分布式AI中台驱动智慧应用落地
工商银行大数据驱动的经营管理体系建设
工商银行大数据驱动的经营管理体系建设中国工商银行业务研发中心副总经理敦宏程中国工商银行业务研发中心副总经理 敦宏程经营管理是指银行为了自身的生存发展，对整体生产经营活动进行计划、组织、指挥、协调和控制，其目的是充分利用各种资源，最大程度满足用户需要，取得良好的社会效益和经济效益。
良好的经营管理体系可以聚合企业资源、提升运作效率、提高产品质量、优化客户体验、激发员工积极性和凝聚力、提升社会价值。
在数字经济时代下，银行业如何夯实数据基础设施，打造高效研发体系，促进金融产品创新，形成互联互通的综合化、数字化金融服务生态系统，是提升经营管理能力的关键。
工商银行坚决落实党中央决策部署，坚持“48字”工作思路，以客户为中心，积极推动数据与业务相结合，持续积淀数据要素，充分释放数据生产力，确立迭代优化的数据驱动机制。
工商银行通过智慧银行生态建设工程（ECOS）构建企业级大数据服务能力和数字化业务研发能力，围绕产品、服务、运营、风险四大领域形成“AI+”服务新生态，打造专业化、体验化、集约化、自动化的智慧经营管理体系。
一、大数据服务体系为经营管理提供技术、数据双要素数字时代的大型商业银行面对多样化的客户需求、复杂多变的业务场景，需盘活用精数据资产，形成数据编者按：智慧银行生态建设工程（ECOS）是工商银行坚决贯彻落实党中央关于金融服务实体经济、做大做优做强数字经济、加快实现高水平科技自立自强等战略决策部署，举全行之力、历经数载实施的一项系统性工程，创新提出了一整套国际领先的分布式开放生态银行系统建设方案，依托企业级业务架构建设，实现了大型银行全分布式系统架构、大型银行主机下移、银行系统生态化转型、大规模交易型分布式数据库等多个领域“从0到1”的突破。
近日，工商银行智慧银行生态建设工程（ECOS）荣获人民银行“2020年度金融科技发展奖特等奖”。
为此，本刊特推出“ECOS工程”专题，邀请多位参与ECOS工程建设的相关负责人及专家撰稿，分享工商银行ECOS工程建设取得的创新成果与成功经验，以期为商业银行数字化转型提供有益借鉴。
推动技术与内容深度融合 实现媒体技术工作高质量发展
每一次技术革命，都相应地带来媒体行业的变革。
当前，“媒体融合是一场以技术创新为引领的媒体变革”，已成为媒体行业共识，新技术正是媒体融合发展不可或缺的推进器。
笔者作为媒体行业的技术人，既是这场变革的见证者，也是参与者。
在媒体融合向纵深发展时，为把握新一轮高质量发展机遇，需要进一步深入研究如何推动技术与内容融合，更好发挥技术工作价值。
1.技术与内容融合助力媒体融合发展2019年1月25日，中共中央政治局就全媒体时代和媒体融合发展举行第十二次集体学习。
[1]习近平总书记指出，“媒体智能化进入快速发展阶段”“探索将人工智能运用在新闻采集、生产、分发、接收、反馈中，用主流价值导向驾驭‘算法’，全面提高舆论引导能力”。
近年来，新华社高度重视技术工作，按照社党组的部署，技术局着力推动以人工智能、大数据等新技术为核心的新一代技术体系建设工作。
从2016年开始通过实施“新华全媒工程”实现新华社全媒体新闻采编流程数字化，实现从信息化到数字化的转型。
从2017年年底开始通过“新华智媒工程”开启新闻生产的智能化建设，以智慧中台驱动模式，将智能化服务覆盖了融媒体稿件生产的每一个环节，实现了新华社技术体系从数字化到智能化的转型。
尤其在习近平总书记“1·25”讲话后，新华社人工智能应用研发走上了快车道。
截至目前，围绕新闻生产流程，技术局已经研发了智能语音类、视频分析类、图像识别类、自然语言处理等8大类80余项智能化工具与服务，构建了面向采编业务的智慧中台，服务全社各部门，2021年对外提供服务超过3000万次。
技术为新闻采编业务提质增效持续提供助力。
应该说，这些成果的取得，离不开积极推动技术与内容融合。
其中，有两个方面的经验值得总结。
1.1 衡量技术与业务融合的效果标准在于新技术在新闻场景的落地技术与业务融合要以新技术赋能新闻业务为目标，也就是以实现新技术的新闻场景落地作为衡量这项工作完成好坏的标准。
在实际工作中，重点将人工智能等新技术嵌入融媒体稿件生产的选题策划、调度采集、编辑加工、分发供稿、传播分析、业务管理等流程环节。
《人工智能AI城市数据大脑平台建设方案》
人工智能AI城市数据大脑平台建设方案该项目的建设主要包括：数据大脑平台、“互联网+政务服务”一体化服务平台、“我的XX”—移动综合服务平台、智慧党建、智慧医疗、智慧医保、智慧文旅；力求通过中台服务及智慧应用场景，全面提升包括便民惠民、服务触达、数据服务、联合监管、决策指挥、政务治理、共治共管以及产业服务等城市能力；最终形成具备多维敏捷感知、海量数据共享、全局实时洞察、持续迭代进化的城市智能中枢，为XX市新型智慧城市发展提供智慧支撑。
本期项目建设内容：主要包括数据大脑平台的应用中台、数据中台、AI 中台、中台云服务管理平台、中台安全管理平台、中台运维管理平台、数据治理服务体系和应用推广服务体系，以及“互联网+政务服务”一体化服务平台、我的XX-城市移动综合服务平台、智慧党建、智慧医疗、智慧医保和智慧文旅。
1）、基础云平台专注实现多云的管理和调度，对网络、存储、计算统一管理，以服务的方式实现对上层调用的无感知，本层将实现基础资源的统一资源调度、统一资源适配、统一用量评估、统一安全保障、统一运维保障、统一服务发布、统一自助服务；2）、数据大脑平台的中台以贴合应用、共性聚合、快速服务、开放包容的方式支撑智慧应用建设。
