落地，考驗的是企業技術創新、產品定義、交付實施的綜合服務能力”
人工智能的發展近年來正經歷技術成熟的幻滅期，有關商業模式的探討和探索成為核心關注的問題。在這個階段，用戶更加關注如何落地，如何真正創造價值，并進一步推動自身數字化、智能化轉型。
例如2020年以來的新冠疫情是一次黑天鵝事件，幾乎所有的軟件服務商都意識到了機遇的出現，卻沒有幾家能真正抓住這個機遇。更明顯的是，疫情過后，很多人工智能企業的表現可謂是“一頓操作猛如虎，一看戰績零杠五”，這再一次暴露出大量人工智能單點應用的弱點——基礎技術積累不足、產品質量參差不齊、無法形成數據閉環等等。
正因如此，盡管外界對人工智能落地應用并不陌生，但做得好的屈指可數，對人工智能落地采取不同策略和路線的服務商也開始逐漸朝向兩級分化。
面向未來，雷鋒網與芯翌科技產品副總裁王夷就這一問題就進行了探討，認為進一步推動城市和企業管理者為人工智能應用買單的關鍵要素有以下三點：
一是項目交付能力強，團隊具有足夠的經驗和判斷力，如解決方案的完整性、場景應用系統架構的能力；
二是對人工智能技術研發的持續投入，以塑造自身壁壘，這既包括對算法模型的調優，也包括將業務場景抽象化解析的能力；
三是對客戶全生命周期運營、維護、咨詢的能力。
1、極速交付背后
毫無疑問，新冠疫情加速了城市及企業管理者對數字化生產工具的訴求。從保障安全復產復工解決燃眉之急，到被短期內上億人同時協作帶來流量高峰的猝不及防，新的實踐體驗讓服務商開始思考如何進一步提升項目交付的質量與效率。
這種沖擊下，傳統軟件開發時間和人力成本，已經無法滿足企業業務的需求，大前端開發如何跟上市場變化的腳步，以提升項目支持效率？
一種是以云開發、Serverless的方式，讓開發者可以聚焦業務本身，無需關注復雜的服務器配置和管理，比如彈性部署和自動擴容等工作都可以交給服務商。
還有一種是以低代碼開發平臺的方式，以拖拉拽的方式，主要可支持IoT/AI等創新應用、或效率提升的應用、或涉及交易/記錄層等核心系統的遷移或二次開發等場景。
上述兩種開發方式所覆蓋的場景更為廣泛和通用，相比之下，面向特定的業務領域、行業場景，仍有待探索。
2020年初，芯翌產品團隊推出一款自帶開發框架和集成環境的輕量級技術中臺——葉舟，以支撐其自身在城市治理、智能安防、工業互聯網等領域的快速產品研發和項目交付。
據介紹，葉舟平臺能夠通過整合通用資源、沉淀共性能力、制定復用規范、集成Z佳實踐等，為城市及企業各業務領域中的應用系統提供穩定且有彈性的技術框架。
首先，葉舟平臺為場景應用能夠快速響應業務變化提供了底層服務、技術、組件、數據等資源和能力的支持，通過對后臺系統進行二次封裝來屏蔽底層技術細節，并輸出具有統一行為的基礎業務服務接口來規范和簡化應用的集成和復用；
基于葉舟平臺規范構建的特定應用模塊，通過不斷積累形成企業應用池，能夠進一步提高應用復用能力、降低研發周期；
在交付階段，葉舟平臺提供了完整高效的部署方案，并具有完備的異常處理和冗余機制，能夠適配所有主流硬件框架，確保公司所交付的軟件服務能夠在各類異構硬件和網絡環境中順利部署，提升部署效率，減低技術風險。
例如，在針對智慧社區的項目開發過程中，芯翌產品團隊直接復用葉舟平臺提供的通用功能和相關服務，避免重復開發。團隊僅需關注特定的社區業務需求，如房屋信息、社區人口信息等功能的開發，同時對于視頻監控、地圖渲染等其它領域常用功能，可直接從企業應用池中進行復用并進一步和特定應用進行深度集成。項目交付后其Z終產出會回歸應用池，將其能力進行沉淀和輸出，作為其他類似項目的復用模塊，使得場景應用開發形成良性循環。
總的來講，葉舟平臺的核心設計理念在于，對工程項目開發和交付整體過程進行支持，涵蓋軟件工程中設計、風格、部署、交付、維護等各個環節，并兼顧相關行業領域中先行的業務規范。葉舟平臺不會對項目開發團隊所使用的技術棧、應用結構和部署形式進行限定，能夠兼容各種形態的異構應用，適用范圍更廣。
當然，這并不意味著擁有一款框架或平臺就是WN的，芯翌極速項目交付能力的背后，還有一點關鍵要素，是人。
王夷指出：
我們的產品研發相對比較聚焦，會首先集中優勢力量，從熟悉的業務入手，邊開發邊交付，快速迭代形成基礎產品。
