中台“翻案”的破冰期：赛道急速扩张的背后

现在是大陆和台湾为自己“翻案”的破冰期。

一些中台服务商明显感觉到，尤其是2021年以来，市场开始有更多中台项目的机会和线索。根据 Gartner 的数据，将数据分析嵌入业务平台的公司数量已从 2018 年的 57% 增长到 2020 年的 70%。在中国市场，越来越多的数据分析正在通过“中间平台”方法。更多的市场报道也显示，未来中台市场的井喷点依然存在。

这一切似乎有些难以捉摸。一年多前，外界更多看到的是，中泰赛道遭受了概念诞生以来最强烈的打击。此后，众泰积累的负面声音愈演愈烈，但如果有一点“产能再利用”的方法论，倒是可以说几句，也有企业对大陆和台湾保持缄默。

中国台湾的问题始于被市场妖魔化。

2015年是阿里巴巴众泰元年。今年12月，逍遥子正式提出“大中台、小前台”战略。众泰以组织形式正式确定，同时纳入相应的人员和技术。就像蝴蝶效应一样，阿里的势头才刚刚开始。随后，在资本和市场需求的双重牵引下，中国大陆和台湾地区开始快速扩张。据相关统计，2019年至2020年，众泰电路的融资总额已超过30亿元。

本来众泰其实是在做两件事：一是技术统一，二是数据统一。通过提取常用模块，减少了大量重复性工作。但当一些服务商开始盲目地向客户承诺大陆和台湾为企业数字化带来的“灵丹妙药”时，大陆和台湾改变了他们的口味。

数据中台、业务中台、金融中台、采购中台……凡是与中台概念相关的都可以称为中台，一些服务商会重新包装原有的产品。出售。近三年来，梳理业务和连接数据的工作并没有太多，而是搭建了很多伪中台，类似于抄袭一个微服务架构。2019年前后，客户发现众泰并没有想象中那么漂亮。

客户对中泰的投诉愈演愈烈，在不知不觉中加入中泰建设大军的企业纷纷放弃。随后，在茅台众泰项目进展不佳、某制造企业CIO辞职引发广泛关注后，众泰创业的市场呼声开始大幅下滑。

一段时间后，外界对于阿里解散中国平台的声音不绝于耳。去年12月，某自媒体文章指出“阿里要让中间平台更薄，变得敏捷、快速”，理由是“中间平台适合组合创新，但不能做颠覆性创新” “……

什么是创新？

“这并不意味着建设数据中心就一定等于创新成功，但数据中心提供的一系列数据基础可以帮助企业获得更高的创新成功概率。” 阿里巴巴数据中心高级技术专家王赛向雷锋解释。

王赛指出，随着市场竞争的加剧，阿里作为互联网平台也在不断思考如何更好地提高效率。现在，阿里依然坚定不移地在中台。落在相应的团队和部门的时候，就要思考如何让系统更加灵活，让前台和业务能够更好的扩展，同时中台也能更好的起到支撑作用。角色。

2018年之后，除了继续巩固内部数据资产化和价值化的工作，王赛所在的阿里云数据中台团队也开始探索如何基于阿里云的数据解决方案导出数据。作为与客户密切接触的一线从业者，王赛看到更多的是客户对众泰的认知其实已经发生了变化。

“过去，客户还在问什么是中间平台，但现在，他们更关心的是如何在他们的领域中使用这种技术方法论。” 王赛说。

百度AI技术生态部总经理刘谦也有类似的感受：众泰需要把组织管理和系统化运作结合起来，而项目的成功很大一部分也来自于客户的理解和支持，所以还有更多的挑战是如何帮助客户发挥中泰的价值。

“很多大中型企业客户，特别是传统行业信息化比较先进的客户，在智能化升级的路径上有很多场景和强烈的探索。因此，除了交由乙方承担建设平台，客户也希望打造自己的自主创新能力，甚至希望辐射相关产业链输出能力，需要更好的智能中台架构来支撑一线创新。”

