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AI 中台：破解智能转型难题

大数据技术标准推进委员会

2025-11-24

中台的概念最初由阿里巴巴在2015年提出，通过对组织架构优化调整，建设整合企业共性的数据、技术和业务能力，提供标准化的服务接口，支持前端业务的快速创新和迭代，从而实现业务能力的复用、数据的共享和资源的高效利用。随着国家推进人工智能+行动以及生成式大语言模型的突破进展，企业人工智能相关的算力、数据、算法涉及到的软硬件等分散建设、重复投资、资源浪费等现状严重制约了智能化能力发展及对智能化业务的支撑。为体系化建设企业自身的智能化能力，需从组织架构、流程制度、人员能力、技术工具等多个维度构建生产、加工、应用人工智能算法及模型的完整能力框架和体系，AI中台成为承载这一整套能力的最佳载体，企业建设自身的AI中台恰逢其时。

（一） AI中台发展历程

AI中台的雏形最早可追溯至上世纪六七十年代诞生的数据建模分析工具，随后伴随着人工智能技术的不断发展和演进，最终于近年形成AI中台的基本形态。其总体发展历程可以分为以下几个阶段：

表1 AI中台发展阶段及技术特征

第一阶段：以数据建模工具为主的探索阶段（20世纪90年代前）

人工智能概念诞生初期，研究方向较为曲折分散，直至基于统计学原理的机器学习算法以其突出的效果和可解释性，率先投入企业的实际应用场景。此时正值商用计算机逐渐普及，原本主要用于社会学、农业等科学研究领域的统计分析算法逐渐形成商业化软件工具，如SAS、SPSS等代表性的数据建模工具在金融等行业得到广泛应用。

第二阶段：以数据挖掘平台为代表的平台化建设阶段（20世纪90年代——2020年前后）

20实际80年代末期，数据挖掘的概念被首次提出，随后集成了支持向量机（SVM）、神经网络等机器学习算法的数据挖掘平台工具逐渐诞生，帮助企业和研究机构更加便捷的完成建模和数据挖掘分析。21世纪初，随着图形用户界面（GUI）的发展，可视化及拖拽式的可交互操作进一步提升了数据挖掘平台的易用性；以Hadoop、Spark为代表的分布式批处理计算技术的兴起，使得并行计算框架支持下的数据挖掘平台能够高效处理分析海量数据。数据处理能力的不断提升，使用门槛的逐步降低，使数据挖掘平台在企业中逐渐得到普及应用。

第三阶段：以AI中台为代表的能力整合进入实践阶段（2020年前后——至今）

人工智能算法模型的研发应用是包含数据集的标注、预处理、特征提取、训练、评估、调优、模型部署、推理应用、监控运营等环节在内的一整套流程，以数据挖掘平台为主要形态的建模平台通常仅能支撑其中部分环节，其余环节也发展出一些专用工具，由此人工智能技术栈囊括了一系列具有明显上下游关系的工具链。2020年前后，人工智能技术的快速发展以及智能化应用的深入实践，中台理念开始同人工智能技术栈加速结合，2022年，随着ChatGPT被推出，生成式人工智能技术快速发展，并开始融入企业智能化能力架构中。这时期，能够对企业内部所需的人工智能算法模型研发、应用、运营能力进行一体化建设的AI中台开始出现，上下游工具链的整合、重复建设能力的归并、核心能力模块的规模化复用成为AI中台建设的目标和要点，旨在高效支撑业务的智能化应用。

（二） AI中台概念定义

AI中台的概念源于数据中台所带动的“中台”概念扩散，其概念本身诞生时间较短，目前尚未形成统一定义。

从能力来看，我们认为当前的AI中台是企业内部支撑算法模型研发、应用、运营所需的共性能力集合，包含了企业利用人工智能技术赋能自身智能化转型所需的主要基础支撑性能力。

