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导读：随着“数据中台”的提出和成功实践，各企业纷纷在“大中台，小前台”的共识下启动了自己的中台化进程，以数据中台、技术中台、业务中台为代表的一系列技术，极大增强了业务的敏捷性，提高了组织效能。同时随着智能技术的发展，AI应用在业务研发中的占比逐渐升高，但AI模型训练的复杂性导致其开发慢、效率低，严重影响了业务的灵活性。针对这种情况，能否基于中台化思想对业务中AI研发工作进行专门支持，提供对智能需求的迅速实现和灵活试错功能，从而提升企业智能创新能力？AI中台的构建和实施又该如何进行？分享大纲：一、

导读：随着“数据中台”的提出和成功实践，各企业纷纷在“大中台，小前台”的共识下启动了自己的中台化进程，以数据中台、技术中台、业务中台为代表的一系列技术，极大增强了业务的敏捷性，提高了组织效能。同时随着智能技术的发展，AI应用在业务研发中的占比逐渐升高，但AI模型训练的复杂性导致其开发慢、效率低，严重影响了业务的灵活性。针对这种情况，能否基于中台化思想对业务中AI研发工作进行专门支持，提供对智能需求的迅速实现和灵活试错功能，从而提升企业智能创新能力？AI中台的构建和实施又该如何进行？分享大纲：一、