以下是現(xiàn)場速記。
浪潮信息企業(yè)推進部&集團客戶部總經(jīng)理 劉志勇
劉志勇：各位領導、各位嘉賓，大家上午好!
我在開始演講之前，先分享幾個數(shù)據(jù)。這個數(shù)據(jù)比較新，是7月份剛剛統(tǒng)計出來的數(shù)據(jù)。左邊的圖是目前在各個國家的數(shù)字經(jīng)濟的比例，這個數(shù)字是很新的。中國大概39，我們?nèi)ツ辍⑶澳旮櫟娜驍?shù)據(jù)，我們中國大概是32、33，這兩年還是在變化。藍色的線是占比的發(fā)展中國家，上面比較高的這條線是歐美的傳統(tǒng)發(fā)達國家。美國、德國、英國是很高的，大概60%多接近70%，日本比中國好一些，大概是一半。下邊這條線是發(fā)展中國家、落后國家的平均值。
我們跟蹤了好幾年的全球數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)上看中國確實在發(fā)展，但是我們和歐美國家之間的距離是在拉近但一直存在。最主要的原因是，中國在ToC，比如我們現(xiàn)在的出行服務、叫車、電商等等ToC服務里面我們確實做得是最好的。我們這個數(shù)據(jù)看起來低，主要低在我們在工業(yè)領域的應用，包括在一些科研領域的應用。整體變化大概是這樣。
右邊的是整個GDP增速包括輔助數(shù)據(jù)，大家看到GDP增速15點幾，看起來偏大，這個數(shù)據(jù)沒有扣除通貨膨脹因素，它是實際的GDP增速會稍微大一點，修正完以后，去年中國是8.1。從整個增速的角度來講，數(shù)字經(jīng)濟的增速肯定是好過傳統(tǒng)的行業(yè)。
右上角的數(shù)據(jù)指的是數(shù)字經(jīng)濟占的比重里面，它把數(shù)字經(jīng)濟比例拆除哪些是應用，哪些是從業(yè)者。從業(yè)者指的是像浪潮、阿里、騰訊等等，它就是從業(yè)者，這部分占的比例從實際情況來看其實是不高的，大部分是藍色部分，大部分數(shù)字經(jīng)濟的促成這部分增加的還是眾多的企業(yè)，這個是我們看到的較新的數(shù)據(jù)。
從實際情況來看，數(shù)字化的轉(zhuǎn)型還在加速。我今天要講的是怎么落地的問題。
這是另外一組數(shù)據(jù)，經(jīng)濟的規(guī)模越大或者經(jīng)濟發(fā)展的情況越好，數(shù)字經(jīng)濟每提升一個百分點的時候，它對整體經(jīng)濟提升比例會增加。這里很明顯有陣營，最大的是中國和美國，歐美的這些國家基本上在中間的位置，再往左就是偏的，小一點的國家。從整體來看，目前來看中美兩個國家還是最大的。
從行業(yè)的角度，數(shù)字經(jīng)濟的深透率。行業(yè)角度，互聯(lián)網(wǎng)肯定最大，得分很高。差一點的是能源、交通、公共事業(yè)。從實際數(shù)字上來看，傳統(tǒng)的行業(yè)里數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展還是有很大的空間和可能性的。
全球復合增長率，從未來幾年，年復合增長率16%。換句話說整體投入上，每年企業(yè)在信息化角度投入增加，大概在15%-16%的情況下是平均值，低于這個數(shù)字比平均值要低。
這個數(shù)據(jù)是引用自全球計算力指數(shù)的報告，如果大家對報告感興趣可以通過掃描二維碼可以查看，這是公開的數(shù)據(jù)。是IDC、浪潮、清華三個機構(gòu)一塊做的數(shù)據(jù)。
站在數(shù)字經(jīng)濟的角度，我們這幾年改變的到底是什么?從生產(chǎn)力的三個要素的角度，首先改變的是生產(chǎn)資料，比如農(nóng)作物、原料、礦石等等。從數(shù)字化跟原料之間的關系慢慢的會變成物質(zhì)和數(shù)據(jù)放在一起。這周一鞍鋼得了一個獎，獎項指是礦石的采掘，包括清洗產(chǎn)生的應用，得了獎。很典型的是我們未來在原料使用上，已經(jīng)開始把原料和數(shù)據(jù)放在一塊了。
