6月9日，作為全球計算科學和人工智能領域的領導者Altair正式推出了全新數據分析與人工智能平臺Altair RapidMiner。此次啟動儀式以“數據科學，解碼智能未來”為主題。目的是為了更好的助力本土用戶推進高效數字化轉型，實現數據分析與人工智能應用的降本增效。

出席此次啟動儀式的有：RapidMiner創始人、Altair RapidMiner產品開發高級副總裁Ingo Mierswa博士，Altair大中華區總經理劉源博士，上海市數據科學重點實驗室主任、復旦大學教授、教育部重點專項專家組成員肖仰華，普華永道數字化總監黃旭，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正式啟動全新數據分析與人工智能平臺Altair RapidMiner

近些年，全球頭部企業紛紛加入技術融合的探索大軍，通過融合云計算、仿真技術與人工智能等技術，構筑企業自身更可持續的數智化競爭優勢。

Altair進入中國已22年，長期深耕于仿真分析、高性能計算（HPC）和人工智能等領域，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、消費電子、航空航天、能源、船舶、重工、金融和教育等各行業的廣泛認可和贊譽。

在數字中國大背景下，為了更好的服務本土用戶推進高效數字化轉型，Altair 正式啟動全新數據分析與人工智能平臺Altair RapidMiner。

Altair RapidMiner是一個真正的端到端平臺，消除了企業在數據分析過程中產生的人員、數據和業務之間的摩擦，能夠完成從數據準備、處理、建模到部署的所有數據分析任務，并幫助從業務分析師到數據科學家的不同專業用戶快速使用平臺來解決數據分析和數據科學需求。

事實上，從2018年開始，Altair在數據分析領域先后完成對Datawatch、World Programming和RapidMiner的收購，使數據產品組合不斷豐富，在對公司內部所有的數據分析與人工智能技術進行了一系列整合后，Altair打造出一款全新平臺——Altair RapidMiner，這款平臺涵蓋數據接入、建模、操作與可視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。

作為一體化數據分析與人工智能平臺Altair RapidMiner能夠順利實現數據、人員和流程這三大重要資產在組織之間的有效連接，使得組織之間的協作更加便捷，從而實現更高效的數據智能。

無論用戶的技能水平如何，Altair RapidMiner平臺均有助于加快項目從數據概念到生產的過程實現，并完成傳統數據分析環境到現代化的升級，通過桌面與云兩種版本滿足不同企業的需求。Altair RapidMiner 平臺深度覆蓋了整個數據分析的生命周期，進而幫助企業克服在數字化轉型過程中遇到的阻礙。

Altair數據分析與人工智能平臺

首次提出Frictionless AI概念，重新定義數據分析新趨勢

從全球視野看，賦能企業數字化轉型的數據服務商數量眾多、類型豐富、基因迥異，不僅包括服務工業、金融、零售等特定行業數字化轉型起家的服務商，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能決策成為企業數字化轉型重要趨勢的背景下，如何將企業積累的海量且復雜的數據高效利用起來，挖掘并發揮數據的更大價值，打通企業設計研發-生產制造-營銷銷售-運維等全生命周期的數據流通和全流程數字化轉型，成為現階段企業亟需回答的命題。

事實上，盡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，很多企業難以正確并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”將成為企業數字化轉型過程中的不穩定因素，導致項目失敗、成本和人員投入浪費等。

6月6日，Altair發布了一項關于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存在摩擦，那么 AI 和數據分析項目會因此半途夭折，失敗率居高不下（介于 36% 至 56%）。

基于企業數據分析應用這一痛點，Altair在行業內首次提出了“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

用戶通過Altair RapidMiner平臺，可有效解決數據分析中的摩擦主要包括：數據專家和行業專家間的溝通偏差；缺乏知識或數據訪問權限等繁雜流程設計；數據不完整、混亂或格式不完善；數據專家與已建立的數據分析工具集間的技能脫節；工具和基礎設施不斷變化導致的不確定性或項目重定向等。

仿真技術與AI技術雙融合，助力企業數字化轉型騰飛

作為工業仿真軟件的核心組成，CAE（計算機輔助工程）等研發設計類軟件是制造業企業數字化轉型的主要工具以及軟件提供商的重點競爭領域。CAE以三維實體建模為基礎，通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，廣泛應用于制造業、能源重工等領域。

基于豐富的仿真模型和行業數據，CAE的應用可有效幫助制造業企業減少甚至避免產品設計階段多次召回調優的重復工作，助力企業降本提效，在“智能制造”的帶動下，CAE對于制造業企業的重要性持續提升。

與此同時，全球市場競爭日趨激烈，以汽車制造行業為例，造車周期從過去的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仿真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于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，基于AI的機器學習能夠基于已有的大量數據，通過訓練神經網絡得到更準確的預測模型，AI開始成為制造業企業在研發設計環節的重點應用技術。而將AI技術與仿真技術深度融合，以仿真在制造業積累的大量數據作為深度學習的基礎，將賦能仿真建模范式持續優化，并進一步降低計算成本。觀察到這一趨勢的全球領先仿真服務商紛紛開始探索AI技術與自身產品的融合，并積極擁抱AI+仿真的更多可能性。

作為全球領先的仿真服務商之一，Altair創立之初，主要聚焦于幫助汽車企業應用工程仿真技術，在觀察到傳統企業在產品研發設計環節的數字化轉型痛點后，通過積極的研發、并購，逐步建立起完善的仿真、高性能計算和人工智能產品線。

Altair同樣也注意到了AI+仿真的機會，通過將仿真技術和AI技術進行深度融合，并結合內部積累的豐富數據，能夠為客戶提供更貼近真實需求的仿真結果和更好的用戶體驗。

AI與仿真的深度融合一方面可以將AI應用到仿真的工作流程當中去，Altair為此流程打造工具，如physicsAI、romAI，這可以極大地加速分析流程，例如：以前幾百個小時的分析的流程利用仿真與AI的技術融合，現在可以縮短至半小時左右；另一方面，利用仿真工具和RapidMiner工具來做實際的產品設計和實際的分析；通過仿真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，基于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并輸出結果。

從數字孿生角度來看，Altair內部的的數字孿生建設有兩條路徑，一是基于傳統的三維建模，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字孿生；第二條路徑則純粹通過數據的方式，也就是Altair RapidMiner平臺，通過數據來建立基于數據驅動的數字孿生模型。事實上，Altair通過仿真技術與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。