數(shù)據(jù)科學，解碼智能未來——Altair首次提出“Frictionless AI”概念
【數(shù)據(jù)猿導讀】 6月9日在上海，作為全球計算科學和人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導者Altair（納斯達克股票代碼：ALTR）正式推出了全新數(shù)據(jù)分析與人工智能平臺Altair RapidMiner。此次啟動儀式以“數(shù)據(jù)科學，解碼智能未來”為主題。目的是為了更好的助力本土用戶推進高效數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析與人工智能應用的降...
6月9日在上海，作為全球計算科學和人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導者Altair（納斯達克股票代碼：ALTR）正式推出了全新數(shù)據(jù)分析與人工智能平臺Altair RapidMiner。此次啟動儀式以“數(shù)據(jù)科學，解碼智能未來”為主題。目的是為了更好的助力本土用戶推進高效數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析與人工智能應用的降本增效。
出席此次啟動儀式的有：RapidMiner創(chuàng)始人、Altair RapidMiner產(chǎn)品開發(fā)高級副總裁Ingo Mierswa博士，Altair大中華區(qū)總經(jīng)理劉源博士，上海市數(shù)據(jù)科學重點實驗室主任、復旦大學教授、教育部重點專項專家組成員肖仰華，普華永道數(shù)字化總監(jiān)黃旭，上海市北高新（集團）有限公司總裁陳軍，銀聯(lián)智策顧問（上海）有限公司總經(jīng)理趙萌，還有來自上海商飛、江南造船研究院、華人運通、泛亞汽車、智己汽車、上汽安吉、江南造船研究院、北京精銘、耀褡智能、清智智能網(wǎng)聯(lián)創(chuàng)新中心等澳汰爾用戶以及合作伙伴蒞臨現(xiàn)場。
圖為（從左至右）：銀聯(lián)智策顧問（上海）有限公司總經(jīng)理趙萌先生；Altair大中華區(qū)總經(jīng)理劉源博士；上海市北高新（集團）有限公司總裁陳軍先生；上海數(shù)據(jù)科學重點實驗室主任肖仰華博士共同啟動全新Altair RapidMiner。
Altair正式啟動全新數(shù)據(jù)分析與人工智能平臺Altair RapidMiner
近些年，全球頭部企業(yè)紛紛加入技術(shù)融合的探索大軍，通過融合云計算、仿真技術(shù)與人工智能等技術(shù)，構(gòu)筑企業(yè)自身更可持續(xù)的數(shù)智化競爭優(yōu)勢。
Altair進入中國已22年，長期深耕于仿真分析、高性能計算（HPC）和人工智能等領(lǐng)域，為中國用戶提供前沿的技術(shù)融合解決方案，產(chǎn)品和技術(shù)服務得到汽車、消費電子、航空航天、能源、船舶、重工、金融和教育等各行業(yè)的廣泛認可和贊譽。
在數(shù)字中國大背景下，為了更好的服務本土用戶推進高效數(shù)字化轉(zhuǎn)型，Altair 正式啟動全新數(shù)據(jù)分析與人工智能平臺Altair RapidMiner。
Altair RapidMiner是一個真正的端到端平臺，消除了企業(yè)在數(shù)據(jù)分析過程中產(chǎn)生的人員、數(shù)據(jù)和業(yè)務之間的摩擦，能夠完成從數(shù)據(jù)準備、處理、建模到部署的所有數(shù)據(jù)分析任務，并幫助從業(yè)務分析師到數(shù)據(jù)科學家的不同專業(yè)用戶快速使用平臺來解決數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學需求。
事實上，從2018年開始，Altair在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域先后完成對Datawatch、World Programming和RapidMiner的收購，使數(shù)據(jù)產(chǎn)品組合不斷豐富，在對公司內(nèi)部所有的數(shù)據(jù)分析與人工智能技術(shù)進行了一系列整合后，Altair打造出一款全新平臺——Altair RapidMiner，這款平臺涵蓋數(shù)據(jù)接入、建模、操作與可視化的全面端到端解決方案，從而為用戶實現(xiàn)更加敏捷的AI功能。