第二個是生產(chǎn)工具包括機械、設備，這部分工作主要通過計算機融合、工業(yè)設備就是IoT的融合產(chǎn)生生產(chǎn)工具智能化的升級，加入的是工具和算法。上個月我們和TCL聯(lián)合推出雙碳的方案就是比較典型IoT融合方案，它把工業(yè)生產(chǎn)里面的數(shù)據(jù)和信息化完全結(jié)合起來之后，達到減碳的目的。
第三個是人。這個是最容易理解的，現(xiàn)在越來越多的我們對一些事情的判斷是靠人工智能的，比如大數(shù)據(jù)、出行數(shù)據(jù)等等。
在各行各業(yè)里應用都非常大，比如說在農(nóng)業(yè)里面，智慧農(nóng)業(yè)每年會增加的市場規(guī)模大概在600億左右，這都是有比較明確的應用案例。
第二個例子是金融。金融每年市場規(guī)模大概4000億，例如說它的風控的系統(tǒng)。還有能源、風電，比如京東科技包括三峽集團都在大量的建風電。一個大型風電場投資基本100多個億，對應的信息化的建設大概是三、四、五千萬的比例，未來大概會有1500億的市場規(guī)模。它在建站的時候會有很多的檢測點，這些檢測點就是設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在這些數(shù)據(jù)基本上全部會被大量收集起來，變成能夠控制系統(tǒng)相對智能化的體系。
還有制造業(yè)，制造業(yè)的升級非常多。大到一個大飛機的脈動車間，小到一條很小的生產(chǎn)飲料、零食的流水線，現(xiàn)在已經(jīng)在越來越多的產(chǎn)生數(shù)字化的變化，導致智能化的結(jié)果。
我們在數(shù)字化的時代，我們現(xiàn)在看到的轉(zhuǎn)型，我們把它分解成五個方面：
底層的是數(shù)據(jù)和信息的變化。它比較典型的結(jié)果是盈利模式的創(chuàng)新，比如說共享單車，它是特別明顯的顛覆性的業(yè)務模式的創(chuàng)新，它跟其他還不太一樣。比如電商是不是創(chuàng)新?它還是買賣的過程，它只是把交易場所給改變了。但是共享單車它是把所有權(quán)改變了，比如以前要騎自行車必須得買，你得擁有它的產(chǎn)權(quán)才能擁有它的使用權(quán)。但是共享單車它的改變在于，你沒有它的產(chǎn)權(quán)但是擁有那么一段時間，幾分鐘或者一段距離的使用權(quán)，它之所以能夠做到這樣的改變，就是因為背后大量的數(shù)據(jù)。比如得知道自行車的位置，你騎了多長時間，你停在哪里?每天還要有人管理，這些都基于數(shù)字化手段的管理。
第二個是全方位體驗的轉(zhuǎn)型，比如產(chǎn)品和服務的創(chuàng)新。比如每年6.18、雙十一網(wǎng)絡購物時一個爆款出來，大概被仿制時間縮短到7到9天，你能看到這個產(chǎn)品賣得不錯，會有其他人模仿這個產(chǎn)品的時候，從它的產(chǎn)品設計到整個文案到產(chǎn)品生產(chǎn)出來最快的速度只要7到9天時間。通過互聯(lián)網(wǎng)，有大量東西可以定制。比如前段時間我們家孩子中考的時候，有家長送幾灌可口可樂飲料，上面寫上名字，這就是產(chǎn)品體驗的改變。
再就是工作資源的轉(zhuǎn)變。我們在智能工廠、產(chǎn)線上也好，生產(chǎn)模式跟以前有很大的區(qū)別了。比如說彈性的流水線，比如飲料，同一條流水線一天可以換13個品種，需要清洗、換包裝，一天平均每2個小時就可以換一個品種，這個在很大程度上改變我們生產(chǎn)產(chǎn)品的效率。
