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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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图 | 明略 Atum 智慧零售中台解决方案 。 其中业务中台包含会员、门店、商家、订单、采购等渠道流程；数据中台由数据计算、第三方数据融合、业务数据整合等组成 。 （来源：明略科技官网）
而在行业有刚需、AI 企业们落地较多的安防场景上 ， 安防头部企业宇视科技获得阿里入股后 ， 在 2019 年安防博览会上首次发布了数据中台、业务中台双中台 。 其中台包含 LOT 引擎、视频云引擎、视觉智能引擎 ， 同时也集成阿里公有云 ， 加强了 AIoT 中台能力 。
在公安场景上 ， 中台通常以面向前台、面向业务的方式 ， 考虑后台的数据如何组织 ， 采用何种技术和加工方式 ， 并提供查询、计算、数据挖掘、AI 等服务 。
基于公安系统具有各级行政关系和数据权限的特点 ， 中台可着重基于业务实际需求 ， 沟通部门权限及数据 ， 连通多源异构的公安数据、社会化数据、互联网数据等数据 ， 构建以知识图谱为核心的体系 ， 并针对不同警种和业务环节 ， 进行检索、分析、挖掘等 。 中台的功能可由各种能实现独立的数据处理逻辑的功能模型构成 ， 具备统一的接口 ， 以可插拔、搭积木的模块化方式集成 。
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图 | 提出中台战略的部分厂商 ， 包括百度、腾讯等互联网公司 ， 以及明略科技等 AI 科技公司（来源：公开资料 ， CB Insights China 整理）
从以阿里为首的互联网公司牵头 ， 到互联网头部企业纷纷跟随 ， 再到各行业企业 ， 以及新兴的 AI 企业搭建自己的中台 。 在很多行业人士看来 ， 中台已被赋予下一代组织结构变革的使命 。
中台的困境：深入业务、数据 ， 还是难以落地？
虽然中台概念已经深入很多公司内部 ， 但中台的概念常与平台概念混淆 ， 而中台的本质是对通用能力的 “封装” 并以接口或组件的形式共享 ， 沉淀通用能力进行更高效的赋能支持 。
并且 ， 中台概念并不适用于任何公司 。 中台需要平衡前台、后台需求 ， 做业务、数据等的连接者 ， 对自身要求很高 ， 并且适合于较为复杂的组织架构及业务需求 ， 更适合于需求复杂又有能力进行配置的企业 。
另外 ， 需要说明的是 ， 中台并非一个可完全照搬的概念 ， 而只是一种组织架构上的新兴形式和思路 ， 落地到不同行业、公司、业务环节有不同形态 ， 并没有统一的标准答案 。 由于不仅涉及到数据、业务的打通 ， 更涉及到公司组织、结构的规划和打通 ， 更是一个系统工程 。
此外 ， 由于为前台提供支持和快速响应 ， 但中台离业务端较远 。 中台团队可能变成纯支撑、被动接需求的状态 。 针对不同的业务需求 ， 中台往往需要多次沟通 。 而在各个部门中 ， 如何打通各种 “烟囱” 本身就是一个复杂问题 。
AI 中台的前景在哪里？
具体对 AI 行业来说 ， AI 落地已经从芯片、算法、数据的单一要素问题 ， 深入到实际场景的系统问题、架构问题 。
这正与近年来 AI 向智慧城市、各种行业智能解决方案的整合发展相契合 。 AI 要走向智慧城市 ， 赋能各行各业 ， 既要芯片做底 ， 算法做动力 ， 数据作为源泉 ， 也要进行整体方面的架构 。 智慧城市一般的大规划 ， 要有云、平台、传输管道和摄像头等终端设备 ， 也离不开如中台等的灵活资源匹配和快速复用 。
但于 AI 中台来说 ， 组织架构方向的调整策略和实际落地还存在时间差 。 行业实际落地可能远远落后于趋势的呈现 ， 如将高性能芯片用于 AI 发展是必然趋势 ， 但单一 AI 芯片的商业化却道阻且长 。
中台在 AI 行业的落地还在进化中 ， 一方面是行业未来的发展趋势 ， 另一方面是实际的各种基础资源配置和实际业务、数据等环节的打通 。 AI 中台有着广阔的前景 ， 但在落地上依然还有很长的路要走 。
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