结合国内同行的观察，我们发现大陆和台湾地区的翻新机会正在悄然来临。

在这种情况下，中国和台湾开始发生变化。

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大陆和台湾仍是少数人的路

从最近的一组市场调研数据中不难看出，大陆和台湾仍然是少数公司走的路。其中，大型企业无论从实践还是认知上都走在市场前列。

66.1%的企业因各方面条件不成熟，不会考虑引入中间平台；26.1%的企业仍处于观望状态，并进行了概念验证和可行性评估；与之形成鲜明对比的是，1.2%的公司曾尝试过搭建中间平台，但会考虑终止，因为短期内没有见效；总共只有6.6%的公司计划尝试，加大对中台应用的投入。

另一方面，从总体上看，零售、制造、金融等信息化渗透率高的行业，是目前中台地区（认知和实践）比较火的前3大行业。

同时，基于区域分布数据，区别于传统信息化分布特征（传统信息化和云化优先区域，主要在北京、上海和广州），中泰在重庆、广东、四川的市场份额相对其他地区（分别为15.5%、10.6%、8.9%）率先打开局面。这些领域也是制造业和零售业等相对非常发达的领域。

这可能表明一个非常有趣的现象。中台的接受度和成功与企业的云采用不呈正相关。相反，企业的数字化意识或觉醒程度占据了更重要的权重。

当然，一个重要的前提是，无论是私有云还是公有云，中台，尤其是数据中台，都必须建在云端。

以零售企业为例。事实上还原系统是什么意思，大力水手在选择中台之前和之后都想了很多。

当他第一次了解数据中心时，大力水手的CIO张天疑惑：“这些公司是真的在做数据中心，还是只是为一个商业项目做微服务？”

随着集团整体数字化进程的战略规划逐渐清晰，对数据中台的理解不断加深，张天开始明白数据中台的价值，但此时，他又迷茫了：“每个公司都是说它可以提供中间平台。市场上的声音太多了，很容易混淆。

即使群后来决定去中台，引入阿里云数据中台解决方案，群内还是会有不同的声音：Popeyes未来可能会遇到数据层面的问题，其实他们可以找到解决问题的单点工具。解决方案——为什么要花几倍甚至几十倍的成本建一个数据中心，会不会有点“矫枉过正”？

王赛告诉雷锋网，阿里云数据中台团队此前接触并服务过包括零售行业、金融行业在内的大量企业客户。

首先，大部分企业都有非常强烈的数字化发展意愿，这往往来自于业务层面对数据能力的重视，而传统零售企业这几年观念转变非常迅速。他们通过互联网获客，对数字化转型有着非常强大的推动力。

“在企业原有制度的基础上，企业首先要思考的问题是，与原有制度的关系是什么，是替代关系还是互补关系？组织与人的关系也必须是明确规定。”

其次，从今年新签约的客户来看，很大一部分属于新锐品牌。比如零售行业，至少有一定规模的企业非常愿意做中台，非常重视数据能力体系在自己企业的落地和落地。建造。

综上所述，有两类企业正在形成数据中台实践的中坚力量：一类是企业本身理念先进，对大陆和台湾有一定的认可度。希望中国和台湾能从一开始就建设起来。这样的企业往往没有负担。，高度重视自身企业数据能力体系的实施与建设；还有一类应用，企业本身有很多重复建设，希望通过中间平台实现复用能力。

2

重新认识中国和台湾

或许，过去中国和台湾模糊不清的根本原因，是对中国和台湾的定义过于理想主义的追求。

事实上，当被问及来自 AWS 的云布道师 Ian MassingHam 国内最初的众泰概念时，他一头雾水。后来在Gartner的一个PPT中，我们可以看到众泰的英文解释是“Middle Platform”，定义为“Packaged Business Capability”，即打包的业务能力。

在此之前，没有人定义中台是什么，因为它本身不是一个学术概念，无法通过学术研究来定义。外界都知道，阿里巴巴集团中台战略的正式启动，源于马云和高管对Supercell的一次商务访问。在这个故事中，阿里巴巴希望和塑造的东西，从最初的原型到最终的实现，其实一直是一致的。它是一种思想和理论体系。

