2019年年底，全球著名的信息技術(shù)研究和分析公司Gartner公布了2020年《十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)》，歸結(jié)出2020年具有巨大顛覆性潛力、正在從新興狀態(tài)中發(fā)展壯大，即將或正在以巨大的波動(dòng)性迅速增長(zhǎng)，產(chǎn)生更廣泛的影響及應(yīng)用范圍，并在未來(lái)五年內(nèi)達(dá)到臨界點(diǎn)的戰(zhàn)略技術(shù)。這十大趨勢(shì)分別是：超級(jí)自動(dòng)化、多重體驗(yàn)、民主化、人類(lèi)增強(qiáng)、透明度和可追溯性、邊緣賦能、分布式云、自主化設(shè)備、實(shí)用型區(qū)塊鏈、人工智能安全這十大技術(shù)。

近日，Gartner再次發(fā)布了《2020年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)：民主化》報(bào)告(Top10StrategicTechnologyTrendsfor2020:Democratization)，DataCanvas作為中國(guó)自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)(AutoMLPlantform)的優(yōu)秀企業(yè)，入選該報(bào)告并成為全球AutoML關(guān)鍵供應(yīng)商。

全球AutoML關(guān)鍵供應(yīng)商(來(lái)源：Gartner報(bào)告)

根據(jù)Gartner研究調(diào)查，隨著AI的快速普及，企業(yè)紛紛意識(shí)到其收益不僅來(lái)自大型的AI解決方案，還將會(huì)從數(shù)百個(gè)中小型方案部署中獲益。隨著AI技術(shù)在企業(yè)生產(chǎn)化應(yīng)用的需求加速，AI技術(shù)人才的匱乏是企業(yè)轉(zhuǎn)型中面臨的最大挑戰(zhàn)。

因此Gartner認(rèn)為，隨著AI在整個(gè)企業(yè)中的重要性不斷提高，對(duì)熟練人才和工具的需求也隨之增加。即將到來(lái)的是民主化浪潮--構(gòu)建AI解決方案的能力將從高度專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家轉(zhuǎn)移到所有IT領(lǐng)域，這將是企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中必不可少的技能。

企業(yè)應(yīng)用AI的三大挑戰(zhàn)(來(lái)源：Gartner報(bào)告)

民主化可以從根本上簡(jiǎn)化體驗(yàn)，不需要大量且昂貴的培訓(xùn)，確保用戶(hù)可以使用技術(shù)能力(例如機(jī)器學(xué)習(xí)，應(yīng)用程序開(kāi)發(fā))或業(yè)務(wù)領(lǐng)域知識(shí)(例如銷(xiāo)售過(guò)程，經(jīng)濟(jì)分析)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)知識(shí)融合，降低技術(shù)人才匱乏壁壘，加速企業(yè)AI能力普及化。民主化主要是在A(yíng)I領(lǐng)域內(nèi)的過(guò)程和運(yùn)動(dòng)，從需要高技能的任務(wù)到需要較低技能的任務(wù)，甚至是完全自動(dòng)化而不需要任何技能。而企業(yè)采用民主化趨勢(shì)的四個(gè)關(guān)鍵方面將加速發(fā)展：

●DemocratizationofApplicationDevelopment

(應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)民主化)

●DemocratizationofDataandAnalytics

(數(shù)據(jù)和分析民主化)

●DemocratizationofDesign

(設(shè)計(jì)民主化)

●DemocratizationofKnowledge

(知識(shí)民主化)

DataCanvas數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)集合了數(shù)據(jù)自動(dòng)準(zhǔn)備、三位一體建模、獨(dú)創(chuàng)的“四庫(kù)”技術(shù)以及自主研發(fā)的AutoML技術(shù)，滿(mǎn)足企業(yè)在A(yíng)I建設(shè)中的數(shù)據(jù)和分析民主化、知識(shí)民主化需求，為企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，大幅度降低AI建設(shè)人才壁壘，打通企業(yè)知識(shí)融合瓶頸，加速企業(yè)AI產(chǎn)業(yè)化落地。

DataCanvas數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)

Gartner預(yù)測(cè)，到2024年，有75%的大型企業(yè)將至少使用四個(gè)低代碼開(kāi)發(fā)工具進(jìn)行IT應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)。到2025年，AI建設(shè)中的人才稀缺將不再成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的阻礙。隨著近年來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序迅速增加，越來(lái)越需要將機(jī)器學(xué)習(xí)的人才壁壘和調(diào)參迭代次數(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)化，因此AutoML的需求越來(lái)越明顯。DataCanvas的AutoML技術(shù)除了基于常見(jiàn)場(chǎng)景的自動(dòng)建模算法和調(diào)參，還有獨(dú)創(chuàng)的可用于異構(gòu)數(shù)據(jù)的自動(dòng)深度網(wǎng)絡(luò)搜索，大大降低了數(shù)據(jù)科學(xué)家和平民數(shù)據(jù)科學(xué)家使用最新深度學(xué)習(xí)進(jìn)展的挑戰(zhàn)。

未來(lái)人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)將被繼續(xù)用于提升各種應(yīng)用場(chǎng)景中，增強(qiáng)人類(lèi)的決策能力，加速企業(yè)完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型，落地智能化業(yè)務(wù)。九章云極將繼續(xù)堅(jiān)持科技創(chuàng)新，賦能企業(yè)AI建設(shè)。

生成海報(bào)

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