3月15日，經過多年技術沉淀與積累，依托于過硬的AI算法自研團隊，容聯云正式推出AI能力平臺“AI Kernel（云梯）”。
AI Kernel面向企業和集成開發商，提供基于自研算法封裝的NLP原子能力、全生命周期管理的自學習平臺與bot對話能能力等AI服務，幫助企業或集成開發商降低AI入門門檻，賦予其AI應用開發的自主建設能力，統籌管理企業AI能力和數據資源，實現智能化應用產品的快速落地。
云梯降低AI門檻 助力企業向平臺化建設轉型
當下，智能化發展是大勢所趨，企業在智能化進程中通常會面臨許問題。首先，AI開發是復合型的系統工程，需要既精通AI又懂工程，既理解技術又理解業務的復合型人才實現融合創新。但在AI人才供給緊張的今天，企業較難招到也難留住合適的AI人才。同時，算法模型的構建及訓練極其繁復、且算力要求高，技術瓶頸多，需要承擔巨額的開發成本。
其次，企業傳統的“煙囪式、項目制”開發模式，成本高、不易集成，過程重復，缺乏能力沉淀，缺少優化、協同、自動化輔助，業務響應緩慢。沒有統一的數據訪問渠道和統一的模型運行、監控平臺，以及更新、維護機制，基礎資源分散管理，未得到充分利用，造成浪費。
第三，隨著企業AI應用的不斷增加，各系統核心AI能力無法統一，大量寶貴的用戶數據分散在不同系統無法復用。客戶化AI應用需要依賴廠家進行定制開發，無法滿足日益增長的業務對開發敏捷度的要求。
容聯云AI Kernel打造更加包容、敏捷、高效的AI能力服務，降低企業AI入門門檻，幫助企業解決項目制、煙囪式AI建設存在的弊端，統籌管理NLP原子能力、模型和數據資源，同時提供可視化的線上模型訓練工具，助力企業向平臺化建設轉型，更容易、更快速地搭建適合業務場景需求的人工智能應用。
AI Kernel開放的自學習平臺，打通線上數據集管理、模型訓練、模型評測、模型發布等一體化流程。企業只需上傳數據集，勾選平臺已開放的各種算法組合，即可實現場景模型的自動訓練與評測。同時，平臺已沉淀和開放大量通用模型和領域模型，供平臺租戶直接使用，降低AI應用冷啟環節的耗時。
此外，AI Kernel開放API/SDK，輸出容聯AI原子化能力。企業或者集成開發商可以通過調用容聯AI原子能力靈活開發對話機器人、文本處理等智能化應用。開放NLP原子能力包含分詞詞性、文本糾錯、中心詞提取、語義相似度計算、意圖識別、情感分息等能力。
中文分詞與詞性標注：平臺將自然語言文本切分成語義合理、完整的詞匯序列，并為每個詞匯賦予一個詞性，如：動詞、名詞、介詞等。
- 意圖識別：基于規則模板+深度學習算法，平臺可快速解析用戶意圖，支持單意圖和多意圖識別。
- 實體識別：基于bert+bilstm+crf模型，實時自動抽取文本中具有特定意義的實體，如：人名、地名、機構名等。
- 文本糾錯：自動更正文本中存在錯誤的字段，降低由于文本錯誤帶來的語義解析不準或閱讀障礙。
- 語義相似度計算：基于海量數據訓練的網絡模型，計算句子之間的相似度，實現高精度語義相似度比對。
- 中心詞提取：基于BERT多任務訓練和MMR重排算法，自動提取文本核心關鍵詞語。
- 知識聚類：對大量未標注數據進行自動聚類，實現快速創建業務場景和知識擴充。
- 情感分析：對文本話術情感的積極性、消極性等進行精準的意見挖掘和傾向性分析。
- 自動摘要：自動預測文本片段中的關鍵信息生成文本摘要，提煉文本主題。
- 句式識別：基于深度學習文本分類模型，支持對句子句式進行識別，如：肯定句、否定句、疑問句、感嘆句等。
- 數據增強：借助EDA、回譯等手段，實現有限數據樣本的自動擴寫，幫助解決文本數據量不足或不均衡問題。
AI能力平臺為企業數字化提供有力支撐
容聯AI Kernel將企業標準化數據統一管理，方便復用和沉淀，統一的服務接口規范，支持服務動態編排組合。可視化集數據-訓練-評測-發布一體化的平臺，支持14項訓練超參設置，采用混淆矩陣4指標評測模型效果，支持自動拆分評測集，訓練-評測過程完全自動化進行，無須人工干預，評測完成郵件通知，支持多任務并行訓練，集中管理歷史數據/歷史模型版本，方便查詢回退。在統一資源管控（計算資源、存儲資源等），支持資源彈性調度，確保資源得到合理利用，避免資源浪費的同時，AI Kernel支持私有云、本地化部署方式。
目前，平臺已服務于金融、銀行、保險、證券、石化、汽車等諸多領域的智能營銷、智能催收、智能服務、智能質檢等應用場景。
作為容聯云AI能力的出口之一，AI Kernel加速了企業AI開發應用創新的速度，助力企業釋放AI的價值，為企業數字化提供有力的支撐。
