谈谈AI中台建设

谈谈AI中台建设

原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20657915192

AI技术正从单点突破迈向规模化落地，但企业常面临重复开发、模型管理混乱等痛点。AI中台

不仅是技术工具，更是企业智能化转型的「中枢神经」，承载着企业智能化运用的核心使命。

据IDC报告，超过68%的中国企业在AI落地过程中遭遇了”烟囱式开发
“困境，不同业务线各自搭建算法模型，导致年均产生43%的冗余算力消耗。这种现象背后折射出企业智能化转型的深层矛盾：离散的AI能力建设已难以支撑规模化智能场景的需求。某头部金融机构的技术负责人也曾坦言：”我们10个业务部门开发了18个客户画像模型，但底层特征工程

重复率高达75%。”

AI中台的构建正在逐步改写这一困局，越来越多的企业开始关注AI中台的建设，期待AI中台能够解决这些问题，提升AI技术在企业的应用效率。

一、什么是AI中台？

AI中台是企业智能化转型的核心支撑平台，是通过系统化架构整合AI技术能力、数据资源和业务流程的“智能中枢”。它并非单一技术工具，而是将分散的AI开发能力标准化、模块化、服务化，形成可复用的智能资产库，支撑企业快速响应多场景需求，实现AI能力的规模化落地。

AI中台的本质是“能力复用+敏捷创新”的AI工程化体系，通过统一平台解决传统AI开发的四大痛点：

• 资源浪费：避免重复开发，降低算力冗余
• 管理混乱：统一模型版本、数据特征和API接口标准
• 场景割裂：打通跨部门/业务线的智能服务
• 迭代低效：实现模型全生命周期自动化管理

二、什么公司需要AI中台？

1、多业务线协同需求显著的企业

当企业拥有多条独立业务线且均涉及AI应用时，重复建设问题会变得突出。例如大型金融集团旗下可能同时运行银行、证券、保险业务，每个部门单独开发反欺诈模型会导致算法复用率低于30%。

2、高频智能化场景驱动的企业

业务场景需要快速迭代AI模型的企业对中台需求迫切。例如零售巨头每小时需处理10万+SKU的动态定价策略，外卖平台每天部署数百个配送优化模型。传统开发模式难以支撑这种敏捷需求，而AI中台通过预置算法组件和自动化训练管线，可将模型迭代周期从月级压缩至周级。美团正是通过中台实现日均300+个配送模型的快速上线。

3、数据资产分散且量级庞大的企业

当企业数据分散在CRM、ERP、IoT设备等多个系统时，数据治理成本呈指数级上升。某制造业企业30个工厂各自维护设备检测数据，导致同类故障预测模型重复开发40余次。AI中台通过建立统一特征库，能够标准化数据清洗、标注流程。例如：国家电网应用中台后，将5000+设备检测特征集中管理，使故障预测准确率提升至98.7%。

4、智能化转型中的传统行业领军者

制造业、能源等传统行业龙头在数字化转型过程中，常面临AI工程化能力缺失的困境。三一重工曾因各地工厂独立开发设备预测模型，导致维护策略无法标准化。通过AI中台构建的标准化模型管理体系，他们成功将模型投产周期缩短60%，并实现工艺知识的结构化沉淀。
5、强合规要求的公共服务机构

政务、医疗等涉及敏感数据的领域，既要实现智能化又要满足隐私保护。某省级政务平台曾因30个委办局各自开发展示厅智能导览系统，造成数据重复采集和安全隐患。AI中台通过联邦学习技术，在数据不出域的前提下完成多部门联合建模，使群众办事效率提升60%，同时满足《个人信息保护法》要求。

实施判断的关键指标：

企业可通过以下数据评估中台必要性：年AI项目超15个、并发运行模型超50个、数据源系统超10个、算法团队超20人、模型月均迭代超2次、算力成本年增幅超40%。达到3项以上指标即需考虑建设中台。

当然，并非所有企业都需自建中台：

• 单一场景应用：仅用计算机视觉做质检的工厂，使用AutoML工具即可满足需求。
• 超定制化需求：航天器特殊材料检测等高度专业场景，通用中台难以适配。
• 小数据量级：日均处理数据不足1TB的企业，云上AI服务性价比更高。
• 严格数据隔离：部分医疗影像因合规要求无法集中，更适合边缘智能方案。

