企业的数字化转型和智能化升级已成为大势所趋，而如何顺应市场趋势完成转型升级，是每个企业都要面对的难题。 随着AI技术的成熟并快速渗透到各行业各领域，应用场景呈井喷趋势，并激发了大量碎片化应用需求，而AI的供给和需求却很难达到平衡。一方面，AI的人才缺口已破百万，技术门槛提升了AI用工的成本；另一方面，AI依赖数据训练基础算法，缺少标准化和高质量的数据AI就难以落地。门槛高、价格贵、落地难已成为急需解决的问题。而利用技术来降低AI的使用门槛和成本，正是实现AI产业化和规模化的关键。
共达地基于技术建立的AI自动化训练平台，为行业提供自动化、平台化的人工智能开发服务，并通过其拥有的核心技术以及产品化落地经验，使得Al由人工开发模式转变为半自动化、自动化开发模式，大幅降低市场上客户的AI的开发成本、周期和使用门槛，促进和加速AI的产业化和规模化。
本期，科技玩吧有幸请到共达地的高级市场总监李苏南先生和产品总监刘荣杰先生，我们将从产品业务和行业市场两方面展开对话，以下为访谈实录。
产品业务层面：
科技玩吧：从公司官网了解到，共达地专注于人工智能，为企业提供自动化AI训练平台，请先介绍一下公司的产品。
共达地：公司主要的产品是自动化AI训练平台，这个平台的核心价值是把AI算法模型生产的门槛尽可能降低，效率尽可能提升。现在整个平台可以实现AI算法模型生产，过程是零代码的，意味着客户想要去生产一个AI的算法，只需要在平台上传相应的训练的数据，然后通过一些鼠标的点击操作，选择一些配项，这个模型就会开始训练，整个训练过程是完全自动化的，训练时间会根据训练的数据量不同而产生变化，一般情况下，几万张图片的训练数据链在几个小时到十几个小时不等。
完成后，用户可以在平台上直观的去查看算法的识别效果及准确率等等，当算法达到了客户的预期，可以在平台上将算法下载到本地的设备上，在此基础上去部署这个算法的推理识别。整个过程都不需要任何算法工程师甚至开发人员的参与就可以完成，可以媲美一个十五人左右的开发团队。
传统研发模式技术研发模式（共达地供图）
另一个产品是算法商城，算法商城是一个产品经理加一个数据标注，通过AI自动化训练平台在一个月的时间里生产出了各种各样的算法，从而形成了算法商城，涵盖了目标检测追踪、图像分类、语义分割、姿态检测、3D检测等五个大类视觉算法，覆盖80+个碎片化应用场景以及百余款AI芯片。
科技玩吧：自动化AI训练平台的核心技术是什么？又是如何实现的？
共达地：我们最核心是技术，就是自动化机器学习技术，这个技术是一个总称，里面会分成很多不同的部分，从模型结构的设计，到套餐的调节，到芯片的适配等等，原本每一块工作都需要算法工程师针对具体的情况去做开发，而我们设计了一整套的算法策略，使得只要上传数据，就可以通过对数据的分析，得到关于场景和目标特性的一些信息，根据信息来自动地设计相应的算法模型结构，然后根据要部署的芯片的算力大小，动态地调整模型的大小，使得最终输出的是一个能够在这个特定算力大小的芯片上运行的模型大小。
除了模型大小之外，不同芯片的硬件架构也是不一样的，根据用户选择的芯片和芯片训练的特性来匹配合适的模型结构，从而使得用户不需要关心芯片本身是否适配，甚至不需要了解模型，就可以自动输出能够在这个芯片上跑起来的，大小和结构性能最合适的模型。
科技玩吧：公司产品的核心的优势是什么呢？和市面上同类型产品的差异在哪？
共达地：我们核心的要素，就是不生产某一个算法。传统的模式是一种算法就要工程师去做一次开发生产，效率低、成本高。我们通过技术把整个模型生产的效率提升，门槛降低。让没有任何代码开发能力的人，也可以在短时间内通过自动化AI训练平台去生产出需要的算法，这就是我们平台的核心优势。
和市面上同类型产品的差异主要在两方面。从平台的定位上讲，我们的目标人群跟传统的AI平台不一样，常见的AI平台对标的人群是算法工程师或开发人员，目的在于提升效率，没有办法做到降低门槛。而我们的平台对标的人群是有AI需求的产品经理或数据工程师等等，他可以在完全不懂的情况下，也能够通过平台去生产AI算法，并在需要的场景下去落地，这是我们跟其他平台的一个最大的区别。
从生产模式上来讲，我们常常做一个类比，传统的开发模式就像是一个工作坊，要费时费力去培养高级算法工程师，要算法工程师去写代码、去针对性地开发，就好像成衣的高级定制一样，需要设计师一针一线去缝，他需要知道怎么缝。而我们的模式相当于一个自动化生产车间，就算不会缝也没关系，只要你会操作电脑，就可以生产出衣服了，这就是生产模式的区别。
