“技术的趋势在很大程度上是能够被预见的，就像重力一样，一滴雨点流入山谷的实际路径是无法预测的，我们并不知道它的具体走向，但大方向是很显然的：往下流。而在未来二十年中，人工智能也会是一种必然。”如同吴恩达教授所描述----人工智能已经成为未来发展的必然趋势。在国际权威数据机构IDC发布的《2022年亚太地区（不包括日本）人工智能生命周期软件工具和平台供应商》评估报告中也显示，亚太地区企业数智化升级过程中，超60%的项目都需要每周重新训练模型，使得企业对端到端模型开发和生命周期管理产品的需求爆发增长。
Coovally提供强大技术支撑
【资料图】
Coovally官网示例
目前AI应用面临着开发周期过长、过程管理复杂、管理资源投入过高，公司业务人员不懂AI技术等市场难题，市场需要的是一个能够快速构建AI系统的平台，让懂业务的人员来构建AI系统，故跑码地Coovally应运而生。跑码地Coovally是一个包含完整AI建模流程、AI项目管理及AI系统部署管理的机器视觉平台，能够帮助用户快速批量验证多种机器学习和深度学习模型的性能，极大的降低AI模型工程化应用门槛；能够提供“打包自身的AI能力”，给业务人员使用，可实现“授人以渔”。跑码地Coovally已广泛应用于制造业质检、地质灾害监测、电力行业设备监控、医学专病诊断、智慧交通、智慧园区等多样场景。
Coovally仍具有多重优势：
·支持智能辅助标注，通过预识别系统，让算法先进行预识别，再根据结果进行人为调整，大幅度降低人力重复劳动，提升标注效率；
·支持图像增强、数据集标签转换等多种辅助工具。将用户从琐碎的工作中解放出来， 高效地完成特定任务的建模；
·以小时级的速度定制算法，开发效率可提升数10倍及以上。
智能辅助标注功能示例
以AI算法助力智慧铁路交通
智慧铁路交通作为5G、大数据、人工智能等新技术与交通运输深度融合的新兴业态，是提升公共交通质量效率的重要手段。但传统交通企业在面对具体转型升级问题时，却面临难关。对于铁路交通的安全管理，目前市面上的公司绝大部分提供的都是“非定制化”产品方案，即用一套标准化产品方案去适配所有场景需求，这无法满足铁路这样变化性较强的场景。基于Coovally的高铁智能边缘周界安防系统，可以快速响应与迭代铁路对于多种场景识别需求，实现了对铁路沿线的牵引变电杆异物、倾斜监测，铁路路基异物监测以及人员监测等多种目标。
高铁智能边缘周界安防系统监测
AI终将触手可及
安全是铁路交通的基本要求，也是实现铁路整体运行的基本保证。跑码地Coovally助力铁路安全智能化，加快了铁路交通智慧化的发展，进一步提升了公共交通质量效率。未来，跑码地Coovally将不断深入产业，助力更多企业实现人工智能“开箱即用”，为产业智能化提速。就像吴恩达教授所愿景的这般：“在接下来的 AI 时代中，我们会让每一个人有能力为自己搭建AI系统，我觉得这就是我们振奋人心的未来。”人工智能终将脱下神秘的外衣，变得触手可及。
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