還有是運營模式的轉(zhuǎn)變。比如研發(fā)、管理，現(xiàn)在越來越多的研發(fā)數(shù)據(jù)開始在系統(tǒng)里去共享，比如國內(nèi)家電領域用得特別多，家電領域都有自己小型的超算，一般來說可能投資1千多萬，高一點的大概五、六千萬的投資，所有研發(fā)東西以服務的模式對研發(fā)單位提供。它的好處是你研發(fā)出來很多數(shù)據(jù)可以共用，這個是在運營模式上的創(chuàng)新。
最后是整個企業(yè)決策系統(tǒng)的改變。比如更豐富的或者更有能力的BI。
從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中也會經(jīng)歷過程，前面還有比如從機械化到電子化到數(shù)字化的過程不提了，左邊還有挺長的過程。
截取到后半截，會變成今天資源池化，擁有服務器的質(zhì)量包括算力資源的池化。第二個是服務開始變得服務化，以前是業(yè)務部門要提出一個需求、上一個系統(tǒng)或者要管理業(yè)務是提需求。現(xiàn)在系統(tǒng)上得差不多了，在這種情況下不是提需求，而是信息化部門主動提供服務，這是本質(zhì)轉(zhuǎn)變，從原來被動接受業(yè)務部門要求到今天慢慢主動提供服務。
接下來是整個數(shù)字化，比如數(shù)字孿生。現(xiàn)在數(shù)字孿生極端的做到，一個建筑物，一個橋都可以孿生出來，包括對橋的運維都可以通過數(shù)字孿生手段做運維。
最后達到的目標是智能化，讓整個系統(tǒng)有自己決策的能力，它會給你提出你自己對業(yè)務、對管理各種各樣的建議，由決策者或者決策團隊去做總體的決策。
在實現(xiàn)數(shù)字化的過程中，浪潮觀點認為未來一定分三個維度。第一個是云;第二個是數(shù)據(jù);第三個是智慧化。這三者之間的關系是什么?云可以列為基礎架構(gòu)，云基礎架構(gòu)是整個數(shù)字化的基礎，數(shù)據(jù)是核心，所有的東西最后都來自于數(shù)據(jù)。智能化其實是目標，所有的數(shù)據(jù)分析完以后，我們達到企業(yè)的智慧化發(fā)展目標。
所以從云的角度，我們現(xiàn)在看到的整個市場趨勢，這個市場趨勢是大家的需求帶來的。這幾年有巨大的發(fā)展。在全球云市場，從五年前到現(xiàn)在一共增長5.4倍，中國的企業(yè)在云上的投入是特別大的，這個投入增長幅度比美國還要大。95%企業(yè)至少有一款應用在云上，咱們國家因為涉及到合規(guī)、保密規(guī)定，原來涉及軍工不上云，但是現(xiàn)在已經(jīng)討論它有一部分工作也要挪到云上。所以從大中型企業(yè)來看，云基本已經(jīng)是趨勢了。
今年年初我們開始做國資云，跟央企的調(diào)研。我們大概一共調(diào)研了31家央企，全是國資委下屬97家里面的，基本上100%都在做云的規(guī)劃，而且在已經(jīng)實施了。無非考慮是否合規(guī)，是否和國家政策相符相一致，而不是要考慮是否上云。
在云的角度，以前我們說云往往指的是比如我們在數(shù)據(jù)中心，哪怕很大的一個數(shù)據(jù)中心，把資源池化完以后，用云的方式把各個二級、三級單位或者總部提供服務。但是最近這兩年云上也有新的變化，大概是這一兩年發(fā)生的，就是邊云計算的加入，現(xiàn)在有新的可能未來云和邊是一定協(xié)同的。大家看到這個結(jié)構(gòu)就是在云和邊端協(xié)同的新的結(jié)構(gòu)。
給大家舉一個很簡單的例子，比如說國家糧食儲備庫的管理，原來是攝像頭的數(shù)據(jù)，因為要做大量的監(jiān)控。它在監(jiān)控的時候，所有攝像頭的數(shù)據(jù)都要傳到分中心去，在存儲中心里做計算，比如算倉庫的門有沒有打開，是不是人進來出去以后沒關門，不該過車的地方過車，有沒有明火，有沒有發(fā)生霉變等，它是通過傳感器、攝像頭方式做計算。