作為一體化數(shù)據(jù)分析與人工智能平臺Altair RapidMiner能夠順利實現(xiàn)數(shù)據(jù)、人員和流程這三大重要資產(chǎn)在組織之間的有效連接，使得組織之間的協(xié)作更加便捷，從而實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)智能。
無論用戶的技能水平如何，Altair RapidMiner平臺均有助于加快項目從數(shù)據(jù)概念到生產(chǎn)的過程實現(xiàn)，并完成傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析環(huán)境到現(xiàn)代化的升級，通過桌面與云兩種版本滿足不同企業(yè)的需求。Altair RapidMiner 平臺深度覆蓋了整個數(shù)據(jù)分析的生命周期，進而幫助企業(yè)克服在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中遇到的阻礙。
Altair數(shù)據(jù)分析與人工智能平臺
首次提出Frictionless AI概念，重新定義數(shù)據(jù)分析新趨勢
從全球視野看，賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)服務商數(shù)量眾多、類型豐富、基因迥異，不僅包括服務工業(yè)、金融、零售等特定行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型起家的服務商，還包括通用型AI技術(shù)、數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品提供商，在數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務發(fā)展和智能決策成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型重要趨勢的背景下，如何將企業(yè)積累的海量且復雜的數(shù)據(jù)高效利用起來，挖掘并發(fā)揮數(shù)據(jù)的更大價值，打通企業(yè)設(shè)計研發(fā)-生產(chǎn)制造-營銷銷售-運維等全生命周期的數(shù)據(jù)流通和全流程數(shù)字化轉(zhuǎn)型，成為現(xiàn)階段企業(yè)亟需回答的命題。
事實上，盡管許多企業(yè)都在努力實現(xiàn)全流程的數(shù)據(jù)驅(qū)動，但部門之間、人員之間仍存在孤立現(xiàn)象，很多企業(yè)難以正確并高效利用快速增長的數(shù)據(jù)。企業(yè)在應用AI技術(shù)和AI產(chǎn)品過程中會產(chǎn)生多種“摩擦”，而數(shù)據(jù)分析中存在的“摩擦”將成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的不穩(wěn)定因素，導致項目失敗、成本和人員投入浪費等。
6月6日，Altair發(fā)布了一項關(guān)于Frictionless AI的全球獨立調(diào)查報告。該調(diào)查吸引了10 個國家/地區(qū)、來自多個行業(yè)的 2000 多名專業(yè)人員參與。調(diào)查結(jié)果顯示，如果企業(yè)內(nèi)部部門之間存在摩擦，那么 AI 和數(shù)據(jù)分析項目會因此半途夭折，失敗率居高不下（介于 36% 至 56%）。
基于企業(yè)數(shù)據(jù)分析應用這一痛點，Altair在行業(yè)內(nèi)首次提出了“Frictionless AI”，即“無摩擦AI”概念，旨在幫助企業(yè)解決用戶與數(shù)據(jù)之間、數(shù)據(jù)與行業(yè)專家之間，以及工具、基礎(chǔ)設(shè)施不斷變化等帶來的摩擦。
圖：Altair的“無摩擦AI”能力
用戶通過Altair RapidMiner平臺，可有效解決數(shù)據(jù)分析中的摩擦主要包括：數(shù)據(jù)專家和行業(yè)專家間的溝通偏差；缺乏知識或數(shù)據(jù)訪問權(quán)限等繁雜流程設(shè)計；數(shù)據(jù)不完整、混亂或格式不完善；數(shù)據(jù)專家與已建立的數(shù)據(jù)分析工具集間的技能脫節(jié)；工具和基礎(chǔ)設(shè)施不斷變化導致的不確定性或項目重定向等。
仿真技術(shù)與AI技術(shù)雙融合，助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型騰飛
