當前，AI 賦能千行百業的願景仍然處於起步階段，AI 在很多時候更被認爲是很高深需要非常大投入的技術領域，但是 AI 的超高技術門檻給 AI 應用的落地帶來了極大的困難。
根據波士頓諮詢公司的調研報告，約 86% 的市場需求需要定製開發業務場景下的 AI 模型。定製模型過程中，企業用戶和開發者往往會面臨缺少模型訓練經驗、數據採集和標註成本較高、模型適配與部署流程較爲繁瑣、模型優化迭代週期長等核心難點，從而會造成整個項目的成本高、週期長、且在前期對項目效果無法準確預期。
由於 AI 應用開發的成本高昂，市場愈發歸於理性。容易摘的果子基本被各家瓜分殆盡，而更加複雜的，面向企業級消費者的 AI 應用，需要更專業、更全面的工具輔助，來降低 AI 落地的門檻，真正助力實現 AI 的民主化。
針對 AI 門檻高、落地難這一現狀，星環科技推出了一站式AI 開發平臺 Sophon。
一、打造全鏈路 AI 平臺，降低企業開發門檻
作爲一款一站式人工智能平臺，用戶可以利用 Sophon 快速完成從特徵工程、模型訓練到模型上線的機器學習全生命週期開發工作，減少開發週期和工作時長。
Sophon 平臺擁有視頻分析、知識圖譜、邊緣模塊、雲端等模塊，涵蓋IoT、AI、大數據等技術，並具備以下幾大特點。
星環科技人工智能平臺 Sophon 架構圖
跨域計算：通過星環科技的 AI 平臺，跨域模型訓練中心可將數據存放在不同的省份，並將計算任務分解，下發到各省進行計算，最後進行結果彙總，將小模型疊加成大模型。跨域計算最大限度利用了各省份的存儲及計算資源，實現了大地理尺度上的分佈式模型訓練。
深度圖譜：星環科技的深度學習加知識圖譜解決方案，可應用於反洗錢、反欺詐、營銷及安全相關領域。知識圖譜分析工具 Sophon KG 可直觀地展現數據和知識間的關係，並可進一步疊加算法，進行深度的信息挖掘。它結合了有監督、無監督和半監督學習，適用於各種機器學習場景，是深度學習與高維特徵的完美融合，也是傳統重特徵機器學習應用的突破。
邊緣計算：邊緣計算可推動 AI 在更多行業的落地。在雲端訓練好的模型，可通過星環科技的 IoT 產品，推送到邊緣端，即更靠近數據的一側，讓邊緣端實現自動判斷。落地的應用涵蓋交通、能源、司法、製造等各行各業。
星環 AI 產品首席產品官楊一帆在此前接受 CSDN 採訪時曾表示，星環技術團隊在探索的過程中，在幾年前就選擇了微服務化路線，並針對數據採集、模型訓練、應用部署採用不同的服務框架，對場景做了先進的適配。針對業務落地場景選擇貼合實際的選型，如考慮到具體客戶的成本、資源，以及人工智能模型精度的協調和權衡，在平臺層面做出一定支撐，並沉澱出一套可行的方法論，並在實際業務中發揮了極大作用。
爲了引導用戶快速構建特定場景的解決方案，Sophon 平臺還提供多場景的實驗加工模板；同時，平臺的 Data Mart 模塊打破原來以表爲中心的數據管理方式，構建以實體爲中心、從“關係”和“特徵”維度刻畫實體的新興數據管理方式；爲了讓數據科學家更加靈活的加工模型，Sophon 平臺提供可視化建模和代碼建模兩種建模方式；平臺的 Model Mart 模塊，使模型的上架、上線、及線上監控更加便捷。除此之外，Sophon 平臺還集成了大量面向行業領域的分析工具，包括知識圖譜工具、實體畫像工具、報表工具、視頻分析工具等，將 Sophon 平臺打造成一款集數據處理、模型加工、線上監控以及數據分析爲一體的人工智能基礎平臺。
利用 Sophon 平臺，企業需要花大量的時間和金錢培養精通大數據和 AI 的團隊。由於數據標準不同，編程環境不同，各個部門之間的協作成了一個大問題，使用 Sophon 後，便捷的工具，大大降低了入門門檻。Sophon 提供了統一的算法平臺，不論是處理機器學習，還是文本、視頻圖像、知識圖譜等，都可通過直觀的可視化界面進行操作，且具有優異的性能保障。完成建模後，即可通過 API 服務對接線上應用，還可以部署到邊緣端，實現自動化的判斷及控制，大大降低了 AI 應用開發的流程，幫助企業更快落地。