但是這里有一個問題，改造從2017年開始，到現(xiàn)在四、五年，新一輪改造正在做。做這一輪改造的時候已經(jīng)不再把數(shù)據(jù)傳到數(shù)據(jù)中心去算了，所有的數(shù)據(jù)會直接傳到邊緣，就是離你攝像頭最近的地方掛著一個一個邊緣盒子，盒子可大可小，小到只有手掌大小，大到可以實現(xiàn)42U的機柜，可大可小。在工廠是加固的，比如工廠高溫、高濕度的會用到這種東西，根據(jù)算力、環(huán)境不同，越來越多的應用這些東西。比如在智慧工地上也用的掛的盒子和右邊這兩種。大型數(shù)據(jù)中心，比如未來做車路協(xié)同用到左邊大型設備。
未來在整個架構(gòu)里會越來越分層解耦，你可以隨便更新你的攝像頭。原來高清后來4K現(xiàn)在8K，不管你怎么更新你都是傳到邊緣服務器上，算力不夠就把盒子摘下來，它支持四五種天線，只要有傳輸協(xié)議都可以支持。未來在整個云的建設中會增加邏輯層，就是邊緣計算的層。最后結(jié)論把邊緣云連起來之后再到區(qū)域中心的云，現(xiàn)在很多大型央企在解決自己的業(yè)務問題時，基本上用新的云邊協(xié)同的結(jié)構(gòu)。
不管是云也好還是邊也好，最后中途還是要處理數(shù)據(jù)的，關鍵問題還是在整體的數(shù)據(jù)上。比如說云海是浪潮的產(chǎn)品，不管你用誰的產(chǎn)品，它的邏輯結(jié)構(gòu)都是一樣的，整個管理都是一樣的。底層是所有數(shù)據(jù)的采集和數(shù)據(jù)的交互，包括OT和IT的數(shù)據(jù)，通過文件系統(tǒng)以后到你的存儲節(jié)點、計算節(jié)點，再經(jīng)過身份識別、權(quán)限控制，這塊是安全等級的防護。防護完以后再上面去做計算和相關的分析，再上面就是支持應用，計算完以后結(jié)果就是你的應用，比如說你的庫存等都是在最上面那一層。
目前的情況，我們在整個數(shù)據(jù)平臺上還面臨一個新的問題。就是信創(chuàng)以后我們在同樣一個系統(tǒng)里還需要支持多種技術路線的CPU，比如ARM、延用原來的產(chǎn)品，大概有四五種技術路線要做兼容。未來在整個數(shù)據(jù)平臺上的建設，實際和云是等同起來的，因為如果沒有這個，整個數(shù)據(jù)是利用不起來的。
剛才說基礎就是基礎架構(gòu)平臺，最重要的是數(shù)據(jù)，最終要達到智慧化的目的，因為我們做完以后就是要形成結(jié)果的。站在結(jié)果的角度，我們看到現(xiàn)在的物理世界和數(shù)字世界的結(jié)合是越來越緊密的，大家應該有感覺，最近這一兩年你能聽得出來打電話往往是機器打的，識別率越來越高，有些時候你是無感知的，但實際都是語音跟你對話，最關鍵的是它對自然語言的理解。
所以我們從數(shù)字化和人的現(xiàn)實之間，你越來越?jīng)]法分辨，現(xiàn)在還有網(wǎng)絡主播都不再是人了，而是機器。
我們現(xiàn)在數(shù)字世界、現(xiàn)實世界不斷融合，比如防疫最典型，規(guī)模龐大、涉及方面比較多，涉及人影響的范圍特別大。比如現(xiàn)在拿著健康寶，每個省地情況都不一樣，現(xiàn)在越來越融合了，比如北京認外地的核酸檢測，這部分就相當于你要想出去做一件事兒，不管出去吃飯、開會還是要出差去哪里，基本上你已經(jīng)離不開數(shù)字世界給你提供的便利了。
極端的情況就是元宇宙，元宇宙不是簡單的孿生事情，它給你模擬另外的可能世界，是另外一個跟人類世界一樣可能的運作的很有意思的世界。這不是游戲，里面會有政治、經(jīng)濟，這是另外新的世界。這是AI未來大的發(fā)展趨勢。
從我們AI的訓練和推理的角度，人工智能的根本是什么?好多種解釋，我比較接受的解釋，其實它就是在特別、特別多的數(shù)據(jù)里去找到它的規(guī)律，然后把特征提取出來。如何識別一張圖片它到底是鴨子還是雞，這個是比較典型的，當然它只是實驗。從我們現(xiàn)實世界上，怎么把它應用到我們的生產(chǎn)里面?
