报告：人工智能的顶级应用及实时功能发展
金融服务和医疗保健机构在人工智能应用上居于领先地位，企业在多个行业正加速构建实时机器学习（ML）应用程序，以实现人机实时交互并提升业务效率。Databricks近期发布的一项分析显示，企业对实时机器学习的需求正在不断增长，这种趋势主要基于来自该企业全球超过10000名客户的见解和数据。
顶级AI应用趋势：NLP、地理空间分析和图形数据库
分析显示，自然语言处理（NLP）已连续第二年成为最热门的数据科学和机器学习应用。四分之三（75%）的企业已在生产系统中应用NLP，其次是55%的企业采用地理空间技术，44%使用图形数据库。此外，时间序列数据分析和计算机视觉技术也逐渐被广泛应用，分别占企业应用的42%和34%。这些技术支撑了企业在文本理解、空间数据分析、关系结构探索以及视觉识别等多个领域的深度应用，极大增强了企业的实时数据处理能力。
无服务器架构：实时机器学习应用的核心基础
随着企业对实时机器学习需求的增加，无服务器架构成为了搭建实时应用的核心基础。无服务器模型服务能够根据需求动态扩展，企业仅需为实际消耗的资源付费，从而显著降低了运营成本。该架构为企业提供了快速响应传入数据、即时生成预测和采取行动的能力，有效支撑了从个性化推荐到欺诈检测等多种实时应用。无服务器架构还广泛应用于大型语言模型（LLM）的用户交互，为AI应用提供了稳定、灵活的基础架构。
调查指出，金融服务行业成为无服务器产品的最大应用者，过去六个月中该行业的无服务器使用量增长了131%。金融机构利用实时预测提升市场分析能力，提高了市场洞察的精准度。此外，医疗保健和生命科学领域在无服务器产品上的使用量也有显著增长，反映了各行业对实时AI技术的高度重视。
人工智能从概念验证向生产阶段全面转型
调查显示，人工智能应用已逐步从概念验证阶段转向生产化。2023年投入生产的人工智能模型数量相比上一年增加了11倍，表明企业在模型落地上的成熟度显著提升。企业在记录实验模型的数量上同比增长56%，而注册模型增长了210%。调查显示，企业正加速将模型投入生产，优化资源分配，减少在实验模型上过多的资源投入。
2023年初，客户中实验模型与注册模型的比例为16:1，即每16个实验模型中，约有一个模型投入生产。近期数据显示，这一比例已降至5:1，表明企业在模型生产效率上显著提升，优化了模型的落地流程，将更多资源投入实际价值的生产模型中。
总结
随着人工智能技术的发展，企业对AI的应用已从实验和验证阶段走向生产，广泛应用于金融服务、医疗保健等行业。实时机器学习和无服务器架构的采用使企业能更灵活地响应数据需求、提高生产效率，并为市场预测和个性化服务提供了强有力的支持。随着AI技术在生产阶段的加速落地，行业的创新能力和业务竞争力将持续提升。
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