MC07B0030-5A3-4-00 背靠华为计算底座，郭玮团队决心将制造领域里的AI质检提升到一个新高度，即完成甲方心目中的“不可能三角”——更短的开发周期、更高的准确率、更低的运维成本，以此颠覆传统AI质检。
博瀚智能将这套颠覆性系统称为“自适应AI质检系统”，可将模型的精度从95%快速提升至99.99%，并在后续一直维持如此高的精度标准。据内部统计，相关解决方案在上线周期缩短80%，人力成本降低90%，运维成本节省80%。
而这套自适应AI质检系统也与硅谷前沿的风向不谋而合。2021年，被业界誉为“AI教父”的百度前首席科学家吴恩达，在一场直播中表示，AI系统正在从Model-centric（以模型为中心）向Data-centric（以数据为中心）转变。这意味着今后在AI技术路线中，数据质量要比模型本身更重要。
对于两者的区别，郭玮进一步解释称，此前Model-centricAI着重的是模型算法，可类比为人类的智商，代表着处理和学习信息的基本结构和能力。这个技术路线是通过不断优化算法本身来取得的结果，也就是说，通过不断提升人类智商来增强能力。而Data-centric相当于让人通过积累经验来提高能力，这意味着通过不断喂取机器高质量数据，来让AI持续适应不断变化的环境和需求。
值得注意的是，在Data-centricAI路线中，MLOps是至关重要的一环，也是博瀚所擅长的部分。MLOps在工业场景中的优势在于，其不仅可以帮助DataCentricAI的任务提率，还能确保模型在场景中保持有效。
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