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DeepTech深科技|阿里带头，一众科技公司跟随，AI中台到底为什么火了？


自从 2015 年阿里提出 “中台” 战略后 ， “中台”便成为一个行业热词 ， 许多公司纷纷推出了自己的中台架构 。 一方面中台架构似乎代表了一种新兴趋势 ， 另一方面中台似乎又面临着定义不清、概念混杂的问题 。
中台是一种切实的业务、数据架构 ， 还是一个混杂的概念？中台可以实际解决哪些问题、提升哪些业务效率？本篇就来着重梳理一下 。
中台的架构是什么
中台一词 ， 是由 “前台”、“后台” 产生而来 。
传统架构中先有了 “前台” 与“后台” 。 后台负责管理企业的核心资源 ， 如财务系统、产品系统、客户管理系统、基础设施和计算平台等 ， 前台则是最终用户直接使用、与企业交互的前端系统 ， 如网站、手机 App 等 。 但前台、后台间往往各司其职 ， 无法形成有效衔接 ， 带来业务配合效率、数据质量等问题 。
中台的设置 ， 就是为了有效连接前台和后台的一种平台化形态 ， 以强调资源整合与共享、能力沉淀 ， 为“前台” 提供业务模式、技术、数据、人才等支撑 。 具体来说 ， 中台的架构主要可划分为业务中台、数据中台、技术中台等 。
2015 年 ， 阿里巴巴率先提出了中台战略概念 ， 并提出 “小前台 ， 大中台” 的管理模式 ， 将搜索事业部、共享业务平台、数据技术及产品部提出来组成了“共享业务事业部”（Shared Services Platform） ， 沟通前端的业务部门和后端的云平台 。
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图 | 阿里核心业务架构（来源：公开资料）
主要 AI 中台厂商及其场景落地
近年来 ， 腾讯、京东等互联网巨头也将一些为业务线提供基础技术、数据等支持的部门整合为“大中台” ， 统一为业务线提供支持和帮助 。
但互联网、零售、金融等各个行业的中台部署都千差万别 ， 各个公司如何进行前台、后台的耦合 ， 也是千人千面 。 所谓的中台架构 ， 并没有统一的答案 。 实际效果 ， 以及未来数字化中台的市场规模并不易测算 。
而在 AI 的应用场景中 ， 与许多互联网公司及传统公司相比 ， AI 是典型需要协调多种数据、运算能力及业务场景需求的领域 。 这点相较于其他行业更为明确 ， 中台的架构和落地上也更有规律可循 。 具体到 AI 落地上 ， AI 中台包含算法模型、数据分析、数据处理等常用模块 ， 可快速复用 ， 提升 AI 能力的部署效率 。
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图 | AI 中台层级架构概念图（来源：公开资料 ，CB Insights China 整理）
如百度智能云的 AI 中台就包含了人脸识别、OCR、语音识别、NLP、图像识别、知识图谱、深度学习等二百余项 AI 能力 ， 以及全球领先的 Ernie 算子及优化后的主流算法 。 另外 ， 其中台还包含全球前三、中国第一个开源的深度学习框架 PaddlePaddle 。 百度智能云以通用能力 ， 中台为前台和后台提供支撑和协调 。
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图 | 百度智能云的 AI 中台包含 AI 能力引擎和 AI 开发平台 (来源：公开资料）
另外 ， 作为新兴大数据厂商的明略在具体场景上的 AI 中台更具说服力 。 明略作为人工智能产业链的上游数据厂商 ， 主攻公安、工业、零售、金融等场景 。 去年 11 月 ， 明略宣布了中台新战略 ， 推出了具有行业知识图谱 Know-How 数据中台 。
以零售营销行业为例 。
零售行业特点在于其面向的消费群体十分庞大 ， 但随意性购买特征明显 。 企业需要覆盖尽可能多的渠道和场景以触及客户 ， 如通过拼团、秒杀等提升业绩增长 。 而相关方案越多 ， 业务结构就越复杂 。
明略通过中台进行赋能 ， 能打通不同渠道中的会员数据 ， 在大数据的基础上构建用户画像 。 中台还能更好支持前端业务快速创新 ， 如开发一个秒杀应用 ， 无需再从头重复庞杂的工作量 ， 而将中台中的通用的积分、优惠券等模型相应解决 ， 再进行一些简单开发即可 。 这也是中台快速复用的能力 。


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