方案报告围绕AI智能中台架构设计，深入探讨其在制造领域的应用杠杆交易规则，涵盖中台概念、制造领域实践、百度中台技术等方面，为企业智能化转型提供思路。

1. 中台概念剖析：中台尚无统一标准定义。从技术层面看，它可以是微服务开发框架、Devops监控平台等技术平台，或是用户中心、订单中心等微服务业务平台；从组织视角出发，也涉及内部创新孵化中心等组织架构。与后台、前台对比，中台变更效率较高、周期较短，以业务驱动为主，在架构、资金投入、开发方式等方面也有独特之处，其核心价值在于提炼沉淀数据、算法等，实现重用共享。

2. 制造领域“智造中台”经验：智能制造基础架构包含生产现场多个环节，涉及供应链和工程链，旨在降低成本、提高效率与品质等。工厂内供应链管理涵盖供应商送货、物料存储、物流车辆、自制件及车间配送等方面，实现无纸化、可视化管理。以某制造企业零件外观缺陷检测为例，借助百度PaddlePaddle框架，检测精度与人工持平，速度达20ms/个，大幅降低成本；一汽物流无人机自动盘点项目，视觉识别准确率高达100%，提升库存管理效率。

3. 百度中台技术解析：多数企业数据架构及人工智能存在大数据架构不完善、分析不完整、服务化能力弱等问题。百度智能中台建设从结构化数据智能迈向非结构化数据智能，其大数据战略注重全域数据治理，通过数据共享驱动业务。百度大脑历经多个版本迭代，开放能力不断增加，3.0版本实现多模态深度语义理解。在制造业，百度AI中台融合OT、IT、DT技术，为工业数据分析决策提供支持，涵盖产品创新、设备诊断、供应链优化等多个领域，并提供深度学习自动化建模等功能。此外，还有图谱展现平台方便知识图谱管理调用，以及智能中台规划设计、模型工厂实施路径、数据治理思路和服务化中台建设等内容，助力企业实现“大IT一盘棋”，推动智能制造发展。

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AI智能中台架构在制造领域潜力巨大，企业应结合自身情况合理应用相关技术和理念，加速智能化转型进程，提升竞争力。

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发布于：广东省

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