行业综述

基础设施日渐完善，AI行业正欲弯道超车
人工智能（ArtificialIntelligence）——简称AI，指由人类制造出来的机器所展现出来的智能，试图通过计算机来模拟人的思维过程和行为。到了2020年，随着5G、人机交互等技术的日渐成熟，AI应用也正迎来发展的新阶段。
在国内，AI行业目前主要包括计算机视觉、自然语言处理、脑机接口、人机融合、群体智能、自主无人系统等技术。目前我国在AI领域的投融资占全球的60%，而关于人工智能相关技术的论文产出，更是处于全球第一、二位。
自15年开始，中国AI市场规模逐年攀升。随着技术和设施的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头不断深入布局。数据显示，2018年中国人工智能市场规模约为339亿元，增长率达到56.2%。据预测，2020年中国在人工智能的市场规模将突破700亿元。

行业发展方向

AI技术相对成熟，但技术与产品之间产生脱节
虽然行业整体发展趋势良好，但是整个AI行业都在探索如何才能商业化，因此整个行业面临着高端”的AI技术与“中低端”的产业之间存在脱节现象。相对于我国庞大的经济体来说，目前AI技术的应用空间仍有待开发。因此如何积极探索AI技术的商业化，以及寻找技术可落地的应用场景成为了AI领域企业必须要考虑的事情。

面临的痛点

AI行业积极寻求商业化，但技术落地仍是难题
但是在积极寻求技术落地的过程中，AI领域企业经常会碰到以下几个问题：
1、日益增长的成本压力：由于目前AI技术的发展都是建立在大数据的基础上，通过大量数据让系统进行自动学习。因此企业需要长期投入大量的计算资源和存储资源，以此来让系统持续不断地学习，让系统更加智能。
2、数据价值待深挖：由于早期业务规划以及技术的原因，目前仍存在数据源分散的情况，数据源经常会存储于不同的系统、不同的团队或是不同的存储设备里。因此大量的数据不能很好地进行连通，不能充分做到从整体去挖掘数据价值。
3、安全合规：AI采集和处理的数据往往涉及用户行为、用户画像和消费数据，这类数据多数是较敏感的数据，监管部门对数据安全存储有明确要求。如何管理好日益增长的数据，也是需要提前规划和解决的问题。

AI行业数据湖解决方案

灵活架构与超高性价比，数据湖解决方案助力AI技术实现落地应用

阿里云针对AI行业的痛点，推出了AI行业的数据湖解决方案，该解决方案的核心是通过数据湖一体化的能力，轻松对接各种计算与处理引擎，直接在数据湖中对数据进行分析。
阿里云数据湖解决方案，能为企业提供统一的存储资源池，各种类型的数据集中统一存储在OSS对象存储，解决数据孤岛，避免多份数据分散在多种不同的系统，实现无缝对接多种计算引擎。
将数据存储在数据湖后，数据可以按照原始产生的形态直接存储，在需要分析阶段，再通过数据引擎进行处理，提供便捷的数据接入和数据消费通道，避免数据重复拷贝。
由于数据湖解决方案提供计算与存储解耦合的架构，因此整体的计算、存储资源具备更好的扩展性，降低运维管理难度，实现业务灵活部署。
最后，通过数据湖解决方案提供的数据流动、冷热分层和分级存储，既满足高性能场景的计算需求，提高资源利用率，也解决长期存储的成本压力。
阿里云数据湖解决方案，能为AI行业在数据采集阶段、数据预处理阶段、模型训练阶段和长期存储管理阶段提供最便捷、最高效、最实惠的服务。让数据的沉淀、存储、处理、分析更加简便快捷，帮助AI企业将技术落地，让技术与应用接壤，帮助企业释放最大的数据价值。

最佳实践

公司介绍
客户是国内自动驾驶行业TOP的汽车设计和制造商，融合前沿互联网和人工智能。

遇到的问题
1、数据量庞大，客户每天会产生几十TB的数据，如果将如此巨大的数据直接写入硬盘，不但无法保证性能，也无法对数据进行保护
2、如何将海量数据传递到云端计算集群，也是一件非常复杂和困难的事情，由于数据量庞大，需要定时定期地对数据进行维护，因此在这一过程中，其运维成本也是非常的高
3、在日常模型训练场景下，素材总量经常会高达上百TB，如果需要对这一部分的素材进行集中训练，就需要GPU反复随机地访问这部分素材，因此就需要文件系统提供低时延的文件访问能力
4、线下传统NAS存储存在单点性能瓶颈，并且容量和性能不支持弹性扩张，无法满足GPU的低延迟的文件访问需求

数据湖解决方案

针对各自动驾驶行业中涉及到的多元化的场景需求，阿里云为其量身打造了一套集采、传、存、算一体化的数据存储解决方案。
1、阿里云的闪电立方可将每天高达上百TB的数据上传至对象存储OSS中，传输速度最快可达到百Gbps。且闪电立方采用AES256端到端加密以及CRC一致性，在快速传输数据的同时，还保证了数据的安全性和可靠性
2、阿里云对象存储OSS能为数据提供12个9的数据安全保证和高达99.995%可用性SLA承诺，为数据提供全方位的安全保障。同时文件生命周期管理功能和数据分层归档功能，可自动选择将数据存放在低频或归档型的OSS，在简化操作，提高效率的同时，大大降低了数据存储成本
3、阿里云文件存储CPFS可以轻松地顶住性能压力的需求，CPFS的吞吐指标可弹性提升到每秒百GB的级别，随机访问小文件的延迟降低了8倍，在某些训练和深度学习场景下，速度整整提高了3倍，大大提升了文件计算和分析的效率

达到的效果
1、在数据采集、运输、上传和计算全链条上进行时间、成本、安全以及计算效率等方面的改善
2、解决了客户原本数据零散存放整合难、架构无法弹性应对业务波峰波谷、资源利用不充分等难题
3、客户综合成本直接降低30%以上