共达地AI平台在SDK层面会整合不同工具链，完成模型到终端芯片的自适应转换，满足AutoML训练平台生成的模型能够一键下发至终端设备，并让AI算法模型发挥充分效能。
基于AutoML的高效，共达地完成了几乎所有主流芯片与盒子的预适配，可以将芯片利用率提升至50~60%，相较于10%利用率的行业普遍水平，大大提升了算力效能。
从过去一个算法需要一群AI工程师专项开发数月时间，到如今一个身处业务一线、不懂算法开发或代码编程的产品经理，一键三连，就可以根据自身需求，高效率地自主生产高质量的算法。
AutoML带来的不仅仅是量变，更是产业变革的奇点。
当前，已有越来越多圈内企业开始应用AutoML技术改变AI开发模式。很多企业正是受益于共达地的自动化训练平台和算法商城。
基于AutoML技术，共达地与客户共创共建，针对各行各业海量的垂直和细分领域的场景化AI需求，共同进行业务问题的定义，帮助客户实现算法的高效定制及下发部署，快速满足各类定制化需求，提高开发效率，降低人力和研发成本，与客户合作共赢。
例如央企旗下城市服务科技公司，平安智慧城市，就放手尝试应用AutoML技术为其生产多场景的算法。
通过共达地的自动化训练平台，平安智慧城市的开发者无需编代码，即可进行违规停车检测、井盖丢失或损坏检测、烟火检测、占道经营检测等碎片化场景的算法模型训练，还能一键到端部署。这一过程中，一路算法开发到部署花费时间最快只需数小时。
又如，在智慧交通的应用场景中，湖南省某市的交通管理部门在建设相关项目时，千视通便使用了共达地的AutoML自动化训练平台，定制了“行车未系安全带识别”、“行车打电话识别”等有关安全驾驶的一系列相关AI视觉算法。
在几乎没有投入AI算法工程师的情况下，两周之内便完成了各类复杂交通场景下的AI算法模型训练。
这些案例也都鲜明地印证了AutoML对于AI超大规模和精细化发展的不可或缺性——
让AI应用从只由几个算法整合而成、只能完成单一任务的简单智能体，逐渐进化成由海量算法构成、具有综合能力的复杂智能体，从而完成各式各样的复杂任务。
如果将AI比作一架飞机，那么初始的AI应用就像莱特兄弟打造的第一架飞机，结构简陋，只能飞行12秒。而未来的AI应用，就像今天动辄数百万零部件的客运飞机，每天都可以把人从地球一端送到另一端的目的地。
正如共达地的公司寓意“共同到达目的地”，帮助别人成功的同时，自己也获得成功。
对此，共达地创始人兼CEO赵丛还有个有趣的总结：做AI不一定要成立AI团队。
对企业来说，通过共达地自动化训练平台，可以让碎片化的中长尾场景的AI算法快速落地，部署后也能快速优化迭代、持续升级，从而不断获得附加价值。
0代码低门槛的开发方式，也将AI人才的门槛降到最低，赋能集成商、方案商、渠道商快速具备靠谱的AI能力，让AI算法的开发不再成为发展的负担，而是化作提高竞争力和效率的武器。
更进一步看，有了自动化训练平台和算法商城，共达地无需踏入行业一线做总包集成项目、无需触碰最终应用，而是成为企业背后的算法赋能者，用AI生产力和生产关系的变革，创造新的商业模式——
通过降低AI技术的单位应用成本，逐步帮助上下游企业进行AI技术赋能，大家形成长期且深度的合作，依托它们进入各个行业，最终实现规模效应，完成AI赋能百业的目标。
回看开篇所述，人们之所以会低估颠覆性创新技术所带来的价值，或许正是因为，这项技术尚未实现规模化效应，其应用的成本并没有降低到行业所能接受之程度。
《Prediction Machines》一书中提到，某种基础产品的价格大幅下跌时，整个世界都可能发生变化。
蒸汽机的出现，并没有立即点燃工业革命，而是在单位成本下降，得到大规模应用后，才开启了以机器代替手工劳动的时代。
电子管计算机的出现，也没有立即掀起人类的科技革命，直到超大规模集成电路的出现，加上电子设计自动化的逐步发展，才真正推动了PC走入千家万户。
AI时代，这一幕又再次上演。
在AI规模化落地，并以赋能百业为目标的大趋势下，挑战即是机遇。倘若不彻底改变成本高昂、效率低下的传统开发路径，经济性的不足，会严重阻碍人工智能的发展。
而以颠覆性的效率革新，实现AI算法的批量式、大规模生产，并快速投入到产业的毛细血管当中，帮助客户以指数级的效能提升，构建数字化转型的核心资产，才可能让AI走进各行各业。
没有时刻追求耀眼，却在脚踏实地地提供行业新思路。用技术创新掀起AI的规模效应，或许这，就是共达地相信的AI未来。
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