數智化這道升維題，云計算能答好嗎？

科技云報道

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2022-09-09 15:19

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如果說蒸汽機和電力開啟了人類歷史上的兩次工業革命，那么脫胎于互聯網，又被稱作“革命性計算模型”的云計算，讓我們對未知的探索抱有更多期待。

早期互聯網公司的云計算起步較早，它們生長在“云”端，影響著云的發展，創造了新的生產力。

Cloud1.0時代，完成了云基礎架構的改造升級；Cloud2.0時代，隨著垂直行業數字化轉型、智能化升級加速，主角開始從互聯網企業轉移到大型政企，它們迫切需要通過云計算提升效率和體驗，這是全行業智能化升級的必經之路。

在數字化的基礎上，借助人工智能，讓原子世界的數據進一步比特化，并從海量的數據中找出規律化、結構化、模型化、自動化的生產和經營總結，無論對于企業、產業、還是社會、國家，不亞于是一次生產力的再造。

從選擇題，到必答題

無論云計算數智化升級的浪潮，會演繹出多少種方向，歸根結底都是回歸到降本增效與優化服務這兩個核心層面上來。

這也意味著，產品與技術構建的“數智生態”，還是要回歸到日常運營中，通過不斷優化調整云計算的能力，來探索更新的“數智”經營路徑。

實際上，云計算、云服務和AI技術、AI能力，在很長一段時間是相對獨立的。

但是整個行業經過實踐檢驗后發現，在新的時代背景下，如果單有“云”，只是傳統的存儲、計算、網絡、安全等，是遠遠滿足不了行業發展和產業的需求；而如果單獨有“智”，單一的AI能力，沒有云這樣的平臺和渠道輸出給產業，也不能和產業進行深度融合。

如今，市場對智能應用的需求正呈現出爆發式的增長，這也對企業的AI開發能力提出了更高標準的要求。

這種高要求主要體現在兩大方面，一是對模型精度和AI開發效率有著更高的要求；二是對更高性能、更高性價比、更高利用率的AI算力資源也有著更多的需求。

從技術角度來看，數據密集型和人工智能密集型的工作場景已然大規模出現。

但由于終端設備型號各異、數據采集規模異常巨大，故而要求設備接入、數據采集與解析等環節都需要更高的異構融合性、算力高并發性以及自動化等能力，這對端邊云的承載和大規模算力都提出了嚴峻挑戰。

而文字、圖片、視頻等多元數據類型要實現自動化解析、智能化建模與應用，也需要強大的算力和傳輸能力做支撐。

最終，這些雙向需求推動了端、邊、云、智的充分融合，端邊云逐漸一體化、云智逐漸一體化，“云智一體”也成為未來云計算發展的必然選項。

面對消耗人力、資金、資源都異常之高的AI開發，企業應該如何在成本和效率之間找到最佳平衡點？面對這一難題，讓云去調動各種異構算力、存儲等能力，再去匹配AI時代的算法需求是遠遠不夠的。

以百度智能云為代表的云服務廠商從底層的基礎硬件、存儲、容器、開發平臺，到上層的AI模型和應用等每個環節，都融入“云智一體”，從根本上滿足企業基于實際業務場景需求、低成本高效率、全流程AI開發支持的這些迫切需求。

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“云智一體”并非是百度智能云為賦新詞進行一次造詞運動，而是產業、行業、企業、場景和競爭等多個維度的共同需求，也是這種共同需求催生下的必然結果。

正因如此，智能云業務已經成為百度營收的第二曲線。

在百度2022年第二季度財報電話會議上，管理層們提到：百度智能云收入同比增長31%至43億元，值得注意的是，百度智能云已經實現連續五個季度同比增速超過30%。

“云智一體”

是云計算的必經之路？

如今，云服務各大廠商都要面對智能客服、智能辦公、工業質檢、智能制造、智慧交通、智慧醫療、智慧金融等各個領域或各個場景的需求，以及文字、圖片、聲音、視頻等各類數據疊加場景需求，讓“云智一體”的重要性更加不言而喻。