其中应用中台建设关注系统的融合、整合服务能力，持续完善业务应用支撑服务体系；数据中台以数据需求为切入点，数据资源目录为抓手，数据治理为管控，通过数据运营的方式形成面向应用协调、数据共享和大数据分析等场景的数据服务，提升数据应用价值；人工智能（AI）中台专注人工智能支撑服务建设，提供基于人脸识别、图像识别、语音识别、语义理解等原子能力，依托面向应用需求的能力编排，形成场景式的服务能力。
3）、“互联网+政务服务”一体化服务平台项目建设是整合现有相关系统建设市、县、乡镇、村全面覆盖的四级线上、线下一体化平台，实现全市“一网通办”、“全城通办”，提升政务服务效率。
4）、我的XX-城市移动综合服务平台项目通过建设多终端统一管理平台实现政务服务和民生服务的入口和出口统一，实现XX市民“一屏智享生活”。
AI中台——智能聊天机器人平台
AI中台——智能聊天机器人平台中台——智能聊天机器人平台的崛起随着技术的不断发展，中台正在成为企业迈向智能化的重要驱动力。
中台是一种集成的智能服务平台，为各种智能设备和机器人提供底层技术支持，使其能够实现语音识别、图像处理、自然语言处理等功能。
本文将深入探讨中台的概念、发展历程、应用场景以及与传统机器人平台的比较，并预测未来发展趋势和前景。
一、AI中台的概念和发展历程AI中台是一种集成的智能服务平台，为企业提供全面的技术支持，使其能够快速开发各种智能应用和机器人。
AI中台不仅可以提高企业的研发效率，还可以降低成本，优化用户体验。
近年来，随着人工智能技术的迅速发展，AI中台在企业中的应用越来越广泛。
二、AI中台的应用场景AI中台的应用场景非常广泛，包括智能客服、智能家居、智能医疗等领域。
以智能客服为例，AI中台可以为各种类型的智能设备提供底层技术支持，使其能够实现自动回复、智能推荐、语音交互等功能，提高用户体验和服务效率。
在智能家居领域，AI中台可以实现智能控制、语音交互、场景联动等功能，为用户带来更加便捷的生活体验。
在智能医疗领域，AI中台可以为医疗设备提供底层技术支持，使其能够实现医学影像分析、疾病预测、健康管理等功能，提高医疗水平和效率。
三、AI中台与传统机器人平台的比较AI中台相比传统机器人平台具有以下优势和挑战：优势：1、更强的灵活性和可扩展性：AI中台采用开放式架构，可以灵活地扩展新功能和机器人应用。
2、更低的成本和更高的效率：AI中台可以降低企业的研发成本，提高研发效率，同时优化用户体验。
3、更好的兼容性和集成性：AI中台可以与各种类型的智能设备和机器人进行无缝集成，实现数据共享和功能交互。
挑战：1、技术门槛较高：AI中台的构建需要具备先进的人工智能技术和丰富的开发经验，技术门槛较高。
2、数据隐私和安全问题：AI中台需要处理大量的敏感数据，如何保障数据隐私和安全是一个重要问题。
3、法律法规和道德规范：AI中台的应用需要遵守相关的法律法规和道德规范，确保技术的合法性和合理性。
ai智慧中台知识能力提升方案
知识图谱构建
将识别出的实体和关系构 建成知识图谱，形成结构 化的知识体系。
人工审核与修正
通过人工审核和修正，确 保知识的准确性和完整性 。
实时更新机制建立
数据监控
对数据进行实时监控，及时发现和处 理数据变化。
增量更新
根据数据的变化情况，进行增量更新 ，避免重复工作。
01
准确率
衡量推荐系统推荐的内容是否符合用户的兴 趣和需求。
02
召回率
衡量推荐系统能够覆盖到的用户感兴趣的内 容的比例。
03
多样性
衡量推荐系统推荐的内容是否多样化，避免 过度推荐相似的内容。
04
实时性
衡量推荐系统能否根据用户的实时行为和上 下文信息及时调整推荐内容。
05
智慧中台功能完善与优化
智能问答系统改进方案
户画像。
数据隐私保护
在构建用户画像和挖掘个性化需求的 过程中，要充分考虑用户的数据隐私
和安全问题。
个性化需求挖掘
基于用户画像，深入挖掘用户的个性 化需求，如定制化的知识推荐、智能 化的学习路径等。
用户反馈机制
建立用户反馈机制，及时收集用户对 推荐内容的反馈，以便优化推荐算法 和提高用户满意度。
系统评估指标设定
。
03
02
协同过滤推荐
通过分析用户的行为和其他用户的行 为进行比较，找出相似的用户，然后 推荐他们感兴趣的知识内容。
04
实时推荐
根据用户的实时行为和上下文信息， 动态调整推荐内容，以满足用户的需 求和兴趣。
用户画像及个性化需求满足
用户画像构建
通过收集和分析用户的数据，构建出 用户的兴趣、偏好、行为等特征的用
人工智能项目的落地实施方案
人工智能项目的落地实施方案一、项目背景近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的蓬勃发展极大的改变了许多行业。
针对企业的业务流程优化、数据分析与预测、客户服务等方面的需求，引入人工智能项目可助力企业提升效率和竞争力。
因此，本文将提出一个具体的人工智能项目落地实施方案，以帮助企业顺利引入人工智能技术并实现预期效果。
二、目标与价值本项目旨在提升企业业务流程效率、改善数据分析决策能力和优化客户服务，以实现以下目标：1. 提高业务流程效率：通过引入人工智能技术，对企业的业务流程进行优化与自动化，减少人工操作，提高工作效率和质量。
2. 加强数据分析与预测能力：利用人工智能技术对企业海量数据进行挖掘与分析，提供准确的数据预测和决策依据。
3. 提升客户服务体验：通过人工智能智能客服系统等解决方案，提升客户服务效率和质量，增强客户满意度。
三、实施步骤1. 确定核心需求：与企业相关部门沟通，明确核心需求，确定人工智能项目的应用场景和目标。
2. 数据准备与整理：完成对企业现有数据的梳理与清洗，确保数据质量和可用性。
3. 算法模型开发与训练：基于企业需求，选择适合的人工智能算法，并利用现有数据进行模型的训练与优化。
4. 系统集成与部署：将开发好的人工智能模型与现有系统进行集成，确保系统的正常运行和稳定性。
