[背景]人工智能技术的快速发展离不开大规模的计算资源和数据资源。海量计算能力是深度学习模型快速训练的有效保障,标准化的数据集是人工智能算法开展大规模训练和提升准确率的重要基础。[目的]人工智能计算与数据服务平台能够有效整合计算资源、数据资源和应用资源,支持模型设计、训练和推理的全过程。[方法]在人工智能和高性能计算融合发展的趋势下,本文重点讨论人工智能平台的应用场景、典型特征及非功能性需求,以中国科学院人工智能计算及数据应用服务平台为例,讨论如何实现平台的各项服务和功能。[结果]人工智能计算及数据应用服务平台综合利用WEB服务、命令行和在线调试工具等多种服务,能够以简单易用的方式支持人工智能算法的快速研发,支持海量大规模训练任务的快速运算,支持多种数据集的快速访问和传输。[结论]人工智能平台能够为用户提供简单易用的集成工作环境,从而促进人工智能技术在多个学科领域的发展。