這支“年輕”的團隊，成員相當老練，大多都是來自業內頭部企業具備豐富經驗的產品設計、架構與開發人員，本身在業務理解與軟件開發方面，具有非常豐富的經驗。負責人王夷對于大數據、數據中臺、數據智能領域的技術研究、工程實踐和產品開發有著深厚的技術積累和實踐經驗。
2、數據驅動之道
然而，地基不穩，無異于泥塘之中起高樓。在此之前，數據，尤其是視頻數據治理的重要性體現不夠，但其意義卻決定了前臺應用的可用性、穩定性、安全性、甚至是整個項目的成敗。這也是為什么如今隨著人工智能項目應用走進深水期，很多行業實際上花費大量的精力和人力成本在數據清洗和數據治理這個環節上。
在過去幾年的實踐過程中，尤其是在城市治理、城市安全及工業安全生產方面，芯翌就已經非常明確要圍繞數據構建相應的產品體系。
從數據生產、數據治理、數據應用三個維度，芯翌構建了“明”“禹”“景”三大產品系列，形成了覆蓋感知、認知、場景應用的數據全鏈路產品體系。
談及此，王夷看到的機遇是：
邁過算法和算力，數據成為各家廠商形成差異化解決方案的關鍵。例如，芯翌構建的“視頻全要素治理平臺”，作為切入各行業的基礎平臺，掌握視頻入口，向下輻射人工智能產品和服務，向上可以用視頻和視頻計算來支撐行業轉型升級及創新。
“視頻指揮智能應用系統”，通過整合視頻基礎資源，構建視頻標簽體系，完善視頻業務體系，提供視頻調閱、標簽標注、智能檢索、預案編制以及一鍵上墻等功能，解決傳統視頻調閱方式反應慢、效率低、操作繁瑣的問題，實現視頻的高效智能化調閱，滿足用戶頂層決策到一線指揮的實戰需求。
在去年的第三屆中國國際進口博覽會現場，芯翌的幾套視頻數據系統在安保指揮部的視頻相關系統保障工作中也大顯身手。針對進博會安保工作需要，芯翌從前期需求分析，到方案設計、系統研發、系統聯調、駐場服務等，投入了大量人力、物力等資源。保障前期，在全域范圍內進行平臺系統自檢和應急預案演練。展會期間，組建了包含技術運維人員、產品研發人員和管理人員的專項運維團隊，并采取進博會現場與用戶單位24小時全天候雙值守機制，確保了第一時間發現問題并實現相互支撐和及時解決。
3、從“重管理”到“重運營”
信息化時代“重管理”，數字化時代“重運營”。
實際上，很多一線的人工智能科技公司正是因為重視這一點，才能在如今的數字化時代持續立于領先位置，并開始致力于輸出自身的數字化運營方法論。例如，在智慧城市治理方面，已經能夠將整個城市的交通運輸信息網格化、實時化，并將數據開放、回饋給社會；同時，經過沉淀、得以互通的數據，又能夠被用來進行實時分析，進一步調整和優化城市運營。
國家信息中心信息化和產業發展部主任單志廣曾對未來智慧城市的內涵和特征進行過探討。他講過這樣一句話：
從以建為主轉向長效運營，未來中國數字化經濟里Z有價值的就是智慧城市運營商，以城市為載體進行管理和服務，來獲取數據增值之后的價值，這才是真正有價值的產業，比今天的電商和平臺經濟更有深度、廣度、更有價值。
同樣，在更為廣泛的領域，如工業互聯網、消費互聯網、交通車聯網、物聯網等場景中，服務商能在多大程度上幫助企業實現數字化運營，提升實時感知能力，不斷改善用戶體驗，服務商就將在多大程度上掌握產業價值的天平。
觀察芯翌一路走來，同樣在他們身上也有類似的理念“傍身”：即以提升用戶體驗，提高管理和生產效率為目標。
比如，在社會治安應用方面，芯翌開發的社會治安防控系統，提供了多維采集、布控預警、態勢感知、指揮調度、監督考核等功能為一體多級治安管控系統，為各級系統和部門提供數據關聯、實時比對、多維分析、可視化展示等數據服務和業務支撐。
在工業港口應用場景，芯翌開發了港口安全生產管控系統，基于港口碼頭涉及的人、車、道路、設備、設施、安保力量及各類事件等對象的感知數據，提供港口進出人員人證核驗、進出堆場人員管理、視頻巡控、進出港口車輛管控、消防設施管理等功能。
可以看到，相對于傳統人工智能企業，芯翌擁有工業化的算法生產平臺、全鏈路的數據治理及應用能力，以及城市級的視頻平臺，這套組合拳的作用下讓芯翌具備了面向用戶全生命周期運營的充分條件。
4、雷鋒網總結
正如芯翌董事長楊海寧所言，“人工智能產業發展到如今，在具體場景中實現大規模落地，考驗的是技術創新、產品定義、業務推廣以及交付實施等方面的綜合服務能力。”
因為人工智能的落地一D要看效果，而不是一些功能的堆砌。
芯翌一路升級打怪，遇強則強，見招拆招，將人工智能這樣一個在普通人看來神秘而高大上的事物，轉換成了一個又一個堅實的成果。