因此，回顾中国和台湾出现之前的各种原型，从技术渊源上早已有迹可循。

北京航空航天大学计算机学院副院长胡春明曾提到，从软件工程中的软件复用到后来的SOA、中间件、微服务架构，可能与中台的概念有更多的联系。

所以从这个层面来说，无论是快速响应前端业务，还是尽可能提高软件生产力，其背后的驱动力其实都来自于市场竞争。

据雷锋网观察，在以往“制造为王”、“渠道为王”的市场竞争中，企业IT的核心其实是一套庞大的ERP、CRM等企业信息管理系统。但时至今日，中国的市场环境发生了很大的变化：面对产品和技术的同质化，产品供过于求，CRM不再仅仅与客户、商机、订单相关，而是将结合内容营销、市场管理等方式与用户产生更直接、更密切的接触；企业接触用户的方式和渠道也变得多样化。原来只能通过PC访问，现在用户可以通过手机访问了。

这时，企业信息系统的复杂性开始成倍增加，但企业的研发供给却没有那么多。为了及时响应业务节奏，只能使用某种工具或应用程序。随着时间的推移，企业需要建立以用户为中心的业务体系。不同的企业由于业务逻辑的不同而有不同的业务系统，原有的信息化管理系统也成为了企业信息化的一种“后台”。”。

中台的出现，正好解决了前台不断增长的业务流与后台如何快速响应之间的矛盾。

“信息技术对企业的价值一直是降低成本，提高效率，这个逻辑70多年了，以后也一样。” 明略科技副总裁刘国栋说。

在他看来，了解中国和台湾的问题是关键。

“中台是办公室（中央），不是平台（平台），所以中台的职责是中心，中层，通过中台来满足前后台的需求，同时让这个有机体继续保持与策略的一致性和同步性。”

众泰既不是PaaS，也不是中间件，但它做了很多他们能做的事情。同样，中台也不是前端业务系统，而是提供客服、营销、供应链管理等功能应用。在过去的几年里，市场上衍生出多种类型的中台建设模式和解决方案。

根据功能特点和定义，业界主流的中间平台大致分为三类：

一是技术中心。IaaS（计算、存储、网络等基础设施）+PaaS（中间件、大数据和研发平台）等形式，目的是提供通用的基础研发能力。

二是商务中心。比如商品中心、交易中心、营销中心等，需要灵活，可以提供一些常用的功能。

三是数据中心。通过数据技术，海量数据的采集、治理、处理、消费、数据资产管理、知识管理，统一标准和口径。

对于这三类中台，国内中台厂商/团队也在积极推广。

在智领云科技联合创始人兼CEO彭峰看来，企业建设中台首先要搞清楚什么样的中台是必要的，什么样的中台可能是假命题。

在他看来，技术中台和数据中台将比业务中台更具必要性和价值。

“业务中台的出现更像是一个伪命题，业务瞬息万变，前端需要创新的时候，就会受到业务中台的制约；相比之下，企业绝对需要数据中台，中国联通，全球数据比碎片化数据更容易产生1+1>2的效果；同时，企业可以通过数据精准定位目标客户，推动业务进一步创新。”

目前，单从产品形态来看，中国大陆和台湾地区越来越具体。这种变化也反映了一个事实，如果单纯的搞中间阶段，输出一套方法论，对业务的认知度不高，没有公司会为此买单。相反，服务商需要继续提供一些标准化的产品、工具和行业解决方案，以进一步帮助企业落地。

“这需要制造商拥有从施工方法到产品工具再到解决方案的一整套系统和能力。” 王赛加入雷锋网。

3

另一种中间

目前，众泰正在走向一条新的道路：众泰本身并不贴近业务场景，但其构建的根源来自于业务的抽象和数据的开发。

在需求的推动下，另一种类型的中台正在兴起。

什么是AI中台和知识中台？

2020年5月，百度智能云在调整业务结构的同时，还打通了AI中台和知识中台。

不管叫什么名字，百度这两个中间平台其实都离不开基础中间平台架构的本质。

按照刘谦的描述，AI中台作为企业AI能力的生产和集中管理平台的一个重要前提是AI技术可以全过程应用于企业的各个环节，或者说是多方位的发展路径。场景应用计划。如果只是业务场景，没必要搭建AI中台；同时，AI中台的门槛应该足够低，让业务线的人可以轻松上手。

