深圳超算中心主任冯圣中表示，传统算法研发涉及数据整合、数据标注和算法部署等重要环节，每个环节对技术、资金和人力都有着较高要求。而AI OS把包括数据管理、数据标注、算法训练以及算法应用在内的算法研发系统进行全流程、一站式管理，将促进算法在各行业快速、广泛应用。
“算法作为人工智能发展的重要基石，直接关系到其场景的应用落地。过去，受算法研发非标准化、研发周期长以及升级成本高等因素限制，企业对AI只能远望。如今，AI OS平台可服务于各类有数据、有AI算法升级需求但缺乏研发能力的用户，如中小创新型企业、传统工业制造企业以及高校等，将成为深圳乃至全国人工智能产业发展的重要支撑。”冯圣中说。
“我们可以把AI OS理解为一个算法工厂，用户只要提供原料(即数据)，就可以通过这个平台根据自己所需，打造出相应的产品(即算法)，再进行落地应用。AI OS将算法的整套研发流程融合到一套应用系统中，通过AI算法流程标准化，简化算法训练过程等，让不懂算法的用户也可以较为容易地自主完成算法研发。”云天励飞首席科学家王孝宇表示，AI OS的优势是去门槛化，具备数据仓库、数据预标注、模型可视化、私有部署、闭环训练等特点，流程中的每一步都为了达到简单、易用、高效率等目的。“例如，作为AI产业的基础，数据标注目前大多依赖人工识别，耗费大量人力和时间。而AI OS支持物体跟踪、图像清洗、图片分类、人脸验证等多种主流标注类型的AI算法预标注，在此基础上，人工仅需审核和调整部分标注，标注效率提升10倍以上。”王孝宇表示，系统还支持团队协作标注和复核，以及标注进度、复核进度、标注速率、合格率等数据的可视化。
在谈到AI OS如何赋能产业时，王孝宇表示，制造行业面临着大量不同场景、不同配件或产品的缺陷等困境，使用AI OS可以帮助他们实现算法的快速迭代。如果需要新场景的算法，仅需更换数据即可。
5月起，AI OS系统已对外开始接受试用申请。目前，系统已实现试用。据以往常规方式，整个算法研发周期大概需要2个月时间，而该系统试用显示，这一研发周期可降至1周。
