故事的開始源于去年的技術(shù)雷達峰會，我在會上做了一場關(guān)于平臺崛起的主題分享（《The Rise of Platform》），這場分享主要是從技術(shù)的層面從Global的視角介紹了平臺化的興起，以及分享從基礎(chǔ)設(shè)施到人工智能等各個領(lǐng)域不斷涌現(xiàn)的各類平臺，以及平臺化對于軟件開發(fā)人員及企業(yè)的影響。

記得當(dāng)時在做演講彩排的時候，有同事就提到過，在中國提“數(shù)字化平臺戰(zhàn)略”可能大家會覺得比較抽象比較遠(yuǎn)大空，如果你提“中臺”大家會更熟悉一些。

而這也是我第一次聽到“中臺”這個詞，原來除了我們熟悉的“前臺”和“后臺”外，居然還有個“中臺”這樣一個神奇的存在。

那…… 中臺到底是什么？會不會又是另一個Buzzword呢？這個從名字上看像是從前臺與后臺中間硬擠出來的新斷層，它與前臺和后臺的區(qū)別和界限到底在哪兒？什么應(yīng)該放到中臺，什么又應(yīng)該放到前臺或是后臺？它的出現(xiàn)到底是為了解決什么問題呢？

從那時開始，一個接一個的問題就不斷的涌出并縈繞在我的腦子里。直到一年多后的今天，隨著參與的幾個平臺化、企業(yè)中臺相關(guān)的項目已經(jīng)順利地步上了正軌，終于可以坐下來回顧一下這一年的實踐與思考，再次試圖回答這些問題，并梳理成文，與大家交流探討。

中臺迷思

到處都在喊中臺，到處都是中臺，中臺這個詞在我看來已經(jīng)被濫用了。

* 在有些人眼里：中臺就是技術(shù)平臺，像微服務(wù)開發(fā)框架、Devops平臺、PaaS平臺，容器云之類的，人們都叫它“技術(shù)中臺”。

* 在有些人眼里：中臺就是微服務(wù)業(yè)務(wù)平臺，像最常見的什么用戶中心，訂單中心，各種微服務(wù)集散地，人們都叫它“業(yè)務(wù)中臺”。

* 在有些人眼里：中臺應(yīng)該是組織的事情，在釋放潛能：平臺型組織的進化路線圖 (豆瓣)中就提出平臺型組織和組織中臺的概，這類組織中臺在企業(yè)中主要起到投資評估與投后管的作用，類似于企業(yè)內(nèi)部資源調(diào)度中心和內(nèi)部創(chuàng)新孵化組織，人們叫它“組織中臺”

看完本篇你就會理解，上邊的這幾類“中臺”劃分還是靠譜的，更多我看到的情況是大家為了響應(yīng)企業(yè)的“中臺戰(zhàn)略”，干脆直接將自己系統(tǒng)的“后端”或是“后臺”改個名，就叫“中臺”。

中臺到底是什么？它對于企業(yè)的意義到底是什么？當(dāng)我們談中臺時我們到底在談些什么？

想要尋找到答案，僅僅沉寂在各自“中臺”之中，如同管中窺豹，身入迷陣，是很難想清楚的。不如換個 度，從各類的“中臺迷陣”中跳脫出來，嘗試以更高的視角，從企業(yè)均衡可持續(xù)發(fā)展的角度，來思考中臺的價值，來試圖反推它存在的價值。

所以，為搞明白中臺存在的價值，我們需要回答以下兩個問題：

1. 企業(yè)為什么要平臺化？

2. 企業(yè)為什么要建中臺？

第一個問題：企業(yè)為么要平臺化？

先給答案，其實很簡單：

因為在當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)時代，戶才是商業(yè)戰(zhàn)場的中心，為了快速響應(yīng)用戶的需求，借助平臺化的力量可以事半功倍。

不斷快速響應(yīng)、探索、挖掘、引領(lǐng)戶的需求，才是企業(yè)得以存和持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵因素。

那些真正尊重用戶，甚不惜調(diào)整己顛覆己來響應(yīng)戶的企業(yè)將在這場以戶為中心的商業(yè)戰(zhàn)爭中得以存和發(fā)展；反之，那些在過去的成就上故步封，存在僥幸希望戶會像之前一樣繼續(xù)追隨己的企業(yè)則會被用戶淘汰。

很殘酷，但這就是這個時代最基本的的企業(yè)存法則。

平臺化之所以重要，就是因為它賦予或加強了企業(yè)在以用戶為中心的現(xiàn)代商業(yè)戰(zhàn)爭中最最最核心的能：戶響應(yīng)。這種能力可以幫助企業(yè)在商戰(zhàn)上先發(fā)制，始終搶得先機。