我們給大家舉一個例子。比如有全國做注塑建的最大企業(yè)-重慶。比如筆記本電腦外殼，他們是最大的份額。以筆記本為例，長方體六個面每個面要檢測，要檢測有沒有黑點、裂口、不合格的地方，原來都是靠人的眼睛去檢，現(xiàn)在全都上到一個流水線上，用機器視覺的方式去檢查它。檢查有效率從原來50%幾到現(xiàn)在接近100%。怎么實現(xiàn)的?很標準的是把特征提取完以后，大量照片、圖片拍完以后，進而提取特征，提取特征完之后進入訓練過程，訓練模型可以用然后推到產(chǎn)線進行推理。從模型建立到產(chǎn)線現(xiàn)場推理，最后把這個東西變成可用的模型。所以我們在整個AI推理訓練的平臺上，目前已經(jīng)在國內(nèi)應用越來越廣泛。
云、數(shù)、智不能孤立，分別做各自的事兒肯定不對。從整個發(fā)展過程中，我們從云的角度它的經(jīng)歷過程從原來傳統(tǒng)的安裝軟件，一個服務器裝多少個軟件，不夠再增加服務器，慢慢的變成虛擬化，軟硬件開始解耦了，再逐漸的變成資源池化。我們現(xiàn)在看到的大中型企業(yè)不做云化的基本上看不到了。最后的目標是實現(xiàn)整個在云的服務化，我們把剛才講的內(nèi)容變成一條直線，看得更清楚一點。
從數(shù)字角度，我們從原來傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫變成統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)平臺，難點在于整合平臺收集數(shù)據(jù)。最上面的是智從原始要做智慧化的模型，需要去算，不管檢測雙碳還是筆記本外殼缺陷的，原來要單獨做開發(fā)，把開發(fā)變成應用，這是傳統(tǒng)的辦法，效率很低。現(xiàn)在慢慢的都是通過云的形式，以微服務的形式去做開發(fā)，開發(fā)完以后把應用直接部署在云上，讓各個單位去使用。這個是我們理解的未來在云、數(shù)、智之間是如何發(fā)展的。
這是整個大框架，這是比較詳細的，我們可能沒有時間一個一個給大家講一遍。這是目前我們總結(jié)應該是最全的版本，云數(shù)智融合的建設方案。底層還是傳統(tǒng)的硬件，這是離不了，但是它會產(chǎn)生異構(gòu)化的硬件，比如邊緣盒子、把數(shù)據(jù)中心直接移植到工地上、工廠旁邊，這些設備跟以前設備外觀、形象都不太一樣。再上面一層是整個云平臺的建設，這一整套的東西，跟它平行的是安全和災備的平臺，對大中型企業(yè)來講結(jié)構(gòu)都差不多。最上面的管理是超融合、私有云和AI的計算。
比如我們國家在建國資云上明確給出指導意見1+N+M，1是國家統(tǒng)一大云，N是具體某一個央企所在的，包括它的行業(yè)云，包括它的集團大云，到M的時候就是一個一個的模塊了。比如航天科工模塊設計跟中國船舶設計完全不一樣，最上面這一層就是M那部分。
我們今天主要講基礎架構(gòu)，沒涉及任何系統(tǒng)應用。我們大的連云再數(shù)再數(shù)據(jù)中臺再加上智慧化的一整套推理訓練的系統(tǒng)，未來你裝在什么地方，你還得放到具體的地方。這個地方叫做智算中心，就是原來數(shù)據(jù)中心的升級。左邊是基礎結(jié)構(gòu)上邊是各種各樣的應用，用在不同的二級單位或者業(yè)務模塊上的云。
我們現(xiàn)在強調(diào)幾個關鍵原則：1.云原生。現(xiàn)在越來越多大中型企業(yè)比較介意安全問題和可控要求;2.平臺化;3.國產(chǎn)化。要支持一云多心，在同樣云平臺下不同技術路線都要能支持得了，咱們現(xiàn)在的操作系統(tǒng)和原來傳統(tǒng)用微軟的差別很大;4.交互體驗，達到智能化和端到端。
隨著國家經(jīng)濟發(fā)展，浪潮的發(fā)展一直跟國家的發(fā)展是密不可分的，緊緊的關聯(lián)在一起。我們在過去幾年里還是取得了一些成績，去年我們已經(jīng)超過了惠普，我們希望未來在工作中能夠和各位領導、各位嘉賓有些配合，爭取把國家的數(shù)字化的戰(zhàn)略真正落到實處。
我今天分享的內(nèi)容就是這些，謝謝大家!
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