以下是現場速記。
戴爾易安信大中華區戰略、業務拓展和應用服務團隊總經理 吳海亮
吳海亮：各位尊敬的CIO，各位尊敬的嘉賓，大家上午好。非常感謝主辦方的舞臺，我去年也是站在同樣的舞臺跟大家分享，我還歷歷在目，感覺時間過的非常快，分享一個話題，叫做智能制造的話題。今天我想換個話題，展望一下風花雪月的事情。我今天的題目是“釋放數字的力量”。
首先，歡迎大家來到一個數據時代。為什么歡迎大家來數據時代呢?可能很多人講這個話題有點老，自從有了IT就有了數據，大家都做CIO，可能大數據的名字也不是很新。但是我想的是，今天我們是來到了一個新的數據時代，可以看到過去十五年的發展，尤其我們今天或者暢想未來的技術，從來沒有在一個時代或者一個時刻有這么多新的技術使我們，不光是產生數據，而且可以分析數據、利用數據，這就是我們今天處的時代——新的數據時代。
分享一些觀察或者數據。我們可以看到，為什么這么講我們來到一個新的數據時代，這里面舉了幾個數字，我們在全球看到的，包括各位在使用數據，90%是在過去兩年產生的，意味著數據的爆發不的了。第二個數據分享，在2020年整個全球數據會達到44ZB，可能很多人對這個詞匯并不是很熟悉，實際上ZB還沒有看到。ZB是什么概念呢?ZB是英文，但它是10的21次方，這個概念是非常大的一個數據，可以給大家一個形象的概念。據科學家統計，我們在地球上所有的沙粒數量就是在這個級別，這是一個非常大的數字。可能大家會奇怪，為什么ZB會給大家帶來挑戰?我們在五年前業界在談大數據的時候，在談PB，大家發現PB很遙遠，但今天很多的行業，在座的有些客戶已經使用到了PB，比如在基因的分析領域，這個數據達到了PB。從PB到ZB可能還有一個指數級的距離。我們在跟汽車行業很多客戶交流的時候，我們現在談的智能駕駛。一個車做訓練的時候，一個車開一天訓練數據，每天產生的數據達到了30T。前一段時間豐田也推出了撤退的計劃，預計最近幾年控制智能駕駛的車隊數量就是ZB，其實ZB并不遙遠，可以看得見摸得到的。其實ZB還有一個非常好聽的中文名字，叫澤比特，歡迎大家來到澤時代。
跟大家分享第二個觀察。很多CIO可能比我的認識更深刻。我們在談數據，很多數據在產生的第一天就把它放在角落里，從來沒有再用過，從來沒有再使用過，就像家里的廢舊物和破爛一樣，有些東西放在衣柜里就從來再也沒有用過。其實數據很重要，有人講數據是礦，但數據變現更重要。這個變現的過程，重點是說不是把數據簡單的產生出來，關鍵是要把數據分析出來，這就是分析的力量。我們可以看到兩個數字。第一個數字，每年數字分析量成百倍的增長。我們現在談大數據分析，談人工智能，我們談結構化數據，談非結構化數據，尤其是非結構化數據，人很聰明把非結構化數據變成結構化數據放在文件里面。未來對于數據的文件化，分析的文件量也也會達到Quintillion，這么大的文件去進行分析，不只是存儲，而真正是把它用起來。我們這里就提到了第二個概念，數據很重要，但是把數據變現更重要，我們現在的時代是數據加變現的時代。
提到變現又有一個新名詞，既關鍵又新穎的詞匯是人工智能技術。很高興我們登錄到了月球的背面，如果達到實現數字化的夢想，要把數據當做燃料，產生數據，但是更重要的是把燃料變成一個動力，當然這個動力就是計算的引擎。我今天的題目雖然叫“釋放數據的力量”。關鍵的是要有數據，但是更關鍵的是把數據用人工智能的方法變成數據的資本也好，有一個新的名字叫數字的資產，真正體現數據的價值。
