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云计算如何重塑赛道:让技术服务于人

2021/7/16 0:54:00

从云升级为云智能,最关键的不只是计算能力的升级,更是智能化服务能力的升级。AI算法、云的计算力、云产品的底座,对行业know-how的理解等等,都是竞争关键基石。

作者 | 黄枪枪

编辑 | cindy

数字经济的变革,疫情后仍在继续深入:新业态和新商业模式不断涌现,行业边界变得越来越模糊,各行各业数字化、智能化转型浪潮席卷而至。

支撑这一切的基础设施,无疑是人工智能、云计算、物联网为首的新兴技术。以云计算为例,中国互联网协会发布的《中国互联网发展报告(2021)》显示,2020年,我国云计算整体市场规模达到1781.8亿元,增速为33.6%,成为一个超大规模的增量市场。

可以预见的是,云计算竞争进入白热化阶段,云厂商们纷纷从此前底层的laaS竞争,上升到深入产业顶层服务、生态建设等的全面比拼,也让行业有了共识:“价值落地”,将成为云计算未来竞争胜负手。

何为价值落地,归根结底,是让技术服务于人。

腾讯高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生

“通过云AI,让衣食住行实现‘以消费者为中心’的智慧化供给,让生产要素实现‘以生产者为核心’的智慧化匹配。”这是腾讯高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生给出的注解。

01

从云到云AI,深耕to B

云计算是继个人计算机变革、互联网变革之后的第三次IT大潮。从技术角度来看,其可分可合、弹性扩展、按需使用的技术特性,代表管理和使用计算资源的一种全新方式,有力助推各行业数字化转型变革。

中国云计算市场从零发展到当前,被各行各业接受,实际不到10年。

2009年之后,以阿里云、腾讯云、华为云进入为标志,云计算很快成为行业热门赛道,并快速聚集国外厂商、互联网大厂、传统硬件厂商以及专注云计算垂直领域等在内的诸多企业。

直到2016年之前,虽然云计算被上升为国家战略,但仍被外界视为探索阶段,甚至有着诸多不确定性。

其原因是,彼时云计算服务和产品,大多基于泛互联网场景的耦合,同质化现象日趋严重,而政务部门、传统行业、实体经济等to B行业的转型需求,又对云计算提出了更多和更高需求。

to B业务彰显的是某个行业或一家企业提供服务的能力,包括稳定、易用、安全、有行业针对性等,是后续所有多元化服务的起点。而云计算,被广泛视为可以提供上述to B业务一切需求的基础设施。

此时,恰值人工智能算法“阿尔法狗”战胜韩国围棋冠军李世石,AI热潮被引爆。这让业界看到了可能,将云和人工智能技术,深度耦合成服务的更高阶段——云AI。

在业内看来,云计算本身就是和人工智能、大数据组合在一起,“三驾马车”在多方面有着天然耦合。马化腾早在2017年就有所提及,人工智能=大数据+算法+计算能力,而云可以提供的就是海量的数据和强大的计算能力。

用一位业内人士的说法就是,云和AI融合后,云平台为AI提供运行载体,AI反过来提升云计算 “智商”。相比传统云计算,云智能不但可以让to B业务生产效率得到质变,还可以构建全新的技术和商业模式。甚至,可以为to B企业提供快速迭代AI能力、模型训练等众多价值。

云计算市场此后开始进入云AI阶段。腾讯云、阿里云、百度云、京东云、AWS等几乎所有国内外企业,都加码构筑各自的云+AI融合生态,以打牢竞争基石。此后,在企业和相关政策共同助力下,中国云计算市场迎来了真正快速发展,成为全球规模最大、增速最快的市场之一。

2017年,腾讯云首度公布其AI战略整体结构时推出“智能云”产品,将在传统云计算结构上,建立起新的服务层——AI即服务。

彼时,腾讯副总裁、腾讯云总裁邱跃鹏表示,云已经变成未来AI普惠化的一个关键,智能云的推出是AI从概念阶段、普通消费场景阶段发展到规模化工业化阶段的产物,可以降低全社会创新的门槛。

2018年9月30日,腾讯“930变革”,成立CSIG,将AI与云、安全、LBS等底层基础设施打通,以腾讯云为最终平台对外服务并释放产业价值。

同年双十一,“阿里云”升级为“阿里云智能”;12月18日,李彦宏将智能云事业部升级为智能云事业群组。阿里与百度调整背后,其意图都是通过智能云,深耕to B。

但最重要的是,从云升级为云智能,最关键的不只是计算能力的升级,更是智能化服务能力的升级。这就意味着,AI的算法、云的计算力、云产品的底座、数据的力量,以及对行业know-how的理解,都是竞争关键基石。