可以說，在互聯(lián)網(wǎng)時代，商業(yè)的斗爭就是對于用戶響應(yīng)力的比拼。

又有點遠(yuǎn)大空是不是，我們來看個經(jīng)典的子:

說起中臺，最先想到的應(yīng)該就屬是阿的“中臺，前臺”戰(zhàn)略。阿通過多年不懈的努，在業(yè)務(wù)的不斷催化滋養(yǎng)下，將己的技術(shù)和業(yè)務(wù)能沉淀出一套綜合能平臺，具備對于前臺業(yè)務(wù)變化及創(chuàng)新的快速響應(yīng)能。

海爾也早在前就已經(jīng)開始推進平臺化組織的轉(zhuǎn)型，提出“平臺營體撐線營體”的戰(zhàn)規(guī)劃和轉(zhuǎn)型標(biāo)。構(gòu)建了“訂單合一”、“用戶付薪” 的創(chuàng)客文化，真正將平臺化提到組織的度。

華為在幾前就提出了“平臺炮火支撐精兵作戰(zhàn)”的企業(yè)戰(zhàn)略，“讓聽得到炮聲的人能呼喚到炮火” 這句話形象的詮釋了大平臺撐下小前臺的作戰(zhàn)策。這種極度靈活又威巨的戰(zhàn)法，使之可以迅速響應(yīng)瞬息萬變的戰(zhàn)場，一旦鎖定目標(biāo)，通過大平臺的炮火群，迅速精準(zhǔn)對于戰(zhàn)場進強大的火支援。

可，在互聯(lián)熱火朝天，第四次工業(yè)革命的曙光即將到來的今日，企業(yè)能否真正做到“以用戶為中心”，并不斷提升自己的用戶響應(yīng)來追隨甚至引領(lǐng)用戶的腳步，持續(xù)規(guī)?；瘎?chuàng)新，終將決定企業(yè)能否在這樣充滿挑戰(zhàn)和機遇的市場上笑到最后，在商業(yè)上長久保持創(chuàng)新活力與競爭力。

而平臺化恰好可以助力企業(yè)更快更好的做到這些，所以這回答了第一個問題，企業(yè)需要平臺化。

第二個問題：企業(yè)為什么要建中臺？

好，想明白了第一個問題，為什么需要平臺化。但是平臺化并不是一個新概念，很多企業(yè)在這個方向上已經(jīng)做了多年的努力和積淀。那為什么最近幾年“中臺”這個相對較新的概念又會異軍突起？對于企業(yè)來講，傳統(tǒng)的“前臺+后臺”的平臺化架構(gòu)又為什么不能滿足企業(yè)的要求呢?

好，這就引出了我們的第二個問題：企業(yè)為什么要建中臺？

來，先定義一下前臺與后臺

因為平臺這個詞過于寬泛了，為了能讓大家理解我在說什么，我先定義一下本篇文章上下文下我所說的前臺和后臺各指什么：

* 前臺：由各類前臺系統(tǒng)組成的前端平臺。每個前臺系統(tǒng)就是一個用戶觸點，即企業(yè)的最終用戶直接使用或交互的系統(tǒng)，是企業(yè)與最終用戶的交點。例如用戶直接使用的網(wǎng)站，手機App，微信公眾號等都屬于前臺范疇。

* 后臺：由后臺系統(tǒng)組成的后端平臺。每個后臺系統(tǒng)一般管理了企業(yè)的一類核心資源（數(shù)據(jù)+計算），例如財務(wù)系統(tǒng)，產(chǎn)品系統(tǒng)，客戶管理系統(tǒng)，倉庫物流管理系統(tǒng)等，這類系統(tǒng)構(gòu)成了企業(yè)的后臺。基礎(chǔ)設(shè)施和計算平臺作為企業(yè)的核心計算資源，也屬于后臺的一部分。

后臺并不為前臺而生

定義了前臺和后臺，對于第二個問題（企業(yè)為什么要建中臺），同樣先給出我的答案：

因為企業(yè)后臺往往并不能很好的支撐前臺快速創(chuàng)新響應(yīng)用戶的需求，后臺更多解決的是企業(yè)管理效率問題，而中臺要解決的才是前臺的創(chuàng)新問題

大多數(shù)企業(yè)已有的后臺，要么前臺根本就用不了，要么不好用，要么變更速度跟不上前臺的節(jié)奏。

我們看到的很多企業(yè)的后臺系統(tǒng)，在創(chuàng)建之初的目標(biāo)，并不是主要服務(wù)于前臺系統(tǒng)創(chuàng)新，而更多的是為實現(xiàn)后端資源的電子化管理，解決企業(yè)管理的效率問題。這類系統(tǒng)要不就是當(dāng)年花大價錢外購，需要每年支付大量的服務(wù)費，并且版本老舊，定制化困難；要不就是花大價錢自建，年久失修，一身的補丁，同樣變更困難，也是企業(yè)所謂的“遺留系統(tǒng)”的重災(zāi)區(qū)。

