MoPaaS: 让AI应用落地不再难 - 企业的"智能化加速器" - 遇见AIer

AI正在深刻改变人们的生活和工作。特别是近两年来大模型AI正席卷各行各业。正越来越多地被广泛用于解决各种问题。大模型 AI 以开启了智能时代的“蒸汽机”，也推动人类社会的变革。但对于众多企业而言,如何低成本、高效率地开发和部署大模型AI应用仍是一个难题。本期我们邀请到MoPaaS创始人鲁为民博士,为我们揭秘一个让AI落地不再难的解决方案。

从NASA到AI: 一位技术专家的蜕变

www.mopaas.com mopass产品官网

作为上海殷泊信息科技有限公司(MoPaaS)的创始人,鲁为民博士的经历颇为传奇。早期他曾在美国NASA的喷气推进实验室（JPL)从事自动航天器的各种导航技术研究工作，特别是成功将自动控制技术应用于各类航天器的导航与控制的实际问题。而自动(反馈)控制理论则是当今人工智能中广泛采用的强化学习技术的基础。,后来鲁博士又在不同成熟地跨国大公司和硅谷初创公司又从事各种与AI应用相关的工作，包括自动控制、数据存储系统，机器学习等技术的应用。

MoPaaS 成立后没多久，国家发布了《中国人工智能发展规划》，为抓住这个机遇，也顺应客户市场的需求，MoPaaS 在业界率先推出新一代AI平台，致力于降低AI模型和应用的开发门槛，为企业AI技术创新和应用落地提供高效的工程环境。

近两年来，为应对市场大模型 AI 的需求，在AI平台基础上，MoPaaS 先后推出大模型 AI 平台和大模型 AI 应用引擎。平台提供高效的大模型应用开发和部署能力，使企业能够低代码地适配私有大模型，且零代码地构建和部署各类大模型应用。

MoPaaS AI平台已经服务在工业制造、能源交通、互联网、医疗卫生、金融技术、教学科研、政府等行业超过500家国内外满意的客户的经典和生成式AI技术研发、人才培养和应用落地工程需求。

现在AI落地的挑战是什么?

过去这些年年,我们见证了AI技术的跨越式发展。特别是近年来大语言模型的出现,让AI从实验室走向了实际应用。现在是AI 应用的最佳时期。但对很多用户来说,仍面临多方面的挑战，包括：

* 受限的精准可靠

* 高昂的算力成本

* 复杂的技术门槛

* 数据安全的顾虑

这正是MoPaaS致力解决的问题。

MoPaaS如何帮助企业加速大模型AI应用落地?

针对上述挑战，MoPaaS 通过系列产品，包括AI 平台，大模型 AI 平台，以及大模型应用引擎，为企业客户提供AI应用开发和部署的工程环境,其核心是算力优化和模型开发运维(LLMOps)。通过平台降低企业应用大模型的门槛,满足不同行业需求。

特别是，MoPaaS 通过其产品和服务，可以帮助企业提供高效的大模型 AI 应用开发和部署能力，包括数据/知识管理、主流基础大模型、模型训练/微调框架和环境、大模型推理环境、大模型应用一键部署等功能，使企业能够低代码地适配私有大模型，且零代码地构建和部署基于提示工程、RAG和Agent等技术的各类大模型应用，方便其用户交互使用或API远程调用。

实践案例

1）. 某CRM公司采用MoPaaS平台,解决了销售人员工作中的实际痛点。该公司销售人员数量众多,他们需要频繁与客户进行沟通,处理大量邮件往来。然而,从海量邮件中提取关键信息,如客户联系方式、公司名称等,手工处理效率低下。MoPaaS 的专家和客户AI 团队一道，利用MoPaaS大模型 AI应用平台,开发了一套邮件处理应用。系统可以从邮件中自动提取关键信息,并整合到其 CRM 系统中去。该系统的关键信息识别精度达到95%以上,远高于人工处理,同时效率提升20倍以上。

2）. 第二个案例发生在某985高校创新中心。该中心整合了MoPaaS平台,为全校师生提供AI理论与实践教学环境。以前,学生使用单机环境完成实验,存在资源利用率低等问题。基于MoPaaS平台后,学生可以在平台上开展项目实战,资源利用效率提升了5倍以上。

2. 零代码开发平台

对于没有专业AI团队的企业,MoPaaS提供了零代码开发平台。用户只需上传文档资料,就能快速构建类似RAG(检索增强生成)这样的高级应用。这大大降低了技术门槛,让更多企业能够享受AI带来的效率提升。

3. 私有化部署方案

针对数据安全的顾虑,MoPaaS提供灵活的私有化部署选项。企业可以在自己的服务器上部署AI应用,既保障了数据安全,又不失去与先进AI技术接轨的机会。

MoPaaS 未来的战略规划的思考

MoPaaS 致力于构建一个全方位开放的 AI 技术和应用生态。为此，MoPaaS 不仅提供了一系列的 AI 技术平台产品，如 AI 平台、大模型 AI 平台以及大模型应用引擎，还已经打造了一个完整的大模型 AI 应用加速业务闭环，其中涵盖了人才培训、项目教练、应用共建和技术平台等环节。这一战略规划旨在以低成本和高效率协助合作伙伴加速大模型应用的落地。具体来说：

1. AI 培训：通过多样化的授课培训方式，帮助团队和 AI 技术人员掌握必要的大模型 AI 实战技术知识。

2. AI 教练：提供专家级的顾问指导，为企业提供专业的建议和支持。

3. AI 共建：深度参与企业的应用开发，与企业共同推动 AI 技术的应用和创新。

这种闭环式的服务体系，能够确保企业在 AI 转型的过程中获得全方位的支持和保障

寄语AI创业者

如果你正在考虑AI创业或应用AI改造现有业务,鲁博士给出三点建议:

1. 系统性学习大模型原理并深度地了解使用具体的大模型服务,建立技术认知

2. 善用成熟的工具和平台,避免重复造轮子

3. 关注行业动态,在适当的时机进行技术创新

未来展望

随着开源生态的不断成熟,以及像MoPaaS这样的支持平台出现,AI技术的门槛正在不断降低。未来,我们有理由相信,即使是小型创业团队,也能够构建出强大的AI应用,在各自的领域创造价值。

用AI写最好的故事 , Midreal创始人陈锴杰专访 AI时代下的“Agent”革命与企业及个人的新机遇