对于AI你了解多少，巨额成本让人惊叹 – 作者:sense123

AI发展

1、蓬勃发展

AI的蓬勃发展，给人们的生产生活方式带来颠覆性影响。人工智能与社会生活的深度融合，也给社会发展进步带来强大新动能。以AI作为核心驱动的行业让经济发展也进入了智能经济新阶段。

在智能经济时代，除人尽皆知的智能手机外，各种智能终端设备层出叠现，包括智能家电、可穿戴设备、智能传感器等等，AI技术与终端服务越发妥帖的结合，让人们能以更加自然的方式和机器、和工具进行交流。人工智能正在渗透到各个不同的产业，切切实实融入到我们的生活中。

2、快速发展的原因

除了政策对人工智能技术落地与应用的关注外，“AI+”时代，以深度学习等关键技术为核心，以云计算、生物识别、视频识别等数据或计算能力为基础支撑，推动人工智能在金融、医疗、交通、安防、文娱、农业、教育等领域将应用场景落地生根，创造出更大价值。

发展背后是巨额成本

1、数据成本

机器学习需要数据集的获得、数据的标注等，其中数据的标注会造成巨大的人力成本。广泛应用深度学习网络需要大量已标注的数据进行训练才有可能达到预期的效果，但大数据时代下，虽然有海量的数据取之不尽，绝大部分却是未进行标注的数据，这些训练数据的标注需要人为进行。

2、算法成本

行业的发展同时意味着行业人才的涌入。AI的快速发展也让人工智能工程师变得炙手可热。“AI算法工程师=高薪”这是大众认知的事实，有数据显示，大多数企业 AI 团队的成员不足 10 名。假设每个技术团队有4-5名正式成员，以市场薪资福利来看，企业对于AI团队付出着占比较大的人员成本。

3、算力成本

基础设施带来巨大成本。训练一个AI模型就可能需要数十万美元甚至更多的计算资源。而且由于馈送Al模型的数据会随着时间变化(即数据漂移），重新训练还会带来持续成本。模型推断在计算上也更加复杂.Al经常涉及图像、音频或视频等数据，需要更高的存储资源和处理成本。对—些公司来说，Al模型必须在区域云之间进行转移，云计算操作就更复杂，成本更高。

在许多领域中，需要成倍增长的处理和数据，来保证准确性提高。因此，模型的复杂性快速增长，处理器不太可能跟上。分布式计算能解决速度问题，但无法解决成本问题。

研发不易，彰显安全价值

正如上文所说，人工智能行业在蓬勃发展同时面临巨额的成本问题，那么保护核心算法或者AI 训练模型，便成为了企业亟需解决的问题。核心技术被破解，便意味着企业斥巨资的心血白白浪费，因为可以被黑客或竞对轻易以低成本复制，毫无市场竞争力，给企业带来无法估计的经济损失。

1、业务场景

2、加密技术

3、产品功能

防逆向

通过导入表保护、代码加密、代码虚拟化、代码混淆等多重保护技术，对关键代码和核心逻辑进行加密保护。

防调试

使用 SMC技术，将原始的函数加密，在函数执行时解密。防脱壳，防止直接Dump。

防篡改

通过字符串加密、文件完整性校验、高级加固等功能，防止应用被病毒植入、二次打包。

优化性能

智能压缩可有效的减少加固后文件的体积，智能分析引擎有助于平衡加密安全性及运行性能。

4、授权管理

随着企业市场规模的扩大，会有代理商、集成商等生态合作伙伴的出现，算法模型会被应用到大量的终端设备上。企业对应的需求由加密变为了加密+授权。深思应市场推出可信授权。在安全加密的基础上增加了灵活多样的授权模式。

来源：freebuf.com 2020-08-27 18:18:52 by: sense123