總結(jié)下來就兩個字“慢”和“貴”，對業(yè)務(wù)的響應(yīng)慢，動不動改個小功能就還要花一大筆錢。

有人會說了，你不能拿遺留系統(tǒng)說事兒啊，我們可以新建后臺系統(tǒng)啊，整個2.0問題不就解決了。

但就算是新建的后臺系統(tǒng)，因為其管理的是企業(yè)的關(guān)鍵核心數(shù)據(jù)，考慮到企業(yè)安全、審計、合規(guī)、法律等限制。導(dǎo)致其同樣往往法被前臺系統(tǒng)直接使用，或是受到各類限制法快速變化，以持前臺快速的創(chuàng)新需求。

此時的前臺和后臺就像是兩個不同轉(zhuǎn)速的輪，前臺由于要快速響應(yīng)前端用戶的需求，講究的是快速創(chuàng)新迭代，所以要求轉(zhuǎn)速越快越好；后臺由于對的是相對穩(wěn)定的后端資源，且往系統(tǒng)陳舊復(fù)雜，甚至還受到法律法規(guī)審計等相關(guān)合規(guī)約束，所以往往是穩(wěn)定至上，越穩(wěn)定越好， 轉(zhuǎn)速也自然是越慢越好。

所以，隨著企業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，這種“前臺+后臺”的輪速率“匹配失衡”的問題就逐步顯現(xiàn)出來。

隨著企業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展壯大，因為后臺修改的成本和險較，所以驅(qū)使我們會盡量選擇保持后臺系統(tǒng)的穩(wěn)定性，但還要響應(yīng)用戶持續(xù)不斷的需求，自然就會將大的業(yè)務(wù)邏輯(業(yè)務(wù)能)直接塞到前臺系統(tǒng)中，引入重復(fù)的同時還會致使前臺系統(tǒng)不斷膨脹，變得臃腫，形成了一個個球的“煙囪式單體應(yīng)用”。漸漸拖垮前臺系統(tǒng)的“戶響應(yīng)”，用戶滿意度降低，企業(yè)競爭也隨之不斷下降。

對于這樣的問題，Gatner在2016年提出的一份《Pace-Layered Application Strategy》報告中，給出了一種解決方案，即按照“步速”將企業(yè)的應(yīng)用系統(tǒng)劃分為三個層次（正好契合前中后臺的三個層次），不同的層次采用完全不同的策略。

而Pace-Layered Application Strategy也為“中臺”產(chǎn)生的必然性，提供了理論上的支撐。

Pace-Layered Application Strategy

在這份報告中Gatner提出，企業(yè)構(gòu)建的系統(tǒng)從Pace-Layered的度來看可以劃分為三類: SOR(Systems of record )，SOD(Systems of differentiation)和SOI(Systems of innovation)。

處于不同Pace-Layered的系統(tǒng)因為的不同，關(guān)注點不同，要求不同，變化的“速率”自然也不同，匹配的也需要采用不同的技術(shù)架構(gòu)，管理流程，治理架構(gòu)甚至投資策。

前面章節(jié)我們提到的后臺系統(tǒng)，例如CRM、ERP、財務(wù)系統(tǒng)等，它們多都處于SOR的Pace-Layered。這些系統(tǒng)的建設(shè)之初往往是以規(guī)范處理企業(yè)底層資源和企業(yè)的核心可追溯單據(jù)(例如財務(wù)單據(jù)，訂單單據(jù))為主要目的。它們的變更周期往往比較，并且由于法律審計等其他限制，導(dǎo)致對于它們的變需要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)纳陥髮徟鞒毯透呒墑e的測試部署要求，這就導(dǎo)致了它們往往變化頻率低，變化成本高，變化險高，變化周期。無法滿足由用戶驅(qū)動的快速變化的前臺系統(tǒng)要求。

我們又要盡保持后臺(SOR)系統(tǒng)的穩(wěn)定可靠，要前臺系統(tǒng)(SOI)能夠而美，快速迭代。就出現(xiàn)了上文提到的”齒輪匹配失衡“的問題，感覺魚與熊掌不可兼得。

正當(dāng)陷入僵局的時候，天空中飄來一聲IT諺語：

軟件開發(fā)中遇到的所有問題，都可以通過增加層抽象得以解決!

