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06-06
下一波机器学习浪潮！ AI领域最热门的技术之一！国外谷歌、Facebook、微软等领先的AI公司，国内的深兰科技、旷视科技、第四范式都在竞相研发……如果今年人工智能领域只关注一项技术，可能成为最重要的一个。
这就是 AutoML 技术。
近期，国内AI企业陆续传来AutoML技术的好消息。
7月1日，IEEE ISI国际大数据分析竞赛结果出炉。
深兰科技旗下DeepBlueAI团队分别获得一项优异成绩和一项第三名。
AutoML 技术到底是什么？为什么谷歌、Facebook 和微软在竞争性研发上投入巨资？为何被誉为“AI领域最热门技术”？为什么说“中国企业的AI转型或将迎来新进程”？ 1、中国自主研发的AutoML技术击败了英国、美国等7个国家的“强劲对手”，荣获IEEE ISI冠军奖。
近日，来自中国上海的人工智能独角兽深兰AI团队在IEEE ISI国际大数据分析大赛中分别获得一等奖和三等奖1名。
已有16年历史的IEEE年度国际会议是安全信息学领域的旗舰会议。
目前已经从传统的智能、安全领域发展到多领域联合研究创新。
今年7月1日，第十七届IEEE ISI大会由深圳人工智能与数据科学研究所主办。
IEEE ISI会议发起了这项国际大数据分析竞赛（IEEE ISI世界杯，IWC），并向世界各地的大学、研究机构、企业和政府开放。
本次比赛参赛总人数超过1000人，来自中国、美国、巴基斯坦、英国、德国等7个国家的300多支参赛队伍。
来自华为、京东、滴滴等知名企业以及清华大学、北大、浙江大学等知名高校的300余支队伍参赛，参赛人数总计超过1,000。
今年的IEEE ISI竞赛分为投资价值评估和法律诉讼类型预测两个主题。
在企业投资价值评估大赛中，深兰科技DeepBlueAI团队凭借自主研发的AutoML系统，以较大领先优势赢得比赛。
AutoML的全称是Automated Machine Learning，即自动机器学习。
该技术自今年年初以来一直是机器学习和深度学习领域最热门的领域之一。
AutoML技术之所以受到广泛关注，是因为它将机器学习从“教”变为“自学”，大大提高了机器学习的效率。
具体来说，在传统的机器学习中，从摄取数据到预处理、优化，再到预测结果的每一步都需要专业的人工智能人才来控制和执行。
在AutoML技术的支持下，人们主要关注两个主要方面：数据获取/收集和预测。
其间发生的所有其他步骤都可以由机器轻松自动化，同时提供经过优化并准备进行预测的模型。
AutoML技术一般有两个特点： 自动化：AutoML可以通过自动化重复性任务来有效提高工作效率。
这使得数据科学家能够更多地关注问题而不是模型。
例如，深兰科技自主研发的AutoML技术不仅可以节省大量的人力、物力和财力，而且可以更快、更安全地构建优于大多数算法工程师构建的机器学习系统。
本次大赛中，AutoML系统能够挖掘各业务领域之间的复杂关系，自动提取高阶特征，为企业价值评估提供新颖、更精准的解决方案。
多功能性：由于AutoML的自动化、高效的特点，它在一定程度上打破了AI技术与AI科学家之间的深层绑定关系，从而降低了AI技术的应用门槛——毕竟并不是所有公司都有资源聘请经验丰富的人员AI人才团队。
这意味着AutoML技术可以广泛应用于AI人才不足的企业。
这或许是传统企业AI转型的突破口！值得注意的是，本次比赛冠军团队深兰科技拥有多年的机器学习经验。
冠军曾多次在PAKDD、CVPR等国际知名比赛中取得优异成绩。
2、美国谷歌和中国深兰科技AutoML成为智能驾驶“弯道超车”的关键。
为什么说AutoML技术是“传统企业AI转型的突破”？众所周知，汽车工业被誉为传统制造业皇冠上的明珠。
让我们以汽车行业为例，来更深入地了解AutoML技术的赋能。
深兰科技是国内最早将AutoML技术应用于智能驾驶和汽车制造领域的人工智能公司之一。
今年6月，深兰科技等5家企业正式获得路测牌照，成为广州市首批获得智能网联汽车路测资质的企业。
其中，深兰科技是唯一一家获得大型客车道路测试资质的AI公司。
。
熊猫智能公交车也将在黄浦区、南沙区、花都区、白云区四个地区进行路测。
深兰科技自诞生之日起就带有自己的AI基因，但作为中国汽车行业的主体的传统车企想要进军智能驾驶领域必须面临诸多挑战。
例如，智能驾驶条件下，汽车之间必然会形成“车际网络”，即汽车之间“相互通讯”，互相告知距离、车流、事故、路况等。
沟通必须通过数据来实现。
