序1

我是2018年開始接觸人工智能的。最早的契機是，開發一款大數據風險評估產品。

當時，我們需要融合各種數據源，通過算法對客戶的金融信用進行評級和打分。對此，我們嘗試了各種算法，包括回歸算法、支持向量機、決策樹、隨機森林等。

但是我們很快發現，清洗數據、融合數據、訓練模型、部署模型、反饋模型等，好像所有事務都要從零開始，我們需要手動造輪子。為此，所有人都痛苦不已。

然而，還有一件更痛苦的事情——每一個在訓練場景中都能完美收斂的算法，在上線之后總是和目標結果有很大偏差。

我猜想一定是哪里做錯了、想錯了，才使整個人工智能的落地過程令人感覺如此痛苦，可究竟是哪里做錯了、想錯了呢？

2019年，我開始深度參與如雨后春筍般成長起來的人工智能產品的研發，并負責其中的關鍵環節，如無人零售場景分析、商場人流分析和預測、無人監控服務器運維值守等。我開始深刻地認識到，在人工智能工業化落地過程中，作為設計人員，一定要明白人工智能到底是什么、能用來做什么，以及如何去做。

基于此，2019年下半年，我開始構思、推廣人工智能中臺化這一概念。所謂人工智能中臺化，就是將企業所需要的常見人工智能能力模塊化、組件化、可插拔化，將人工智能能力（包括硬件的計算能力、算法的訓練能力、模型的部署能力、基礎業務的展現能力）集約起來，包裝成基礎平臺。

站在整個企業架構的角度來看，人工智能中臺的地位和數據中心、業務中臺一樣，是公司發展的基石。可以這么說，20年前便開始好好規劃企業數據中心的公司、10年前便開始規劃企業業務中臺的公司，以及目前已著手規劃企業人工智能中臺的公司，都是站在時代前沿的追逐者。

市面上主流的關于人工智能的圖書，多半深耕算法或某一特定領域工具。我和身邊的朋友交流發現，很多人都希望有這樣一本書：面對的讀者是工程師，介紹的內容是人工智能從算法到產品再到工程化，不僅能幫助業務落地，而且能控制企業成本。于是，我和王函老師合作，撰寫此書，希望能給各位工程師朋友提供幫助。

這本書是對我最近兩年在人工智能工程化道路上深度思考的總結。我在這本書中著重描述了人工智能的基礎能力和各種落地場景，介紹了每個場景適合的算法，不同場景各有哪些缺陷。在本書最后，我還描述了如何利用一系列開源組件快速搭建一個適用于中小型企業的人工智能中臺。

鑒于本人能力有限，如果書中有不足之處，還請各位讀者多多海涵、批評指點。

我想將此書獻給我的女兒蔣文婷，祝愿她健康幸福、快樂成長。

蔣彪

2020年6月