破解AI工程化难题，AI中台助力企业智能化

报告摘要

企业智能化需求与挑战

面对利润下滑和经营成本增加的压力，领先的企业已经进入智能化阶段。企业价值链的每个环节都存在可利用AI改善盈利的空间。企业在推进智能化应用落地过程中，面临技术能力不足、资源重复建设、业务敏捷响应度低和投入产出比低四大难题。

AI中台助力企业智能化落地

AI场景数量的爆发催生AI中台，为AI应用开发提供快速构建能力支持。AI中台以平台化开发模式替代“烟囱式”开发架构，结合自动化、低门槛的建模方式提升投入产出比。

企业应从顶层规划开始，设定用例规划，完善数据基础设施，并明确厂商选型评价指标，选择符合自身需求的供应商，按需求落地AI中台各模块。

AI中台应用场景与实践案例

不同行业的AI中台应用落地进展差异化较大，AI中台在金融行业的进展最为迅速。AI中台在消费品与零售、政府与公共服务和工业与能源行业落地较为缓慢，目前头部企业已有最佳实践案例。

AI中台的未来趋势展望

随着场景经验积累，AI中台行业化趋势凸显。大型企业已经入平台规模化阶段，未来将过采购平台扩容授权方式自建AI应用。中长尾企业仍处于“烟囱式”应用开发阶段，更倾向于与平台供应商、软件集成商等合作伙伴合作，共同搭建AI中台应用。