此，聲驚雷滾過，“中臺”腳踏七彩祥云，承載著SOD(Systems of differentiation)的前世寄托，橫空出世。

我們先試著給中臺下個定義：

中臺是真正為前臺而生的平臺（可以是技術(shù)平臺，業(yè)務(wù)能力甚至是組織機構(gòu)），它存在的唯一目的就是更好的服務(wù)前臺規(guī)模化創(chuàng)新，進而更好的響應(yīng)服務(wù)引領(lǐng)用戶，使企業(yè)真正做到自身能力與用戶需求的持續(xù)對接。

中臺就像是在前臺與后臺之間添加的組“變速輪”，將前臺與后臺的速率進行匹配，是前臺與后臺的橋梁。它為前臺而生，易于前臺使用，將后臺資源順滑流向用戶，響應(yīng)用戶。

中臺很像Pace-Layered中的SOD，提供了比前臺（SOI）更強的穩(wěn)定性，以及后臺（SOR）更高的靈活性，在穩(wěn)定與靈活之間尋找到種美妙的平衡。

有“中臺”這新的Pace-Layered斷層，我們即可以將早已臃腫不堪的前臺系統(tǒng)中的穩(wěn)定通用業(yè)務(wù)能“沉降”到中臺層，為前臺減肥，恢復(fù)前臺的響應(yīng)；又可以將后臺系統(tǒng)中需要頻繁變化或是需要被前臺直接使用的業(yè)務(wù)能力“提取”到中臺層，賦予這些業(yè)務(wù)能力更強的靈活度和更低的變更成本，從而為前臺提供更強大的“能力炮火”支援。

所以，企業(yè)在平臺化的過程中，需要建設(shè)自己的中臺層（同時包括技術(shù)中臺，業(yè)務(wù)中臺和組織中臺）。

總結(jié)

思考并回答了文初提出的兩個關(guān)于中臺價值的核心問題，解決了我對于中臺產(chǎn)生的一些困惑，不知道對你有沒有啟發(fā)，讓我最后再來總結(jié)一下：

1. 以用戶為中心的持續(xù)規(guī)?；瘎?chuàng)新，是中臺建設(shè)的核心目標(biāo)。企業(yè)的業(yè)務(wù)響應(yīng)能和規(guī)?；瘎?chuàng)新能，是互聯(lián)網(wǎng)時代企業(yè)綜合競爭的核心體現(xiàn)。平臺化包括中臺化只是幫助企業(yè)達到這個目標(biāo)的階段，并不是目標(biāo)本身。

2. 中臺(論是技術(shù)中臺、業(yè)務(wù)中臺還是組織中臺)的建設(shè)根本上是為解決企業(yè)響應(yīng)困境， 彌補創(chuàng)新驅(qū)動快速變化的前臺和穩(wěn)定可靠驅(qū)動變化周期相對較慢的后臺之間的盾，提供個中間層來適配前臺與后臺的配速問題，沉淀能，打通并順滑鏈接前臺需求與后臺資源，幫助企業(yè)不斷提升用戶響應(yīng)。

3. 所以，中臺到底是什么根本不重要，如何想方設(shè)法持續(xù)提高企業(yè)對于用戶的響應(yīng)才是最重要的。平臺化或是中臺化，只是恰巧走在了這條正確的道路上。

從數(shù)據(jù)中臺到AI中臺

企業(yè)對數(shù)據(jù)的利用有三個階段：響應(yīng)運營，響應(yīng)業(yè)務(wù)，創(chuàng)造業(yè)務(wù)。數(shù)據(jù)中臺解決的是響應(yīng)業(yè)務(wù)的問題，第三階段“創(chuàng)造業(yè)務(wù)”，則需要AI中臺。

數(shù)據(jù)中臺的意義

數(shù)據(jù)中臺對一個企業(yè)，起著至關(guān)重要的作用。在數(shù)據(jù)中臺這個稱謂成型之前，各個企業(yè)也都在用不同的方式來盡可能地利用數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值。只是在這個過程中，也不得不處理著數(shù)據(jù)帶來的各種問題，比如各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)經(jīng)年累月以煙囪架構(gòu)形式存在而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)隔離、數(shù)據(jù)不一致等等。因為這些問題實在是過于繁雜，企業(yè)開始建立數(shù)據(jù)團隊，或者數(shù)據(jù)部分開始繼續(xù)數(shù)據(jù)整頓工作，因此數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、主數(shù)據(jù)治理等一系列的工作職能應(yīng)運而生。

本質(zhì)上，這些工作都是因為業(yè)務(wù)需要不得不進行的一系列數(shù)據(jù)治理的動作，對于如何利用數(shù)據(jù)來發(fā)力，并沒有形成一個強有力的底座。有點像“頭痛醫(yī)頭、腳痛醫(yī)腳”：各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)規(guī)范不一致了，于是開展了元數(shù)據(jù)治理；數(shù)據(jù)分析的時候數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)不上了，于是不得不進行主數(shù)據(jù)治理。

