匯量科技重磅發(fā)布新一代智能驅(qū)動(dòng)的營(yíng)銷云產(chǎn)品矩陣

侯浩大

從傳統(tǒng)的創(chuàng)意構(gòu)思、媒體采購(gòu)，到營(yíng)銷技術(shù)、廣告技術(shù)、數(shù)據(jù)分析、內(nèi)容生成，企業(yè)的營(yíng)銷預(yù)算逐漸流向更依賴技術(shù)手段的板塊，AI技術(shù)加速滲透企業(yè)營(yíng)銷已成為不可逆趨勢(shì)。

然而，相較互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭，大部分中小企業(yè)對(duì)AI技術(shù)的應(yīng)用能力亟待提升。中國(guó)中小企業(yè)發(fā)展促進(jìn)中心與中國(guó)中小企業(yè)國(guó)際合作協(xié)會(huì)聯(lián)合發(fā)布的《人工智能創(chuàng)新應(yīng)用對(duì)中小企業(yè)發(fā)展影響研究報(bào)告（2020）》指出，國(guó)內(nèi)尚有60 %的中小企業(yè)未使用過(guò)AI技術(shù)，AI的落地遠(yuǎn)未達(dá)到普及的程度。

對(duì)此，匯量科技Mobvista首席人工智能官朱小強(qiáng)表示，隨著AI技術(shù)被科技巨頭們大量應(yīng)用及驗(yàn)證，越來(lái)越多走在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路上的行業(yè)期待復(fù)制這樣的增長(zhǎng)引擎。而頭部企業(yè)與大量中小企業(yè)之間存在巨大的能力水位差，推動(dòng)人才、技術(shù)、思維以及經(jīng)驗(yàn)等生產(chǎn)要素加速流向全行業(yè)，技術(shù)外溢的效益持續(xù)顯現(xiàn)。

另一方面，在人才稀缺、人力成本高、培養(yǎng)難度大等因素下，中小企業(yè)往往難以獨(dú)立負(fù)擔(dān)一支有戰(zhàn)斗力的AI團(tuán)隊(duì)，獨(dú)立的第三方AI技術(shù)服務(wù)商正在強(qiáng)勢(shì)崛起。

當(dāng)前，營(yíng)銷環(huán)境日益復(fù)雜，中小企業(yè)在應(yīng)用AI技術(shù)推動(dòng)營(yíng)銷增長(zhǎng)時(shí)面臨更多挑戰(zhàn)：首先，相較于巨頭企業(yè)擁有的大數(shù)據(jù)閉環(huán)場(chǎng)景，中小企業(yè)往往只擁有割裂的小數(shù)據(jù)片段。如何聯(lián)合這些小數(shù)據(jù)片段進(jìn)行建模，是中小企業(yè)應(yīng)用AI技術(shù)的首要挑戰(zhàn)。其次，在安全可信的框架下，如何將企業(yè)私域的一方數(shù)據(jù)與公域的三方數(shù)據(jù)有效聯(lián)動(dòng)，取長(zhǎng)補(bǔ)短？跨域的建模技術(shù)是企業(yè)面臨的第二個(gè)挑戰(zhàn)。最后，企業(yè)處于不同行業(yè)、不同發(fā)展階段，由于數(shù)字化基礎(chǔ)不同，增長(zhǎng)邏輯也不同。如何抽象出通用化的能力和解決方案適用于不同行業(yè)特性，這是第三個(gè)挑戰(zhàn)。

因此，朱小強(qiáng)強(qiáng)調(diào)，“服務(wù)于巨頭的AI技術(shù)跟服務(wù)于千千萬(wàn)萬(wàn)中小企業(yè)的營(yíng)銷AI技術(shù)有著巨大的差異性，并不是照搬就行，需要深入到具體行業(yè)中量體裁衣、深度打造經(jīng)濟(jì)有效而不是看起來(lái)高大上的解決方案?！?/p>

面對(duì)上述挑戰(zhàn)，近日，匯量科技攜手熱云數(shù)據(jù)發(fā)布由AI與云原生2種元素化能力驅(qū)動(dòng)的全域營(yíng)銷云產(chǎn)品矩陣“熱力引擎”。熱力引擎搭載2個(gè)核心智能模塊：以云原生一站式開(kāi)源AI平臺(tái)EnginePlus為內(nèi)核的智能底座，以及面向營(yíng)銷增長(zhǎng)場(chǎng)景深度打造的手動(dòng)擋與自動(dòng)擋營(yíng)銷AI智能大腦。“智能底座+智能大腦”的雙技術(shù)組合，能很好地破解以上中小企業(yè)營(yíng)銷中運(yùn)用AI技術(shù)面臨的難題。

EnginePlus包含數(shù)據(jù)湖框架StarLake與工業(yè)級(jí)AI框架MindAlpha兩部分的核心組件，擁有領(lǐng)先的湖倉(cāng)一體化大數(shù)據(jù)處理能力及強(qiáng)大的AI訓(xùn)練與推理一體化能力。同時(shí)，針對(duì)企業(yè)的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中云實(shí)施成本高、生產(chǎn)流程串聯(lián)復(fù)雜等挑戰(zhàn)，EnginePlus將數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)收集、分析、處理及模型的訓(xùn)練和生產(chǎn)化發(fā)布過(guò)程進(jìn)行組裝，提供了一站式的工作臺(tái)，并且圍繞多云架構(gòu)打造了體驗(yàn)一致的部署方案。在匯量科技自有業(yè)務(wù)的實(shí)戰(zhàn)驗(yàn)證中，EnginePlus日均處理的數(shù)據(jù)量達(dá)到PB級(jí)，集群規(guī)?？蛇_(dá)數(shù)萬(wàn)CPU核心，AI引擎支持對(duì)用戶行為特征的毫秒級(jí)更新，日均處理千億次DNN模型預(yù)測(cè)，支撐每天萬(wàn)億級(jí)的排序量，給業(yè)務(wù)貢獻(xiàn)了巨大的價(jià)值。目前EnginePlus的核心能力都已經(jīng)開(kāi)源，彰顯技術(shù)的安全透明與自信。