那么，不同品牌、不同智能驾驶技术的两辆车之间，甚至一辆车有智能驾驶，另一辆车没有智能驾驶，它们之间的数据传输很可能会遇到数据格式不同、维度不同、领域不同等障碍。
用我们熟悉的EXCEL中的数据来比喻，也是“7月1日”的时间数据。
不同的统计表显示不同的数据。
可能是“7-1”，可能是“07.01.”，也可能是“7月1日”。
如果数据量巨大，通过人为识别和纠正是不可能的。
对于EXCEL来说都是如此，何况AI如何保证车辆之间的数据通信能够顺利进行呢？前面提到的深兰科技自研的AutoML系统不仅可以挖掘复杂的数据。
不同规格的数据之间的关系，还可以自动提取高阶特征并进行自动数据清洗，这意味着不同车辆之间的不同数据可以通过AutoML系统自动统一。
深兰科技还可以让复杂场景下的数据传输过程和数据更加高效；其匿名性可以保证车主的位置数据不被泄露；该技术可以让该技术大规模赋能传统车企；进入门槛低。
事实上，谷歌已经将AutoML系统用于智能驾驶。
今年1月，Alphabet（谷歌母公司）子公司、全球自动驾驶领域领先者Waymo在其成立十周年之际重点在其官方博客上深入剖析了AutoML技术如何助力智能驾驶。
Waymo表示，AutoML技术使其智能驾驶技术能够针对不同场景快速优化，高效、持续地提供大量机器学习解决方案，将其智能驾驶技术应用于不同的城市和环境。
可见，无论是国内深兰科技还是国外谷歌，AutoML技术已经成为智能驾驶领域最关键的技术之一。
国内传统车企甚至造车新势力想要“弯道超车”，必须有AutoML技术赋能。
3、企业AI转型遭遇人才瓶颈。
AutoML 可能是切入万亿蛋糕的有力工具。
事实上，AutoML技术的赋能不仅仅局限于汽车行业。
也是中国几乎所有传统行业和中小企业AI转型的切入点之一。
传统行业和中小企业的AI改造，乃至整个AI产业的发展，主要受到三个关键因素的制约：第一、人才第二、数据第三、算力。
随着企业拥抱数字化，云计算可以变得低成本。
在租赁业的今天，人才正在成为最后一个也是最困难的瓶颈。
毕竟，AI人才培养不可能像企业数字化转型和公有云普及那么快。
由于教育资源等多种原因，人工智能人才的稀缺必将长期持续。
今年4月，加拿大人工智能孵化器公司Element AI发布《年全球AI人才报告》报告显示，全球AI人才培养方面，44%的AI人才博士学位在美国获得，约11%在中国获得;在聘用人工智能人才方面，美国有46%的人工智能人才为雇主工作，而中国这一数字仅为11%。
可见，国内人工智能人才总量较为稀缺。
更严重的问题是，国内AI人才大多只在科技公司甚至BAT、TMD等大型科技公司之间流动。
对于传统行业和中小企业来说，AI人才的成本是一个难以逾越的坎，而AI人才往往需要团队合作才能施展才华，这让情况雪上加霜。
这意味着，一方面，至少在未来几十年的人工智能产业化转型过程中，传统行业和中小企业内部将存在巨大的市场。
另一方面，利用人工智能创造新产品、新服务，促进传统产业转型升级。
也成为国家倡导推进供给侧结构性改革、实现高质量发展的重要着力点。
相关政策已经层出不穷。
因此，无论是市场竞争还是国家政策，人工智能赋能传统行业和中小企业将是大势所趋。
根据国务院发布的新一代人工智能发展规划，到2020年，我国将实现人工智能核心产业规模突破1万亿元，带动相关产业规模突破10万亿元。
AutoML技术可以降低企业用户、开发者和研究人员的门槛，是切入这块巨大蛋糕的有力工具。
也就是说，深兰科技、旷视科技、第四范式等领先的AI企业有机会利用AutoML技术赋能国内传统行业和中小企业。
目前，AutoML技术已广泛应用于精准营销、金融风控、自动驾驶、疾病预测等业务场景。
它产生了接近甚至超越数据科学家的模型效果，决策精度比人类专家高出数倍。
以深兰科技为例。
深兰科技提出，将以AutoML技术为开发工具，在公司打造的国际一流核心算法平台上推出系统化解决方案，赋能AI交通、AI医疗、AI产业、AI社区。
和其他领域。
据了解，深兰科技的AI产品跨越多个领域，使用场景复杂。
AutoML技术可以基于海量复杂数据实现算法的自我更新和自适应，从而实现人工智能真正的智能化和个性化。
另一个例子是Fourth Paradigm，它发布了AutoML平台，可以帮助企业根据历史数据和实时业务反馈进行迭代，并充分利用特征来做出更准确的决策。
今年4月，旷视科技也首次披露了AutoML相关成果……可以预见，在不久的将来，中外AI企业将围绕AutoML技术展开新一轮的技术争霸。
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