科技玩吧：公司未来的发展方向是什么？产品需要在哪些方面进一步升级迭代呢？
共达地：首先平台层面，AI算法分很多类型，有视觉、语音、NLP等等。视觉又分为分类，检测，分割等不同的任务类型。目前，我们平台已经支持包括图片分类，目标检测，目标分割，姿态检测，单目3D检测五大类的视觉AI算法。这五大类涵盖了百分之九十以上的算法需求，但是还有百分之十，如自动驾驶里面可能会用到的点云3D的识别；虚拟人和元宇宙中会用到的视频的融合、3D的建模等等，目前还不能支持这种算法，下半年要做的，就是让视觉类的所有AI算法都可以实现自动化。在未来，除了视觉部分，我们会让语音和NLP的算法也能够自动化生产和落地，这是我们长期的目标。
另外，芯片的适配方面，目前共达地的AI自动化训练平台，可以适配市面上九个主流品牌的百余款芯片。但随着芯片品牌的不断涌现，在未来也会适配更多的AI芯片和AI设备，使得平台适用的场景更加广泛。
科技玩吧：作为2020年刚成立的新型初创AI公司，发展战略是如何规划的？
共达地：首先，公司成立的初衷是顺应集团化发展的趋势，目前AI基本渗透到了每一个行业，诞生了智慧建筑，智慧农业，智慧城市等，AI也逐渐成为各行各业的刚需，公司的成立也是基于对行业趋势的判断，做能够支撑整体行业发展趋势的生产工具，来满足行业发展对于AI的需求，用产品去赋能各行各业的客户，去服务整个终端的使用者。目前产品主要是基于视觉覆盖绝大部分的视觉场景，在未来，我们将围绕生产工具继续优化，覆盖全部的场景，从而面向整个社会的发展需求。
行业市场层面：
科技玩吧：目前数字化转型与智能化升级是各企业面临的共同命题，如何助力企业快速实现？共达地可以提供怎样的服务呢？
共达地：及时解决不同企业数字化转型和智能化升级的问题，也是共达地成立的初心。我们会发现，AI技术和数字化技术已经比较成熟了，但在很多行业上并没有很好的落地，问题就在于这个技术本身的门槛比较高。
举个例子，比如做门禁产品的企业，目前市面上基本所有的门禁机都会带人脸识别功能，因为人脸识别技术已经非常成熟，市场价格也已经足够低，使得厂家可以以产品化的方式去接入。但是由于技术门槛太高，如果自己组建团队去实现AI技术落地，对企业来说不符合他们的定位和属性，并且会增加企业的成本。如果找传统的AI上网厂商采购，由于AI算法工程师的成本比较高，意味着采购成本也上升，这就使得很多想要去做数字化和智能化转型的企业，由于门槛和成本的限制，没办法去完成。
而我们的产品可以通过自动化的方式把门槛降低，把成本降低，使得企业可以轻松的去尝试和落地各种转型的方案，这是我们通过AI自动化平台去为客户赋能的价值体现。
另一方面，我们内部也会通过平台去生产行业里常用到的算法，从而搭建起算法商城，当客户想直接采购算法去使用，我们也可以提供。由于相比于传统模式，我们提供算法的效率更高、使用门槛更低，使得我们算法的市场价格也会相对较低，降低了客户的采购成本。同时刚刚提到的，我们可以支持不同的芯片和硬件，这样能够帮助到企业比较轻松、便捷的去落地AI算法。
总的来说，一方面提供平台的服务和工具，给客户赋能，另一方面，通过平台来提供算法的成品给客户，让客户直接去使用。举例来说，就类似于提供一个厨房给客户做菜，或者直接做好菜客户，这两种我们都可以支持。
科技玩吧：了解到，共达地在前不久刚刚完成破亿元的A轮融资。在本赛道目前的竞争力如何？对未来市场规模的预期是怎样的呢？
共达地：首先，在行业竞争力方面，并不是我们第一个提出来的，但是从商业化路径上来说，将 技术的门槛降到足够低，并且能够真正让一个零代码的商业人员可以直接使用的程度来说，我们是在行业中走的最靠前的，商业化的空间很大，但是真正在做的企业屈指可数。
其次，在市场预期方面，我们瞄准的市场并不仅仅是平台的应用，或者单一算法的应用，未来市场上算法和应用场景的需求会井喷，每一个视觉相关的硬件和应用，背后都应该有一个算法，那么多细碎的算法从哪里来？如果还是像现在靠手工打造的方式，这些算法无法跟上未来发展节奏，而我们用工业化的生产去代替手工打造算法的模式，做到整个生产的迭代，这也是未来的市场空间所在。
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