在去年或者在今天很多行業在講數字化轉型，數字化轉型跟我今天題目的關系，實際上我有一個思考，實際上我們在做的事情是數字化轉型，駱總和很多專家也在講，不管是傳統企業也好，還是互聯網企業也好，但是這個里面的核心，實際上你在做的事情最核心的就是迎接大數據時代、數據變現。我們在講人工智能和大數據人工智能，不多講，總結起來有三大場景。一個是人工智能幫助你做更好的用戶體驗，人工智能幫助傳統企業做流程化的改進，還有一個方向是人工智能在某些領域，比如我們在談的自動駕駛完全能替代人，就是人不能達到的東西。在三大領域之后，用人工智能變現，其實有三大要素，大家很多人都在講，一個是數據，數據對很多CIO傳統企業來講更懂你的數據。駱總講了是最懂棉花的CIO。第二個是算法，今天談的算法跟傳統的概念不太一樣，因為今天我們在談算法的時候，很多軟件在談ERP，其實很多都是商業套現去做流程的改制，做的事情很多情況下很難跟競爭對手做差異化，在人工智能的算法里面，希望大家思考一下你的算法和邏輯更有創新，這跟競爭者才有差異。
第三個是我們公司所專注的，在大數據時代，今天從PB時代到ZB時代需要有一個非常強大的基礎設施。基礎設施方面總結來講有三大組成部分或者三大區域，一個核心是我們在座的CIO所做的IT系統，現在有一個名字叫私有云。在這個方面戴爾易安信在過去二十年都是全球領先者。第二個方面是很多部分會上云，很多智能會上云。我們講今天是一個多云時代，從混云時代到多云時代，包括基礎設施，包括戴爾科技集團旗下，也做了很多公有云，這是第二個公有云元素。第三個元素是往往被很多人忽略的，但我們都在提，就是邊緣。邊緣是什么?大家可以叫做IOT，萬物互聯的時代，往往這個部分是被大家低估的。比如三個方面，第一個方面，邊緣接入點的數據量，大概全球是1-2億個，未來幾年會達到20-30億，這是邊緣接入點的一個爆發性增長。第二，前幾天苗偉部長中國下半年要發5G實驗的報告，不光是帶寬，更多的創新。很多邊緣計算是非常重要的，對傳統企業來說采集的第一個時間點、數據產生點可能就在邊緣。這兩個因素結合起來，數據最開始的起點就是在邊緣。我們就提到了邊緣計算，提到了IOT，整個在談數字化轉型的時候，從網絡架構來講就是從邊緣到核心到云計算。
今天我想跟大家分享一下，我們現在看到或者我們公司在做的六大創新領域、技術領域。第一是計算，第二是存儲，第三是軟件定義，第四是多云，第五是邊緣計算，第六是移動性。跟大家分享一個，在六個領域為什么很多新的技術很重要，對大數據時代、人工智能時代非常重要，我們在做什么。
第一，所謂強大的運算，剛才講的是火箭發動機的引擎。這個引擎會有什么變化?大家今天都在談服務器，談高性能計算，傳統的概念是英特爾的X86通用的CPU。大數據和人工智能時代，這個計算更多的是要用專業芯片，不管是GPU也好還是FPU也好，作為計算服務器的設計要變化。比如戴爾易安信在去年新推出的R940XC，這個設計就有變化，我們的擴展槽不是更多的支持CPU，而是更多的支持AI計算的芯片FPT和GPU，所以整個計算引擎發動機設計會變化。剛才講了邊緣計算，把它放在第二點是非常重要的，我們剛才分享了便計算會給大家帶來顛覆性的考慮，數據采集是一方面。比如我們談自動駕駛，很多決策不可能放到云端，很多決策會下移。我們還有2秒剎車，這個信號不會說送到云端，即使5G的實驗很小，云端給個指令才剎車，指令一定是在邊緣。包括很多工廠的機器指令都在邊緣，這個計算會從云端往下移。我們大概從事了三個主要方面，第一個是邊緣數據采集，所以我們在做創新的邊緣計算網關，這個網關要適應各個溫度和系后。比如說我們在談云計算的時候，現在出來一個新的架構和名詞，叫邊緣云。我們做(英文)數據中心，把計算的架構放到邊緣。第三個，我們講數據從邊緣-核心-云，軟件控制層是一體化的。大家知道我們旗下有一個最祝愿的公司叫(微米爾)，我們把邊緣計算的管理延伸到IOT一側。