這樣的數(shù)據(jù)治理工作在進行了很多年后，數(shù)據(jù)中臺這個概念逐漸有人提出了，阿里的《企業(yè)IT轉(zhuǎn)型直到：阿里巴巴中臺戰(zhàn)略思想與架構(gòu)實踐》這本書更是把用中臺戰(zhàn)略把這個概念推向了一個極致。中臺戰(zhàn)略中，人們常說：大中臺，小前臺。在這種模式下，頻繁出現(xiàn)的字眼是：共享。那么，到底共享的是什么？答案便是數(shù)據(jù)的服務(wù)。中臺戰(zhàn)略，并不是搭建一個數(shù)據(jù)平臺，但是中臺的大部分服務(wù)都是圍繞數(shù)據(jù)而生，更加巧妙的地方是中臺戰(zhàn)略讓數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)平臺和業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間形成了一個良性的閉環(huán)。于是，數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)融為了一體。

（圖1 數(shù)據(jù)中臺所解決的問題）

過去，數(shù)據(jù)依賴于手工進行，沒有軟件；有了數(shù)據(jù)中臺，以功能驅(qū)動，固定的數(shù)據(jù)輸入，得到固定的數(shù)據(jù)輸出，構(gòu)建出能用的服務(wù)變得更快速、更加的標(biāo)準(zhǔn)化，解決了業(yè)務(wù)側(cè)的“能用”問題。但是，如何以固定的輸入，以產(chǎn)生更靈活多變的輸出，提供比如個性化的服務(wù)，做到“好用”，數(shù)據(jù)中臺并沒有給出答案。

在建立了數(shù)據(jù)中臺架構(gòu)之后，我們逐步認(rèn)識到，原來數(shù)據(jù)的價值并不只是個運營出個參考的分析報表，做一系列的預(yù)算。數(shù)據(jù)中臺為大型企業(yè)數(shù)據(jù)利用最大化提供了一個初始的參照方向。當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)等等一系列技術(shù)開始在這個平臺下施展拳腳的時候，我們可能已經(jīng)清晰地認(rèn)識到：中臺并不是數(shù)據(jù)分析利用的終點。

企業(yè)利用數(shù)據(jù)的三個發(fā)展階段

如果回顧數(shù)據(jù)分析的歷程，可以歸納發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)利用大概有如下三個階段：

• 響應(yīng)運營

• 響應(yīng)業(yè)務(wù)

• 創(chuàng)造業(yè)務(wù)

（圖2 企業(yè)對數(shù)據(jù)的利用，有三個發(fā)展階段）

第一階段：響應(yīng)運營

響應(yīng)運營是數(shù)據(jù)分析最直接也是最原始的訴求。沒有誰不不會關(guān)心自己的用戶留存率，沒有誰不關(guān)心自己的營收額；出現(xiàn)了故障、如何分析定位，如何預(yù)測預(yù)防，運用數(shù)據(jù)分析自然不過。但是在運營分析過程中，也發(fā)現(xiàn)了另外一系列的問題，比如各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲格式、存儲介質(zhì)都不相同，在進行基本的運營分析的時候，無法流暢的進行。此時，不得不進行一系列的數(shù)據(jù)治理。常見的主數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)治理就是發(fā)生在這個階段，只是數(shù)據(jù)倉庫將主數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)治理進行了規(guī)范化。

第二階段：響應(yīng)業(yè)務(wù)

數(shù)據(jù)分析停留在運營階段的時候，對企業(yè)來講最大的感受就是投入產(chǎn)出比不對稱。這個問題在大數(shù)據(jù)爆發(fā)的時間點上，更為凸顯。例如在今天的業(yè)務(wù)場景下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫已經(jīng)解決不了海量數(shù)據(jù)、異構(gòu)數(shù)據(jù)等一系列問題，而大行其道的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，硬件要求高、學(xué)習(xí)門檻高。要實施一個大數(shù)據(jù)平臺，成立一個大數(shù)據(jù)團隊，這是一個不小的成本開銷，更何況現(xiàn)在有不少數(shù)據(jù)分析團隊要借助機器學(xué)習(xí)等手段，來對數(shù)據(jù)做分析來響應(yīng)運營，這導(dǎo)致基礎(chǔ)設(shè)施成本、整體門檻進一步提高。

