从数据中台到AI中台企业需要哪个

中台这个概念，有些人会觉得“不明觉厉”，其实它已经被各企业讨论过无数遍了。中台，是一个企业内部可以复用的技术平台和共用的组织平台中台”的真正含义。

数据中台，通过数据技术，对海

量数据进行采集、计算、存储，

进行统一标准和口径的处理。形

成标准大数据资产，为企业所有

客户提供高效、一致的服务。

这些服务由于来自于企业多头业务数据的沉淀，可以不断重复壮大，能够有效降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，形成企业的差异化竞争优势。

AI中台，其实是数据中台的一种

全新的架构升级

从数据中台到AI中台企业需要哪个

首先，AI中台是数据中台智能化的一种衍生，可以构建企业的大规模智能服务的基础设施，实现对企业需要的算法模型提供了分步构建和全生命周期管理的服务，让企业可以将自己的业务不断沉淀为一个个算法模型，以达到复用、组合创新、规模化构建智能服务的目的。

其次，对于少数拥有AI技术平台的科技公司，AI中台所要实现的就是将包含算法模型、数据分析、数据处理等常用模块打包推出，进行快速复用，提升 AI 能力的部署效率。

随着AI在应用领域的步伐越来越快，越来越多的业务场景需要使用AI技术的帮助。在AI的应用阶段，AI中台可以解决AI技术与业务场景更好结合，减少重复投资，使投入产出比更高的问题。AI中台只有与基础平台、业务系统很好融合，才能使AI能力更好助力业务的智能化。

无论是在金融、在线交易、资讯、医疗还是教育行业，业界对中台战略的研讨包括企业日常活动中的各个环节，例如业务中台、技术中台、移动中台等等，但在数据时代，企业中的大量业务都运行于大数据之上，数据的响应能力、处理能力决定了业务效率，所以中台战略中最主要的、也是实施的起点，仍然是数据中台。数据中台实现了组织内数据标准的统一，并打破数据壁垒，构建统一数据实体，对外提供统一的数据服务。通过这三个“统一”实现了组织内的数据资产中心，为前台业务提供了自动化、自助化的敏捷数据能力输出。

从数据中台到AI中台企业需要哪个

企业到底如何构建自身的中台能力？

以上可知，中台并没有一个固定的模式，也没有一个可以照搬的成功样本。每一个企业的中台建设，都要根据企业自身的业务特点和组织架构的形态来进行顶层设计。

首先，要明确并不是每个公司都适合做中台设计。

其次，当企业将中台上升到企业发展战略的高度，就要真正把中台建设和企业组织架构调整放在同样重要的位置。

第三，在上面统一认识、统一战略决心的基础上，企业才到了认真研究所要构建的中台能力的时候。

AI中台的技术架构

从数据中台到AI中台企业需要哪个

1. 数据中台

数据中台是 AI 中台的基础，它负责采集、存储、处理和管理企业内部的各种数据。数据中台应该具备以下功能：

（1）数据采集

数据中台应该支持多种数据采集方式，包括数据库采集、文件采集、网络采集等。同时，数据中台还应该支持实时数据采集和批量数据采集，满足企业不同业务场景的需求。

（2）数据存储

数据中台应该采用分布式存储技术，支持大规模数据的存储和管理。同时，数据中台还应该支持多种数据存储格式，包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等。

（3）数据处理

数据中台应该具备强大的数据处理能力，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。同时，数据中台还应该支持实时数据处理和批量数据处理，满足企业不同业务场景的需求。

（4）数据分析

数据中台应该提供丰富的数据分析工具和算法，支持数据挖掘、机器学习、统计分析等。同时，数据中台还应该支持可视化数据分析，方便企业用户进行数据分析和决策。

2. 算法中台

算法中台是 AI 中台的核心，它负责提供各种人工智能算法和模型。算法中台应该具备以下功能：

（1）算法库

算法中台应该建立一个丰富的算法库，包括机器学习算法、深度学习算法、自然语言处理算法、计算机视觉算法等。同时，算法中台还应该支持算法的自定义和扩展，方便企业用户进行算法创新和优化。

