要管理大量模型训练实验。第五，模型影响因素多，需要管理大量模型版本。第六，AI 模型难部署，需要专用软件环境，深度学习对算力要求高，资源管理难度大，需要多方面优化性能。
目前，国内外主流的 AI 平台架构，都在试图解决这些问题。
第一类是 BATJ、网易、小米、讯飞的开放 AI 平台，这类 AI 平台通常采用 Docker+Yarn 或者 Docker +K8s 架构，提供图像、语音识别等应用能力，通过 Restful API 的方式，提供服务的使用，但数据必须要发给平台方。BAT 以外的厂商，一般只能提供某一方面的能力，如需使用多个能力，则需使用多个平台的产品，管理和开发的复杂度较高。AI 中台大部分部署在客户私有集群、私有机房。
第二类是 Acumos AI，通过把 AI 学习中的各环节微服务化，以 MarketPlace 的方式实现发布和共享，但文档缺失严重，部署和使用不方便，上手成本高。
第三类是 MLflow，通过 Tracking、Project、Models 3 个层面的抽象，整合所有的机器学习和人工智能算法和模型，但对于全流程集成的支持尚欠缺，比如数据导入和管理，模型的部署，资源的管理等。
第四类是 OpenPAI，通过 K8s 实现云、单机、集群的多环境，支持多种主流框架，具备资源管理的功能，但对于全流程集成尚欠缺。传统的集群，数据科学家实验室，没有实线上突破，模型到线上部署很难实现。
明略科技从三个层次来进行 AI 平台的架构设计。
第一层，基础设施，以满足数据、算法模型和过程性能要求。第二层，容器集群，以计算调度引擎为主。第三层，由三部分构成，一是数据处理模型，二是模型训练，涵盖目前最流行的 Parameter Server 等模型，三是模型 Serving，满足 Model Server、Model Converter 相关的线上场景需求。
基于此，明略科技 AI 中台主要有以下特点。
第一，数据存储和计算任务分离，计算任务通过内部高速网络读写数据，避免数据再次“搬运”。
第二，ETL 集成，拖拽式任务设计，支持定时任务和事件触发，内建 Mysql、HDFS、Kafka 等多种数据源，Spark、Flink 等计算引擎。把已有的 MySQL、Kafka 与系统完美融合，以可视化方式看到各种统计，这个理念与数据中台的理念一致，单独的子系统可以实现可视化、监控、任务、管理。
第三，支持 Notebook 交互式开发，符合数据科学家习惯，促进业务价值。可实现 Python based 交互式场景，支持 TensorFlow Pytorch 等多使流行框架，CPU、GPU 资源控制，单机集群计算资源。这是基于原生态的 Jupyter notebook 实现，数据科学家可以指定单机还是集成方式，快速解决实际问题，通过交互式数据开发环境，选择不同 Kernel 可连接到不同计算资源。
第四，Pipeline 的实现，Docker based 可复用，运行状态可视化，比如，A 数据科学家用的是 Tensorflow，B 数据科学家用的是 Spark，保证兼容，每次运行结果存档，生成 DAG 图，快速看到逻辑和节点问题。
第五，弹性扩展的 Model Serving，基于 k8s 和微服务技术，每个模型都部署一个微服务，同时支持 RESTFul 和 gRPC 协议访问，自动解决了负载均衡和 FailedOver 的问题，可自动按负载动态扩缩容 AutoScale，滚动升级和 ABtest 等多版本对比环境，支持 Java、Pyhton、C++ 等多语言部署，灵活性高。
第六，语言和框架，支持 TensorFlow、PyTorch、Spark、MPI、MXNet 等框架，Python、R、Java 等语言。
第七，提供图像识别、推荐系统、NLP 三大类别的内置模型分析。
第八，提供 AI 中台监控，可全面监控集群多项基础指标以及各运行任务粒度资源使用情况，内置集成报警功能，可实现数据实时可视化。
总之，明略科技的 AI 中台最核心的三点优势是，可与现有数据大数据平台无缝对接，支持异构计算和扩展框架。
AI 中台技术实践案例
在零售业，明略科技为行业领先的某新零售公司打造了 AI 中台，为客户带来了三方面的收益。首先，改变了探索方式和时间效率。原先类似拖拉式的方式，无法满足数据科学家的需求，因为数据科学家写代码是交互式的，明略科技的 AI 中台赋予了探索方式极大的灵活，并且探索时间从 15 天减到 7 天。第二，改变了模型发布方式和发布效率。原先的做法是，算法工程师写完一套，工程师重写一遍，然后再上线，使用 AI 中台后，可快速上线同时做 AB 测试、滚动升级、小流量测试等。平均发布时间也从 15 天大幅降低。第三，原先 AB 测试需要人工重度参与，且复用性差，现在则能轻松应对。
在银行业，明略科技为国内某大型国有银行打造了基于 AI 中台的从关键词到知识图谱相关的推荐系统。基于 AI 中台可以快速实现实时请求查询，线下场景离线与 AI 中台无缝切换，模型 Serving 与数据中台、业务中台无缝对接，通过管理系统实时看到策略、排序等。
在对话机器人领域，明略科技基于知识图谱和 AI 中台技术能力为客户打造了客服机器人。客户希望所有的流过程是可解释的，虽然深度学习、神经网络的算出的结果可能是准确的，但过程无法解释，而知识图谱是实体关系属性，组成网状结构，具有可解释性。在构建知识图谱时，将行业知识与客户企业内部知识相结合，实现隐性关系的挖掘，快速解决问题。AI 中台把聊天客服机器人、算法、知识图谱进行有机融合，确保了基于领域知识图谱对话客服机器人的准确性和有效性。
作者介绍：
卢亿雷，明略科技集团副总裁兼推荐 / 推理系统负责人
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