人工智能（ArtificialIntelligence）——簡稱AI，指由人類製造出來的機器所展現出來的智能，試圖通過計算機來模擬人的思維過程和行為。到了2020年，隨著5G、人機交互等技術的日漸成熟，AI應用也正迎來發展的新階段。
基礎設施日漸完善，AI行業正欲彎道超車
在國內，AI行業目前主要包括計算機視覺、自然語言處理、腦機接口、人機融合、群體智能、自主無人系統等技術。目前我國在AI領域的投融資佔全球的60%，而關於人工智能相關技術的論文產出，更是處於全球第一、二位。
自15年開始，中國AI市場規模逐年攀升。隨著技術和設施的逐漸成熟，科技、製造業等業界巨頭不斷深入佈局。數據顯示，2018年中國人工智能市場規模約為339億元，增長率達到56.2%。據預測，2020年中國在人工智能的市場規模將突破700億元。
AI技術相對成熟，但技術與產品之間產生脫節
雖然行業整體發展趨勢良好，但是整個AI行業都在探索如何才能商業化，因此整個行業面臨著高端”的AI技術與“中低端”的產業之間存在脫節現象。相對於我國龐大的經濟體來說，目前AI技術的應用空間仍有待開發。因此如何積極探索AI技術的商業化，以及尋找技術可落地的應用場景成為了AI領域企業必須要考慮的事情。
AI行業積極尋求商業化，但技術落地仍是難題
但是在積極尋求技術落地的過程中，AI領域企業經常會碰到以下幾個問題：
1、日益增長的成本壓力：由於目前AI技術的發展都是建立在大數據的基礎上，通過大量數據讓系統進行自動學習。因此企業需要長期投入大量的計算資源和存儲資源，以此來讓系統持續不斷地學習，讓系統更加智能。
2、數據價值待深挖：由於早期業務規劃以及技術的原因，目前仍存在數據源分散的情況，數據源經常會存儲於不同的系統、不同的團隊或是不同的存儲設備裡。因此大量的數據不能很好地進行連通，不能充分做到從整體去挖掘數據價值。
3、安全合規：AI採集和處理的數據往往涉及用戶行為、用戶畫像和消費數據，這類數據多數是較敏感的數據，監管部門對數據安全存儲有明確要求。如何管理好日益增長的數據，也是需要提前規劃和解決的問題。
靈活架構與超高性價比，數據湖解決方案助力AI技術實現落地應用
阿里雲針對AI行業的痛點，推出了AI行業的數據湖解決方案，該解決方案的核心是通過數據湖一體化的能力，輕鬆對接各種計算與處理引擎，直接在數據湖中對數據進行分析。
阿里雲數據湖解決方案，能為企業提供統一的存儲資源池，各種類型的數據集中統一存儲在OSS對象存儲，解決數據孤島，避免多份數據分散在多種不同的系統，實現無縫對接多種計算引擎。
將數據存儲在數據湖後，數據可以按照原始產生的形態直接存儲，在需要分析階段，再通過數據引擎進行處理，提供便捷的數據接入和數據消費通道，避免數據重複拷貝。
由於數據湖解決方案提供計算與存儲解耦合的架構，因此整體的計算、存儲資源具備更好的擴展性，降低運維管理難度，實現業務靈活部署。
最後，通過數據湖解決方案提供的數據流動、冷熱分層和分級存儲，既滿足高性能場景的計算需求，提高資源利用率，也解決長期存儲的成本壓力。
阿里雲數據湖解決方案，能為AI行業在數據採集階段、數據預處理階段、模型訓練階段和長期存儲管理階段提供最便捷、最高效、最實惠的服務。讓數據的沉澱、存儲、處理、分析更加簡便快捷，幫助AI企業將技術落地，讓技術與應用接壤，幫助企業釋放最大的數據價值。
