數據科學，解碼智慧未來－Altair首次提出「Frictionless AI」概念

      #6月9#日，#為全球運算科學與人工智慧領域的領導者Altair正式推出了全新數據分析與人工智慧平台Altair RapidMiner #。此次啟動儀式以「#資料科學，解碼智慧未來」為主題。目的是為了更好的協助本土用戶推動高效數位轉型，實現數據分析與人工智慧應用的降本增效。

出席此次啟動儀式的有：RapidMiner創辦人、Altair RapidMiner產品開發資深副總裁Ingo Mierswa博士， Altair大中華區總經理劉源博士，上海市資料科學重點實驗室主任、復旦大學教授、教育部重點專案專家小組成員肖仰華，普華永道數位化總監黃旭，上海市北高新（集團）有限公司總裁陳軍#，銀聯智策顧問（上海）有限公司總經理趙萌，江南造船研究院所長周清華。

Altair正式啟動全新資料分析與人工智慧平台Altair RapidMiner

#近年來，全球頭部企業紛紛加入科技融合的探索大軍，透過融合雲端運算、模擬技術與人工智慧等技術，建構企業自身更永續的數智化競爭優勢。

Altair進#入中國已#22年， 長期深耕於模擬分析、高效能運算（HPC）#與人工智慧等領域，為中國用戶提供前沿的技術融合解決方案，產品和技術服務得到汽車、消費性電子、航空航太、能源、船舶、重工、金融和教育等各行業的廣泛認可和讚譽。

在數位中國大背景下，為了更好的服務本土用戶推動高效數位轉型，Altair 正式啟動全新數據分析與人工智慧平台Altair RapidMiner。

Altair RapidMiner是一個真正的#端到端平台，消除了企業在資料分析過程中產生的人員、資料和業務之間的摩擦，能夠完成從資料準備、處理、建模到部署##的所有資料分析任務，並幫助從業務分析師到資料科學家的不同專業使用者快速使用平台來解決資料分析和資料科學需求。

事實上，從2018年開始，Altair在資料分析領域先後完成對Datawatch、World Programming和RapidMiner的收購，使資料產品組合不斷豐富，在對公司內部所有的資料分析與人工智慧技術進行了一系列整合後，出一款全新平台——Altair RapidMiner，這款平台涵蓋資料存取、建模、操作與視覺化的全面端到端解決方案，從而為用戶實現更加敏捷的AI功能。 作為一體化資料分析與人工智慧

平台Altair RapidMiner能夠順利實現資料、人員和流程這三大重要資產在組織間的有效連結，#使得組織間的協作更為便捷，進而實現更有效率的資料智慧。 無論使用者的技能水平如何，Altair RapidMiner平台均有助於加快專案從資料概念到生產的流程實現，並完成傳統資料分析環境到現代化的升級，透過桌面與雲端兩種版本滿足不同企業的需求。 Altair RapidMiner 平台深度涵蓋了整個數據分析的生命週期，進而幫助企業克服在數位轉型過程中遇到的阻礙。

Altair資料分析與人工智慧平台

首次提出F

rictionless AI概念，重新定義資料分析新趨勢 從全球視野來看，賦能企業數位轉型的資料服務商數眾多、型別豐富、基因迥異，不僅包含服務工業、金融、零售等特定產業數位轉型起家的服務商，還包括通用型AI技術、數據分析產品提供商，在數據驅動業務發展和智慧決策成為企業數位轉型重要趨勢的背景下，如何將企業積累的大量且複雜的數據高效利用起來，挖掘並發揮數據的更大價值，打通企業設計研發-生產製造-行銷銷售-運維等全生命週期的數據流通和全流程數位轉型，成為現階段企業亟需回答的命題。

事實上，儘管許多企業都在努力實現全流程的數據驅動，但部門之間、人員之間仍存在孤立現象，許多企業難以正確並高效利用快速增長的數據。企業在應用AI技術#和AI產品過程中會產生多種“摩擦”，而數據分析中存在的「摩擦」將成為企業數位轉型過程中的不穩定因素，導致專案失敗、成本和人員投入浪費等。

6月6日，Altair發布了一項關於Frictionless AI的全球獨立調查報告。該調查吸引了10 個國家/地區、來自多個行業的 2000 多名專業人員參與。調查結果顯示，如果企業內部部門之間有摩擦，那麼 AI 和資料分析專案會因此半途夭折，失敗率居高不下（介於 36% 至 56%）。

