基于關鍵路徑的人工智能中臺項目進度管理研究

譚現成

【摘? 要】 企業人工智能中臺可以實現企業對AI的自主可控，讓企業具有創造AI、應用AI的能力，提升企業AI的核心競爭力。文章以人工智能中臺項目的進度管理為分析對象，對人工智能中臺項目進度管理的關鍵路徑進行研究。首先，梳理目前人工智能中臺項目的研究現狀，指出目前對于人工智能中臺項目研究的不足。其次，對人工智能中臺的模塊進行分析，研究人工智能中臺項目特點。然后，通過對人工智能中臺的活動進行工期評估，梳理出關鍵路徑。最后，對關鍵路徑進行分析，提供一些優化思路。通過上述研究，能夠保障人工智能中臺項目按時推進，加快產品進入市場的時間點，贏得更多市場份額。同時，通過對于項目進度的研究，提供同類型平臺項目進度管理的研究案例，可為其他智能化平臺建設提供參考。

【關鍵詞】 人工智能中臺；項目進度管理；企業管理

本研究針對人工智能中臺模塊多、技術難度大、周期長等特點，運用項目管理的技術以及方法，對人工智能中臺項目建設過程進行研究分析，以平臺研發進度作為研究方向，探究這類技術復雜度高、項目周期短的項目在實施過程中可能遇到的進度問題。

一、人工智能中臺項目的功能模塊分析

人工智能中臺是為企業智能應用提供AI能力支撐的統一共享服務平臺，其包含AI服務的管理和編排，以及AI能力的優化、標注、訓練等模塊。人工智能中臺向上對接業務前臺，通過AI賦能業務落地，提高生產效率。向下接入管理后臺，整合多供應商AI方案，優化資源配置，管理數字資產。

圖1是一個人工智能中臺的典型業務場景：

人工智能中臺主要是建設中間部分，包括數據平臺、標注平臺、訓練平臺和管理平臺建設。其中不同功能模塊之間存在一定的依賴關系。依賴關系為標注平臺和訓練平臺需要使用數據平臺提供數據底座，管理平臺依賴標注平臺進行管理，統一門戶需要管理平臺的數據進行展示。依賴關系如圖2所示：

二、人工智能中臺項目研發流程

軟件平臺的研發流程較為固定，一般流程是需求確認—原型設計—高保真設計—功能開發—版本測試—版本發布。結合人工智能中臺的特點，首先進行需求確認，確認人工智能中臺的功能范圍，主要包括數據平臺、標注平臺、訓練平臺以及管理平臺的功能邊界。然后由產品進行產品原型設計，在通過原型評審后，進行高保真頁面繪制。同時進行架構設計，選擇合適的技術路線。設計通過后，開始進行各個模塊的開發工作。開發工作的順序，需要滿足人工智能中臺各個功能模塊之間的依賴關系，以此開展相應工作。完成版本開發工作之后，測試人員開始進行測試工作。測試內容主要分為功能測試、效率測試以及穩定性測試，其中功能測試花費時間最長，需要對人工智能中臺的所有功能進行全量測試。功能測試通過后，對更新后的人工智能中臺進行效率和穩定性測試，形成測試報告，最終完成版本發布。流程圖如圖3所示：

對上述流程進行分析，該流程具備以下特點：

1. 流程之間具備依賴性，比如軟件流程的依賴，即需求確認、產品原型設計、架構設計、高保真版本設計、版本開發、版本測試之間具備前后關系，不可并發進行。

2. 人工智能中臺主要功能之間具備依賴關系，比如標注平臺和訓練平臺都需要數據平臺進行數據的管理，所以要求功能安排具備合理性。

3. 個別關鍵節點流程較長，如需求評審、版本測試這兩個節點，一個位于項目起始階段，一個位于項目結束階段，導致項目工期整體變長。

4. 版本測試節點的功能測試節點花費時間較多，只有功能測試通過，才可以進行性能測試和穩定性測試工作。

針對上述流程特點的分析，需要對人為的關鍵步驟進行進一步拆解，并對各個模塊所花費的時間進行評估，列出各個活動節點的最樂觀時間、最悲觀時間和最可能時間，然后采用工作分解結構，對活動進行整理，然后采用關鍵路徑進行分析，從而進行研究。

