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06-17
不久前，苏然认知为TCL私有化部署的AI中台正式上线。
据悉，苏然认知为TCL等厂商打造了适合家电行业的AI中台系统，解决行业普遍面临的业务线多、资源整合困难等问题。
近年来，中台概念持续流行，尤其是互联网行业，呼唤最大红利，不少企业开始减员增效。
台湾似乎成了“包治百病”的“灵丹妙药”。
在此情况下，随着期望值不断升高，中国和台湾开始受到越来越多的批评和质疑。
人们质疑的焦点是：中国和台湾有用吗？中泰有用吗？作为一个仍在定义中的概念，中台目前还没有统一的标准定义。
为了大家更容易理解，我们可以粗略地认为它是一个连接前台和后台的中间组织。
这个组织的核心是提供企业的基础资源，而这些基础资源必须满足两个条件：可共享、可重用。
。
换句话说，只有拥有大量资源需要共享和复用的企业才需要使用中间平台。
这些资源包括技术、服务、数据甚至人力。
这样，中间平台通常适合用户数量/产品数量/业务/部门/系统多的成熟企业。
这些企业大多分布在家电、汽车、金融、医疗、酒业旅游、零售电商等行业。
对于一些尚未成熟的初创公司来说，关键是先把产品做好。
如果盲目跟风推出中间平台，不但不能给公司带来实际价值，甚至会耽误公司的发展，那就得不偿失了。
。
中台为企业前端业务提供自动化、自助式的敏捷数据输出能力。
然而，整合资源的能力通常是不够的。
想要真正合理利用这些资源，为企业运营提供相应的决策，就必须离不开智能化能力。
这种具有智能能力的中台，就是我们接下来要讲的AI中台。
以TCL为标杆，苏然认知打造了适合家电行业的AI中台。
在与众多厂商和客户的交流中，苏然认知发现，传统家电由于产品线众多，在集成语音等第三方服务时面临着诸多挑战。
面临数据泄露、资源难以集中管理等诸多问题。
为此，苏染染意识到，这次结合TCL的实际情况，部署了一套适合家电行业的AI中台系统。
1、无法掌握全球用户数据：产品安全不可控，难以精准运营。
为了丰富自己的产品，家电企业往往会接入很多服务。
然而，过去这些用户的服务请求数据通常存储在第三方，??企业自身无法获取。
。
一方面，数据存储在第三方，??存在数据泄露的风险；另一方面，无法获取全球用户数据，导致家电企业很难为自己的用户构建全球用户画像，也无法在综合用户画像的基础上构建全球用户画像。
开展精准营销。
苏然认知为家电企业提供的AI中台很好地解决了这个问题。
AI中台可以集中聚合和存储分散在第三方的用户数据。
同时，它利用AI技术“将异构数据转化为同质数据”。
“结构化数据、非结构化数据转化为结构化数据”统一企业全流程数据管理，分析企业业务数据，为企业提供营销决策建议，帮助企业提升运营和变现能力。
苏然认知的AI中台还可以为企业提供私有化部署，很大程度上保证了企业数据的安全。
2.服务依赖第三方：灵活性和自主性较差。
家电企业的许多服务和解决方案依赖于第三方，导致企业难以快速响应用户需求。
尤其是在疫情等紧急情况下，家电企业更新服务依赖第三方公司，而第三方往往无法快速响应，产品缺乏自主权，灵活性差。
在自主性方面，Suran Cognition的AI中台可以提供工具包。
家电企业可以利用该工具包重新开发现有的功能服务，完善现有的功能效果，并进行新功能的自主开发。
在灵活性方面，AI中台可以提供多种类似的服务，并且这些类似的服务可以在云端实时切换。
例如，在为TCL部署的AI中台中，语音识别提供了多家主流厂商的ASR服务。
当面对用户的语音数据时，AI中台利用算法技术实时选择反馈最快的服务。
当然，企业也可以自行手动选择，保证了用户快速的响应速度。
当然，服务商的选择和切换是在云端进行的，C端用户不会感觉到。
3、产品维护成本高。
过去，如果任何一方的功能发生变化，家电企业都必须通过APP或OTA的方式对产品进行升级，人力和研发成本过高。
苏然认知提供的AI中台可以帮助企业在云端标准化产品。
