2022 年 3 月 5 日，首次 IDP Meetup 成功舉辦。此次 IDP Meetup 以“AI 開發生產平臺及其共榮生態”為主題，6 位業界頂級大咖匯聚一堂，與關注、熱愛 AI 和基礎技術的極客們共創了一場精彩的知識盛宴。
品質為王：匯聚頂級大咖
IDP 致力於為真正關注、熱愛基礎技術的極客們打造一個自由分享、共同交流的無界社群。無論是對於內容輸出還是 Meetup 活動，“高品質”都是 IDP 社群堅守的核心理念。
本次 Meetup， 我們匯聚了堪比行業頂會級別的嘉賓陣容，進行主題分享和圓桌討論。參與嘉賓包括智源研究院副院長、圖靈聯合創始人、前 CSDN 總編劉江，Apache Software Foundation Member、前易觀 CTO 郭煒，前貝殼金服小微企業生態 CTO 史海峰，掌趣科技董事長劉惠城，蔚領時代創始人兼 CEO 郭建君以及白海科技創始人兼 CEO 盧億雷。
首次 Meetup 活動受到了 AI 極客們的廣泛關注和喜愛，報名參與者包括金融、礦業、網際網路等行業的演算法工程師、大資料工程師等。
主題分享：合作共榮 - AI 開發生產平臺及其生態
主題分享的內容涵蓋 AI 科研前沿趨勢、新一代 AI 開發生產平臺、AI 與元宇宙、AI 與 DataOps 等前沿議題。
1. 主題分享 1：AI 技術趨勢
首先，智源研究院副院長劉江老師從科研和產業的角度，對 AI 未來發展趨勢進行了研判。劉老師指出，AI 未來的發展主要有三大趨勢：
- 通用大模型成為 AI 前沿研究熱點。2020 年 OpenAI 推出 GPT-3，掀起了大模型的浪潮。智源、華為、阿里、百度、微軟、Meta 等領先機構紛紛推進大模型的研究與開發。其中，智源研究院與 2021 年釋出的“悟道 2.0”是目前全球最大、能力最強的超大規模智慧模型，其引數規模達到 1.75 萬億，是 GPT-3 的 10 倍，是之前全球最大的 Google Switch Transformer 模型的 1.1 倍。
- AI for Science 催生科研新正規化。AI 日益在生命科學、化學、物理學、材料學等研究中得到廣泛應用，革新傳統研究方法，實現增量挖掘。
- AI 系統已成為兵家必爭之地。自 2012 年以來，晶片算力增長了 7 倍，而 AI 對算力的需求則增長了 30 萬倍。AI 對算力的巨大需求，使得”神威 太湖之光"、富嶽等更適合 AI 的超級計算機/計算平臺蓬勃發展。同時，在 AI 的大規模應用趨勢下，以硬體為基礎的 AI 系統也呈現了巨大發展空間。
AI 的發展經歷了符號 AI 和感知智慧時代，目前正在向資料與知識雙輪驅動的認知智慧時代邁進。除上述三大主要趨勢外，技術側的自監督、常識、因果、強化、類腦，應用側的機器人、元宇宙也是值得前瞻關注的重要方向。
圖 1. 劉江老師分享
2. 主題分享 2：AI 開發生產平臺趨勢
隨後，白海科技創始人兼 CEO 盧億雷分享了其對 AI 開發生產平臺產品與技術的洞見，內容涵蓋 AI 開發生產平臺的趨勢、分類以及什麼是新一代 AI 開發生產平臺。
趨勢方面，盧老師認為 AI 開發生產平臺的發展主要呈現一站式、雲原生和簡單化三大趨勢。其中，簡單化尤為重要。經歷了由簡單到複雜整合式工具的演變後，簡單、再簡單和高度易用將是 AI 開發生產工具的未來發展方向。
從分類上來看，目前 AI 開發生產平臺主要可分為兩類：一類是以 IDP、JupyterLab 等為代表的 AI 基礎軟體平臺，其核心特點是以使用者為導向，按需使用、專業輕量；另一類是以雲廠商產品為代表的的整合式演算法開發平臺，其核心特點是以 AI 開發生產全流程為導向，全面整合各環節工具，厚重複雜。
最後，盧老師從價值主張、產品與技術架構和典型應用場景等方面，介紹了白海科技推出的新一代 AI 開發生產平臺 - IDP (Intelligent Development Platform) 。IDP 順應了上述提到的 AI 開發生產平臺的三大核心趨勢，採取雲原生架構，以 IDE 為唯一入口，通過絲滑適配的內建外掛，一站式滿足演算法開發人員對資料接入、模型開發、訓練、釋出等全流程的需求。對演算法工程師、資料科學家等使用者而言，IDP 的核心價值在於專業、便捷、易用，可顯著提升其工作效率；對於企業客戶而言，IDP 通過提供高效能運算引擎、跨團隊協作功能，幫助企業降本增效、加速創新。
圖 2. 盧億雷老師分享
3. 主題分享 3：AI 與雲遊戲的碰撞
蔚領時代創始人兼 CEO 郭建君與大家探討了元宇宙趨勢下 AI 技術如何重塑雲遊戲。
郭建君老師首先分享了其對元宇宙的理解。網際網路和移動網際網路時代，其基礎是計算。原宇宙的未來是視覺化的，其基礎將從計算變成計算加渲染，尤其是實時渲染。元宇宙就是碳基生物以碳基大陸為起點，跨越整個算力之海，找到矽基大陸的一個過程。元宇宙的原住民就是數字人，元宇宙的規則是 AI 的規則。
