AI工程化，讓人工智能回歸現實

從技術上看，人工智能應用呈現工程化趨勢，加速AI應用的落地速度。

人工智能工程化是人工智能落地的必經之路，也正在成為人工智能行業廠商的工作重心。

AI工程化意味著技術的成熟和良好的使用體驗，對希望借助人工智能實現智能化的企業而言，能顯著降低技術遷移成本，更容易組建所需的人才隊伍。

因此，在AI工程化的技術和應用方向中，既要集成傳統軟件行業可持續交付和研發的DevOps體系，也要集成AI研發、落地的MLOps，只有兩者融合才能解決AI工程化問題。

另一方面，人工智能工程化必然帶來應用開發的低代碼趨勢。

Gartner在《2021年十大數據和分析趨勢》中預測，到2025年，70%的新應用將由低代碼/無代碼技術開發。

人工智能應用的場景呈現出場景多元日益增長、用戶體驗要求高、迭代迅速等特點，傳統的開發方式已經無法滿足企業客戶的需求。因此，低代碼化的人工智能開發平臺幾乎成為了必然選擇。

適應AI工程化需求，人工智能和大數據的合作將更加緊密。數據，尤其是大數據和算法、算力的融合，現在正成為人工智能特別是機器學習等行業的主要發展方向。

在AI與應用結合的趨勢下，AI與大數據融合，帶動產業數字化、智能化、合規化，提升產業效率，開拓產業邊界，創造產業價值，提升公平性，并返哺行業獲得更高生產力（算法、算力）、生產要素（數據）提升。

同樣，數據安全、數據隱私、AI可信等涉及到隱私和合規的要求越來越高。目前《數據安全法》、《個人信息保護法》等陸續推出，數據安全、數據隱私、AI可信等問題日益受到重視。