5. 测试与优化：对已部署的人工智能系统进行全面测试，收集用户反馈，及时修正和优化系统功能和性能。
6. 用户培训与推广：针对系统的最终用户，开展培训与推广活动，确保用户对系统的正确使用和了解。
7. 迭代升级与维护：根据项目运行效果和用户反馈，持续优化系统功能，满足企业不断变化的需求。
四、风险与挑战1. 技术风险：人工智能技术具有一定复杂性和风险性，可能面临算法模型选择不准确、数据缺失和质量问题等技术挑战。
2. 组织风险：人工智能项目需要涉及多个部门的协同工作，组织上可能出现沟通不畅、合作困难等问题。
人工智能项目落地实施工作计划
人工智能项目落地实施工作计划一、引言随着科技的飞速发展，人工智能(AI)已逐渐渗透到各个领域，为人类带来了前所未有的便利。
作为一名初中生，我深感AI技术的魅力，并对其在项目落地实施方面的工作计划产生了浓厚兴趣。
本文将结合我自身认知，探讨AI项目从规划到落地的全流程，以期为相关人员提供一定的参考价值。
二、AI项目策划与目标设定在AI项目落地实施前，策划与目标设定至关重要。
首先，要明确项目的目的和意义，确保AI技术的应用符合实际需求。
其次，根据项目需求，进行充分的调研与分析，明确项目的目标、范围、资源投入及预期成果。
此外，还需制定项目实施的时间表和里程碑计划，以确保项目按期推进。
三、AI技术选型与平台搭建在项目策划阶段之后，需要进行AI技术选型与平台搭建。
针对项目的具体需求，选择合适的AI算法和工具，如机器学习、深度学习等。
同时，根据项目规模和数据量，搭建合适的计算平台和存储系统，以确保数据处理的效率和准确性。
此外，还需考虑平台的可扩展性和易用性，以满足未来业务增长的需求。
四、数据收集与处理AI项目的核心在于数据。
因此，数据收集与处理是实施过程中的关键环节。
首先，要明确数据收集的范围和标准，确保数据的准确性和完整性。
其次，对收集到的数据进行预处理，包括清洗、去重、标注等操作，以提高数据的质量和可用性。
此外，还需根据项目需求进行数据挖掘和特征提取，为后续的模型训练提供支持。
五、模型训练与优化在数据准备就绪后，进入模型训练与优化阶段。
首先，选择合适的模型进行训练，并根据实际效果进行调整和优化。
同时，关注模型的泛化能力，确保其在未知数据上也能表现良好。
此外，通过交叉验证等技术手段对模型进行评估和调优，以提高其准确性和稳定性。
在模型训练过程中，还需注意数据的隐私和安全问题，确保数据的使用合法合规。
六、系统集成与部署在模型训练完成后，需要进行系统集成与部署工作。
首先，将训练好的模型集成到实际应用系统中，确保其能够正常运行并提供服务。
智慧中台解决方案
自动调参、自动优化、自动学习
详细描述
通过持续集成和持续改进的方式，不断优化算法和提升模型性能，保证智慧中台解决方案的先进性和实用性。
AI算法优化与迭代
AI应用场景拓展
详细描述
详细描述
详细描述
总结词
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AI与业务的融合
灵活扩展
智慧中台注重数据和系统的安全性、可靠性和稳定性，保障企业数字化转型的安全与稳定。
安全可靠
智慧中台的数据处理
03
标准化数据
智慧中台对数据集成进行了标准化处理，通过制定统一的数据规范和标准，确保不同来源和类型的数据能够相互兼容和互操作。
数据清洗与整合
在数据集成过程中，需要对数据进行清洗、去重、格式转换等操作，以确保数据的准确性和完整性。同时，还需将不同来源的数据进行整合，以形成一个统一的数据共享平台。
智慧中台包括业务中台、数据中台、技术中台和运营中台等部分，这些部分共同构成了智慧中台的体系结构。
智慧中台的组成
智慧中台的定义
1
智慧中台的发展背景
2
3
随着数字化时代的到来，企业需要加快数字化转型的步伐，以适应市场的变化和需求。
企业数字化转型的需求
传统的IT架构已经无法满足企业数字化转型的需求，需要更加灵活、可扩展的IT架构来支撑企业的数字化转型。
2023
智慧中台解决方案
汇报人
智慧中台概述智慧中台的解决方案总体架构智慧中台的数据处理智慧中台的AI能力智慧中台的行业应用智慧中台的部署与实施
智慧AI 中台在省级政务云平台的应用探讨
导语近年来，为贯彻落实《国务院办公厅关于印发“互联网+政务服务”技术体系建设指南的通知》，各省市区以促进简政放权、放管结合、优化服务改革措施落地为目标，陆续规划建设整体联动、部门协同、省级统筹、一网办理的省级政务云平台，以实现政务服务的标准化、便捷化、平台化、协同化，从而显著优化政务服务流程，显著提升政务服务效率和群众办事满意度。
为了提高省级政务云平台的智慧能力，各省都在大力推广人工智能（AI） 等技术在政务服务领域的应用，重点围绕教育、医疗、养老等迫切民生需求，针对行政管理、司法管理、城市管理、环境保护等社会治理的热点难点问题，以及公共安全领域的智能化监测预警与控制，加快人工智能的创新应用，为推动政府政务建设和治理能力现代化提供强有力支撑。
[1-2]1.政务云平台中智慧AI中台建设的必要性近几年，各省大力投入电子政务建设，尤其针对行政审批和政务服务，规划并构建大量的应用系统，也产生了大量分散的数据信息。
建设省级政务云平台就是为了把传统烟囱式的系统和数据进行整合，对业务流程再造，完成互联互通，实现政务服务数据资源有效汇聚、充分共享、社会共用。
智慧AI中台是政务云平台的重要组成部分，提供覆盖计算机视觉、智能语音、自然语言处理、知识图谱等基础技术方向在内的AI通用能力，以及面向政务服务应用的全场景化的AI技术服务。
在政务云平台中建设智慧AI中台，对实现数据、业务、技术等的有效融合与创新应用非常必要。
[1-2]在数据层面，可以解决每个系统之间的数据壁垒，汇聚各个系统的数据，利用大数据分析技术对其进行筛选、分类等处理，最终实现多维度数据资产，再服务于各行业。
