大屏|搭了数据中台怎么用？AI+BI 让数据产生价值( 四 ) 视觉|驾驶汽车|马斯克|自动驾

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在“以用户为中心”的思想指导下，企业需要快速响应、挖掘、引领?户的需求，借助平台化的力量可以事半功倍。中台将前台业务中相对稳定的能力固化和沉淀下来，并共享给有需要的其他业务方使用，从而实现快速响应业务需求、降低成本和支持业务方进行规模化创新。
以数据中台为例：
业务领域组数据团队需要紧急制作一批报表，不希望排期，部分报表需要T+0 时效性。数据来源是异构数据库，对数据时效性要求很高，需要对数据处理后并展示报表。使用数据中台，业务方不需要关心数据的异构性，无论是实时数据还是批量数据，只需要懂 SQL，业务方都可以在数据中台上申请数据，自助地写 SQL 进行处理数据清洗、数据处理，最后，通过配置和写 SQL 生成自己需要报表，不用等排期，完全自助快速完成。
AI 中台为例：
AI 中台的智能聊天机器人平台，对接第一个业务方是从零开始，从研发平台、模型研发、数据对接、到使用上线第一期，花了 6 个月的时间，第二个业务方享受到平台的优势，直接导入数据，进行验证和对接后，4 个月实现上线第一期，之后的业务方更快，2 个月上线，最近的一个业务方达到 3 周就上线的速度，体现了平台的复用性带来的便捷和快速响应业务方需求的能力。
纵观这次人工智能的浪潮，可以说是算法、大数据等技术和硬件多方面的因素促成的。一方面算法层面有了进一步突破，更重要的是大数据相关技术的成熟，使得数据的获取变得容易，大数据计算变得可能，以前许多不可能完成的事情，现在可以通过大数据的算力来进行学习和训练。
再结合现在 GPU、AI 芯片以及传感器等硬件技术，使得需要大规模计算的深度学习训练可以完成，这些都直接导致了AI应用的快速落地和到处开花。
以互联网 AI 应用为例，互联网巨头是使用大数据标注并落地 AI 应用的最早受益者。AI 最早应用在搜索引擎（Google、百度）、广告系统（Ebay）、电子商务网站（阿里）等，它们都是大数据的产生方和使用方，然后是在拥有大数据流的社交平台（Facebook、腾讯），到现在使用大数据技术在垂直细分领域做个性化推荐平台（头条、快手）。一方面大家在使用这些互联网平台，另外一方面大家也在进行免费的大数据标注。
以商业 AI 应用为例，商业机构通过激活已有的大数据，并结合 AI 算法创造商业价值。医疗机构通过已有病历实现疾病诊断/鉴别、个性化治疗/行为矫正、临床决策支持系统、流行病爆发预测等，金融机构通过已有交易数据，进行大数据风控、个性化营销、智能投顾、智能投研等。这些都是大数据与AI紧密结合的产物。
以实体世界 AI 应用为例，通过获取实体世界的数据，实现智能化，带来新的应用、新的商机。
通过大数据、AI与汽车行业结合，诞生了自动驾驶、路径规划、实时路况、危险预警等应用；大数据与商业零售结合，收集海量顾客信息，结合 AI 技术，用于精准营销、店铺选址、库存规划、个性化服务等。大数据、AI 技术与智慧城市、智能安监、环境治理、教育等诸多领域结合后，都带来了大量新的应用和商业机会。
因此，无论是传统的数据挖掘、还是机器学习、深度学习，所有的模型都离不开大量的数据，可以说数据是 AI 应用的养料和土壤，而数据采集、规范、使用都离不开数据中台的建设。一个很形象的比喻，数据中台是数据的家，而AI中台则是数据的学校，通过数据中台和AI中台的合作，最终产出一个成熟的成功就是数据智能应用。