（2）模型管理

算法中台应该对模型进行统一的管理和监控，包括模型的存储、版本控制、性能评估等。同时，算法中台还应该支持模型的自动化部署和更新，提高模型的应用效率和稳定性。

（3）算法优化

算法中台应该具备算法优化的能力，包括参数调优、模型压缩、模型加速等。同时，算法中台还应该支持算法的自动化优化，提高算法的性能和效率。

3. 模型中台

模型中台是 AI 中台的关键，它负责将算法中台提供的算法和模型进行封装和部署，为企业提供统一的人工智能服务。模型中台应该具备以下功能：

（1）模型封装

模型中台应该将算法中台提供的算法和模型进行封装，形成统一的接口和服务。同时，模型中台还应该支持模型的版本控制和管理，方便企业用户进行模型的升级和更新。

（2）模型部署

模型中台应该支持多种模型部署方式，包括本地部署、云端部署、边缘部署等。同时，模型中台还应该支持模型的自动化部署和更新，提高模型的应用效率和稳定性。

（3）模型监控

模型中台应该对模型的性能和状态进行实时监控，包括模型的准确率、召回率、响应时间等。同时，模型中台还应该支持模型的自动化优化和调整，提高模型的性能和效率。

4. 服务中台

服务中台是 AI 中台的门户，它负责将模型中台提供的人工智能服务进行封装和发布，为企业用户提供统一的人工智能服务入口。服务中台应该具备以下功能：

（1）服务封装

服务中台应该将模型中台提供的人工智能服务进行封装，形成统一的接口和服务。同时，服务中台还应该支持服务的版本控制和管理，方便企业用户进行服务的升级和更新。

（2）服务发布

服务中台应该将封装好的人工智能服务进行发布，为企业用户提供统一的人工智能服务入口。同时，服务中台还应该支持服务的自动化部署和更新，提高服务的应用效率和稳定性。

（3）服务监控

服务中台应该对服务的性能和状态进行实时监控，包括服务的准确率、召回率、响应时间等。同时，服务中台还应该支持服务的自动化优化和调整，提高服务的性能和效率。

从数据中台到AI中台企业需要哪个

数据中台和AI中台的关系？

数据中台并没有一个固定的模式，要去理解传统的数据中台，它仍然具备了AI的能力，但是这个人工智能它是传统BI商业智能里面的，数仓的数据模型建模下的基于数据多维度分析，切片数据的聚合的一种商业智能的能力，这和AIGC的内容生成式算法，AI的一些推理模型还是有相当大的一些区别。

可以将AI中台和数据中台独立去构建，因为AI中台去做相应的AI大模型的一些训练的时候，本身它底层需要搭建的AI的技术平台。去构建AI中台的时候，里面就会涉及到底层的AI的训练、AI的模型库、AI的算法库，上层是各种AI的应用场景，同时整个AI的模型训练从传统的基于单纯的结构化的业务数据，又发展到了基于语音、基于视频、基于图像的一种多模态的AI。

数据中台和AI中台有集成和协同的关系。在数据中台采集集成了大量的数据以后，上百G上T的数据，用AI中台去做相应的模型训练的时候，需要把这些数据全部拉到内存里面，基于相应的AI算法去做相应的模型的训练，但是训练完成了以后，它实际落地的真正有价值的，最终的训练完的数据可能往往只有几百兆。也就是说数据中台大量的数据，并不都是AI中台需要的，只需要作为AI中台训练的数据源，支撑AI训练的应用场景即可。

所以最好的方法仍然是数据中台，先采集集成数据，形成下面的数据的贴源层和基础的数据清理以后的数据资产库，然后再将这个数据第二次拉起，通过AI的算法、AI的模型进行训练，形成最终的AI的应用场景库。

企业AI中台的应用场景

1. 智能客服

智能客服是 AI 中台的一个重要应用场景，它可以通过自然语言处理技术和机器学习算法，实现智能问答、智能推荐、智能导航等功能。智能客服可以大大提高客户服务的效率和质量，降低企业的运营成本。

2. 智能营销

智能营销是 AI 中台的另一个重要应用场景，它可以通过数据分析和机器学习算法，实现精准营销、个性化推荐、客户画像等功能。智能营销可以大大提高营销的效果和转化率，降低企业的营销成本。

3. 智能风控

智能风控是 AI 中台的一个重要应用场景，它可以通过数据分析和机器学习算法，实现风险评估、风险预警、反欺诈等功能。智能风控可以大大提高企业的风险管理水平，降低企业的风险损失。

