第二点，内卷化也好，熵增也罢，都是事物发展的规律。任何行业，任何职业，瓶颈永远无法绕过。作为码农，即使从P5干到P11，也有尽头。再怎么拼也拼不过时间，因此，如何优化效率减少无用功，进而用时间去提升自己才是消除内卷化的重点。
而且，科技不断发展的目的不就是解放人类双手，提升效率么？
天云数据的AI PaaS平台可以自己写代码，从代码层面解放码农，优化效率、减少无用功。
软件定义世界，数据驱动未来
2019年，谷歌大脑就在论文上提出：让神经网络来代替程序员源代码编辑的工作。
为了能够达到这个目的，谷歌的研究人员收集了上千个开发者的源代码，并用这些源代码构建了一个大型的编辑序列数据集，由此模拟出了一个模型，从而实现让AI写代码。
这样，程序员们可以摆脱那些重复的工作，从而大大的提升工作效率，并且也能在一定程度上防止“996工作制”。
同年世纪人工智能大会，特斯拉创始人兼首席执行官埃隆-马斯克（Elon Musk）在提及AI的发展时表示：人类最后的工作是写软件，之后AI就可以自己写软件。
亚马逊贝索斯在致股东信里也表达了：用软件架构造就商业模式的底层。
天云数据的AI PaaS平台之所以称之为救“猿”平台，是因为它可以实现AI产业化落地，其核心价值体现用一个判别式来形容即Y=f(x)。
以反欺诈风险评估为例：
常规金融机构做反欺诈风险评估需要靠人力进行，通过输入数据、编写程序，得到最终结果。做一个用户的反欺诈风险评估就需要导入一个用户的数据、编写程序，得到最终结果。如果需要同时做10000个或者100000个用户的反欺诈风险评估，就需要有大量的专业的人员来做这件事。不仅员工成本高，而且超过一定人数，因为组织消耗人员投入与产出不再是正相关。
通过判别式Y=f(x)，我们输入大量消费者的行为数据(x)与资金交易的结果数据y，通过天云数据库和AI PaaS平台的加工，得到的是反欺诈风险评估的模型f。员工只需要通过托、拉、拽的方式即可完成用户反欺诈风险评估。一个人轻轻松松完成100百个人的工作量，速度还大大的提升了。
而且，这个映射关系f可以复制扩张，由1个f变成100个f甚至10000个f的智能应用。在同类的行为数据与结果数据中，F可以作为新的生产要素，进而推动信息产业变革。
判别式Y=f(x)的实际应用
在某大型股份制商业银行项目实践中，普通员工就可写上千个数据流程知识包，释放捆绑在代码上机械脑力劳动的智力工作者。
18年年底，天云数据以‘模型产出效率高’、‘模型更健康’成功中标某大型石油公司总部AI认知平台项目，PK掉IBM和微软。
某大型石油公司曾用IBM Watson团队做AI认知平台项目，通过自有专家，花费了2年的时间内在广东湛江油田做了2个应用模型。
2018年天云数据进入，通过天云数据的AI PaaS平台解决问题的模式2个月构建12个石油应用模型，包含测井曲线模型、油井画像、石油勘探模型、动液面预测模型、石油管线泄漏模型等。不仅平台产品大大提高了模型生产的效率，同时，便于石油总部在各个油田统筹和应用，批量化地解决石油勘探、开发、运输等一系列生产问题。
天云数据AI平台，可谓是真正的救“猿”平台。真正的破解码农内卷化，解放JAVA/SQL工程师的双手，将时间留给更有价值的事。文章TAG：
