數(shù)字化轉(zhuǎn)型被稱為“第四次工業(yè)革命”，亞太地區(qū)企業(yè)數(shù)智化升級方興未艾。升級過程中超60%的項目需要每周重新訓練模型，使得企業(yè)對端到端模型開發(fā)和生命周期管理產(chǎn)品的需求爆發(fā)增長。在這樣的形勢下，發(fā)展AI技術(shù)中臺，對于各大企業(yè)來說，就成為抓住產(chǎn)業(yè)數(shù)智化契機的不二之選。
宜享花認為構(gòu)建 AI中臺，上面對接業(yè)務前臺，下面依賴于數(shù)據(jù)方的支持，對外提供一個標準化統(tǒng)一化的服務。只加工利用可復用的能力和資產(chǎn)來進行標準化產(chǎn)品的加工，并且整個過程是可追蹤、可維護、可更新的，可以有效或者說合理地進行循環(huán)的，這就是AI中臺的形成。
首先，AI中臺可以對復雜的實施過程進行標準化流程規(guī)約，也就是企業(yè)可以充分復用算法和特征，通過特征引擎進行固化，再通過可復用的模型和算法，利用數(shù)據(jù)來重訓練模型。目的是實現(xiàn)復雜實施過程的標準化、流程化和自動化，并盡量加快其學習的過程。
另外針對流程化部署維護方面，AI中臺可以提供一套標準化的模型封裝工藝，對外企業(yè)只要維護一個統(tǒng)一的服務接口，實現(xiàn)統(tǒng)一模型運行維護統(tǒng)一的平臺。
企業(yè)還可以在運行平臺之上，建立一系列的監(jiān)控機制和反饋機制，定期進行數(shù)據(jù)樣本的收集與導出，性能指標定義與報表展示。這依賴的是對服務持續(xù)性的監(jiān)控，AI中臺實現(xiàn)的是持續(xù)健康地反饋和更新。最終這些持續(xù)的反饋更新反過來還會作用到最開始復雜實施過程的流程化與自動化的一個環(huán)節(jié)里去優(yōu)化模型。
總而言之，AI中臺是充分利用企業(yè)現(xiàn)有的能力。當前端有新的需求出現(xiàn)時，后端可以用自動化的工具迅速迭代功能。此外，AI中臺還可以利用企業(yè)已有的一些能力來對前臺提供支持，讓企業(yè)服務越來越敏捷。如果有重復的需求提出，AI中臺可以幫助企業(yè)直接利用現(xiàn)在已有的服務，通過一些簡單的改造或者封裝，提供一個充分復用、充分共享的服務，避免重復性建設(shè)。
AI中臺的建設(shè)
從戰(zhàn)略維度上，企業(yè)在進行中臺化建設(shè)的時候，必須有明確的決心和目標，以及針對中臺化實施所制定的一系列長期或短期的規(guī)劃和方針。
從技術(shù)維度上，中臺化本身應該有一個核心的技術(shù)支撐，有時也包括中臺化的產(chǎn)出物，是中臺化實施的核心。
從組織維度上，實際上是通過對組織的調(diào)整，構(gòu)建建設(shè)中臺所需的組織基礎(chǔ)，方便中臺的建設(shè)和實施。但是反過來中臺的建設(shè)和實施本身就包含了對組織的集約化重塑。
從流程維度上，企業(yè)對相關(guān)的生產(chǎn)流程肯定需要進行適配改造，這樣才能適應中臺的建設(shè)。
宜享花相信企業(yè)通過AI中臺進行AI能力統(tǒng)一的創(chuàng)造、應用、管理和展示，極大提升AI能力的復用度及管理效率，能夠助力企業(yè)內(nèi)部迅速建立起符合業(yè)務需求的平臺體系，形成強有力的智能化底座，加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。
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