在业务层面，通过将各个业务系统的类似功能和模块进行排重合并，建立共享业务工具，使各个业务用户更加便捷地调用业务模块，实现智能化办公的目标，从而提升业务响应速度。
在技术层面，多业务模块的技术合并，节省了成本投入，且对技术路线迭代提供了更高效的渠道，使整个平台的技术架构、工具更具开放性。
人工智能如何落地于实际应用
人工智能如何落地于实际应用近年来，人工智能的发展呈现出了前所未有的速度和规模，越来越多的人类活动和生产环节都得到了智能化的改进和提升，这标志着我们正处于一个AI技术大规模渗透和融合的时代。
然而，尽管业界经常充满着关于机器学习、深度学习、自然语言处理等人工智能技术的概念和案例，关于人工智能落地的实际落实情况却很少有人探讨。
那么，人工智能如何落地于实际应用呢？让我们一起加深探讨。
一、AI技术的基础：数据和算法从技术上来说，人工智能的落地离不开数据和算法。
数据是人工智能应用的基础，数据的质量和规模会直接影响人工智能系统的效果和性能，而算法则是实现人工智能技术的关键手段。
大数据时代的到来为AI技术的发展提供了基础，同时也让AI技术对数据的需求与关注度无限放大。
能够收集、处理和使用大量数据的企业或机构，才能掌握人工智能技术的核心，更好地找到应用场景和提高效益。
二、AI的应用场景大致可分为以下几类：（1）智能安防领域：利用人脸识别等技术，对监控视频进行实时监测和分析，提高安全防范能力，提高安防的便捷性和准确性。
（2）物联网领域：通过连接在云端的物联网设备，将物理世界与数字世界连接起来，实现供应链管理、智慧农业、智慧制造等多种应用。
（3）智慧城市领域：城市管理者可以依托人工智能技术，优化市政基础设施、公共交通、城市环境、社会安全等方面的管理，更好地提高城市质量。
（4）智慧医疗领域：利用人工智能技术，识别医学图像、模拟试验、辅助医学诊断和治疗等方面，能够更好地提高医疗服务的效果和自动化水平。
（5）金融领域：可以通过剖析金融数据，利用人工智能技术进行风险监控、投资经营、信用评估等各种领域。
三、人工智能落地的关键：行业应用到具体应用上述人工智能应用场景让我们切实感受到其实际价值所在。
人工智能真正的落地，在于如何将它用于具体行业应用当中，并在行业级别的技术应用中取得可用的结果。
这个过程首先需要关注什么样的算法适用于特定应用场景，并利用相关数据进行模型训练。
5G新媒体平台AI中台的建设与应用
推理 知识图谱
按照中央广播电视总台“5G+4K/8K+AI”战略， 中央广播电视总台打造了智能化数据化的 5G 新媒体 平台，创造性地融合了国内顶尖互联网视频生产技术 平台和电视媒体的资源储备及制作能力，利用人工智 能及大数据技术，通过建设视频中台、AI 中台和数 据中台，形成了强大的中台制作和支撑能力，为新媒 体业务提供内容汇聚、制作、分发、运营、归档等全 链条媒体服务。
目前，总台不同业务部门、业务系统都有应用 人工智能提高生产力的需求，为了提高系统智能应 用的响应效率，避免重复构建、能力参差不齐等问 题，按照 5G 新媒体平台项目整体建设目标，借助 互联网视频行业的先进成果和先验经验，建设了基
102
于先进算法模型及强大处理能力的 AI 中台，构建 了涵盖标注、训练、迁移、生产的闭环人工智能算 法服务体系，在辅助内容安全审核、新媒体碎片化 内容快速生产、精准的个性化内容推荐等方面提供 了强大的技术支撑。
知识图谱为节目制作、内容检索、个性化推荐、 新媒体互动等多方位应用提供了坚实的知识基础，辅 助推荐、搜索、问答、决策和知识推理等多方面的应 用。知识图谱的建设与业务结合落地的探索，打造了 知识图谱构建、媒体领域的数据治理、知识的持续补 充和融合这三大核心能力，为后续知识图谱持续建设 和垂直业务应用提供了借鉴和参考。
算法训练 平台架构图
4
机器学习服务平台，提供从数据接入、数据预处理、 模型构建、模型训练到模型评估的模型训练支持，满 足不同种类人工智能算法应用场景的需求，算法训练 平台架构图见图 4。训练平台的拖拽式任务流设计和 自动化建模（Auto Machine Learning）降低了算法建 模的上手难度，提供多种算法框架、丰富的算法组件 和模型评估算子及 ROC 图、KS 图、混淆矩阵、特 征贡献度展示等功能，对于可自动调参的算法提供自 动调参，也可以通过界面配置训练时需要的参数。平 台提供文本编辑交互式建模使用户建模更加顺畅，文 本模式编辑的代码保存后也可直接导入工作流画布中 形成自定义算子，无缝对接工作流。此外，算法训练 平台提供训练进度实时监控和模型结果的流展示，开 放的平台结构支持算法人员上传自定义算法或第三方 算法进行训练。
ai数字化中台技术架构方案
业务流程管理与优化措施
采用业务流程管理工具，实现业 务流程的可视化和可配置化。
对业务流程进行持续优化，提高 业务处理效率。
通过数据分析和挖掘，发现业务 流程中的瓶颈和问题，为优化提
供数据支持。
05
技术中台建设方案
技术选型及原因阐述
选用先进的大数据技术
01
如Hadoop、Spark等，处理海量数据，满足实时性和扩展性需
对系统的响应时间、吞吐量、并发用户数等关键性能指标 进行测试，确保系统能够满足业务需求。
安全测试
对系统的安全性进行全面测试，包括身份认证、访问控制 、数据加密等方面，确保系统的安全性和稳定性。
验收标准
制定明确的验收标准和流程，包括功能验收、性能验收、 安全验收等方面，确保系统能够满足业务需求并顺利上线 。
数据治理与安全保障措施
数据治理策略制定
制定完善的数据治理策略，包括 数据标准制定、数据质量监控、 数据安全管理等，确保数据的规
范性、准确性和安全性。
数据安全保障措施
