数据联袂AI：打通云原生的“任督二脉”

数据联袂AI：打通云原生的“任督二脉”

现如今，IAQ（室内空气质量）的重要性已不言而喻。与病菌传播可能性、体感舒适度密切相关的二氧化碳含量，也成为监测、预测和控制的核心指标。

在商业楼宇场景中，通风换气主要依赖空调和新风系统，提高使用频率自然有助于二氧化碳含量的下降。但节能减排同样是硬约束，对能耗影响权重高达40%的空气调节系统，必须在改善空气质量与降低能耗之间找到合理的平衡点。

解决客户痛点、走出两难困境，离不开专业人士和创新技术的加持。全球知名空调企业携手团队，通过大数据分析和AI算法，实现对空气质量的监控与预测，从而精确界定新风开关的时间点——在空气质量预测环节，利用盘古大模型高效融合和联合优化的优势，提升预测精度和效率，最终达成智能控制与空气洁净度的双重目标。

数据驱动决策，AI算法赋能，双剑合璧不仅能解决IAQ难题，而且可以加速千行百业的数字化转型和升级。6月18日，以“创新普惠”为主题的TechWave全球技术峰会（人工智能&数据）在上海举行，发布数据和AI系列新品，分享技术创新与行业实践。

三次峰会前后呼应

去年12月，在TechWave云原生2.0技术峰会上发布了云原生的最新理念和解决方案；今年4月，在TechWave全球技术峰会上，宣布全栈云原生技术再升级，并推出2021产品上新计划；本次上海峰会，数据和人工智能又成为重点发力的领域。

如果说云原生是武功盖世的高手，能够帮助不同行业、各类企业在数字化变革的时代所向披靡，那么数据和人工智能则更像是打通任督二脉的秘密武器，可以全面提升云原生的内功，加速场景落地的进程。

华为Cloud BU副总裁、全球Marketing与销售服务总裁石冀琳的观点，也印证了三次峰会的内在联系：“企业实现全面云化、全栈智能的三大关键是：第一，全面拥抱云原生，加速云上创新，打造企业数字化转型、智能升级的底座；第二，围绕数据全生命周期技术创新，激发数据潜能，让数据成为新的生产要素；第三，释放AI生产力，使能全业务、全流程创新，打造企业智能升级的核心能力。”

华为Cloud BU副总裁、全球Marketing与销售服务总裁石冀琳

作为云原生的倡导者和实践者，致力打造新一代云原生基础设施，实现以资源为中心向以应用为中心的转变。依托分布式云架构，为企业业务创新提供弹性、敏捷、智能的云原生架构和云服务。目前，80%的国内Top50互联网企业已选择的云原生解决方案。

全面云化、全栈智能是云原生的核心基因之一。架构与技术规划部部长朱海培表示，基于两个重要架构原则构建云原生全系列产品：第一，多云的统一架构、统一体验，让云无处不在；第二，数据驱动，全栈AI，让智能无所不及。

在云基础设施和云服务平台竞争渐趋激烈的背景下，理念和架构领先还不足够，形成产品差异化优势才能构筑更强大的护城河。的云原生产品具备三大核心优势：一是软硬协同，提供高性能服务；二是智能调度，快速匹配最佳资源；三是提供专业化服务，企业无需修改业务代码即可达成应用微服务化，并实现割接不停服、业务不中断。

数据驱动决策的痛点与出路

根据IDC的最新预测，中国到2025年将拥有全球最大的“数据圈”（每年被创建、采集或复制的数据集合），数据总量的年均复合增长率高达30%。

毋庸置疑，数据既是企业创造价值的生产要素，也是其谋求发展的核心资产。但数据总量的急剧爆发，也带来很多结构性问题。数据分布的离散化、系统衔接的割裂化、治理规则的模糊化以及价值挖掘的缺位与失范，不但会让数据资源被闲置浪费，甚至可能埋下随时暴雷的隐患。

针对行业痛点，在数据领域提出“DIGITS”设计理念，围绕数据的全生命周期，构建云原生数据平台，实现数据的全域整合、统一治理和智能化，让用户能基于可信数据进行探索发现，驱动业务决策，激发数据潜能。

