什么是 AI 架构？
企业 AI 的互联基础
AI 架构是一种统一的企业架构，可将数据、人工智能模型、自动化工作流程和治理系统连接到单一的操作框架中。AI 架构通过支持情境智能、实时决策和受控的人工智能运营，帮助组织在整个企业中扩展人工智能。
AI 架构与 Data Fabric 有何不同？
Data Fabric 侧重于连接、访问和管理分布式数据。AI 架构通过将数据与模型、代理、工作流程、语义上下文和治理联系起来来扩展这一基础，这样 AI 就可以从孤立的见解转变为可信的运营决策。
为什么现在很重要？
当数据、上下文、治理和自动化仍然分散时，企业人工智能试点通常会停滞不前。AI Fabric 为团队提供了一种可重复的方式，可以在不取代现有数据平台的情况下跨职能、系统和领域实施 AI。
构建可扩展、受管控的企业 AI
从 AI 试点到企业运营
AI Fabric 帮助组织将互不关联的 AI 计划转变为协调的运营模式。它将人工智能就绪数据、情境知识、模型工作流程和治理连接到一个可以支持分析、自动化和代理人工智能的架构中。
专为情境智能而设计
人工智能系统需要的不仅仅是数据访问。他们需要有关关系、流程、系统、产品和决策的背景信息。人工智能架构可以使用语义层和企业知识图在互联业务环境中为人工智能输出奠定基础。
为代理人工智能做好了准备
随着 AI 代理变得越来越普遍，企业需要一种能够帮助代理安全地推理、行动和协作的架构。AI Fabric 提供大规模支持代理工作流程所需的编排、治理和互联智能。
AI 架构连接什么
AI Fabric 连接结构化和非结构化数据、人工智能模型、企业应用程序、自动化工作流程、语义上下文和治理控制。这为组织在工程、制造、服务和业务运营中做出可信的人工智能决策奠定了基础。
受管控的人工智能运营需要可追溯性、访问控制、模型监控、可解释性和生命周期管理。AI 架构使这些控件成为操作架构的一部分，而不是事后才想到的。
对于工业企业而言，AI Fabric 可以帮助围绕共同的运营环境协调数字线程、知识图、分析和自动化。结果是，AI 更易于扩展、管理和连接到可衡量的业务成果。
