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裝修真是個大工程,甚至比想象中更繁瑣。 我娃要上學,這是一個新時代的開始,于是突發奇想進行家庭裝修。老舊家具和電器,確實需要淘汰一些,原有布局也不甚合理。以科技的語言表達,這就是數字化“重構”。希望80平米房間,“重構”出150平米的效果。 當然,理想很豐滿,錢包很骨感。怎奈財力有限,地磚必須重換,但墻磚還想保留;墻面希望粉刷一新,但也不想被油漆污染。這就是“裝修傷疤”,于是我每天都在琢磨:利舊的成本是否更高?新舊裝修風格能否統一?于是我也略有醒悟,你的工作不是描繪偉大藍圖的設計藝術家。每天與裝修工人摸爬滾打,每天絞盡腦汁地彌補“裝修傷疤”,這才是最真實的你。 六道傷疤 進入主題,在科技領域也是如此。其實,傳統企業更希望完成“數字裝修”。此前華為全球產業展望GIV已有預測,到2025年,全球企業將普遍使用云技術,基于云技術的應用使用率將達到85;AI技術也將加速滲透到各行各業,將有97的企業在生產和運營管理中采用AI。 當然,這必然比裝修更復雜。因為意愿于現實之間總是存在差距。多數企業也如我的裝修歷程一樣,除拿到設計圖紙一刻略有興奮外,系統實施落地、運維、迭代升級的每一個環節,都是步履艱難——這就是科技領域的“生態傷疤”,或稱“生態裂谷”。 “企業在邁向智能化時,將會遇到應用裂谷、數據裂谷、能力裂谷、人才裂谷、技術裂谷、行業生態裂谷等六大生態裂谷?！痹谥袊畔⒒偃藭?020年度峰會中,華為公司高級副總裁、云與計算BG副總裁張順茂提出了上述觀點。
確實,企業在進行數字化轉型時,沒有所謂的輕裝上陣,只有愛惜羽毛的敝帚自珍。此前多年攢下的IT資產家當,不可能完全推到重建,這就要考慮新舊軟硬件系統,如何集成和并存。 數據也是個問題,不要鄙視此前為什么會建設“煙囪式”的應用系統,那就是當時最流行的裝修風格,但現在應用確實應該打通,數據孤島問題也確實應該解決一下。因為沒有數據共享融合,就不可能將小數據,匯集成大數據,進行統一分析。 不僅如此,能力問題、人才問題、技術問題、行業生態問題,也都不可能回避。其實,即使是科技公司,也很難跟上現在的技術迭代速度,何況是傳統企業,因為科技能力并非他們的主業。他們生來也并非是腳踏七彩祥云的大英雄,更不是生來就智能。而現實情況就是,傳統企業不可能完全掌握基于數字平臺的開發能力和運維能力,也沒有足夠的技術儲備和人才儲備,甚至找到具備數字化能力的服務伙伴,幫助其實現夢想。 聯接智能化的最佳路徑 顯然,這就是現實,也就是張順茂所說是的“生態裂谷”,即應用裂谷、數據裂谷、能力裂谷、人才裂谷、技術裂谷、行業生態裂谷。當然,其在提出此觀點的同時,也提出了相應的解決思路。 “采用雙模IT的架構;采用專業的運維服務;實現普惠AI;數據在本地、創新在云端;共享公有云豐富的生態應用,是實現智能升級的最佳路徑。而華為云Stack將成為企業用戶跨越生態裂谷,聯接現在和智能化未來的橋梁?！睆堩樏f。 其實,華為觀察到“生態裂谷”,并敢于提出此觀點,就證明其不是以單純技術視角看待此問題?；蛘哒f,所謂云原生或容器技術,雖也可幫助用戶建設混合云,雖也可幫助用戶構建“雙模IT”架構,但相關企業在生態建設方面,總是略顯單薄。其授之以魚,但沒有能力授之以漁。 與此不同,華為總是在大縱深地觀察市場。華為云Stack與華為云的應用生態完全深度融合。也就是說,企業用戶并不會感覺到私有云、公有云和混合云之間的差別,其可以在本地管理界面上“一鍵獲取”海量優質行業應用。 當然,一家科技公司也必然會展現出其技術強項。華為云ROMA平臺就是一個典型的“授之以漁”的平臺。其能夠連接新老應用與數據,打通數據邊界;連接云上與云下,打通企業系統邊界;連接IT與OT,打通數字世界和物理世界;連接企業與合作伙伴,打通企業的生態邊界。 舉例說明,深圳政務云基于華為云Stack,構建“1+11+N”開放兼容的統一政務云平臺,承載各市直部門的政務業務系統,其中就包括深圳市政府管理服務指揮中心。指揮中心利用ROMA打通了44個部門的應用,集成了超過110套IT系統,融合了海量結構化和非結構化數據,其中包括31類251億+條數據,30萬+路視頻數據。 從“普惠AI”到“全場景智慧” 當然,這還不是全部?！霸朴嬎銓⒊蔀槠髽I最主要的創新基礎和效率提升手段,而AI更將成為企業的核心生產力和創新引擎?！睆堩樏窃趶娬{:在數字化時代,云和AI技術的應用程度將直接決定企業的創新力和競爭力。 其實,早在2018年,華為就已提出“普惠AI”,2020年,華為更是將此概念延伸為“全場景智慧”。但不管是“普惠AI”,還是“全場景智慧”,都是希望企業使用AI的成本更低、開發成本更低、運維運營的成本也更低。 在此方面華為云一站式AI開發管理平臺ModelArts,可提供自動學習技術,讓人人都可以成為開發者,實現普惠AI。同時,華為云在2020年3月推出企業級AI應用開發套件ModelArts Pro,其內置行業領域算法,提供全新的行業AI落地方式。 舉例說明,中國石油借助華為云 ModelArts Pro 知識圖譜開發套件,結合老專家的行業知識,以及勘測數據等,快速構建了石油測井領域的專業化模型,不僅實現了油氣水層的智能識別,也讓老專家的行業知識得以復制和傳承:其中,評價時間縮短 70以上,評價符合率提升4~6,達到了測井解釋專家水平。即使是普通的工作人員,借助這一模型,也可以準確、快速的完成以往老專家才能完成的工作。 不僅如此,華為還在進一步降低AI的使用成本。Atlas 900是目前全球最快的AI訓練集群,其總算力可達256P～1024P FLOPS FP16。這是什么概念?相當于50萬臺PC的計算能力。 在ResNet-50的模型訓練基準測試中,Atlas 900以59.8秒的成績打破世界紀錄,是業界唯一能在一分鐘內完成訓練的產品。它可廣泛應用于科學研究與商業創新,讓研究人員更快的進行圖像、視頻等AI模型訓練。 華為治愈 “生態傷疤” 上述即是華為云Stack的價值。 3000萬前,地球被撕開一道裂痕,非洲板塊與印度洋板塊開始漸行漸遠,這就是東非大裂谷,或稱“地球傷疤”,而且這道傷疤每年還在以十余毫米的速度繼續撕裂。近十余年間,科技領域也出現了一道類似的傷疤。 這是因為云計算、人工智能等技術出現后,傳統企業通常承受的“生態傷疤”。而華為云Stack正在證明,其有能力彌補和愈合“生態傷疤”。華為云Stack正在從應用、數據、能力、人才、技術、行業生態等六方面,幫助企業用戶跨越“生態裂谷”,華為云Stack也因此,正在成為企業智能升級的最佳路徑。 |
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