如今，很多企业对数据中台已经不再陌生，其就是指对不同业务的数据进行提取，然后统一口径和标准，再通过数据计算和处理向用户提供数据服务。对于一个企业来说，构建一个数据中台，包括数据模型存储、数据资产管理、对外数据服务、数据深度分析挖掘等方面的流程。这就是广义上的数据中台，其核心是构建一个共享的数据服务系统。

而AI平台则是提供一种通用的智能服务，这是客户对数据服务需求的进化。

例如，有的客户希望提供语音识别输入法的服务，有的客户可能希望提供一些动态的实时数据显示效果，用户希望给当前的服务一些“个性化”，AI平台的变化就出现了。

在数据存储、数据管理、数据分析和数据展示等方面需要实现自动化、智能化。为了解决数据开发和应用开发不同步的问题，建立统一的数据系统，基于数据标准体系快速开发数据业务，实现数据业务的高可用性和重用。

AI中台的立足点是实现数据存储、数据管理、分析和显示的自动化和智能化。目前AI中台主要面向一些个性化的客户需求，这种个性化服务正在逐步普及。

例如，要打造一个机器人语音聊天，需要AI技术的支持，需要构建诸如神经网络、深度学习AI等人工智能技术为核心算法模型，提供自然语言处理、图像识别等技术支持，存在与技术积累并作与时俱进，最终为用户提供智能化、个性化的服务。

也可以说，AI中台可能将会是数据中台发展的趋势，因为伴随商业技术的发展，数据中台的演变，将会以AI为核心，智能服务各地它依靠数据向它提供数据服务的能力，以及智能技术的开发能力，并能提供更方便快捷的数据分析和预测，这样可以提供更好的数据服务。

因此，它们是相互依存、共同进步的。数据中台和AI中台的目标是提供标准的、开放的、可重用的服务，避免出现数据孤岛，扩大各类服务的范围和“活力”。它们分别与数据和人工智能融合在一起，赋予了它们新的特性和“活力”。