采用多种数据安全保障措施，如数 据加密、访问控制、安全审计等， 确保数据不被泄露、篡改或损坏。
数据合规性审查
定期进行数据合规性审查，确保企 业数据处理活动符合法律法规和监 管要求。
通过引入AI技术，构建智能化中台，实 现业务、数据和技术的全面融合。
提升运营效率
借助中台的共享服务和标准化流程，降 低企业运营成本，提高运营效率。
加速创新迭代
通过中台提供的灵活可扩展的技术架构 ，支持企业快速响应市场变化，加速产 品和服务创新迭代。
增强企业竞争力
通过数字化转型和中台战略实施，提升 企业整体竞争力，实现可持续发展。
07
系统集成与测试方案
分布式计算在人工智能领域的应用(二)
分布式计算在人工智能领域的应用随着人工智能技术的迅速发展，大规模计算资源需求的增加成为亟待解决的问题。
在这种情况下，分布式计算技术应运而生，为人工智能领域带来了许多新的机遇和挑战。
本文将讨论分布式计算在人工智能领域的应用，并探讨其优势和前景。
一、分布式计算在机器学习中的应用机器学习是人工智能的重要支柱之一，而分布式计算正是加速机器学习算法训练和部署的利器。
传统的机器学习算法往往面临着计算和存储资源的限制，而分布式计算能够将任务分解并在不同的节点上运行，极大地提高了计算效率。
例如，分布式深度学习平台TensorFlow就是利用了分布式计算的优势，大大加速了神经网络的训练过程。
此外，分布式计算还能够处理大规模数据集，从而提供更准确的模型。
二、分布式计算在自然语言处理中的应用自然语言处理是人工智能领域的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解和处理自然语言。
然而，自然语言处理涉及大量文本数据的处理和分析，需要大规模计算资源的支持。
分布式计算技术可以将文本数据分布式存储，并通过并行计算实现分布式处理。
例如，基于分布式计算的文本挖掘系统能够高效地提取文本特征、进行情感分析等任务，从而在信息检索、机器翻译等领域发挥重要作用。
三、分布式计算在图像识别中的应用图像识别是人工智能领域的一个热门研究方向，也是许多应用的关键技术。
然而，传统图像识别算法的计算复杂度较高，需要大量的计算资源。
利用分布式计算可以将图像数据分布式存储，并通过并行计算实现高效的图像处理和分析。
例如，基于分布式计算的深度学习模型可以实现快速的图像分类和目标检测，广泛应用于人脸识别、智能车辆等领域。
四、分布式计算的优势和前景分布式计算在人工智能领域的应用具有多重优势。
首先，它能够提供大规模的计算和存储资源，满足人工智能算法对高性能计算的需求。
其次，通过任务分解和并行计算，分布式计算能够加速算法的运行速度，提高模型的训练效率。
此外，分布式计算还具有良好的可扩展性和容错性，能够应对不断增长的数据和算法规模。
推进应用系统落地,全面构建数字化应用场景。
推进应用系统落地,全面构建数字化应用场景。
随着科技的飞速发展，数字化应用已成为新时代的重要特征。
我国正大力推进应用系统落地，全面构建数字化应用场景，以推动经济社会的转型升级。
本文将从以下几个方面展开阐述：一是阐述推进应用系统落地的意义；二是介绍如何构建数字化应用场景；三是分析全面覆盖的应用领域；四是讨论面临的挑战与应对策略。
一、引言应用系统落地，是指将技术与实际场景相结合，实现技术价值的转化。
在数字化时代，推进应用系统落地，可以为各行各业提供强大的技术支持，推动产业创新与发展。
全面构建数字化应用场景，则是以用户需求为导向，以技术创新为驱动，实现技术与场景的深度融合。
这既是国家政策导向，也是企业和个人发展的必然选择。
二、数字化应用场景的构建要构建数字化应用场景，首先要深入了解用户需求，以用户体验为核心。
在此基础上，发挥技术的引领作用，推动场景与技术的紧密结合。
具体实践中，可通过以下几种方法：1.创新思维：突破传统思维模式，勇于尝试新技术、新理念2.跨界融合：整合多方资源，实现行业间的优势互补与合作共赢3.试点推广：在局部地区或特定场景开展试点，逐步推广至其他领域4.人才培养：加强人才培养和引进，提高数字化应用场景的实施能力三、全面覆盖的应用领域数字化应用场景已广泛渗透至各行各业，以下举例说明各行业如何受益：1.工业领域：智能制造、工业互联网等，提高生产效率和产品质量2.医疗领域：远程诊断、智能医疗等，提高医疗服务水平和覆盖范围3.教育领域：在线教育、个性化辅导等，实现教育资源的公平与优化配置4.交通领域：无人驾驶、智能交通等，缓解交通拥堵和降低事故率5.农业领域：智慧农业、精准农业等，提高农业产量和产值四、面临的挑战与应对策略在推进应用系统落地、构建数字化应用场景的过程中，我们面临如下挑战：1.技术瓶颈：部分核心技术仍需突破，以满足日益多样化的应用需求2.数据安全：保障用户隐私和数据安全，防止泄露和滥用3.政策法规：完善相关政策法规，为数字化应用场景的落地提供有力支持4.投资成本：加大投入，为基础设施建设、技术创新和产业发展提供资金保障应对挑战，我们有以下策略：1.加大研发投入：鼓励企业、高校和科研机构开展技术创新2.强化安全意识：建立健全数据安全防护体系，提高安全意识3.完善政策体系：加强政策制定和监管，促进产业健康发展4.深化国际合作：引进国外先进技术和管理经验，提升国内产业水平五、结论总之，推进应用系统落地、全面构建数字化应用场景，是新时代我国发展的重要任务。
ai落地决胜,云从快跑应战
封面报道I COVER REPORTAl落地决胜，云从快跑应战AI是通往未来道路上一个不可逆的趋势。
文旧甜2^2015年，上海的海通证券上线人脸识别系 1±统。
作为供应商，云从科技派团队蹲守上 海。
系统搭建完毕，问题却直面而来。
测试时用 户各自使用的手机不同，导致程序B U G频出。
