百度智能云-2021年AI中台白皮书_45页_43mb

AI中台白皮书总结

核心内容

AI中台是推动企业智能化升级的关键基础设施，它通过全栈式、集约化、自动化的架构设计，帮助企业实现AI技术的快速研发、共享复用和高效部署管理。AI中台不仅提升企业运行效率，还通过智能化手段优化决策流程，推动产业变革和技术创新。

主要观点

• AI技术正在加速产业化进程，已在多个领域实现规模化应用，如视觉、语音等技术。
• 企业智能化升级已成为国家战略，政府出台多项政策推动AI与实体经济深度融合。
• AI中台作为模块化、标准化的平台工具，能够有效解决传统“烟囱式”业务架构带来的资源重复建设、数据流通壁垒等问题。
• AI中台具备即时响应、敏捷开发、快速交付和持续迭代等能力，是实现智能化能力普惠的关键基础设施。
• AI中台的建设路径分为两类：一类是引入成熟AI能力，逐步过渡到自主建模；另一类是已有专业AI团队，聚焦个性化研发能力构建。

关键信息

AI中台的功能架构

• AI技术服务层：提供通用和行业化的AI技术能力，如计算机视觉、自然语言处理、知识图谱等。
• AI研发平台层：具备大规模深度学习计算支撑能力，包括数据服务体系、AI模型开发、自动机器学习等。
• AI管理运行层：提供基础资源管理、AI核心资产管理，支撑AI能力的生产、服务和运维全流程。

AI中台的关键能力

• 数据服务：数据处理趋于智能化，支持自动标注、数据增强等技术，提升数据质量。
• 自动机器学习：通过自动化技术降低模型研发门槛，提升开发效率。
• 模型部署与运行：支持多层级部署需求，提供云、边、端协同管理能力，保障AI模型在复杂场景下的稳定运行。
• AI资产化管理：统一纳管、灵活部署与流通共享，实现AI模型、样本、服务等资产的沉淀与复用。

AI中台的行业应用

• 制造：提升工业质检效率，实现设备故障预测和智能生产优化。
• 能源：实现智能巡检、调度故障智能处置、能耗预测，提升运维效率。
• 金融：构建金融大脑，赋能智能风控、信贷审批、反洗钱等场景。
• 城市：搭建智能中枢，实现全时空一图管理，提升城市管理智能化水平。

建设路径

AI中台的建设路径分为两类：

1. 引入成熟AI能力：

   • 第一阶段：建设AI能力服务平台，统一纳管AI能力。
   • 第二阶段：建设资产管理和共享平台，沉淀模型和样本资产。
   • 第三阶段：建设零代码AI建模功能，实现特定场景的自主建模。
   • 第四阶段：建设全功能AI建模能力，支持更复杂的业务场景。

2. 构建个性化AI研发能力：

   • 第一阶段：建设全功能AI开发平台和样本管理能力。
   • 第二阶段：构建模型管理、服务发布、运行监控等能力。
   • 第三阶段：将经过验证的模型进行大规模应用，沉淀模型资产。

未来展望

• AI中台将成为企业创新的基石，支持企业从局部业务升级到全面智能化运营。
• 未来2-5年，AI中台将作为企业智能化基础设施，支撑核心业务场景的敏捷高效发展。
• 5-10年，AI中台将全面融入企业全生命周期，成为衡量企业发展潜力和核心竞争力的重要指标。

生态体系

• 基础核心能力协同：AI中台支持多规格硬件平台，构建全栈AI基础设施。
• 国产化适配：适配国产操作系统和芯片，提升自主产业生态活力。
• 产业生态共建：通过伙伴计划，联合产业链上下游厂商和垂直行业企业，推动AI技术与行业深度融合。

AI中台的生态建设

• 人才培养：通过多种培训项目，如首席AI架构师计划、深度学习师资培训班等，培养具备业务、技术和应用能力的复合型人才。
• 赛事促进创新：通过举办AI竞赛，推动AI与传统行业的深度融合，挖掘潜力项目和人才。
• 产业咨询与服务：为创新型企业提供全栈支持，包括技术、资本和资源，助力其发展壮大。

总结

AI中台作为企业智能化升级的关键基础设施，通过提供全栈式、集约化、自动化的AI能力，成为推动产业变革的重要工具。其建设路径涵盖从引入成熟能力到构建个性化研发能力，支持企业在不同阶段实现智能化升级。未来，AI中台将全面融入企业成长的全生命周期，成为企业核心竞争力的重要支撑。同时，通过生态共建和人才培养，AI中台将持续推动人工智能技术与垂直行业的深度融合，为实现国家智能化发展提供坚实基础。