作為工業(yè)仿真軟件的核心組成，CAE（計算機輔助工程）等研發(fā)設(shè)計類軟件是制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要工具以及軟件提供商的重點競爭領(lǐng)域。CAE以三維實體建模為基礎(chǔ)，通過模擬產(chǎn)品在結(jié)構(gòu)強度、熱傳導、剛度等方面的工作狀態(tài)和表現(xiàn)，為產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計提供依據(jù)，廣泛應用于制造業(yè)、能源重工等領(lǐng)域。
基于豐富的仿真模型和行業(yè)數(shù)據(jù)，CAE的應用可有效幫助制造業(yè)企業(yè)減少甚至避免產(chǎn)品設(shè)計階段多次召回調(diào)優(yōu)的重復工作，助力企業(yè)降本提效，在“智能制造”的帶動下，CAE對于制造業(yè)企業(yè)的重要性持續(xù)提升。
與此同時，全球市場競爭日趨激烈，以汽車制造行業(yè)為例，造車周期從過去的3-5年縮短到現(xiàn)在的1-2年，勢必會對各環(huán)節(jié)的效率提出更高要求，特別是在產(chǎn)品的研發(fā)設(shè)計環(huán)節(jié)將越來越重視仿真模型的準確性和輸出效率，而傳統(tǒng)的CAE三維建模技術(shù)逐漸難以滿足企業(yè)對于這種高時效性和逼真模型效果的要求，倒逼服務商不斷探索更優(yōu)的解決方案。
隨著AI技術(shù)的不斷演進，基于AI的機器學習能夠基于已有的大量數(shù)據(jù)，通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡得到更準確的預測模型，AI開始成為制造業(yè)企業(yè)在研發(fā)設(shè)計環(huán)節(jié)的重點應用技術(shù)。而將AI技術(shù)與仿真技術(shù)深度融合，以仿真在制造業(yè)積累的大量數(shù)據(jù)作為深度學習的基礎(chǔ)，將賦能仿真建模范式持續(xù)優(yōu)化，并進一步降低計算成本。觀察到這一趨勢的全球領(lǐng)先仿真服務商紛紛開始探索AI技術(shù)與自身產(chǎn)品的融合，并積極擁抱AI+仿真的更多可能性。
作為全球領(lǐng)先的仿真服務商之一，Altair創(chuàng)立之初，主要聚焦于幫助汽車企業(yè)應用工程仿真技術(shù)，在觀察到傳統(tǒng)企業(yè)在產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計環(huán)節(jié)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型痛點后，通過積極的研發(fā)、并購，逐步建立起完善的仿真、高性能計算和人工智能產(chǎn)品線。
Altair同樣也注意到了AI+仿真的機會，通過將仿真技術(shù)和AI技術(shù)進行深度融合，并結(jié)合內(nèi)部積累的豐富數(shù)據(jù)，能夠為客戶提供更貼近真實需求的仿真結(jié)果和更好的用戶體驗。
AI與仿真的深度融合一方面可以將AI應用到仿真的工作流程當中去，Altair為此流程打造工具，如physicsAI、romAI，這可以極大地加速分析流程，例如：以前幾百個小時的分析的流程利用仿真與AI的技術(shù)融合，現(xiàn)在可以縮短至半小時左右；另一方面，利用仿真工具和RapidMiner工具來做實際的產(chǎn)品設(shè)計和實際的分析；通過仿真我們可以拿到大量數(shù)據(jù)，從而可以與實際數(shù)據(jù)來做合成數(shù)據(jù)，供AI模型訓練。更好地做到“所想即所得”，即實現(xiàn)想法和需求的產(chǎn)品化，基于已有的大量仿真結(jié)果快速建立機器學習模型，幫助企業(yè)快速建立起新模型并輸出結(jié)果。
從數(shù)字孿生角度來看，Altair內(nèi)部的的數(shù)字孿生建設(shè)有兩條路徑，一是基于傳統(tǒng)的三維建模，在三維建模的過程當中速度較慢，所以Altair在三維建模的路徑中應用了romAI的降階技術(shù)來實現(xiàn)數(shù)字孿生；第二條路徑則純粹通過數(shù)據(jù)的方式，也就是Altair RapidMiner平臺，通過數(shù)據(jù)來建立基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字孿生模型。事實上，Altair通過仿真技術(shù)與AI技術(shù)的融合，可實現(xiàn)分鐘級的汽車碰撞測試模型結(jié)果輸出。
來源：數(shù)據(jù)猿
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