本专题重点讨论大型企业之人工智能平台背后的核心系统架构和核心技术，例如模型、算法和数据训练等，以及实践人工智能应用需要哪些新思维。

本专题就邀请专家来分享能支撑百万人同时在线的平台技术挑战。例如大流量、高并发、稳定性等技术解决方案。

这两年“中台战略”概念异军突起，企业为何要建中台？除了解决企业响应⼒慢的困境，弥补创新不足的短板，快速响应变化的前台，解决相对较慢的后台之外，中台还有哪些作用？如何打造中台？

大数据和 AI 结合应用，需要新的技术架构能力，从边缘和核心云计算节点的同步上，需要叠加升级从而更多地做数据协同运算，支撑未来各种各样的智慧城市、车联网、物联网等技术发展。

探索效率和利用率之间的权衡，以及在 Kubernetes 和服务网格的背景下讨论有效的可调试性和可观察性。

大前端的特点在于更加贴近用户，因此广大厂商都会投入足够多的资源保证用户能够得到良好的体验。

微服务落地是一个复杂问题，涉及到IT架构、应用架构、组织架构等多个方面，这是一个循序渐进的阶段性过程。