4. 智能制造

智能制造是 AI 中台的一个重要应用场景，它可以通过数据分析和机器学习算法，实现生产优化、质量控制、设备维护等功能。智能制造可以大大提高企业的生产效率和质量，降低企业的生产成本。

5. 智能医疗

智能医疗是 AI 中台的一个重要应用场景，它可以通过数据分析和机器学习算法，实现疾病诊断、治疗方案推荐、医疗资源分配等功能。智能医疗可以大大提高医疗服务的效率和质量，降低医疗成本。

AI中台的实施过程

AI产品研发的生命周期，业务需求进来，要经过业务理解、模型学习、数据处理和运行监控四个大的步骤。这四个步骤加上中台管理构成了 AI中台主要成分：

业务理解，根据业务需求设计实施方案，服务编排，通用方案模板管理；数据处理，包括数据获取和数据准备与分析；模型学习包括特征工程、模型训练和模型评估，以及可复用模型库、算法库管理；运行监控包括模型自动部署运行、性能监控和对外服务接口管理。

此外，为了便于对AI中台进行角色、权限统一控制和资源管控，我们还设置了中台管理模块。

构建数据中台时我们一般会采用从平台到中台演进的策略，AI中台的构建也是如此。

从平台到中台的跃迁过程中需要参考常见的机器学习平台，包括训练平台，部署/运行平台、监控平台、标注平台、建模平台、数据处理平台等。我们可以根据现有平台完成AI中台的构建。建模平台具备业务建模、服务/模型建模的功能，可用于业务理解和模型学习的环节；训练平台具备模型自动化训练优化评估功能，可用于模型学习环节；数据处理环节需要进行数据分析、样本分析，可以用到数据处理平台和标注平台；而部署/运行平台和监控平台可为运行监控环节提供支持。

由此可见，我们能够根据现有平台完成AI中台的构建。不论企业还是AI训练团队，最早都是从基础设施出发，包括数据接入、高性能计算资源、运行环境资源等；然后在保障稳定的基础之上获得训练工具，包括模型训练追踪能力、算法框架支持能力等，实现过程的自动化；有了训练工具的支撑，我们可以把常用的业务和环节进行聚拢和集中配置，形成AI平台，包括模型/服务结构可配置化、模型算法可复用化等，形成标准化的AI研发过程；AI中台实际上是对现有能力进行整合串联，实现生命周期的管理，包括服务编排共享能力、方案可复用能力、全流程管理能力等，在标准之上实现提效，达到高效的目的。

值得注意的是，这里我们只列出了部分中台能力，根据中台对业务的支持需要还可能会包含其他能力，需要我们去建设；此外，平台对中台的支持也是有限的，缺乏的功能或不全面的功能都要我们去丰富。

从前台业务需求出发，根据AI中台的五个成分列出 AI中台建设所需的主要功能组件。

业务理解部分包括方案模板管理、方案设计、服务编排、服务共享等；数据处理部分包括数据展示、数据访问、数据分析、数据标注等；模型学习部分包括服务设计、特征处理、模型训练、模型追踪、模型库、算法库等；运行监控部分包括具体的产品封装、自动部署、性能监控、访问接口管理、模型更新和发布测试等；中台管理部分包括角色权限、资源管理、租户管理和流程控制等。

将前文所述的功能构件映射到AI项目生命周期中得出总体运转流程。从业务需求开始，对业务进行理解，包括方案模板参考、方案设计、服务编排、服务共享等，如果需要复用其他服务，可以在这里进行访问配置；数据处理部分的工作通过数据中台来完成，数据中台向上提供数据参考、向下提供模型训练及监控的支持；模型训练部分形成比较复杂的循环，因为其本身就是一个自动化迭代的过程；封装部分涉及到监控和对外提供访问接口等功能；中台管理在底部提供构建支持。

AI中台处于数据模型服务与业务解决方案之间，向上连接业务向下沟通数据，每一个层级都有其可复用的机制。中间部分从上而下分成业务理解、模型学习、数据处理三大板块；右侧的运行监控对产品和模型进行统一封装、对外统一的访问接口等；左侧是贯穿于整个流程始终的平台管理，包括角色权限、租户管理、流程控制、资源管理等。