德勤在一份研報中指出，智能化時代的云基礎設施建設，從內核到場景都與以往有所不同：傳統的云基礎設施強調算力和數據處理能力；智能化階段的“新”基礎設施則更強調算法和模型作為平臺的核心能力，天然帶有智能化基因。

在中國云服務市場中，百度智能云是最早把云服務往AI方面進行變遷的廠商。

“云”不僅能夠提供安全穩定、靈活彈性的基礎云服務；還可以面向AI場景，充分發揮云原生的優勢，打造簡潔高效的應用開發框架。

“智”則是將百度深耕十余年的AI技術，以及AI賦能產業的實踐經驗，沉淀為助力產業智能化升級的技術、平臺及方法論，加速產業數智化升級。

從“數字化”到“數智化”，百度智能云如何理解云計算的數智化？百度智能云對外有個說法叫云是“最適合跑AI的云”，AI是“最懂場景的AI”。

也就是說，百度智能云AI和云的結合并非簡單的“AI+云”，而是深度融合。

百度智能云憑借“云智一體”的優勢，深入到產業的關鍵場景，解決了企業最關心、最核心的問題，在不同的賽道中創造出商業價值。

百度副總裁、百度智能云云產品總經理謝廣軍表示，云計算、大數據更多支撐了企業的數字化，在整個數字化轉型過程中，百度智能云可以提供算力支持，自身的AI能力能夠更加契合智能化升級的需求。

對于企業來說，數字化轉型和智能化升級需要同步規劃、齊頭并進。

事實上，百度智能云一直在根據行業需求和場景的變遷持續進化，“云智一體”已經走出一條自我進化的路徑：從產業核心場景切入，打造行業標桿應用，再把這些應用沉淀在百度智能云獨有的AI Cloud里面，提升AI Cloud的內在技術能力。

在2022智能經濟高峰論壇上，百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖重磅發布新一代云戰略“云智一體，深入產業”及“云智一體3.0”全新架構。

百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁

沈抖

在AI Cloud的構建上，百度智能云通過對千行百業的深耕以及場景化應用的不斷積累沉淀，并結合百度多年來在AI技術上的持續投入打造而出。百度智能云沉淀了可規模化落地的能力體系和可持續的商業模式，圍繞水電能、制造、政務、交通、金融等重點行業的關鍵場景需求，通過把AI技術與云技術深度融合，幫助客戶打造面向未來的競爭優勢。

在工業賽道，百度智能云發布的開物2.0工業互聯網平臺，已經累積200多個工業解決方案，沉淀3.8萬工業模型，可以幫助企業通過數字化轉型實現降本增效與綠色低碳發展。

以汽車制造行業為例，百度智能云與吉利、上汽、蔚來、理想等頭部車企建立深度合作。

百度智能云聯合吉利共同打造的混合云平臺，通過工廠數字化大腦平臺，吉利整個生產制造環節，都活靈活現地展示在智能云上，包括生產訂單自動排產、訂單完成率、設備開動率等，管理運維成本降低了30%。

在能源和水務領域，百度智能云也積累了不少成功案例。

在發電端，運用百度AI智能化管理平臺，龍源電力集團在北京就可以輕松管理分布在全國各地的12000多臺風機，200多座風電場。

通過AI巡檢，風機巡檢效率最高比過去提升10倍，還有效避免了巡檢工人高空作業的風險。

在金融行業，“云智一體”在郵儲銀行成功落地。

以“郵儲大腦”為核心，建成全行機器學習平臺。“郵儲大腦”已在多個業務場景落地，比如在智能風控領域，已支持了300多個信用評級、用戶風險畫像等相關模型的構建，實現了以天為周期的模型迭代，并通過自動化將審批時間縮短到秒級。

隨著千行百業對百度智能云的認識更加深入，“云智一體”的理念創新和技術創新優勢，將會在更多產業和應用場景中得到驗證。

沈抖表示：“將來，為了智能化解決產業的核心需求，我們必須更加深入產業。產業里豐富的應用場景，為人工智能與云的發展提供了最廣闊的空間。”

當數智化升級已經是潮水的方向時，要贏得未來新的市場，重要的是每一步都踏在實處并堅持下去。

云、AI、5G三大技術的聚變正驅動著商業的裂變，而這也將深刻影響著未來十年云計算的發展。