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破解AI工程化难题，助力企业智能化落地

2022年10月

目录创新·专业·务实·协作

cornerstoneRDinstitute

一、政策背景

二、产品功能

三、产品特点

四、应用场景

五、客户案例

六、实施流程

七、产品演示

创新·专业·务实·协作

01

政策背景

政策背景

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十

四

五

规

划

党

的

二

十

大

人工智能市场规模

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面对利润下滑和经营成本增加的

压力，领先的企业已经进入智能化阶

段。企业价值链的每个环节都存在可

利用AI改善盈利的空间。

但是，企业在推进智能化应用落

地过程中，面临诸多难题：

•技术能力不足

•资源重复建设

•业务敏捷响应度低

•投入产出比低

万亿级产业规模，AI市场空间巨大

AI开发现状分析

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很多企业目前采用还是项目制，主要存在以下问题：

①“烟囱式”开发，项目成本高、不易集成，过程重复，

缺乏能力沉淀；

②研发环节繁多，缺少优化、协同、自动化辅助，业务响

应缓慢；

③模型研发缺乏标准指导，服务接口混乱，难以维护管理；

④缺少统一的数据访问渠道，数据获取难、标准不一致，

重复的数据预处理与特征工程；

⑤缺少统一的模型运行、监控平台，以及更新、维护机制；

⑥基础资源分散管理，未得到充分利用，造成浪费。

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