企业应根据自身数字化成熟度，选择”全自建”、”混合云”或”全托管”的差异化建设AI中台的路径。

三、AI中台需要什么功能？

AI中台主要需要以下功能：

1、模型开发相关功能

• 模型训练：提供自动化训练和优化评估功能，支持大规模深度学习计算，加速模型训练过程。
• 模型评估：具备模型评估能力，通过准确率、召回率等指标衡量模型性能，确保模型质量。
• 特征工程：进行特征选择、特征提取和特征构建，为模型训练提供高质量的特征数据。
• 算法库管理：管理可复用的算法库，支持多种算法的选择和应用，降低模型研发门槛。

2、模型管理相关功能

• 模型版本管理：对模型的不同版本进行管理，方便模型的回滚和比较。
• 模型转换和优化：支持模型的转换和优化，以适应不同的部署环境和性能要求。
• 模型库管理：管理可复用的模型库，方便模型的共享和复用。

3、模型服务相关功能

• 模型部署：支持模型的自动化部署，将训练好的模型快速部署到生产环境中。
• 服务编排：对模型服务进行编排和组合，形成复杂的业务解决方案。
• 服务监控：对模型服务的性能进行监控，及时发现和解决问题。
• 访问接口管理：提供统一的访问接口，方便业务前台调用AI模型服务。

4、中台管理相关功能

• 角色权限管理：对不同角色的权限进行管理，确保系统的安全性和可控性。
• 资源管理：对计算资源、存储资源等进行统一管理，支持资源的弹性调度。
• 流程控制：对AI研发流程进行控制和管理，确保流程的规范化和自动化。
• 租户管理：支持多租户环境下的资源隔离和管理。

四、AI中台建设模式

AI中台的建设模式主要分为以下两种：

1、采购外部成熟方案（云部署、私有化部署）

企业可以选择采购外部成熟的AI中台方案，这些方案通常由专业的AI技术提供商或云服务厂商提供。采购的方案可以是云部署模式，也可以是私有化部署模式。

云部署模式具有成本低、部署快、易于扩展等优点，企业可以根据自身需求灵活选择云服务提供商的AI中台产品。

私有化部署模式则更适合对数据安全和隐私有较高要求的企业，企业可以在自己的数据中心内部署AI中台，确保数据的完全掌控。

采购外部成熟方案的优势在于能够快速获得先进的AI技术和丰富的行业经验，减少企业在AI中台建设上的时间和资源投入，同时也能降低技术风险。

2、内部自研

企业也可以选择内部自研的方式来建设AI中台。这种方式需要企业具备较强的AI技术研发能力和专业的技术团队，能够根据自身的业务需求和特点进行定制化的开发。内部自研的优势在于能够更好地满足企业的个性化需求，实现与企业现有业务系统的深度融合，提高AI中台的适用性和灵活性。同时，通过内部自研，企业可以积累和提升自身的AI技术实力，为未来的业务创新和发展提供有力的技术支持。

五、AI中台建设成本

1、采购外部成熟方案（云部署、私有化部署）

1）云部署

• 成本结构：云部署模式下，企业通常需要支付云服务费用，包括计算资源、存储资源和网络资源的使用费用。这些费用通常按需付费，企业可以根据实际使用量进行灵活调整。此外，企业还需要支付AI中台软件的授权费用，这可能按年或按使用量计费。
• 成本优势：云部署模式的优势在于初始投资较低，企业无需购买大量的硬件设备，降低了前期的资本支出。同时，云服务提供商通常会提供一定的免费试用期或优惠活动，企业可以在此期间评估AI中台的性能和适用性。
• 成本劣势：然而，云部署模式的长期成本可能会较高，特别是对于数据量大、计算资源需求高的企业。此外，企业需要持续支付云服务费用，这可能会对企业的财务预算造成一定的压力。

2）私有化部署

• 成本结构：私有化部署模式下，企业需要购买服务器、存储设备等硬件设施，以及相关的软件授权。此外，企业还需要支付AI中台的定制化开发费用，这可能包括功能定制、接口开发等。
• 成本优势：私有化部署模式的优势在于数据安全性高，企业可以完全掌控数据的存储和使用。此外，从长远来看，私有化部署的总体拥有成本（TCO）可能会低于云部署，特别是在企业对AI中台的使用需求长期稳定的情况下。
• 成本劣势：然而，私有化部署的初始投资较高，企业需要购买大量的硬件设备和软件授权。此外，企业还需要承担硬件设备的维护和升级成本，这可能会增加企业的运营负担。