遊戲是我們理解元宇宙的最好方式，因為遊戲所有的互動都是基於實時渲染的。遊戲的生產製作，將對 AI 產生大量需求，主要的需求點包括：
- AI 內容生成(AIGC)：實現遊戲中超大場景或者一個超大模型的時候，僅僅靠遊戲的設計人員是一件非常困難的事情，因此需要有更多 AI 驅動的軟體，輔助內容的生成，並可以通過 AI 的學習能力，自主生成更多的“定製”場景。
- AI 畫質補充：大量利用 AI 的能力進行畫質增強和補充，而非單純依靠渲染和編碼，提升畫質的同時，可以有效降低成本。
- AI 玩遊戲：未來遊戲中的 NPC 在 AI 算力的幫助下，會更加智慧且生動飽滿，可以替代“玩家”接管角色在遊戲世界中的冒險。
這些場景的實現，需要包括 AI 開發生產平臺在內的整個行業甚至跨行業的通力協作。
圖 3. 郭建君老師分享
4. 主題分享 4：AI 與 DataOps 的協同
最後，ASF Member、前易觀 CTO 郭煒老師分享了他對於 AI 與 DataOps 的洞察。
在數智化轉型驅動下，近年來各種 ’Ops’ 爆發性增長。郭老師基於自身在 DataOps 和開源領域的深耕經驗，觀察到 Ops 目前有三大趨勢：
- 資料量和資料複雜程度變大，使用者群場景日益複雜。預計未來 5 年，我國資料量年複合增長率將達到 24%，各種資料來源、資料技術、資料質量提升了資料的複雜程度。使用者側，對資料的需求場景日益多樣化，如碎片化、即時、效率、實時互動等
- 中國場景豐富，而海外場景則相對專注。我國資料應用場景極為豐富，產品通常也呈現“大而全”特點。而海外產品或開源專案多針對某一具體場景和小問題，深耕而專精。
- 中國的開源是技術驅動的，而海外開源則是商業化開源。與海外相比，中國的開源事業尚處於起步階段，還是以技術驅動為主，多為極客們“為愛發光”而構建的專案。海外對開源的認知和接受度已相對成熟，開源專案進入商業化階段。
郭老師以 DolphinScheduler 為例，闡釋了 DataOps 的技術圖譜和應用價值。DataOps 的核心目標是提高資料使用效率、降低資料使用門檻。未來 AI 將會是資料探勘和利用的主要技術。AI 和 DataOps 的協同，將會進一步推動企業更快、更好、更深入地挖掘和使用資料，加速企業數智化轉型創新。
圖 4. 郭煒老師分享
圓桌討論：開創未來-AI 及 AI 開發生產平臺展望
主題分享結束後，各位嘉賓老師就 AI 及 AI 開發生產平臺未來趨勢進行了圓桌討論，分別提出了引人深思的精彩觀點。
圖 5. 圓桌分享
（從左至右：劉江老師、郭惠城老師、郭煒老師、史海峰老師、盧億雷老師）
掌趣科技董事長郭惠城從需求方的角度指出，目前制約企業大規模使用 AI 的核心因素是 AI 及 AI 開發生產工具對業務的價值難以衡量。作為生產經營者，在不知道 AI 能為業務經營帶來什麼好處的情況下，很難對高昂算力和 AI 應用進行大規模投入。
郭煒老師提出了平臺工具產品市場“四象限圖”理論：縱軸上方是大企業，下方是小企業，橫軸左側是幫企業提效，右側是幫企業賺錢。理想的市場佔位是，幫大企業提效，幫小企業賺錢。賺錢的事情大企業通常會自己做，而小企業主要解決生存問題，提效不是其首要痛點。
史海峰老師表示，任何技術，包括 AI 開發生產平臺，其最終趨勢是讓更多的人更容易進入到這個行業裡面來。“產品難上手才有護城河”其實是一個誤區。未來的趨勢是，我們能找到更好用、易上手的工具，且能獲得使用後的各種兜底保障，包括諮詢服務、商業版本的購買等，這才是一個健康完善的生態體系。
劉江老師表示，AI 開發生產工具會有廣闊需求。隨著行業的蓬勃發展、日趨成熟，對工具和平臺產生大規模需求是必然的商業規律。目前是中國技術企業發展的大好時機，更是國產替代的黃金年代。
盧億雷老師基於 IDP 實踐探索中的切身經驗，分享了其對 AI 開發生產平臺產品路線演進和商業模式的觀點。從產品路線角度上，AI 開發生產平臺要先解決 AI 應用從 0-1 的問題，讓大家能便捷地用起來。未來隨著演算法工程師的增多，再逐步解決 1-100 甚至 10,000 的規模化應用問題。從深耕大資料 15 年的經驗來看，盧老師預判未來 70-80%的大資料工程師將轉化為演算法工程師。從商業模式角度來看，AI 開發生產平臺一定要能幫助企業解決實際業務問題。目前企業的主要需求，一是快速開資源、快速進行模型訓練，二是深入到業務場景解決具體問題。
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以本次 Meetup 為起始，我們會定期邀請業內大咖，與大家圍繞 AI 和基礎軟體領域技術和應用等話題，進行深入交流探討。歡迎關注 Baihai IDP，獲取社群活動最新資訊。IDP 期待與你下次再見！
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