基於企業數據分析應用這一痛點，Altair在業界首次提出了“Frictionless AI” ，即「無摩擦AI」概念，旨在幫助企業解決用戶與數據之間、數據與行業專家之間，以及工具、基礎設施不斷變化等帶來的摩擦。

圖：Altair的「無摩擦AI」能力

使用者透過Altair RapidMiner平台，可有效解決資料分析中的摩擦主要包括：資料專家和產業專家間的溝通偏差;缺乏知識或資料存取權限等繁雜流程設計；資料不完整、混亂或格式不完善 ;資料專家與已建立的資料分析工具集間的技能脫節；工具和基礎設施不斷變化所導致的不確定性或專案重定向等。

模擬技術與AI技術雙融合，協助企業數位轉型騰飛

#作為工業模擬軟體的核心組成，CAE（電腦輔助工程）等研發設計類軟體是製造業企業數位轉型的主要工具以及軟體供應商的重點競爭領域。 CAE以三維實體建模為基礎，透過模擬產品在結構強度、熱傳導、剛度等方面的工作狀態和表現，為產品研發設計提供依據，廣泛應用於

製造業、能源重工

等領域。

############基於豐富的模擬模型和產業數據，CAE的應用可有效幫助製造業企業減少甚至避免產品設計階段多次召回調優的重複工作，助力企業降本提效，在「智慧製造」的帶動下，CAE對於製造業企業的重要性持續提升。 ############

同時，全球市場競爭日益激烈，以汽車製造業為例，造車週期從過去的3-5年縮短到現在的1 -2年，勢必會對各環節的效率提出更高要求，特別是在產品的研發設計環節將越來越重視模擬模型的準確性和輸出效率，而傳統的CAE三維建模技術逐漸難以滿足企業對於這種高時效性和逼真模​​型效果的要求，倒逼服務商不斷探索更優的解決方案。

隨著AI技術的不斷演進，基於AI的機器學習能夠基於現有的大量#數據，透過訓練神經網路得到更準確的預測模型，AI開始成為製造業企業在研發設計環節的重點應用技術。而將AI技術與模擬技術深度融合，以模擬在製造業累積的大量資料作為深度學習的基礎，將賦能模擬建模範式##持續最佳化，並進一步降低計算成本。觀察到此趨勢的全球領先模擬服務商紛紛開始探索AI技術與自身產品的融合，並積極擁抱AI 模擬的更多可能性。

作為全球領先的模擬服務商之一，Altair創立之初，主要聚焦於幫助汽車企業應用工程模擬技術，在觀察到傳統企業在產品研發設計環節的數位轉型痛點後，透過積極的研發、併購，逐步建立起完善的模擬、高效能運算和人工智慧產品線。

Altair也注意到了AI 模擬的機會，透過將模擬技術和AI技術進行深度融合，並結合內部累積的豐富數據，能夠為客戶提供更貼近真實需求的模擬結果和更好的使用者體驗。

AI與模擬的深度融合一方面可以將AI應用到模擬的工作流程當中去，Altair為此流程打造工具，如physicsAI、romAI，這可以大大加速分析流程，例如：以前幾百個小時的分析的流程利用模擬與AI的技術融合，現在可以縮短至半小時左右；另一方面，利用模擬工具和RapidMiner工具來做實際的產品設計和實際的分析；透過模擬我們可以拿到大量數據，從而可以與實際數據來做合成數據，供AI模型訓練。更好地做到“所想即所得”，即實現想法和需求的產品化，基於已有的大量仿真結果快速建立機器學習模型，幫助企業快速建立起新模型並輸出結果。

從數位孿生角度來看，Altair內部的數位孿生建設有兩條路徑，一是基於傳統的三維建模，在三維建模的過程當中速度較慢，所以Altair在三維建模的路徑中應用了romAI的降階技術來實現數位孿生；第二條路徑則純粹透過數據的方式，也就是Altair RapidMiner平台，透過數據來建立基於數據驅動的數位孿生模型。事實上，Altair透過模擬技術與AI技術的融合，可實現分鐘級的汽車碰撞測試模型結果輸出。

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