于是像數(shù)據(jù)中臺這樣的思想就被提了出來：既然數(shù)據(jù)是從業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的，那么是否業(yè)務(wù)系統(tǒng)也需要數(shù)據(jù)分析結(jié)果呢？對于數(shù)據(jù)平臺來說，數(shù)據(jù)平臺本身提供兩大能力：數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)計算的能力。那么業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)計算能力是否可以剝離到數(shù)據(jù)平臺，僅僅讓業(yè)務(wù)系統(tǒng)很輕量的維護自己的業(yè)務(wù)流程操作？所以利用中臺剝離了復(fù)雜的業(yè)務(wù)環(huán)境，再配合微服務(wù)等技術(shù)，一下子讓人感受到了“數(shù)據(jù)服務(wù)的共享”。

而對業(yè)務(wù)場景來說，很多時候是需要數(shù)據(jù)服務(wù)的，例如用戶的基本信息管理、用戶的行為數(shù)據(jù)分析，這些數(shù)據(jù)不但可以暴露給業(yè)務(wù)系統(tǒng)使用，甚至可以直接丟給終端用戶自行使用。類似這種契合點，讓數(shù)據(jù)平臺變成了一個服務(wù)，提供給業(yè)務(wù)系統(tǒng)。而對數(shù)據(jù)服務(wù)的使用者來說，在消費數(shù)據(jù)的同時也在繼續(xù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)，這樣在數(shù)據(jù)平臺和業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間就構(gòu)成了一個良性的閉環(huán)。

第三階段：創(chuàng)造業(yè)務(wù)

業(yè)務(wù)不會總停滯不前，因為人的生活會改變，想要的體驗會改變。過去，大家到視頻平臺看視頻，利用通用的數(shù)據(jù)服務(wù)，不同的用戶看到的視頻推薦都是一樣的；很快，我們就會發(fā)現(xiàn)根據(jù)用戶的偏好，推薦個性化的視頻幾乎是必不可少的體驗要求。然后，我們就開始思考：數(shù)據(jù)是否可以變成個性化服務(wù)提供給終端用戶？這是一個非常簡單、常見的例子。當(dāng)這樣的個性化數(shù)據(jù)服務(wù)越來越多之后，各種服務(wù)不斷組合，就會創(chuàng)造出很多可能性，進而提供創(chuàng)新的個性化體驗和新的業(yè)務(wù)模式，這就是數(shù)據(jù)服務(wù)用于創(chuàng)造業(yè)務(wù)的階段。

雖然有了數(shù)據(jù)中臺，但是當(dāng)有大規(guī)模的、基于智能算法的數(shù)據(jù)服務(wù)需要落地實現(xiàn)時，依然會碰到以下挑戰(zhàn)。

• 如何對規(guī)?；闹悄芊?wù)進行管理：當(dāng)只是零星三兩個智能服務(wù)的時候，通過手動人工管理等方式，不會有太大的問題；然則，當(dāng)智能服務(wù)成千上萬的時候，如何管理、如何構(gòu)建、如何高效維護，就會成為很大的麻煩。

• 沒有良好的工程實踐來保證質(zhì)量和流暢性：對于常規(guī)的應(yīng)用軟件開發(fā)我們有TDD、自動化測試、CI/CD等成熟的工程實踐做保障；但是在智能服務(wù)這一塊，無論是編程開發(fā)、還是服務(wù)構(gòu)建，都沒有成熟的工程實踐，也沒有良好的基礎(chǔ)設(shè)施支撐，非常依賴于構(gòu)建這個服務(wù)的數(shù)據(jù)工程師的個人能力，導(dǎo)致在實施過程中，問題難以復(fù)現(xiàn)，難于定位。

• 數(shù)據(jù)安全、治理和數(shù)據(jù)量不充分：數(shù)據(jù)中臺的價值點，在于提供了數(shù)據(jù)的計算和存儲的能力，但是在智能服務(wù)構(gòu)建下，光有計算和存儲還不夠。治理到什么程度的數(shù)據(jù)，才能較好的支撐服務(wù)的構(gòu)建？個性化的服務(wù)與數(shù)據(jù)安全沖突的時候，如何抉擇？數(shù)據(jù)量不足導(dǎo)致算法模型泛化能力太差，怎么辦？

（圖3 創(chuàng)造業(yè)務(wù)階段，數(shù)據(jù)中臺面臨的挑戰(zhàn)）

從數(shù)據(jù)中臺到AI中臺

什么是AI中臺？

數(shù)據(jù)中臺本身還是圍繞數(shù)據(jù)服務(wù)來進行的，而非圍繞智能服務(wù)來進行的。未來的操作系統(tǒng)，一定會越來越個性化，甚至每一個人看到的登錄界面都不一樣，系統(tǒng)可以根據(jù)對應(yīng)的終端用戶自行呈現(xiàn)符合該用戶習(xí)慣的系統(tǒng)界面。那么對于這樣的場景和服務(wù)，我們需要怎樣的平臺？整個軟件開發(fā)架構(gòu)和流程是否也都會相應(yīng)重造？