适逢牛市开户量激增，系统也十分不稳定。
云从 科技创始人周曦下令：如果搞不定，大家都不要 回重庆了。
云从项目团队不分昼夜地蹲点攻坚，最终实 现了该项技术应用落地。
云从科技高级副总裁杨桦向创业邦讲述这段 往事，“云从是如何被市场认可的？都是项目团 队与客户一起工作，一个项目接着一个项目获得 认可，继而再去开拓更广阔的市场”。
如今人工智能赛道已进入落地决胜期，更有 公司在科创板敲钟上市。
种种迹象表明，在AI 行业已很难靠一支出身豪华的团队或一个剑走偏 锋的idea就获得高估值。
当下崛起中的“C V四 小龙”商汤、云从、依图、旷世，无不是在 技术转换为应用的道路上与时间赛跑的。
最近一年多，云从的员工数从400多名增长 到1000多名。
区别于劳动密集型企业，A I公司 人员的扩增一定是随着业务的深耕，技术上有了 新的储备，需要转换为势能，再匹配相应的人才。
各A I公司的人才就像引擎和发动机，推动人工 智能大潮滚滚向前。
随着行业竞争加剧与团队扩张，管理上的挑 战也浮出水面。
杨桦告诉创业邦，云从正在学习 华为，搭建技术中台，中台人员在研发阶段就要 考虑技术应用和市场需求。
另外，以客户需求为 导向进行机制改革，减少内部体系化的条块分割，也是今年来的重头工作。
2019年6月《M I T科技评论》在杭州发布了年度“全球50大最聪明公司榜单”，云从作为中国唯一一家内资、平台型、主打视觉的A I公司上榜。
这里评价公司“聪明”与否，不在于专利数量、资金规模，而是看企业将技术创新延伸至创造商业价值，乃至社会价值的能力。
从技术到产品五年前，周曦还在中科院重庆研究院从事计算机视觉研究。
平安证券分布式平台化开发探索和实践
平安证券分布式平台化开发探索和实践平安证券股份有限公司首席信息官 张朝晖平安证券股份有限公司（以下简称“平安证券”）坚持科技赋能，加强自主创新，不断增强核心竞争力，持续优化科技成果，创新金融产品、经营模式和业务流程，助力业务数字化转型，并在推动数字化转型的过程中，逐步形成以领航科技平台为核心，覆盖应用开发、前端体验、数据治理、人工智能、质量保障、配置管理、运维管理七大领域的分布式平台开发体系。
一、平安证券分布式平台建设背景常言道：天下大势，分久必合，合久必分。
IT应用开发也经历了分分合合，目前存在独立式开发与集中式开发两种模式。
独立式开发模式下，多个系统或模块可同时独立开发，而不影响彼此之间的进程和资源。
但是，由于各系统间技术栈不同，服务与数据互不联系，存在因模块无法复用不得不重复“造轮子”的问题。
集中式开发模式将各模块集中、统一管理，实现模块可复用，但也存在各模块之间耦合度高、开发和部署效率低的问题。
视角Viewpoint那么，是否存在一种开发模式，能充分集合上述两种开发模式优势呢？平安证券在过去九年的IT自建转型历程中持续探索和总结，提出了分布式平台化开发理念，并基于该理念建设了端到端的分布式平台开发体系。
二、平安证券分布式平台建设方案1.平台整体规划平安证券分布式平台化开发理念的核心是以统一的分布式应用开发平台（领航科技平台）为核心，分别在应用开发、数据治理、前端体验、人工智能应用、质量保障、配置管理和运维管理七大领域，将通用功能模块标准化和微组件化后构建七大领域平台，并在此基础上进行业务系统的开发、测试、部署及运维，形成四大优势。
（1）功能共享复用平安证券分布式平台将公共功能组件（如数据存储查询、登录鉴权、高速缓存、跨域访问、前端展示、AI 服务等）进行标准化封装，形成多个松耦合的核心技术与业务服务（微服务）供团队调用，减少重复开发，为每个系统减少30%的开发工作量。
例如，在开发业务系统时，开发团队可在权限允许的范围内分别从应用开发平台、数据治理平台、前端体验平台和人工智能应用平台调取所需的通用服务，快速组装出满足业务需求的IT系统。
全员智慧中台知识赋能行动2.0题库
题目1、 以下属于DaaS服务模式的是（）2、 在疫情期间，基于（）的通信行程码为政府联防联控和企业复工复产提供了有力的支撑。
3、 （）能力，在原有标签的基础上，结合重点业务，不断丰富、沉淀全网个人、家庭、集团属性标签，为精细化运营提供支持。
4、 智慧中台统一门户的定位不包含（ ）5、 智慧中台的服务价值不包括（ ）6、 作为智慧中台的运营枢纽，（ ）以可视、可管、可控为目标，面向能力的供、需、管、运方，提供全域能力展示、能力自服务、文化推广、质量监控、考核评价、结算等运营管理服务，7、 为理顺各角色关系，加强组织协同，构建“三横三纵三维”集、省、专协同的智慧中台运营架构。
下列选项中，有关“三横三纵三维”的说法正确的是（ ）8、 以下（）不是订单领域的能力？9、 业务中台建设六步法，依次是（）。
10、 业务中台是（）的能力封装11、 技术中台采用（ ）级架构12、 技术中台后续推进，应把握好以（ ）为内在，以资源禀赋为特色的两个关键13、 技术中台力争（ ）年覆盖公司主要技术领域，部分能力达到业界主流，（ ）年在技术能力数量、质量、用量达到业界主流14、 智慧中台是公司贯彻落实中央推动治理体系和治理能力现代化决策部署的（），是充分发挥数据、技术要素作用的（），是公司数智化转型升级、实现价值经营的（）。
15、 技术中台能力以技术要素为核心，包括“技术+功能”两大类。
技术中台的能力合集中不包括（）16、 坚持“一个智慧中台”的体系架构设计原则，统一规划，因地制宜实施。
（）、（）遵循一级架构，（）遵循集团+省公司两级架构。