二、助力深度學習落地，零代碼構建知識圖譜
理解和解釋將會是深度學習在大數據紅利過後的後深度學習時代人工智能最重要的研究問題，而知識圖譜則是重要手段。
未來，圖數據和知識圖譜將會變成企業必不可少的新型數據基礎設施之一。我們爲什麼需要圖數據庫和知識圖譜？
假如一份數據裏的知識總量是 100%，我們能獲取多少？在機器學習模型的幫助下，我們可以獲得數據中的基本規律，大部分企業目前在這一階段或者在進入這一階段的過程中。
爲了在企業競爭中獲得優勢，從數據中獲取更多的價值，接下來需要使用圖數據庫和圖算法獲取深層次的統計信息。這部分信息是由圖結構帶來的，在關係型數據庫無法獲取，藉助圖神經網絡和知識圖譜的幫助，我們可以嘗試去獲取深層次的規律。
而 Sophon KG 可直觀地展現數據和知識間的關係，並可進一步疊加算法，進行深度的信息挖掘。它結合了有監督、無監督和半監督學習。
Sophon KG 依託於 Sophon Base 基礎平臺，集知識的獲取、融合、存儲、計算以及應用爲一體。支持拖曳式圖譜構建、分佈式圖譜存儲、分佈式圖譜計算以及交互式圖譜分析等功能。結合了圖計算和 NLP 能力的知識圖譜產品—構建好數據藍圖，生成圖譜後，用戶可以在知識圖譜平臺中對圖網絡進行多種圖計算操作，如挖掘高危用戶、尋找異常社羣等，用於金融等領域中的反欺詐場景。
爲了幫助企業和開發者快速搭建只是圖譜，實現零代碼的目標，針對簡單的通用型知識圖譜，Sophon KG 上線了藍圖定義模塊，通過簡單的拖拉拽配置即可完成圖譜構建；另一方面，系統內置了藍圖模板，業務人員只需完成業務數據和藍圖模板的映射即可生成圖譜。針對領域知識圖譜，如醫療領域知識，可以使用 Sophon KG 的本體定義模塊，通過交互式配置即可完成概念層級的定義、實體和關係屬性的繼承，且支持可視化的展示，使得知識的結構一目瞭然。
目前，Sophon KG 提供多種圖譜分佈式算法，支持用戶對實體、關係、事件等數據進行基於時間-空間的關聯分析，而且可以實現圖譜的版本對比與時間對比，以此來監督圖譜中實體、關係及其屬性的變化，對於每個分析案例，用戶可選擇查看多個不同的圖數據集版本之間在時間維度上的演進變化。
此外，星環科技自研的高性能可擴展的分佈式圖數據庫 StellarDB 可用於快速查找數據間的關聯關係，並提供強大的算法分析能力，克服了海量關聯圖數據存儲的難題，通過自定義圖存儲格式和集羣化存儲，實現了傳統數據庫無法提供的低延時多層關係查詢，在社交網絡、公安、金融領域都有巨大應用潛力。
三、AI-Native 時代：人工智能將成爲生產力的創造者和社會基礎供應者
在雲計算時代誕生了雲原生（Cloud-Native）的概念。與之相應的，AI-Native 就相當於原生智能，距離AI基礎設施和智能化的應用更近，驅動行業智能變革更容易。作爲新基建當中最重要的能力集之一，AI 也可以做到像水和電一樣便捷。在未來 3-5 年，會有更多領域的 AI 和大數據應用將迎來爆發期。
據悉，星環科技的產品應用已覆蓋涉及到金融、安防、電力、交通、教育等數十個行業和領域。爲了進一步推動Sophon 的影響力，星環也在積極與學術界展開合作，推動 Sophon 平臺的應用。
今年 10 月，星環科技參與的國內外 AI 大賽分別開賽。 首屆“新加坡大學生人工智能創新大賽”，由星環科技與新加坡理工學院聯合舉辦，於10月7日已經在線上開賽。第二屆廣西大學生人工智能設計大賽也於 10 月 15 日完成賽隊報名，由星環科技提供平臺的“AI建模創新競賽”選題收到 257 支隊伍報名，遠高於去年參賽的 119 支。
未來，人工智能的需求將會全面鋪開，AI 將從專業領域應用的單一項目變成基礎性賦能，變成生產力的創造者和社會基礎供應者，成爲社會供給側的基礎平臺，賦能社會的方方面面，而 Sophon 則將扮演“加速器”的角色。