中國通信標準化協會ChinaCommunicationsStandards中國通信標準化協會ChinaCommunicationsStandardsAssoication大數據技術標準推進委員會《智能中臺實踐指南(1.0版)》發布及解讀云人工智能發展進入規模化階段，控本增效的能力體系亟待完善2024數據資產管理大會探索階段規模化階段應用驅動階段探索階段規模化階段(2010s~2020s)(2010s~2020s)主要方向：持續嘗試探索人工智能的技術實現方向學習理論體系、傳統統計學習、神經網絡主要方向：以深度學習為代表的算法體系脫穎而出，開始在眾多方向落地應用重要成果：圖像識別、機器翻譯、語音識別、人臉識別等主要方向：通過完善的工程化體系及相應支撐，實現Al工程的控本增效重要成果：生成式大模型、多模態大模型、通用智能體?號人工智能技術驅動企業向智能化升級加速演進2024數據資產管理大會口近年來，得益于生成式人工智能技術的突破，人工智能產業迎來了前所未有的高速發展。根據研究報告顯示，2023年人工智能產業規模達到2137億元，預計到2028年將達到8110億元，五年復合增長率高達30.6%。口人工智能已成為國家戰略，政府出臺多項政策支持產業發展時間文件相關內容2015年國務院《關于積極推進互聯網+行動的指導意見》首次將人工智能納入重點任務之一，“加快人工智能核心技術突破……”2017年國務院《新一代人工智能發展規劃》將人工智能上升至國家戰略，"大規模推動企業智能化升級，支持和引導企業…應用人工智能新技術……”"2021年《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》“培育壯大人工智能、大數據等新興數字產業……推動通用化與行業性人工智能開放平臺建設”2023年國家網信辦聯合發布《生成式人工智能服務管理暫行辦法》促進生成式人工智能健康發展和規范應用，"推動生成式人工智能基礎設施和公共訓練數據資源平臺建設……"口人工智能賦能各行業智能化升級成效顯著化轉型·全球54家燈塔工廠新增生產力提升90%,交付周期縮短80%存之道·38%藥企數智化投入占總支出10%以上(2019年為23%)數智化轉型將持續驅動各行業發展數智化轉型將持續驅動各行業發展·2020年我國數字經濟增加值突破40萬億，比2019年增長12%·2022年，全球約65%的GDP是由數智化驅動云智能中臺組成企業數智化賦能體系中的重要供給能力2024數據資產管理大會口數據、算法模型、知識的持續生產和供給，是維持企業數智化轉型體系運轉的中樞能力，可以分為數據中臺、智能中臺、知識中臺三大部分，各部分均需要構建一套完整的能力體系，共同組成支撐企業實現數智化轉型的核心支柱。業務應用業務應用技術底座薄弱，面向業務場景的模型技術底座薄弱，面向業務場景的模型研發與生產級應用難度較大企業面臨的AI人才缺口不斷擴大轉型認知需要升級，缺少方法論支撐企業數智化轉型面臨的挑戰組織建設制度流程人員能力技術工具(Al研發平臺)(非技術能力同樣是企業智能化能力集合的重要組成部分)數智數智化賦能業務架構體系(參考EMW)智能中臺是支撐企業智能化升級的能力集合加工方法智能中臺數據服務AI服務能力數據運營數據管理知識中臺知識生產知識應用數據(高質量)原材料數據開發_服務粗加工品/零件數智中臺產程生過智能中臺實踐指南(1.0版)CCSATC601大數據技術標準推進委員會2024年12月目錄一、智能中臺綜述(一)智能中臺發展歷程(二)智能中臺概念定義(三)智能中臺建設的核心能力(四)智能中臺建設的價值和意義二、智能中臺的建設準備(一)智能中臺建設原則(二)智能中臺建設的前提條件三、智能中臺的建設實施(一)基礎能力構建階段(二)平臺能力集成階段(三)平臺應用與優化階段(四)智能中臺的實施流程四、