相信AI大家都很熟悉吧。AI即是人工智能，这是一门新的技术科学。AI即是用来研究、模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。它也是计算机科学的一个分支。但现在还有一个新名词那就是AI工程化，那AI工程化是什么？下面就为大家简单地介绍下。
AI工程化比较官方的定义就是，使用数据处理、预训练模型、机器学习流水线等开发AI软件的技术统称，并且帮助企业更高效地利用AI创造价值。而更为简单的理解就是，目前已经成熟的软件工程将“软件”扩展到AI后的一种针对AI开发特点的适配与进化，通过系统化、规范化、可度量地使用各种工程方法和工具，确保AI软件能够达到预期。
那么AI工程化实现路径有哪些了？
目前行业内对于AI工程化的实现路径主要有以下2种路径
第一种：AI开发框架型，也即原本就提供AI开发服务的各种深度学习框架，将服务延展而来，其优势在于AI框架原本就是AI领域的基础软件，处于承上启下的位置，提供面向AI工程化的服务“近水楼台”。
这方面，以Google、Meta等科技巨头为代表，国内有华为、百度等，以TensorFlow、PyTorch、MindSpore、PaddlePaddle等各自的深度学习框架为基础，提供一系列与AI工程相关的生态技术和工具，如领域套件、模型可视化工具、调试调优工具、高级API等。
另一种是AI服务平台型，也即过去为企业提供算力、算法、数据相关服务的企业，随着客户需求的发展专门提供面向AI工程化的能力。阿里的“灵杰”（算法方面）与云测数据面向AI工程化的解决方案（数据方面）都是如此。
上述就是为大家讲述的什么是AI工程化的相关知识，你了解到了吗？
