在事故与灾害恢复领域，人工智能技术的加速应用正带来切实的效率变革。

英国两家发展迅猛且极具创新精神的技术企业——Tractable与Graphcore，近日达成合作，共同推进AI在事故与灾害恢复中的实际落地。Tractable专注于利用人工智能提升汽车和财产损失评估的精准度与效率，而本次合作的亮点在于：通过将现有计算平台切换至Graphcore的IPU系统，其图像识别模型的训练性能直接提升了5倍。

这意味着什么？随着Tractable在全球范围内不断迎来新客户与新应用场景，这种性能飞跃使工程师能够更快地迭代模型训练，从而适配不同地区的车型和保险政策标准。过去需要一周才能完成的训练任务，如今一天之内即可完成。这不仅是速度的提升，更是业务扩展能力的关键杠杆。

Tractable联合创始人兼首席技术官Razvan Ranca对此直言：“我们的人工智能模型一直基于海量传入数据进行持续学习与再训练，这样才能为客户提供最优服务。将计算机视觉训练迁移至Graphcore IPU后，我们获得了显著的竞争优势。以前一周的工作量现在一天就能收工，让我们在保持高准确率的同时，能够更快地扩展业务。”

目前，全球已有二十多家领先的保险公司采用Tractable的技术来提升损害评估效率。其成功很大程度上归功于先进的计算机视觉模型，这些模型在Graphcore的IPU上表现尤为出色——毕竟IPU本身就是为AI计算深度优化的架构。

Graphcore产品管理副总裁Tom Wilson则指出：“IPU系统天然契合Tractable的需求。面对当今最严苛的工作负载，IPU提供的性能与效率足以支撑其快速增长的客户计算需求。更重要的是，面向未来的架构设计也为Tractable后续开发新型AI模型和技术铺平了道路，确保其在财产与车辆损失AI评估领域的领先地位。”

值得一提的是，Tractable与云计算服务商iomart以及Graphcore精英合作伙伴Boston Limited合作，完成了IPU-POD系统的部署。

近年来，Graphcore与Tractable在各自行业中的主导地位获得了全球性认可——两家公司均入选了CB Insights的AI100榜单。