智能中臺的持續運營(一)運營流程(二)運營保障措施(三)智能中臺可能面臨的挑戰五、智能中臺未來發展趨勢2024數據資產管理大會參編單位(排名不分先后)中電信人工智能科技(北京)有限公司中國聯合網絡通信有限公司軟件研究院中國平安財產保險股份有限公司中國平安人壽保險股份有限公司中國海洋石油集團有限公司南方電網人工智能科技有限公司中電信數智科技有限公司中電鴻信信息科技有限公司中電信翼康科技有限公司中移動信息技術有限公司聯通數字科技有限公司秦皇島銀行股份有限公司江蘇省農村信用社聯合社北京神舟航天軟件技術股份有限公司普元信息技術股份有限公司中電金信軟件有限公司星環信息科技(上海)股份有限公司科大訊飛股份有限公司福建新大陸軟件工程有限公司上海愛數信息技術股份有限公司….芒智能中臺的發展歷程2024數據資產管理大會口智能中臺的發展，經歷了從最早的數據建模工具，到早期的數據挖掘平臺，再到融入中臺概念的智能中臺(Al中臺),實現將人工智能算法模型的研發、應用、運營等能力進行一體化建設，旨在高效支撐業務的智能化應用。1990年前1990~2020年2020年~至今第一階段：探索階段第二階段：平臺化建設階段第三階段：能力整合階段··技術理論：統計學、機器學習·代表工具：以數據建模工具為主，如SAS和SPSS等·階段特征：人工智能概念誕生初期，研究方向較分散，機器學習算法率先投入應用，商業化軟件工具開始形成，并在金融等行業廣泛應用。·技術理論：人工智能、生成式大語言模型·代表工具：智能中臺(Al中臺)·階段特征：人工智能技術的快速發展以及智能化應用的深入實踐，中臺理念開始同人工智能技術棧加速結合，智能中臺開始出現，并加快建設。·技術理論：·代表工具：數據挖掘平臺·階段特征：數據挖掘平臺逐漸誕生，以Hadoop、Spark為代表的分布式批處理計算技術，可以高效處理海量數據，使得數據挖掘平臺得到普及應用。云智能中臺的概念、價值及面臨的挑戰2024數據資產管理大會口智能中臺的概念在推廣中逐漸完善，成為集數據、算法、算力等資源能力于一體的智能化平臺，并結合企業的組織架構、制度流程、人員能力等方面，在企業數智化轉型過程中，賦能業務創新與智能化決策。智能中臺概念定義·從能力來看，智能中臺是企業內部支撐算法模型研發、應用、運營所需的共性能力集合，包含了企業利用人工智能技術賦能自身智能化轉型所需的主要基礎支撐性能力。"從實踐來看，智能中臺是企業內部統一的一站式算法模型加工利用平臺的具象化體現。該平臺應集數據、算法、算力等重要支撐能力于一體，對算法模型的加工利用提供基本的全流程支持。"建設的價值及意義實現資源和能力復用，推動跨部門協作面臨的問題及挑戰?數據、算法和算力資源整合難度大高度的技術復雜性與系統架構挑戰提升業務敏捷性與創新能力，引領市場變革重塑業務流程，降低運營成本，提升運營效率業務與技術較難深度融合人才儲備與組織協同不足投產壓力大，價值難評估云智能中臺的建設原則及前提條件2024數據資產管理大會前提條件·具備高層支持·具備高層支持·跨部門協作機制·專業團隊支撐·多種數據類型集成·支持實時數據處理統一數據標準及接口·通過數據治理，提升數據質量·具備明確的目標及愿景·制定清晰的實施路徑規劃系統靈活拓展與易于維護規劃·高性能計算資源·高性能計算資源·大容量存儲方案·高可用網絡環境·數據平臺開發能力·人工智能平臺開發能力平臺云智能中臺建設的核心能力口依據中國信通院制定的企業數智化能力成熟度模型(EDMM)中《智能中臺能力成熟度模型》系列標準，可將企業智能中臺的核心能力分為六個方面。