智能中台实践指南(1.0版)

中国信通院云计算与大数据研究所于世莲 云人工智能发展进入规模化阶段，控本增效的能力体系亟待完善2024数据资产管理大会●● 号人工智能技术驱动企业向智能化升级加速演进 口近年来，得益于生成式人工智能技术的突破，人工智能产业迎来了前所未有的高速发展。根据研究报告显示，2023年人工智能产业规模达到2137亿元，预计到2028年将达到8110亿元，五年复合增长率高达30.6%。 口 人 工 智 能 赋 能 各 行 业 智 能 化升 级 成 效 显 著 数智化转型成为企业增强竞争力的重要手段 重点行业的数智化转型意识逐步深化 ·69%的亚太地区中小企业正在或已经推进数智化 转型·全球54家灯塔工厂新增生产力提升90%,交付 周 期 缩 短8 0 % ·42%中国汽车行业将数智化转型当作生存之道·38%药企数智化投入占总支出10%以上( 2 0 1 9年 为2 3 %) 数 智 化 转 型 将 持 续 驱动 各 行 业 发 展 ·2020年我国数字经济增加值突破40万亿，比2019年增长12%·2022年，全球约65%的GDP是由数智化驱动 云智能中台组成企业数智化赋能体系中的重要供给能力 口数据、算法模型、知识的持续生产和供给，是维持企业数智化转型体系运转的中枢能力，可以分为数据中台、智能中台、知识中台三大部分，各部分均需要构建一套完整的能力体系，共同组成支撑企业实现数智化转型的核心支柱。 云《智能中台实践指南(1.0)》业界首本完成编制 2 0 2 4数 据 资 产 管 理 大 会 参编单位(排名不分先后)中电信人工智能科技(北京)有限公司 目录 中国联合网络通信有限公司软件研究院中国平安财产保险股份有限公司中国平安人寿保险股份有限公司中国海洋石油集团有限公司南方电网人工智能科技有限公司中电信数智科技有限公司中电鸿信信息科技有限公司中电信翼康科技有限公司中移动信息技术有限公司联通数字科技有限公司秦皇岛银行股份有限公司江苏省农村信用社联合社北京神舟航天软件技术股份有限公司普元信息技术股份有限公司中电金信软件有限公司星环信息科技(上海)股份有限公司科大讯飞股份有限公司福建新大陆软件工程有限公司上海爱数信息技术股份有限公司…. 一、智能中台综述 (一)智能中台发展历程(二)智能中台概念定义(三)智能中台建设的核心能力(四)智能中台建设的价值和意义二、智能中台的建设准备 芒智能中台的发展历程 口智能中台的发展，经历了从最早的数据建模工具，到早期的数据挖掘平台，再到融入中台概念的智能中台(Al中台),实现将人工智能算法模型的研发、应用、运营等能力进行一体化建设，旨在高效支撑业务的智能化应用。 云智能中台的概念、价值及面临的挑战会 口智能中台的概念在推广中逐渐完善，成为集数据、算法、算力等资源能力于一体的智能化平台，并结合企业的组织架构、制度流程、人员能力等方面，在企业数智化转型过程中，赋能业务创新与智能化决策。 建设的价值及意义 智能中台概念定义 ·从能力来看，智能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。 实现资源和能力复用，推动跨部门协作 "从实践来看，智能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。" 云智能中台的建设原则及前提条件 2024数据资产管理大会 云智能中台建设的核心能力 2024数据资产管理大会 口依据中国信通院制定的企业数智化能力成熟度模型(EDMM)中《智能中台能力成熟度模型》系列标准，可将企业智能中台的核心能力分为六个方面。 Al研发能力：构建面向判决式和生成式模型的开发能力，覆盖数据标注、特征加工、模型开发、模型训练及调优等。 ■Al服务能力：高效纳管内外部Al能力，可提供服务调用、服务管理、模型部署与推理、模型与应用集市等。 ■Al运营能力：形成从技术到业务的Al能力闭环运营体系，支持模型全生命周期管理，构建Al指标体系，借助运营工具，支持Al能力的迭代与优化。 ■Al安全能力：利用技术及规范，全方位保障平台的安全性，覆盖数据安全、模型与服务安全、基础设施安全等。 ■资源管理能力：通过底层资源保障及管理支撑模型研发及运营，包括数据管理、算力管理、算法管理、平台管理。 ■组织保障能力：为保障智能中台可持续发展及高效运转，匹配相应的组织建设、制度流程和人员能力等。 云智能中台的建设阶段及建设流程 口企业智能中台能力建设可以分为三个阶段逐渐推进，每个阶段可参照建设流程的六大节点进行规划设计与落地实施。 阶段一：基础能力构建 阶段二：平台能力集成 阶段三：侧重管理层面 云智能中台的运营流程及保障措施 2024数据资产管理大会 云智能中台的未来发展趋势 口随着以大模型为代表的生成式人工智能技术的快速发展，智能中台将引入更丰富的Al能力，同时深入各行业应用，融入业务全流程的各个环节，助力企业数智化转型实践落地，赋能产业智能化升级与高质量发展。 趋 势 三： 趋 势 一： 趋 势 二： 产业生态加速形成，推动各行业数智化转型 Al技术深化与创新，提升智能化能力支撑 技 术 与 应 用 深 度 融 合 ， 赋 能 多样 化 业 务 场 景 ·智能中台的建设加速从头部互联网行业向更多传统行业拓展，如金融、电信、能源、医疗等行业，未来产业供应商会急剧增加； ●智能中台通过引入LLM、RAG、智能体等技术，拓展Al供给能力，注重多模态数据处理和分析，支持多种数据类型的融合； ·智能中台提供的Al能力将与业务系统深度融合，深入到需求挖掘、产品设计、业务运营、客服服务、数据分析等各业务流程； ●智能中台将促进不同行业间的数据共享和应用创新，推动联合建模、隐私计算等技术发展，未来通过构建产业合作联盟，推动产业链协同发展，助力各行业全面实现数智化转型。 ·支撑智能应用和服务优化，如通过智能BI工具、智能问答系统等提供精准的业务洞察和决策分析，通过基于模型服务的MaaS平台支撑大模型应用，降低技术门槛。 ·终端侧逐步实现与多种操作系统和设备的适配，尤其是国产化软硬件、操作系统等，可支持PC端、移动端、云端、边缘端部署，满足不同场景的多样化需求。 云智能中台未来工作计划 口智能中台作为企业数智化能力成熟度模型(EDMM)标准体系中数据智能中台的组成部分，后续将持续推进标准完善、能力评估、产业研究等方面工作，加强行业交流，凝聚产业共识，共同推动智能中台能力建设，赋能企业数智化转型实践。