从实践来看，AI中台是企业内部统一的一站式算法模型加工利用平台的具象化体现。该平台应集数据、算法、算力等重要支撑能力于一体，对算法模型的加工利用提供基本的全流程支持，即在具备基本的算法模型研发能力之外，同步将数据集管理、算力资源调度和服务集成能力进行模块化实现并纳入统一管理以供整个企业共享使用。与此同时，企业的智能化重塑无法仅通过技术平台的建设实现，能够实现全流程支撑的组织架构调整、敏捷规范的算法模型研发流程制度的建立、技术与业务人员能力的持续培养提升等多个维度企业级能力的建设，均是企业利用人工智能技术重塑自身业务和经营管理体系必不可少的举措，也是AI中台建设中的重要组成部分。

（三） AI中台建设的核心能力

依据中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院“）牵头制定的企业数智化能力成熟度模型（EDMM）中《AI中台能力成熟度模型》系列标准，可将企业AI中台的核心能力分为资源管理能力、AI研发能力、AI服务能力、AI运营能力、AI安全能力和组织保障能力共六个方面，这些能力共同组成AI中台的关键能力框架，更好地支撑企业的智能应用。

图 1《AI中台能力成熟度模型》标准框架

资源管理能力是通过构建支持人工智能模型算法研发和运营能力的完整资源管理体系，涵盖数据管理、算法管理、算力管理、平台管理等能力，通过资源的合理调度和优化管理，提升平台智能化能力运行效率。

AI研发能力是通过构建企业级AI研发能力，可支持面向判决式和生成式模型的开发，涵盖数据标注、特征工程、模型训练、模型开发、算法及模型管理等人工智能模型算法开发的全流程能力。

AI服务能力是可支持多种异构环境下的模型部署，通过集约的模型及应用市场，支持将服务能力以标准化接口和协议的方式对外提供，涵盖模型与应用集市、AI服务类型、AI服务管理、模型部署与推理等能力，可面向技术、业务人员提供智能化服务的解决方案。

AI运营能力是通过构建模型全生命周期的运营管理体系，并结合AI指标体系和运营工具，实现贯穿技术到业务的AI能力闭环运营，涵盖模型生命周期管理、模型管理能力、AI指标体系、运营工具等能力，支撑AI能力的持续迭代和优化。

AI安全能力是通过综合应用多项安全技术和制度流程，确保数据隐私、模型完整性和算法公平性，涵盖数据安全、模型与服务安全，模型内容安全和基础设施安全，确保平台在面临内外部威胁时的稳健性，提供安全可靠的AI能力。

组织保障能力是从企业智能化能力管理层面，深度整合企业内部的组织建设、制度流程、人员能力等，从而确保AI中台从规划、建设到持续运营全流程的可持续性发展和高效运作。

（四） AI中台建设的价值和意义

企业通过建设AI中台，可以实现资源能力的整合与复用、重塑业务流程提升运营效率，提升业务敏捷性与创新能力。AI中台的建设对企业具有重大的价值和意义，具体体现在以下几方面：

1. 实现资源和能力复用，推动跨部门协作

AI中台作为统一的能力共享平台，涵盖了数据、算法和算力的通用能力，打破了企业的数据和AI能力孤岛，通过标准化接口等方式提供能力服务，企业各部门可以复用平台提供的基础能力，结合具体业务场景仅开发定制化能力，为AI技术赋能多样化的业务场景提供有效支撑，促进跨部门协作，减少重复开发。

2. 重塑业务流程，降低运营成本，提升运营效率

通过AI中台的AI建模和智能分析能力，企业能够精准、高效识别业务流程中的瓶颈与低效环节，并通过智能化工具，优化业务流程，推动业务流程的自动化和智能化，提升运营效率。同时，减少对传统人工操作的依赖，降低企业的人力成本与时间成本，实现运营成本的有效控制，为企业的长期可持续发展奠定坚实基础。

3. 提升业务敏捷性与创新能力，引领市场变革

AI中台支持前台业务灵活调用算法模型等相关资源，通过跨部门协作，利用全业务域数据驱动业务创新，并通过数据洞察和智能分析帮助企业快速响应市场变化，从而及时调整产品策略，缩短产品和服务的开发周期，推动业务创新。例如通过推荐系统、智能客服和预测分析等智能化服务，可以帮助企业发现新的业务机会，推动产品和服务创新，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。