4.4企业生态
·博瀚智能以自研的AI+大数据平台为技术核心，打造了全栈、灵活、可扩展的MLops 云边端人工智能平台体系，与业内头部企业深度合作，已有百余个落地案例，赋能多行业龙头客户。
企业生态繁荣，赋能行业发展
>博瀚智能致力于打造全栈EMLOpS AI 平台，已有百余个落地案例，助力行业智能升级。公司以自研的AI+大数据平台为技术核心，打造了全栈、灵活、可扩展的MLOps 云边端人工智能平台体系，能够将AI开发与部署效率提升数十倍，充分衔接客户与AI算力提供商，高效支撑多行业AI研发与应用。
>博瀚智能作为深圳清华大学研究院的产业化公司，与业内多领域头部厂商建立牢固的合作关系，核心合作伙伴包括英伟达、华为、中信集团等。
■华为：博瀚智能是华为在智能制造和教育科研领域的核心合作伙伴，与华为合作打造的解决方案已经落地行业头部客户超50家：
■英伟达：博瀚智能与英伟达在自动驾驶领域深度布局，为英伟达最高端的NVIDIA DGX SuperPOD 提供支持自动驾驶全场景开发与应用的数据闭环平台，现已落地多家行业龙头客户
■中信集团：博瀚智能作为中信投资的企业，与中信建立联合实验室，共同拓展中信体系内外的多行业客户。
公司一系列人工智能产品已在自动驾驶、教育科研、智能制造、医疗、电力能源、超算中心、国防、智慧城市等领域打造了上百个落地案例。核心客户包括多个国内头部主机厂、多个顶尖Ter1、多个全球顶尖EMS代工厂、多家G9高校、多个国家级实验室、国家级电力公司和多个国内顶尖综合性医院等。博瀚智能与客户和合作伙伴深度探索行业，共同推进行业AI创新建设，助力行业智能升级。
超参数是机器学习模型的关键因素之一，它们控制着模型的学习过程和性能。AutML 技术叮以通过自动搜索超参数空间中的最佳组合，以提高模型的性能。
选择正确的模型可以使结果更准确、更快速地获得。AutML 技术可以自动地从不同类型的模型中选择最佳的模型来适应给定的数据集。
模型集成是将多个模型组合起来以提高预测性能的过程。AutoML 技术可以自动组合不同类型的模型以获得更好的结果。
AutoML 可以帮助用户更快地构建和优化模型，但仍然存在以下痛点：
数据预处理和特征工程是机器学习的重要组成部分。AutoML 技术可以通过数据清洗、特征提取和转换等自动化方式，自动发现和生成有用的特征。
口自动化过程的透明度：AutoMI 模型的训练和优化是自动完成的，用户可能无法了解模型的具体操作和过程，从而无法理解模型是如何进行决策的。
口计算资源：AutoML 需要大量的计算资源，包括GPU和大量的存储空间。这会导致成本上升，使得小型企业或个人无法承受。
口模型的可解释性：由于AutoMI 模型通常具有较高的复杂性，因此其结果可能难以解释。这使得用户难以了解模型是如何做出预测的，进而影响用户对模型的信任度。
口数据隐私和安全性：在AutoML 的过程中，用户必须将其数据上传到云端，这会增加数据泄漏的风险。同时，由于AutoML 过程是自动完成的，用户无法控制模型如何使用其数据，也难以保证模型的安全性。