知识中心是基于企业日益多样化和异构的数据。通过信息抽取、内容理解、语义推理等技术，帮助企业进一步提升企业搜索、内容理解、语义推理等决策能力。辅助诊断、智能交互等都是典型的知识型中端应用。

百度后来看到了开放AI平台和知识平台的合适时机，原因有二：一是自身经验积累和建设的成熟度；二是看人工智能应用和系统架构建设的趋势。

“在百度自身业务研发和应用深度学习等新技术的过程中，也发现应用AI技术的过程也大致可以分为四个阶段：单点探索、纵向深化、全面应用，不断创新，当这两个阶段充分应用时，显然基于场景打磨后沉淀出来的算法、工具等还原系统是什么意思，可以帮助企业中的其他业务进行更高效的应用和创新。

当然，很重要的一点是，我们不能认为搭建一个中间平台就可以满足所有的业务需求，因为新场景的优化和落地也会面临各种挑战，包括AI技术本身的不断发展。，所以中泰的建设也是一个动态演化的过程。”刘谦说。

如今，百度也通过提炼出一套AI中端和知识端解决方案，开放了这些能力，为更多行业和企业的智能化转型提供持续稳定的服务。

当然，为人工智能和知识融合数据提供服务的不止百度。

例如，明略科技还整合了知识图谱和数据能力，利用知识图谱进行全面的数据分析和数据管理。

据介绍，与市面上同类产品不同，明略科技的数据中心是以知识图谱为载体的行业Know-How。

“过去在帮助客户做数据治理的过程中，我们发现了数据治理和数据计算中蕴含的数据知识能力，后来我们将这些能力以元数据的形式存储和数字化，这个元数据具有实体特征知识图谱，可以以知识图谱的形式应用。也就是说，不仅是业务场景中形成的知识图谱，数据本身的知识也形成了知识图谱，称为数据知识图谱。名略技术专家朱慕尧指出。

这种多步骤设计方法的目的是利用知识图谱来驱动知识管理和计算，大大提高数据治理的自动化和智能化。

将知识图谱应用到元数据增强分析领域，而不仅仅是数据分析领域，正是明略数据技术体系最明显的区别之一。

是时候使用云原生了吗？

彭峰看到的是人才稀缺，任务繁重复杂，交付难度很大。“经过这么多年的大数据，这仍然是一个未解决的问题。”

为此，智领云的数据中台产品采用了云原生的底层架构。

彭峰解释说，“在云原生系统中，多租户、资源隔离、计费、审计等与传统的大数据操作有很大不同，同时需要存储计算和混合云分离。支持等等如果没有云原生，整个大数据平台的组件管理起来会很复杂，数据平台未来一定要往云原生的方向发展，这个时候如果技术投入还是用传统的方式制作，整个技术培训成本会急剧增加，往往不一定能找到合适的人才。”

在他看来，云原生是未来的必然。

“我们认为，如果数据不能产生价值，这件事是没有意义的，但如果数据要产生价值，就必须用最合理的架构来实现。大数据产品必须采用云原生架构，这样整体的ROI才会最高的，就会执行，最快的。”

在此之前，云栖、迪普、袋鼠云、奇点云等服务商也相继发布了基于云原生架构的数据应用产品，但不可忽视的一个事实是，直到现在，云原生应用还没有看到重大进展。

作为数据中台服务商，阿里云网赛看好云原生对数据中台相关产品的推广价值，但不应该给客户这样的错觉：

“应用云原生可以解决企业存在的问题，其实企业用户对云原生技术本身并不是很了解。”