17、 下列选项不属于统一门户运转流程的是（ ）18、 “1314”运营体系中，第二个“1”指的是（ ）19、 不是CMG的主要功能是20、 符合智慧中台能力治理双平面特点的是1、 数据中台技术规划，将加强大数据核心能力的（），实现大数据技术从跟随到引领3、 数据中台SaaS服务模式，可以类比为（）4、 下列选项中，有关智慧中台运营制度体系的说法，不正确的是（ ）5、 智慧中台统一运营管控的“315”质量保障要素中，“1”号指的是（ ）6、 下列选项中，有关智慧中台运营服务总目标的说法，正确的是（ ）7、 下列选项中，不属于智慧中台的“七个统一”原则是（ ）8、 以下（）不是业务中台到2023年，实现核心领域业务能力的目标？9、 智慧中台场景建设以（）为牵引、场景为驱动10、 智慧赋能是指锻造产品的智慧化投放能力，丰富（）数据营销能力11、 下列哪个技术中台能力可以通过智慧中台统一门户找到？13、 AI、区块链先行先试属于技术中台构建路径的（ ）14、 （）是指业务和IT深度融合，建立并推广业务+IT协同机制，通过工作坊等手段，以同理心驱动业务与场景设计融合，以业务价值驱动业务流程与中台能力的融合。
构建企业级AI中台实现业务场景价值闭环
构建企业级AI中台实现业务场景价值闭环前言从数据资产到模型资产，大模型的发展，正在加速企业构建AI中台，旨在让更多 AI 的能力能够被构建出来、能够被管理起来、能够面向业务开放起来，打通从数据到模型到最后决策的全链路。
本文将从为什么建AI中台、如何建AI中台、企业AI中台建设案例三个方面进行展开分享。
1.为什么要去建 AI 中台？数据变成企业资产是大家的共识，但现在我们发现模型已经成为影响企业竞争力的一个重要资产。
越来越多的企业需要面临很多的复杂决策，这些决策不是拍脑袋做的，需要依赖一些决策模型，所以这些模型会越发重要，成为企业当中的一个重要资产。
以前的模型相对较简单，可能通过一些回归或者简单的方法，就能够做出来。
但现在随着 AI 的发展，模型的复杂度在逐渐递增，且更新的速度也很快，所以如何针对业务，更好地管理模型，将会是企业的核心竞争力。
除此之外，如果单独有模型，不能构成最终的价值闭环，最终都要服务于业务。
在与一些企业交流时，发现 AI 模型在实际业务当中，其实是“神秘的黑盒”。
许多算法团队，经常是“拿着锤子找钉子”，并不知道模型在业务当中会有什么用。
站在业务的视角，大家会经历心理学上的一个名词，“从愚昧山峰”到“绝望之谷”。
因为大家对于 AI 是充满幻想的，认为有了 AI 就可以解决任何问题，对于 AI 有很高的预期。
但直接跟算法团队交流的时候，可能会遇到很多的问题，比如业务问题对应了哪些历史业务数据，哪些业务数据是清洗标注过代表增长的，这时会感觉， AI 好像花瓶一样，需要人工才有对应的智能，听到这样的评价，就会陷入到绝望之谷。
不论在算法团队，还是在业务团队，如果很难形成协同上的认知，就不能形成相应的共识，也没有办法在真正意义上，将 AI 落地到一些比较重要的业务场景当中。
从另外一个视角，有一些企业 AI 的模型跑起来了，但这样的模型更多是由算法驱动或者技术驱动做的，经常会遇到一个问题：业务定个新的 KP I，模型可能就会失效。
以AI技术优化数据中台建设
以AI技术优化数据中台建设数据是企业运营的重要资源，数据中台建设已经成为企业数据管理的基础环节。
近年来，随着新一代技术的不断发展，人工智能技术在企业数据中台建设中也得到了广泛的应用。
本文将从数据中台建设的基础、AI技术在数据中台建设中的应用和数据中台建设未来发展方向三个方面来阐述如何以AI技术优化数据中台建设。
一、数据中台建设的基础数据中台作为企业数据管理的基础环节，是将分散的业务数据集中管理，使其能够支撑企业的决策、运营等一系列业务流程。
数据中台建设需要保证数据的质量、可靠性、安全性和可维护性，还需要解决异构系统之间的数据交换问题。
二、AI技术在数据中台建设中的应用1. 数据治理数据治理是数据中台建设的核心环节，其中包括数据质量管理、元数据管理等多个方面。
AI技术在数据治理中的应用，可以通过自动标注、自动清洗、自动创建元数据等方式来提高数据质量和数据利用效率。
2. 数据仓库数据仓库是数据中台建设的核心组成部分，AI技术可以利用自然语言处理、图像识别等技术提升数据仓库的建设效率。
通过AI技术可以自动化生成数据仓库结构、自适应分析查询等方式来优化数据仓库的建设。
3. 数据可视化数据可视化是数据中台建设的重要一环，在AI技术的支持下，可以快速生成交互式报表和数据图表，并通过多种方式来展示数据，从而帮助用户快速获取数据洞见。
三、数据中台建设未来发展方向1. 数据智能化在未来的数据中台建设中，将更多地应用AI技术来实现数据智能化。
通过AI技术，数据中台可以获得更多元的信息，从而帮助用户更好地利用数据，实现数据驱动的决策和运营。
2. 数据安全加强数据安全一直是数据中台建设的重要问题，在未来的数据中台建设中，需要更加加强对数据的安全保密措施。
其中，AI技术可以应用到数据安全领域，例如自动化安全事件检测、自动化威胁情报收集等，从而实现基于数据的安全预测和风险管理。
3. 应用场景拓展未来的数据中台建设不仅仅应用在企业内部，还可以拓展到更多应用场景中。
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采用 ARM 平台
广泛第三方 支持
轻量级
可移植
动态调度
14
盘活海量存量市场
分布式部署，调度能力强。
盘活中国1.6亿个 普通摄像头
不改变现有系统 架构
城市普通摄像头 智能化组网
15
AI中台解决智慧应用落地痛点
业务成本 a) 垂直式开发，过程重复，能力难以沉淀，集成难，不能重复利用。（研发成本高） b) 研发环节繁多，缺少简易的模块化辅助，业务响应缓慢。（时间成本高）
无卡入住
从吃、住、行、游、购、娱各 个方面让市民游客体验到更便捷、 更愉快的旅游过程。
22
智慧交通解决方案
应急联动