智能應用智能中臺子能力域子能力域模型生命周期管理模型管理能力Al指標體系運營工具Al服務能力模型與應用Al服務能力模型與應用集市AI服務類型AI服務管理模型部署與推數據標注Al特征工程模型訓練算法及模型管理模型開發子能力域數據管理預置算法管理算力管理平臺管理子能力域組織建設制度流程人員能力Al安全能力子能力域數據安全模型與服務安全模型與服務內容安全基礎設施安全標準聯系人：yushilian@《智能中臺能力成熟度模型》標準框架2024數據資產管理大會Al研發能力：構建面向判決式和生成式模型的開發能力，覆蓋數據標注、特征加工、模型開發、模型訓練及調優等。■Al服務能力：高效納管內外部Al能力，可提供服務調用、服務管理、模型部署與推理、模型與應用集市等。支持模型全生命周期管理，構建Al指標體系，借助運營工具，支持Al能力的迭代與優化。■Al安全能力：利用技術及規范，全方位保障平臺的安全性，覆蓋數據安全、模型與服務安全、基礎設施安全等。■資源管理能力：通過底層資源保障及管理支撐模型研發及運營，包括數據管理、算力管理、算法管理、平臺管理。■組織保障能力：為保障智能中臺可持續發展及高效運轉，匹配相應的組織建設、制度流程和人員能力等。云智能中臺的建設階段及建設流程2024數據資產管理大會口企業智能中臺能力建設可以分為三個階段逐漸推進，每個階段可參照建設流程的六大節點進行規劃設計與落地實施。階段一：基礎能力構建階段二：平臺能力集成階段三：平臺應用及優化階段三：側重管理層面AI安全能力+組織保障能力階段三：側重管理層面AI安全能力+組織保障能力階段一：側重技術層面資源管理能力+Al研發能力核心能力建設Al服務能力+Al運營能力1.業務需求評估2.計算資源評估5.功能優1.業務需求評估2.計算資源評估5.功能優化迭代4.平臺開發建設6.平臺持續運營建設流程六大節點構設計建設流程六大節點云智能中臺的運營流程及保障措施運營流程運營流程①開展用戶培訓②進行平臺測試③制定推廣計劃①開展用戶培訓②進行平臺測試③制定推廣計劃運營保障運營保障流程制度流程制度·管理決策層2024數據資產管理大會②收集用戶反饋③運營效果評估4.迭代與優化①數據分析②功能迭代③技術更新技術支撐安全合規云智能中臺的未來發展趨勢2024數據資產管理大會口隨著以大模型為代表的生成式人工智能技術的快速發展，智能中臺將引入更豐富的Al能力，同時深入各行業應用，融入業務全流程的各個環節，助力企業數智化轉型實踐落地，賦能產業智能化升級與高質量發展。趨勢二：技術與應用深度融合，賦能多樣化業務場景●智能中臺通過引入LLM、RAG、智能體等技和分析，支持多種數據類型的融合；·終端側逐步實現與多種操作系統和設備的適配，尤其是國產化軟硬件、操作系統等，可支持PC端、移動端、云端、邊緣端部署，滿足不同場景的多樣化需求。·智能中臺提供的Al能力將與業務系統深度融合，深入到需求挖掘、產品設計、業務運營、客服服務、數據分析等各業務流程；·支撐智能應用和服務優化，如通過智能BI工具、智能問答系統等提供精準的業務洞察和決策分析，通過基于模型服務的MaaS平臺支撐大模型應用，降低技術門檻。·智能中臺的建設加速從頭部互聯網行業向更多傳統行業拓展，如金融、電信、能源、醫療等行業，未來產業供應商會急劇增加；●智能中臺將促進不同行業間的數據共享和應用創新，推動聯合建模、隱私計算等技術發展，未來通過構建產業合作聯盟，推動產業鏈協同發展，助力各行業全面實現數智化轉型。參評單位云智能中臺未來工作計劃2024數據資產管理大會參評單位口智能中臺作為企業數智化能力成熟度模型(EDMM)標準體系中數據智能中臺的組成部分，后續將持續推進標準完善、能力評估、產業研究等方面工作，加強行業交流，凝聚產業共識，共同推動智能中臺能力建設，賦能企業數智化轉型實踐。Al研發能力中國聯通軟件研究院Software優秀級(3級)進行中中國平安平安產險AI服務能力天翼Al優秀級(3級)Al運營能力首批!Al安全能力首批!資源管理能力首批!組織保障能力首批!>持續完善《>持續完善《智能中臺能力成熟度模型》標準內容>進一