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10 数据中台未来的发展趋势-AI 中台
10.1 什么是AI 中台
数据中台除了提供平台能力以外，还提供了一些更高级的能力，比如把数据变成一种基础服务提供给业务方，业务方可以以自助的方式在数据中台上获取数据、进行数据处理、数据探索、数据挖掘、分析钻取、多维分析、自助化报表、数据分享等，以快速实现自己的商业价值。
随着业务的发展，越来越多智能化的数据需求被提出，这些智能化需求涉及到模型训练、数据标注、特征工程、模型部署、性能监控等，需要使用机器学习、深度学习等算法支持。数据中台的主要目标还是服务数据，对于智能化和模型并不能很好地支持，因此AI中台应运而生。
AI中台是一个用来构建智能服务的基础设施平台，对公司所需的模型提供分层的构建能力和全生命周期管理的服务，鼓励各个业务领域将基础性、场景性、通用性的AI能力沉淀到平台中，加强模型复用、组合创新、规模化，最终实现降本增效和快速响应业务方的目的。它提供模型设计训练、模型/算法库、复用标注管理、模型监控服务等能力支持。
10.2 数据中台和AI 中台的关系
数据中台和AI中台两者是相互依存、承前启后的关系。
首先，数据中台和AI中台都对外提供服务，只是侧重点不同,如图10-1 、10-2所示
图10- 1 数据中台与AI 中台的关系
图10- 2 数据中台与AI 中台的关系
- 数据中台提供各种数据服务和数据产品，例如：BI报表应用、数据探索等。
- AI中台提供各种智能服务和智能产品，并承担复杂的学习预测类智能需求研发、模型训练、特征工程、数据标注等能力。例如：模型预测、智能推荐等。
其次，数据中台和AI中台是相互依存，相互支持的。
- AI中台依托数据中台提供的数据能力和工具集，加速AI相关服务的开发和复用，来应对前台智能化的业务需求。有了数据中台清洗好的数据，搭建智能项目能够事半功倍。
- 数据中台也需要使用AI中台的智能化能力，使得数据使用更加平民化和智能化。例如增强型BI分析：通用自然语言交互方式，降低BI使用门槛；通过AI分析给出参与建议，帮助普通用户在没有数据专家的情况下有效访问数据；增强型数据管理：利用机器学习来管理数据，包括数据质量、元数据管理、主数据管理等。
10.3 AI 中台需要解决的痛点
在过去，很多算法团队更像是算法外包团队，根据不同业务线的需求，各自构建阵地，逐个攻克目标。这样的形式虽然也取得了很多成绩，但存在重复建设、效率有限的问题。
在过去，很多算法团队更像是算法外包团队，根据不同业务线的需求，各自构建阵地，逐个攻克目标。这样的形式虽然也取得了很多成绩，但存在重复建设、效率有限的问题。
我们将这些问题总结如下,如图10-3 所示：
图10- 3 AI 中台需要解决的痛点
- “烟囱式”开发，项目成本高、不易集成，过程重复，缺乏能力沉淀。
- 模型访问方式各异，调用关系错综复杂，缺乏编排优化、协同。
- 手工进行数据操作，缺少统一数据访问渠道，数据获取难、标准不统一。
- 模型研发缺乏标准指导、参与角色众多，缺少协同、自动化辅助，难以有效管理沟通协作。
- 模型交付难，缺少统一的模型运行、监控平台、服务管理接口及更新、维护机制。
- 基础资源分散隔离，无法动态进行资源的分配和管理，造成浪费。
这些都是AI中台需要解决的痛点，针对以上痛点，我们希望：
- 对于算法、模型的标准化平台化，对研发过程标准化指导，以提高可复用性。
- 统一的服务接口规范，支持服务的动态编排组合。
- 与数据中台对接，利用数据中台的能力对数据进行标准化处理和预处理。
- 流程优化，清晰角色定义，构建AI产品流水线，具备环节内部、环节之间的自动迭代、流转功能。
- 提供统一的模型交付部署、运行环境和监控能力，以及模型更新机制。
- 统一资源管理，包括计算资源、存储资源等，支持资源弹性调度。
总结起来就是：可复用化、服务统一化、对接数据中台、流程角色优化、运行监控化和资源管控化，最终让AI中台成为一个强大的AI能力支持中心，根据业务需求快速提供火力支援，迅速完成商业价值。
10.4 AI 中台平台架构
下面介绍AI中台的平台架构。
图10- 4 AI 中台平台架构
最下面是数据中台，提供数据处理、数据分析、数据管理、数据安全、数据服务等能力。最上面是业务前台，包括各条业务线。AI中台处于数据中台和业务前台的中间位置。