与其他部门紧密联动，提供应 急联动用户线路保障功能，针对110、 119、120等特种车辆，提供公安医 疗消防领域的“生命速通道”交通 应急保障，保证“一键护航”。
辅助决策
AI 发展 分布式AI中台 成功案例 我们还能做什么
1
0 AI 发展
12019 AI 先行者大会 AI Pioneer
AI 处于什么阶段？
萌芽
狂热
扩展到早期接受者 以外的用户
谷底
攀升
成熟
期
供应商大量增加
望 值
大众媒体追捧炒作
开始有负面报道
早期接受者试用
第一代产品，高价，需要 大量定制
初创公司第一轮 风投 研发
22019 AI 先行者大会 AI Pioneer
中台
以前战争
现代战争
后端 战略/战 术 决策
火力支援
前线执行
打击敌人
打击敌人
前线敌人
后端战略决策
火力支援
前线战术决策
打击敌人
打击敌人
前线敌人 6
中台冰山理论
前台
产品形态、UI、UED、用户体验
中台
大数据、技术模块、业务运营
后台
分布式架构、性能、扩展、AIOT
AI 模型 a) 模型研发缺乏指引，参与角色众多，难以有效沟通协作。（沟通繁杂） b) 模型泛用性太低，只能针对某个应用，而不能复用。（泛用性低）
统一性 a) 缺少统一数据标准，数据获取难、重复的数据预处理与特征工程。（数据难处理） b) 缺乏统一的监控平台，服务管理接口、及更新、维护机制。（缺少统一业务模块） c) 基础资源分散管理，未得到充分利用，造成浪费。（基础资源浪费多）
一周内人流车流走势图
下姜村实际应用-大屏展示
各区域不同时间段人 流量分布
人员热力图
19
案例-下姜村
下姜村实际应用-旅游景区
人流数据 实时流量监控
游客分析
各区域人流变 化图
20
案例-下姜村
下姜村实际应用-旅游景区人员属性统计
网新华通分布式AI系统， 能根据部署在下姜村的23个普 通的监控摄像头，实时监控旅 游景区的人员属性。根据拍摄 人员行为的不同，自动分类为 村民、游客等，做到自动监控， 自动报警，大量减少治安成本 和提高景区治理综合水平。
弹 性 计 算
ARM
算力 平台
GAN
训练 平台
数 据 收 集
数 据 分 析
数 据 预 测
业务中台
技术中台
数据中台
架构/算力 后台
分布式存储/分布式计算/底层架构 AIOT/云资源/公安网/政务云
8
应用业务模块化，灵活组合
基本模块
组合能力输出
场景驱动
模块化的设计使每一个士兵都能成为“战场多面手”，既可以当突击手、狙击手，也可以变成机枪手，让士兵一专多能。
成本
AI应用性价比高
10
In-Edge GAN 训练平台
不同训练模式的对比
传统标注方式的 AI
海量的人工标注
第一代 GAN
可能只有无穷尽的计算，但是的不出结论
In-Edge GAN
快速的训练模式，节省时间，高效
11
学习执行一体化
学习和执行一体化，自动迭代
GAN
对抗性 神经网络
深度 学习
自动 执行
7
In-Edge分布式AI中台功能图谱
应用场景/产品 前台
智慧安防
智慧小区
智慧旅游
数字驾驶舱
人脸 门禁
人脸 支付
轨迹 跟踪
车辆 识别
车位 识别
以图 搜图
智慧城管
雪亮工程
黑名 单库
智能 客服
数据 大屏
业务/技术/数据 中台
前端 APP
应用 功能 模块
后端 管理 平台
定制 化工 具
容 器 算 法
人 脸 算 法
AI 处于什么阶段？
人工智能技术刚刚越过曲线高峰（还处于狂热期），立刻面临的巨 大问题：
如何在低谷期更好保存自己？（收入现金流）；
有哪些市场刚需，可以促进AI应用，用技术兑换成大量现金 流？（AI安防、AI滤镜）； 如何整体降低AI项目整体工程成本？（中国做生意，价格优 先原则）；
4
0
分布式 AI 中台
21
旅游行业解决方案
为市民和游客的交通、入住、入园节省了大量时间
减少堵车、停车等时间
通过横向结合交通部门和相关 停车场，纵向结合景区、酒店，外 部结合交易平台等方式，减少游客 花在路途、停车的时间。
快速入园
简化游客入园、酒店办理手续， 优化游玩路线，从而提升出行体验 感。对于景区和酒店来说也能够节 省更多的人力成本。
9
高密度分布式ARM通用计算集群
GPU系统
耗能
同样处理160路视频服务器20KW
密度
处理160路视频需要占2*3=6U空间
弹性
GPU架构调度非常困难
成本
AI应用性价比低
速度
并发处理速度慢
In-Edge系统
节能
处理160路视频服务器耗电500W
弹性
ARM通用计算架构调度容易
速度
并发处理速度快
密度
处理160路视频服务器占3U*1空间
供应商兼并，倒闭
用户接受高速增长：20%到30%
的潜在目标用户已完全接受
发展方法论和最
第二轮、第三轮风投
好的实践技巧
少于5%的浅在目标用 户已完全接受
第三代产品，开箱即用 产品、成套产品
第二代产品
部分服务
科技诞生的促 动期
过高期望的峰 值
泡沫化的低谷 期
稳步攀升的光 明期
实质生产的高 峰期
时间
技术成熟度曲线（The Hype Cycle） 3
16
0 成功案例
32019 AI 先行者大会 AI Pioneer
成功案例
AI+旅游
淳安下姜村
AI+媒资
阳光云视
AI+小区
未来社区
AI+
AI+公安
临安区公安
AI+5G
铁塔公司
AI+体育
杭州亚运会
18
案例-下姜村
人流统计区域： 当日景区总人数、人数 随时间变化图
车流统计区域： 到访车辆数、各地区车 辆占比
自动迭代
执行 反馈 学习成果
12
弹性计算
弹性架构计算，综合算力强
释放计算资源
调集计算资源
弹 性 计 算
在摄像头视野里面，如果突然出现检测对象，系统可迅速调集计算资源，弹性计算才是正道，分布式计算 资源可以动态适应计算需求，综合计算能力强。
13
容器架构
标准容器的结构，将最大限度地拓展AI平台和产业应用间的耦合。