三、人工智能中臺項目的進度管理

針對人工智能中臺項目，項目特點是人工智能中臺具備一定的技術復雜性，而且不同模塊之間存在依賴。由于目前市場對于人工智能中臺的需求比較迫切，所以需要盡早地發布可用版本，在市場中完成占位，所以對于項目進度管理尤為重視。

文章將人工智能中臺的主要模塊進行羅列，然后拆解為相應的活動，并為活動賦予清晰、唯一的編號。根據已有類似平臺的開發經驗以及人工智能中臺的投入資源，對活動花費時間進行評估。通過最樂觀時間、最悲觀時間和最可能時間的估算，評估活動節點花費時間。通過這種方法，減少工期的不確定性。

采用三點估算法，對人工智能中臺的各個活動節點所需時間進行估算，所需時間=（最樂觀時間+4*最可能時間+最悲觀時間）/6。以此數據進行網絡圖的繪制，根據繪制結果確認關鍵路徑，關鍵路徑為A-E-F-H-K-L-M-N-O-Q，總工期為231個工作日。

（一）關鍵路徑分析

對上述關鍵路徑進行分析，產品原型設計存在單一路徑問題，后續活動節點都依賴于產品原型設計完成，很多資源都等待該模塊完成，比如架構設計以及高保真原型設計等。而且平臺開發和平臺測試之間為串行關系，整個鏈路同一時間點的投入資源不高，導致人員項目整體投入不高，浪費了人力。訓練平臺開發節點和管理模塊開發節點工期較長，兩個節點的工期就已經占到項目工期的一半左右。因此通過對以上問題進行優化，從而加快項目進度，縮短項目的周期。

（二）流程優化

1. 在項目起始階段，提前做好需求確認，通過深入調研需求、明確業務預期、確定項目目標，防止后續功能返工帶來的項目周期延長。

2. 功能確認階段，采用從整體到局部的思想，先把人工智能中臺整體功能考慮清楚，對于局部功能，可以采用功能分解的方式進行多次討論，明確功能邊界。

3. 將版本進行拆分，拆分為不同版本進行推進，讓開發和測試的資源提前介入，減少串行工作，增大人員參與效率，縮短項目工期。

4. 按模塊進行管理，不同模塊由專門的負責人進行進度管理，保障模塊的研發進度。對于重點模塊重點監督，防止該模塊延遲對其他模塊造成影響。

5. 對關鍵活動節點增加人力資源，如訓練平臺開發節點和管理模塊開發節點，對這兩部分模塊進行資源傾斜，可以有效縮短整個項目工期。

四、結語

文章分析了人工智能中臺項目的特點，以流程圖的方式對整個研發流程進行梳理，并對主要活動進行拆解，根據評估時間生成了人工智能中臺的關鍵路徑。在項目實施過程中，項目經理可以根據工作開展情況，對工作進行管理，確保項目進度。

對于人工智能中臺項目，由于功能模塊多，而且互相之間有一定的依賴關系，所以不能按照傳統項目進行版本排期，否則會導致研發工作串行問題，增加項目延期風險。合理的方式是設置為不同的版本進行推進，讓研發以及測試人員提前投入進來，增加人員項目參與度。同時對于關鍵節點進行資源傾斜，解決關鍵節點周期過長問題，從而達到整體上縮短項目周期、加快項目進度的目的。

參考文獻：

［1］ 薛慶祥. AI中臺成為金融數字化新基建［J］. 中國金融，2022（S1）：47-50.

［2］ 靳巾. 5G新媒體平臺AI中臺的建設與應用［J］. 現代電視技術，2021（06）：102-107.

［3］ 趙春昊，熊自偉. 智慧城市AI中臺實踐及標準化探索［J］. 信息技術與標準化，2020（11）：7-12+16.

［4］ 王興山. 云+數+AI，助力建企數字化轉型［J］. 施工企業管理，2019（12）：43-44.

［5］ 孟媛媛. Y企業數字化轉型策略研究［D］. 長春：吉林大學，2022.

［6］ 楊洋. 數智化轉型鑄就一流科技型企業新底座［N］. 人民郵電，2022-12-30（002）.

［7］ 基于云計算的人工智能服務［J］. 軟件，2018，39（09）：218-220.