第三個是高性能存儲與數據保護，我們在講大數據量很大，變成資產之后重要性非常大，可能是公司一半的資產價值。從技術上來講，大家都是技術專家，可能存在一個誤區，我經常講魚和熊掌不可兼得，讀取性能的話，容量不能做的很大，這就是當前存儲設備的一個誤區。但是我們在講，我們處在一個大數據和人工智能的新時代，不光是要把很多數據存起來，而是要快速讀取，然后用AI去計算，所以你需要非常快。新一代的設計會把它設計成魚和熊掌兼得。你的設備容量可以做的非常大，同時存儲速度也非常快。比如去年的一個爆款產品，非常快，也可以快速讀取，有1000萬個(OH)。這是業界第一款，我自己看存儲，我們在存儲設備里面每天在做上億次的AI計算，然后去看當時的數據什么情況下什么數據存在什么位置使機器性能最佳。還有一個內容是保護，院子里有很多礦，對很多保險和保護并不在意，但是把礦變成玉石、金錢的話要好好的保護起來，在數據的存儲，高性能存儲與數據保護更加重要。
現在有一個新的名詞叫多云，多有云可能僅有一朵，在多云時代幾種云的情況下，怎么樣把你的業務、流程、操作方法還是像一朵云一樣平滑，在這里面重要的是，我們旗下的軟件(韋維爾)提出多云的戰略，微應用可以在不同的云上快速的開發云服務，可以在多朵云上無縫的漂移。
軟件定義我就不講了，軟件定義是幾年前就提的，為什么今天這么重要?在很多業務里面，我們在講大數據和人工智能，是動態變化的，所以架構是需要不斷的調整，這個調整硬件做好了就做好了，需要軟件不斷的給它賦予靈活性，就是所謂的彈性，用軟件來調整硬件的資源，這就是軟件定義。在新一代的產品里都是內置的軟件定義，不斷的去調整配置資源。
最后一個是數據移動性。數據移動性最一年前來說對我是一個陌生的概念。為什么是一個重要的話題?比如說有兩種場景會遇到數據移動性的挑戰。第一個是多云的時候，數據有的時候可能會存儲在公有云，有的數據存在私有云，在PB和ZB的時代怎么去漂移、怎么去移動?這是一個概念。第二個是在座今天遇到的問題，剛才駱駝總統也講了，很多數據是不通的，比如我們自身遇到一個問題。戴爾和易安信之前是兩家公司，我們用的是SEP，易安信用的是(O)，這些數據怎么去打通，還有一個數據打通的問題。我們在這里面同步數據的移動性和異步數據的引動性。簡單來講，(波密)可以做數據的翻譯，從(O)的數據翻譯成SEP的數據。在戴爾科技集團內部不同部門使用不同的數據，每天都有及時的報表，所有的財務報表，所有的生產報表是每天都出一次報告。
大概分享一下我們看到的前瞻技術，這也是我們從事的領域。這里只放了一個領域是Mastercard，每個小時的交易量在1.6億B，每筆交易要判斷190萬個策略，這個策略要非常快，而且加入了很多人工智能技術。還有一個沒有展示的技術，比如我們談的自動駕駛，我們覺得自動駕駛很遙遠，實際在某些領域已經實現了。比如戴爾公司和(卡特彼勒)一個非常大的重型機器，一個機車是260噸，在礦山已經實現了自動駕駛，這個后面大數據、邊緣計算和人工智能技術。
當然我們在大數據時代，包括澤時代，包括我們和我們的客戶都是基于戴爾科技集團。戴爾這個公司兩年前有新的名字，在去年的12月份在紐約重新上市。旗下有7個子品牌，包括原來提的戴爾易安信，還有RSA和Pivotal等等。如果你看到未來的大數據時代，需要從邊緣-核心-云，需要端對端的基礎架構來支持業務的發展，當然戴爾易安信是業界目前最完整的端對端的一個IT基礎架構商。
我們在中國，不光我們講的暢想未來澤比特時代，AI大數據已經開始了，我們推出了SISE策略，可以快速部署，我們有硬件和軟件的套件幫你很快的部署AI。我們把人工智能技術分布式的進行計算，我們有AIOps，我們有端對端的解決方案。同時我們還在一個投資領域做生態系統，兩年前我們和中科院做了生態技術研發，我們投了10個大學做人工智能和虛擬現實實驗室，來幫助我們科學家、下一代年輕人一起在這方面，在尋夢的路上堅實的往前走。
最后套用習主席的一句話，“我們都努力噴跑，我們都是追夢人”。在大數據時代，在人工智能時代，把數據變現，把你的企業用數據化和人工智能進行數字化轉型，所以我們希望和大家一起在追夢的路上奔跑，同時我們希望有一個夢想來一起推動人類進步。謝謝大家!
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