技术中台ai板块包括ai平台和通用ai能力两部分；AI中台体系和功能架构

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业务中台、技术中台、数据中台、AI中台...

业务中台是指微服务业务平台，如交易中台、订单中心、营销中心等。它是企业实现各业务板块之间链接和协同，持续提升业务创新效率，确保关键业务链路的稳定高效和经济性兼顾的思想体系。业务中台的核心是构建企业共享服务中心，通过业务板块之间的链接和协同，实现业务创新效率的提升。

业务中台： 指微服务业务平台，像常见交易中台、订单中心、营销中心。数据中台： 通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。技术中台： 如微服务框架、Devops平台、容器之类。

业务中台与数据中台：业务中台侧重业务系统，数据中台侧重数据服务计算。两者之间存在互补关系，数据中台可以为业务中台提供数据支持和业务反辅。数据中台与AI中台：数据中台是AI中台的基础，为AI中台提供数据服务。

业务中台、数据中台、AI中台的区别及联系如下：区别：业务中台：定义：面向业务需求的复用性平台，旨在提高业务系统的复用性和开发效率。功能：如天猫的通用业务系统，通过复用共享业务系统，快速响应业务需求变化。数据中台：定义：数据处理和共享的核心，负责统一数据标准，提供标准化服务。

为什么要做AI中台

AI中台可以作为一个统一的AI基础设施，实现资源的共建共享，避免重复建设，提高资源利用效率。业务敏捷响应度低 传统AI建模采取的是IDE编码方式，且不同算法支持的模型训练方式和模型选择方式不同，需要算法科学家具备较强的算法能力，掌握主流算法编码方式。

技术中台的建设可以减少资源的复用，通过微服务快速完成前台（即业务部门）的需求，提高企业对用户的响应力，帮助前台完成规模化创新。但技术中台的建设也需要平衡资源投入与利益传导的关系，避免过度投入或无法深入理解业务导致适配方案落地性变差。

数据中台之所以重要，是因为它是智能时代企业的核心竞争力之源，能够为企业提供数字化能力，进而拥有对未来的预测能力及长远的可扩展、可复制能力。 具体原因如下：中台的概念与作用 中台定义：中台是一种嵌套平台，即平台之上的平台，为企业未来变革预留弹性空间，使企业能以较少代价进行多次演化。

现在ai是什么架构

当前AI架构主要涵盖AI原生架构、AI智能体分级框架、AI技术架构及大模型应用架构四个层面，具体如下：AI原生架构：重塑企业AI战略的底层逻辑AI原生架构的核心是推动AI从“工具属性”向“系统底座”转变。传统AI依赖数据、算法、算力三要素，但大模型时代需突破“能用”到“好用”的规模化落地瓶颈。

当前主流AI架构以Transformer为核心，结合多模态融合、大模型微调等技术，呈现出“基础大模型+垂直领域适配”的发展趋势。

英伟达发布的GB200是基于新一代Blackwell GPU架构的AI加速平台，由两个Blackwell B200 GPU和一个Grace CPU组成，每个B200 GPU含2080亿个晶体管，算力大幅提升，同时能耗和成本显著降低，号称史上最强AI芯片。

技术架构创新：打通“链上智能执行闭环”，满足实用场景需求AIDAv2新架构针对AI从“大模型”到“实用场景”的转型需求，设计了三大核心能力，直接解决开发者在链上智能应用中的关键痛点：语义识别引擎：通过自然语言与行为意图的链上解析，支持社交协议、身份验证、内容生成等场景。

人工智能的技术架构可划分为开发、训练、部署三个核心阶段，并由六大核心技术支撑，正朝规模化训练、跨模态处理及人机协同方向演进。具体架构如下：开发阶段：构建AI的基石需求分析与规划：明确项目目标、预期效果及关键性能指标（KPI）。

百度智能云发布全新AI中台、知识中台

1、百度智能云在“ABC SUMMIT 2020百度夏季云智峰会”上发布了全新战略与架构，重点推出AI中台、知识中台两大创新平台，并发布8大行业解决方案，旨在成为新基建背景下加速AI工业化大生产的关键力量。

2、月17日IDC中国数字金融论坛在京举办，百度智能云在活动中带来了全新升级的百度金融AI中台解决方案，为金融机构数智化转型提供工具与方法。

3、百度智能云的智慧民航解决方案，其技术架构由底层的技术平台、中台支撑以及上层的智能应用组成。底层技术平台包括1张“航空感知神经网络”、1个“航空智能云平台”，以及2大中台——“航空AI中台”和“航空知识中台”。这些组件共同为企业提供基础的算力算法能力，以及源源不断的AI技术和知识。

4、技术与场景融合：百度智能云在水务、电力、城市管理、制造等领域的智能化应用，都是AI技术深入到实际应用场景中，融合创新取得的成果。例如，AI同传系统通过机器翻译技术、语音技术与同声传译场景的融合创新，实现了高质量、低延迟的同传效果。软硬一体融合：硬件设计与软件算法的融合能提升应用性能和效果。

5、百度如流的智能办公布局 快速进化：在 BATH 组成的在线办公头部梯队里，百度如流进化最快，率先推出 520 人音视频会议、多入口快速入会，提出知识管理新理念，又率先提出 AI 智能办公标准，构建“1 + 2 + 3”企业服务生态。“1 + 2 + 3”AI 智能办公标准 最底层：AI 中台和知识中台。

6、百度智能云发布的5大智能对话行业场景方案为全渠道智能客服解决方案、数字理财专员、电力调度机器人、客户之声VoC、智能公众服务热线。“对话+X”生态布局旨在通过智能对话技术与行业场景深度融合，推动产业智能化升级。

ai中台和知识中台的区别?

1、AI 中台和知识中台存在多方面区别：概念与核心 AI 中台 ：是整合数据、算法、模型和服务等 AI 资源的新型技术架构，通过模块化、组件化等方式，实现 AI 能力的统一管理和高效复用，以快速开发、部署和管理各类 AI 应用，提升企业智能化水平。

2、中间层：构建通用基础云平台、AI中台、知识中台及场景化平台，形成技术中台化能力，支持上层应用的快速开发。上层：面向行业推出智能应用与解决方案，覆盖金融、能源、制造、城市管理等8大领域，实现技术到场景的闭环。

3、AI中台与数据中台紧密协作，数据中台提供基本的数据能力，包括数据标准化、数据实体化、数据服务统一化等，而AI中台则专注于学习预测的任务，确保所有模型和服务都能组合使用。AI中台的建设需要解决AI技术与业务场景的结合问题，减少重复投资，降低成本，提高投入产出比。

4、区别：业务中台：定义：面向业务需求的复用性平台，旨在提高业务系统的复用性和开发效率。功能：如天猫的通用业务系统，通过复用共享业务系统，快速响应业务需求变化。数据中台：定义：数据处理和共享的核心，负责统一数据标准，提供标准化服务。

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