如图所示，整个AI中台由几个模块组成：
1）智能服务：以服务的方式将模型封装起来，提供模型服务运行平台能力。包括模型发布测试、自动部署、模型更新、模型交付、产品封装等。
2）平台监控：对运行的模型进行监控和预警，提供平台的监控服务。包括性能测试、状态反馈、预警通知等。
3）智能工具箱：提供轻量级、低侵入的AI工具服务，AI应用团队可以自由选用。例如：通过无缝嵌入python语言开发环境，可以提供虚拟查询数据、混算数据等能力。也提供数据标注能力，包括结构化数据，以及文字、图像等非结构化数据的在线标注。
4）中台管理：AI中台的一些通用管理能力。包括：角色权限、租户管理、流程控制、资源管理等。
5）智能实验室：提供标准的模型训练与优化过程支持。包括模型设计、模型训练、特征工程、特征处理、模型追踪、模型评估、算法库、模型库等。
6）智能资产：用于模型资产管理，实现AI能力沉淀、复用、盘点。
7）UI：这是AI中台的一个产品，可用于问答、闲聊、任务、推荐等场景的聊天机器人平台，从机器人平台的角度也包含语音外呼机器人。
10.5 AI 中台的能力架构
图10- 5 AI 中台能力架构
上图展示AI中台的能力架构。我们以能力的角度来描述AI中台对外输出。除了前文介绍的服务运行能力、监控预警能力、资源管理能力（就是图中左边的几个模块）以外，我们把AI中台的能力分为4层：
1）平台层
比如数据获取能力、在线训练能力、在线标注能力、特征工程能力、自助训练能力等。这些能力是通过工具集和智能实验室来实现的。
这层的用户主要包括：
- 算法工程师（AI中台、AI团队），他们可以使用AI中台提供的平台层能力来进行在线训练、复用算法库、复用平台计算资源、进行各种实验等。
- 高级研发人员、数据分析人员，他们可以使用AI中台的自助训练能力，进行自助训练，例如：根据自己已经标注好的数据，自助训练分类模型。
2）AI技术层
AI技术层主要提供：AI基础能力，包括词法分析、语音合成、文章分类、图像识别等，这些本质上是AI技术NLP、语音、图像、视频等大分类里的能力。
3）AI业务层
AI业务层主要提供AI技术与业务相结合后能提供的能力，比如：评论观点提取、文章标签、卡证类识别、人脸识别、视频审查等。
AI技术层和业务层的区别在于：AI技术层主要提供AI基础能力，比如NLP、CV、语音、视频等。而AI业务层主要是将AI技术与具体的业务场景结合起来，例如身份证识别、学历识别、验证码识别等。
这两层的用户是：业务团队的应用开发人员，可以直接调用智能服务，从而实现业务场景智能化，例如：短文本相似度、语言合成、票据识别等。
4）产品层
这一层以产品的形式对外提供服务，例如：智能机器人产品、知识图谱产品等。
这层的用户是：公司的业务人员或公司的直接客户，他们通过直接使用产品就可以获得结果， 例如：机器人。
上面3层都属于AI资产。从影响力角度来看，产品层的影响力最大，依次下来是业务层、技术层，最后是平台层。
10.6 AI 中台的建设思路
数据中台的口号是平民化和敏捷化，AI中台的口号是开放化。
AI中台的建设思路是希望多方联合，公开透明，广泛参与，协商一致促进AI能力沉淀，加强AI服务复用，降本增效。
我们更加关注于通用性的AI需求，为各个领域的AI应用团队提供通用化智能服务。强调平台性和可复用性，鼓励基础类、场景类AI服务的通用化、平台化。
广泛支持大中小业务领域AI应用团队面临的大量智能业务需求，提供模型学习平台与模型运行监控托管服务以及通用的AI工具，方便前台业务快速上线智能应用。在实施过程中也会充分利用包括数据中台在内的现有技术资源，并根据业务需求强弱和重要性来确定实施路线。
我们希望AI不再是锦上添花，而是必备的能力，让开发者重新回归到业务的理解和创意的赛道上来，关注自己的业务逻辑。AI能力将会全部开放给开发者和使用者，这些能力包括语音、视频、自然语言处理、知识图谱等，我们会将这些能力封装好，开发者直接调用就可以。
标签：数字化,十三,模型,转型,能力,业务,AI,中台,数据 来源： https://blog.csdn.net/m0_53157078/article/details/121032386
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