在他看来，云原生解决方案不是数据中心的问题，而是企业软件架构的问题。未来，如果你使用云原生技术来建设数据中心或者尝试一些创新，至少应该解决以下问题：

一是让数据处理更快，让数据更快、更低成本地到达业务场景；二是数据标准化，一套方法和体系帮助企业做好数据管理，提高数据质量；三是算法和场景。整合，将AI植入业务场景；第四，工具化，将不同的场景和问题抽象成SaaS产品/服务；五是数据共享，解决数据确权、数据隐私保护和安全问题。

这也可能是目前中台服务商在提供中台产品时所面临的共同期待。在采访中，不同的服务提供商或多或少地提到了类似的陈述。

刘国栋看到了机遇，“目前，企业或组织、个人越来越意识到自己的数据权利和资产属性。对数字化过程、管理、治理、使用过程中产生的数据的积极认识和使用意愿” . 对利益和利益的正面认可是中台市场的驱动力。

随着数据法治的逐步完善，企业、组织和个人对自身数据资产的共享和交易需求的大规模落地，将是未来中台市场的一个井喷点。

4

处于中间阶段，从难到更难

本质上，中国台湾拆解成产品还是一个ToB场景，这意味着它需要经过产品打磨、数据积累、市场认知。市场培育期注定漫长。这也意味着中国和台湾还有太多的困难需要解决。

首先，最大的挑战还是来自用户对中台的认知。这种认知不仅仅是概念上的认知，而是概念上的接受。中泰是“顶级项目，需要伴随业务创新和持续建设的过程”。

这也可能来自过去的教训。用户对中间平台的认知度本来就低。一旦市场层面没有传达正确、真实的信息，就很容易误导客户。

“客户自身对这件事情的认识和推动力，尤其是决策层面，其实在很大程度上可以决定项目的成败。” 刘谦说。

在她看来，用户更容易在业务层面感知中台的价值，比如支持多少业务场景的应用，调用AI服务的次数或者部署的设备数量，以及有多少基于中间平台的应用为业务创造了价值等；而在技术层面，更直观的方式是从研发效率和资源利用的角度。

无论是数据中心、技术中心、知识中心，还是AI中心，仍然需要连接业务和前台，与业务齐头并进，渗透到业务的方方面面.

从以上两个难点，不难想到，企业一旦启动了中台项目，就需要涉及到业务层共同行动。

其次，搭建完成后，推广使用很难——要想团队推广使用，就得从应用层开始做事。

彭峰告诉雷锋网，“因为众泰专注底层架构，离业务有点远，所以这个平台是客户的核心IT投资，一旦使用就不会切换到其他平台。因此， “我们必须努力。做很多事情并提供端到端的数据中心和工具。这是初创公司必须在早期向客户解释的事情，以获得他们的信任。”

这可能是目前所有中台厂商都必须回答的话题。

这意味着企业自身要推动团队的使用，在整个业务中应用中间平台，形成闭环；但也要看第三方上下游生态的繁荣。中间平台如果按照云计算分层（I、P、S三层），更多的是PaaS，或者PaaS+IaaS，涉及到服务器、芯片、边缘设备等一些硬件，至少经过深度适配和优化。应用效果变得更好。

那么谁有这个权力呢？

众泰现在的困难，可能比当年的云计算还要残酷。至少在认知层面，无论是第三方服务商还是企业自身都有这样一个统一的认知——云计算是个好东西。终于发展了这么多年，2021年才开始填补企业上云初期的“坑”。

例如，石油实际上已经成为当今社会最重要的能源供应之一，但它的宝贵价值只有在真正被提炼出来之后才会得到认可。同样，我们认为数据和AI很重要，但不清楚数据中台、AI中台等的认知是重要还是重要但不关心。这是一个巨大的矛盾。

因此，中泰的价值绝不仅限于此。正因为网络时代，让我们更喜欢新面孔和性感名词，小起点的迹象会被外界无限放大。其实中国大陆和台湾都在进步，只是我们的期望还是太高了。只有帮助客户弄清楚，众泰不是买来的，而是自己长大一点，我们或许才能下定决心不被外界舆论左右。