回到創(chuàng)造業(yè)務(wù)的需求。以簡單的銷售業(yè)務(wù)為例，數(shù)據(jù)中臺提供的服務(wù)本質(zhì)如下圖所示：

（圖4 軟件平臺的業(yè)務(wù)模式）

這是目前最常見的軟件平臺的運作方式，開發(fā)人員開發(fā)出了對應(yīng)的軟件服務(wù)后，提供給終端用戶使用，雖然會有銷售售賣該服務(wù)。這種方式，好比是拿著一個錘子找釘子，而不是給釘子快速制作一把合適的錘子再去售賣。

能不能這樣：將整個軟件組裝出來的服務(wù)，包裝成個性化的產(chǎn)品一樣去售賣，提供量身定做的服務(wù)？那么整個運營模式就變成：平臺提供了一種快速構(gòu)建智能服務(wù)的過程，服務(wù)售賣者利用這個平臺，自己動手構(gòu)建出服務(wù)，拿出去售賣，類似一個提供“智能業(yè)務(wù)服務(wù)的PaaS”。

（圖5 引入AI中臺的軟件平臺業(yè)務(wù)模式）

如果嘗試給AI中臺下個定義：

AI中臺是一個用來構(gòu)建大規(guī)模智能服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施，對企業(yè)需要的算法模型提供了分步構(gòu)建和全生命周期管理的服務(wù)，讓企業(yè)可以將自己的業(yè)務(wù)不斷下沉為一個個算法模型，以達到復(fù)用、組合創(chuàng)新、規(guī)?；瘶?gòu)建智能服務(wù)的目的。

借助一個平臺，將軟件的服務(wù)個性化的創(chuàng)造，這將是未來的發(fā)展趨勢。在麥肯錫的分析報告中，我們可以看到，各個企業(yè)或者行業(yè)，都在第三個階段做了不同的探索和努力。

從數(shù)據(jù)中臺演進到AI中臺

從AI中臺落地實施的方式來看，AI中臺可以是數(shù)據(jù)中臺的進一步延伸，從數(shù)據(jù)中臺一步一步演進過去。

首先，從基礎(chǔ)設(shè)施角度，可以將數(shù)據(jù)中臺智能化

所謂的智能化，是指將在數(shù)據(jù)中臺進行的一系列的數(shù)據(jù)服務(wù)構(gòu)建操作進行智能化實現(xiàn)，讓數(shù)據(jù)的接入、存儲、分析展現(xiàn)、訓(xùn)練、到構(gòu)建管道（pipeline）都更加自動化。例如，對于通用的CI/CD來說，測試不過則會構(gòu)建失敗，那對于AI中臺下，就要考慮一個推薦模型構(gòu)建失敗的條件是什么？答案可能是“本次模型的準(zhǔn)確率低于上一次構(gòu)建的準(zhǔn)確率”的時候，CI應(yīng)該被構(gòu)建失敗。在實踐中，這可能是CI構(gòu)建過程的維度之一，還會有很多其他指標(biāo)和維度。我們就需要在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)平臺的CI中，實現(xiàn)并自動化這些指標(biāo)和維度，使之更加智能化。

其次，對于中臺使用者來說，將煙囪式模型構(gòu)建過程改造為可復(fù)用的模型構(gòu)建過程

目前基于數(shù)據(jù)中臺的一個智能服務(wù)模型開發(fā)來說，流程如下：

（圖6 煙囪式模型構(gòu)建過程）

這基本類似于一個橫向的煙囪架構(gòu)，導(dǎo)致目前對一個基于算法模型產(chǎn)生的服務(wù)進行拆分的時候，都不是特別地順暢。如果大部分業(yè)務(wù)場景依舊以流程為主還好，如果新業(yè)務(wù)需要引入多的智能服務(wù)，那么一系列的問題就會暴露出來：

• 借助于現(xiàn)有數(shù)據(jù)平臺手工進行數(shù)據(jù)操作

• 煙囪架構(gòu)開發(fā)，對人員能力要求高

• 環(huán)節(jié)無法有效拆分，響應(yīng)周期慢

• 智能場景規(guī)?；芾韽?fù)雜

• 訓(xùn)練，部署，發(fā)布依賴于手工部署缺乏有效的流水線

• 和數(shù)據(jù)平臺孤立，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)接口

• 基礎(chǔ)設(shè)施隔離，無法動態(tài)進行資源的分配和管理

AI中臺需要具備構(gòu)建智能服務(wù)的能力，就要求我們對服務(wù)構(gòu)建的過程進行如下拆分：

（圖7 可復(fù)用的模型構(gòu)建過程）

首先需要從基礎(chǔ)設(shè)施層面進行集成。常規(guī)的數(shù)據(jù)中臺依賴于大量的CPU和內(nèi)存，相反，機器學(xué)習(xí)模型對GPU的依賴反而更高，但是又不能脫離數(shù)據(jù)中臺，因為它依舊需要利用數(shù)據(jù)中臺的存儲和計算能力來處理大量的數(shù)據(jù)。所以如何通過一個接口、一個調(diào)度器、一個管道pipeline來集成整個工作流，就成了需要考量的事情了。