企业可以通过中间平台直接在云端升级，无需经过终端，大大降低了产品维护成本。
4、资源整合困难 对于业务发展相对成熟的大型家电企业来说，分散在各业务线、产品线、部门之间的资源很难整合。
由于云端缺乏集中控制，企业不得不通过前端整合各种资源。
现有的内容或服务严重依赖终端的整合逻辑，不仅费时费力，更重要的是企业难以持续变革。
快速响应用户需求。
恍然大悟的AI中台，将云端分散的资源整合起来，汇聚到中央系统，按照统一的标准进行管理和部署。
在能够随时提供各种服务的基础上，还兼容了业务的灵活性。
各业务部门可以根据自身需求进行相应的个性化设置。
5、通用服务无法满足多设备、多业务场景的需求。
大多数服务提供商只提供通用的公共服务，而无法提供客户特定领域的个性化交互逻辑。
以TCL为例。
有音箱、电视等各种硬件产品。
当用户谈论刘德华时，根据合理的反馈，音箱应该反馈刘德华的音乐，电视应该播放刘德华的电影。
但一般服务无法满足这一要求。
个性化的互动差异。
苏然认知的AI中台在收到数据请求时，可以在云端区分用户数据请求的源设备，从而根据对应的设备返回不同的请求结果，满足多设备、多业务场景的个性化交互需求。
当然，苏然认知提供的AI中平台适合家电行业，也适合同样面临类似问题的汽车、金融、医疗、房地产等行业。
总体而言，苏然认知的AI中台旨在提供一个可私有部署的服务访问控制和用户需求分析平台，为企业构建统一的云端AI业务中台。
帮助企业打造属于自己的AI生态闭环，构建以语音处理、图像识别、多模态交互、语义理解、内容与服务分发、多设备协作为核心的统一云业务中台系统。
利用人工智能技术“将异构数据转化为同质数据，将非结构化数据转化为结构化数据”，统一企业数据管理全流程，并根据业务数据进行分析，为企业提供建议和决策，帮助企业改善运营和运营。
流动性。
形象地讲，可以理解为“中央指挥和作战系统”。
该系统连接了各种产品之间的公共基础服务。
一方面，每个产品线都可以根据需要随时调用所需的技术、服务和技能，避免重复。
发展;另一方面，系统可以将过去分散在各处的数据汇聚在一起，构建更加完整、详细的用户画像，并协助企业及时收集用户反馈，并通过AI提供相应的决策建议技术，从而进行有针对性的操作。
。
更重要的是，借助台中AI的可视化工具，企业高管可以对业务、产品、用户有更清晰、更直观的了解，决策变得更容易。
在实际应用中，具有以下优点：（1）中间平台统一处理，可管可控。
通过AI中台的私有化部署，企业可以对业务、产品等进行集中灵活管控，并实现实时响应。
(2)可插拔设计，与业务逻辑灵活耦合??。
企业可以全面部署AI中平台，也可以只使用AI中平台的部分功能。
服务功能采用可插拔设计，与业务逻辑灵活耦合??。
（3）支持BI平台，兼容历史数据。
中间平台提供相应的BI平台，可以对采集的数据进行统一管理和分析，并生成可视化图形，为企业经营管理提供决策建议。
它还兼容历史数据，无需从头开始。
开始。
（四）配套运营平台，协助企业进行技能配置。
我们可以根据企业的需求搭建自己的配置管理平台，帮助企业进行定制化的技能配置、数据管理、运营管理等。
除了本次与TCL的合作之外，据悉，突然认可的AI平台还将并在金融、医疗等其他行业落地。
据苏然介绍，该AI平台其实只是其Loshi认知计算平台的一个应用，该平台是苏然认知自主研发的。
是一个为客户定制生产、运营、运营会话式AI助手应用的APaaS平台。
该平台针对企业的痛点需求，主要提供数据建模、业务建模、数字化运营三大能力，近期也已上线。
在众多行业成为红海的情况下，如何在快速迭代的市场中捕捉善变的用户并及时响应用户需求？大型企业想要实现大业务量和灵活性，就必须保证企业能够快速响应前方的市场需求。
中台可能会逐渐成为大型企业的标准配置，就像原来的云计算一样。
不过，在大多数企业还不具备搭建中间平台能力的前提下，寻找成熟的中间平台解决方案提供商也是快速补充自身短板的方法之一。
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