2、内部自研

• 成本结构：内部自研模式下，企业需要投入大量的人力成本，包括AI研发人员、数据工程师、算法专家等。此外，企业还需要购买相关的硬件设备和软件工具，以支持AI中台的开发和部署。
• 成本优势：内部自研模式的优势在于可以更好地满足企业的个性化需求，实现与企业现有业务系统的深度融合。此外，通过内部自研，企业可以积累和提升自身的AI技术实力，为未来的业务创新和发展提供有力的技术支持。
• 成本劣势：然而，内部自研的周期较长，企业需要投入大量的时间和资源进行研发。此外，企业需要承担研发失败的风险，如果研发过程中遇到技术难题或需求变更，可能会导致项目延期或失败。

六、大厂AI中台产品

1、字节（https://www.volcengine.com/product/ml-platform）

功能设计： 火山引擎机器学习平台提供从数据处理、模型训练到应用部署的全流程管理，支持云端开发、分布式训练、实验管理、在线服务和流程自动化等功能。其特点包括秒级开关机、动态挂载存储、一键发起超大规模分布式任务、可视化跟踪训练过程、多框架高性能推理服务以及全流程编排等。火山引擎还提供大模型训练、自动驾驶、生物医药等场景的解决方案，通过优化通信库、算子库和数据缓存加速训练和推理，提升GPU利用率。

适用场景： 火山引擎机器学习平台适用于需要快速开发和部署AI应用的企业，特别是在大模型训练、自动驾驶、生物医药等领域。其强大的分布式训练和流程自动化能力，能够满足企业对高效AI开发和应用的需求。

2、阿里（https://www.aliyun.com/product/bigdata/learn）

功能设计： 阿里云PAI

提供灵活组合的AI产品体系，涵盖文图生成、智能推荐、用户增长、端侧超分、智能货柜、智能文创、金融量化科学计算、智能客服和内容风控等功能。其特点包括端到端解决方案、定制化模型微调、全链路推荐解决方案、快速实现用户增长、低清晰度视频转换、商品分析、文本创作、大规模科学计算加速、智能客服对话系统和内容风控等。

适用场景： 阿里云PAI适用于多种行业，特别是在需要灵活组合AI功能的场景中。其丰富的功能模块和定制化能力，能够满足企业在不同业务场景下的AI应用需求。

3、腾讯（https://cloud.tencent.com/product/ti）

功能设计： 腾讯云TI平台

提供全栈式人工智能开发服务，支持从数据获取、数据处理、算法构建、模型训练到AI应用开发的全流程。其特点包括一站式服务、全流程管理、支持主流训练框架、性能强大、计算加速和操作简便等。TI平台还提供模型开发、训练、推理端到端工具链，支持大规模分布式训练和推理加速，提升开发效率。

适用场景： 腾讯云TI平台适用于开发者和政企单位，特别是在需要快速创建和部署AI应用的场景中。其全流程管理和强大的计算加速能力，能够满足企业在数字化转型和AI应用开发中的需求。

4、百度（https://cloud.baidu.com/solution/aiplatform/index.html）

功能设计： 百度AI中台

提供智能中台解决方案，支持从数据处理、模型训练到应用开发的全流程管理。其特点包括自主可控、能力全面、部署快速和简单易用等。百度AI中台还提供多种AI能力，如人脸、OCR、图像、视频、AR、语音、自然语言处理和知识图谱等，满足各种业务场景需求。

适用场景： 百度AI中台适用于金融、能源、互联网、教育、运营商、制造和政府等行业，特别是在需要快速构建AI基础设施和应用开发的场景中。其全面的AI能力和快速部署能力，能够满足企业在智能化升级中的需求。

5、华为（https://www.huaweicloud.com/product/modelarts.html）

功能设计： 华为云ModelArts

提供一站式AI开发平台，支持从模型开发、训练到推理的全流程管理。其特点包括端到端模型生产线、高性价比AI算力、超大规模模型训练、稳定可靠的训练作业、零代码自动学习、云上Notebook服务等。ModelArts还提供多应用场景的全覆盖，包括大模型、自动驾驶、政府、矿山、铁路和医疗等。

适用场景： 华为云ModelArts适用于开发者和企业，特别是在需要高效开发和部署AI模型的场景中。其强大的模型训练能力和多应用场景支持，能够满足企业在不同领域的AI应用需求。