AI中臺至少應(yīng)該分為以下幾個層級：

• 基礎(chǔ)設(shè)施：對CPU做虛擬化的技術(shù)已經(jīng)相對成熟，但是智能服務(wù)依賴的更多的是GPU，那么GPU如何做虛擬化，算法模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)是否需要共同使用相同的機器，還是集群相互隔離，都是需要在一開始設(shè)計好的。

• 資源管理：一切都是資源，無論是網(wǎng)絡(luò)、內(nèi)存，還是數(shù)據(jù)、服務(wù)，都是資源。對于模型構(gòu)建者，關(guān)注的只是算法本身，如果該構(gòu)建者需要數(shù)據(jù)，那這樣的數(shù)據(jù)就是一個資源而已，無論資源是以環(huán)境變量的方式提供、還是以服務(wù)的方式提供，構(gòu)建者本身并不需要關(guān)心。此時，必須一個資源管理系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)服務(wù)進行統(tǒng)一管理。

• 中臺和模型：中臺有數(shù)據(jù)的計算和存儲能力外，還應(yīng)該具備算模型的能力，這里的模型指的是一些業(yè)界通用的、或者企業(yè)級通用算法模型。它可能是一個算法、可能是一個別人已訓(xùn)練好的模型，可以使用遷移學(xué)習(xí)的方式去使用。對于中臺來說，它都是一個數(shù)據(jù)集的體現(xiàn)，不應(yīng)該和一個表，一個文件有特別的區(qū)分。

• 流水線：流水是構(gòu)建規(guī)模化智能服務(wù)非常重要的一個環(huán)節(jié)，工作如其名，讓我們構(gòu)建智能服務(wù)的時候，可以像流水線工作一樣，達到這樣的效果，則需要對整個任務(wù)進行非常詳細(xì)的分解。

• 智能應(yīng)用層：智能應(yīng)用層直接面向終端，怎么利用元數(shù)據(jù)等功能，組合各自不同模型提供的服務(wù)，構(gòu)建出組合效應(yīng)的創(chuàng)新服務(wù)。

（圖8 AI中臺的架構(gòu)層次）

在數(shù)據(jù)中臺的基礎(chǔ)上，擴展對GPU級別資源的管理和整合能力，調(diào)度層提供統(tǒng)一的任務(wù)、服務(wù)、智能CI/CD等服務(wù)，來實現(xiàn)AI中臺。這樣以來，就可以達到：

• 和數(shù)據(jù)平臺結(jié)合，利用數(shù)據(jù)平臺的能力作為數(shù)據(jù)支撐，最大化的發(fā)揮數(shù)據(jù)平臺的價值

• 拆分服務(wù)構(gòu)建環(huán)節(jié)，智能服務(wù)開發(fā)流程化，快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求

• 利用元數(shù)據(jù)管理方式，提供統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)格式，場景可以多人協(xié)同配合開發(fā)

• 基礎(chǔ)設(shè)施共享化，模型的訓(xùn)練和發(fā)布與數(shù)據(jù)平臺有效綁定，服務(wù)的構(gòu)建自動化

• 統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，模型的全生命周期可管理

• 通用AI能力平臺化，降低人員要求，提升協(xié)作效率

也即，利用算、模型、框架，動態(tài)、快速地組裝服務(wù)，創(chuàng)造出新的個性化體驗和新的業(yè)務(wù)新的業(yè)務(wù)模式，解決“好用”的問題。

結(jié)語

數(shù)據(jù)中臺提供的是存儲和計算的能力，基于不同的業(yè)務(wù)場景，構(gòu)建出了用來支撐不同業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)服務(wù)，依托于強大的計算力，可以快速縮短獲得結(jié)果的周期。而AI中臺則是將算法模型融入進來構(gòu)建為服務(wù)，讓構(gòu)建算法模型服務(wù)，更加快速高效，以更加面向業(yè)務(wù)。但無論是數(shù)據(jù)中臺還是AI中臺，都是一層基礎(chǔ)設(shè)施，做好基礎(chǔ)設(shè)施只是第一步，如何讓它的價值最大化，還要依托于AI中臺不斷結(jié)合業(yè)務(wù)來持續(xù)優(yōu)化，做到“持續(xù)智能”。