将数据从潜在资源转化为重要资产，需要成熟的方法论和接地气的服务体系。基于DIGITS理念，数据使能DAYU围绕数据的全生命周期提供一站式解决方案，实现从咨询到实施再到技术平台的端到端数据管理，做出了行业表率。

数据从静态的资产，擢升为驱动决策的引擎，离不开底层平台的强劲支撑。FusionInsight智能数据湖提供湖仓一体的数据底座，包含Serverless数据湖探索DLI、统一数据平台MRS、数据仓库DWS、数据湖治理中心DGC、可信智能计算云服务TICS等。通过底层OBS统一数据存储，全局一份数据无需搬迁；一个平台多引擎支持批处理、流处理、交互式查询等；元数据统一管理，全局一个视图，像管理代码一样管理数据。

从顶层设计到场景落地，在数据领域的全方位布局，已在不同行业开花结果：太平洋财险借助大数据等新技术推动业务产品的重塑，提升了经营和个客风控、反欺诈等风险治理能力；国网上海电力基于Stack技术方案构建能源生态圈和智慧供应链，并利用企业中台开展云原生服务创新，通过数据使能构建智能多维精益管理体系。

AI突破渗透率瓶颈的新思路

据统计分析，截至2020年，我国工业细分领域人工智能（AI）渗透率超过10%的只有电子行业，汽车、石化、钢铁、制药等行业的渗透率在5%～10%，建材等传统行业的渗透率则低于5%。

言必称AI的火爆舆论与行业实际渗透率之间的反差，恰是人工智能在中国市场冰火两重天的真实写照。石冀琳认为，要想改变这种局面，AI不能局限于以往的单点创新，必须真正进入企业的主要生产系统和业务流程，与数据协同实现体系化创新。

推动AI工业化开发，降低应用门槛，是提高行业渗透率的必要前提。持续升级一站式AI开发平台ModelArts，加强知识计算、图引擎、多模态、端云协同等技术应用，并打造了沉淀大量行业知识和数据的盘古AI大模型，开创AI开发新范式，有助于人工智能贴近不同类型的行业客户。

驱动全业务、全流程创新，是AI加速渗透、深化应用的重要路径。智能流程机器人和城市智能中枢是在峰会上推出的新品与解决方案，具有较强的示范效应：

智能流程机器人将机器人流程自动化与人工智能相结合，可以实现在财务、税务、IT、商务、采购、HR、项目管理、薪酬管理等复杂业务流程的自动化，帮助企业打造AI数字员工。软通动力运用智能流程机器人方案进行企业运营智能化实践，2020年处理200万+单据，效率提升了6.5倍，年节约成本约880万元。

城市智能中枢通过构建AI开发运营平台，提供全域感知、知识计算、机器人三大引擎，实现对城市状况的跨模态、跨部门协同以及全域精准感知，助力实现智能化城市治理和精准服务。数字政通与联合打造12345政务热线智能感知平台、城市运行一网统管、综合管理服务平台等多个解决方案，为智慧城市建设提供高水平服务。

云云协同的更多可能

以云原生2.0为核心，数据和人工智能双轮驱动，是的纵向规划；从横向来看，今年提出的“云云协同”策略，亦颇有想象空间。

据IT创事记了解，和华为终端云将在能力和生态两方面深度协同，为客户和伙伴提供统一的服务和体验，包括统一账号、支付、音频、视频、地图、广告等开放能力，以及统一开发平台，统一应用分发及运营服务，实现to B和to C的全生态融合，为开发者和客户创造更大价值。

实现B端、C端的融合是系统工程，要克服很多技术与合作难题。以看似简单的统一帐号为例：这涉及多个业务系统、支付系统、鉴权系统的打通，华为整整花了一年的时间，才完成万里长征第一步。

“我们在这条路上很坚定地向前推进。”石冀琳所言不只表达了对云云协同未来的谨慎乐观，也展现出敢为人先又脚踏实地的一贯逻辑。