简单来说,就是看云+AI融合后的智能云平台,到底能为to B企业,赋予什么样的落地价值。

02

产业纵深,目标是服务于人

对所有云AI平台而言,其价值落地标准,一般而言可以从两大方面判断:是否助力产业数字化升级,是否提质增效降本。

既要帮助企业构建核心竞争力,又要让AI、云计算的技术变革,最终服务于人。

以工业场景来说,工厂显然不可能拆掉原来生产流水线去适应新技术,那AI应该如何融入流程,提升效率,释放生产力。上海富驰高科就是一个典型案例。

富驰高科是一家金属注射成型零件生产商,制作结构复杂、表面精度很高的小型精密零部件,在汽车、航天、医疗、消费电子等领域大受欢迎,此前90%的前端工序都实现了自动化,但工业质检上迟迟难以实现数字化。

所谓工业质检,就是查看表面有无破损、脏污、划痕。这看起来没有什么技术含量,但在工厂里,这恰恰是自动化程度最低的工种,一般的检测设备和检测方法,都难以满足其要求。

这背后的技术难题是:一般计算机是按指令执行,分解成精准描述和拆分两大任务,一道小划痕算不算质量缺陷这种标准模糊的判断,计算机能做的相当有限。加上富驰高科的产品形状结构复杂,检测点多,此前实际应用中,质检工作还是得交给人来做。

这导致每年产能高峰期,富驰高科质检人员就需要1500人以上,但由于质检人员容易出现疲劳,容易出现漏检。而且,从人文关怀角度来看,这样枯燥、没有成长性的“流水线”工作,对大部分年轻人来说,都没有太大锻炼和成长价值。

因此,无论是从人力资源管理,还是从提高效率的角度看,质检自动化都变得十分迫切。

2020年,在富驰高科尝试很多方案都不理想之后。腾讯利用云+AI,推动软硬一体化解决方案,攻克了质检这个难题。

针对该案例,腾讯云推出了一些定制化功能,比如缺陷迁移、分级标定、光度立体等,取得了新进展。其间,腾讯优图实验室,通过一次又一次的测试,把产品可能出现的真实缺陷,转化成机器能理解的描述,让计算机作出的判断比人更精准。

想让云AI变成技术生产力,并最终服务于人并不容易。“AI技术在行业落地过程中,最大挑战就是行业know-how,过去,很多AI开发人员不了解行业,做出来的东西就会和行业需求有隔阂。”腾讯云副总裁、腾讯优图实验室总经理吴运声表示,优图现在每接触一个行业,都会跟行业人员进行深入交流,确保最终做出来的方案真正可用。

最终,富驰高科原来人工需要1分钟才能完成的质检,被压缩到几秒钟,并且明显提升了质检效果,每年还可以节约数千万元的质检成本。同时,当工艺流程、判断标准发生变化时,系统的迭代更新变得很容易。

在实现生产效率提升之后,“解放”下来的员工怎么办?比如可以去做缺陷标注,或者别的工作,以AI释放生产力,提高人效,投入于更高价值的生产。

03

让AI更便捷易用

大型to B企业外,更多的开发者、中小企业,同样可以从云AI中受益。

去年,腾讯优图曾推出泛娱乐、广电传媒、内容审核和工业等四大领域的AI平台,将企业碎片化需求融合为标准化服务,通过建设AI行业平台的方式,更好提供支持。今年在人工智能世界大会上,吴运声宣布推出腾讯云三大AI底层平台:TI ONE、TI Matrix、TI DataTruth。

根据吴运声的介绍,三大AI底层平台提供包括算法开发、模型训练、数据标注、数据处理等一系列开发能力,为企业或者个人用户提供一站式的智能化、数据化、移动化服务。

腾讯云副总裁、腾讯优图实验室总经理吴运声

这意味着,AI+云融合广泛落地于垂直、细分产业的同时,前沿算法和理论,也被转换成每个开发者可操作、可利用的“编程软件”。

从底层平台来看,这能有效降低客户和开发者的使用成本,提升云AI使用效率。甚至,成为每个中小企业和开发者,都能利用到的工具。

值得一提的是,云AI在产业加速纵深背后,其目的并不是提高单一客户生产效率,而是聚焦于万物互联的繁荣生态,最终促进经济高质量发展。

这是云计算市场未来竞争态势走向的业内共识。

不过,如何布局云AI生态,对国内云计算厂商来说依然是痛点和难点,比如前期投入、中期维护、后期迭代的支出,就是不折不扣的重资产建设。

可以肯定的是,随着新基建战略的下沉,作为一个重要基础设施,云AI将在产业互联网浪潮中起到越来越重要的作用,加上5G通信已全面落地,云计算与大数据、物联网、边缘计算和人工智能等技术,会越来越耦合。

这意味着,像腾讯云这样的玩家,更容易做好“数字化助手”角色,助力产业和客户转型升级。


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