以下是現場速記。
浪潮信息方案與測試部企業推進部總經理 劉志勇
浪潮信息方案與測試部企業推進部總經理劉志勇：各位領導、各位嘉賓，大家早上好!剛才雷總是從相對宏觀的角度，從5G等大背景角度去進行了描述。我現在想從基礎構架角度來講，因為所有應用的背后都有基礎的IT建設，所以我想從基礎架構角度跟大家分享一下浪潮的想法。
首先，我們現在對智慧時代的感受是越來越深刻了。不管是從社會治理到商業制造到工作和生活其實有非常大的變化。但是我這么說，可能大家覺得還是有點不那么能對應上。
我們在說這些之前，先說后面的這些。今年的疫情從開始到現在，從線上的變化，這些東西都是發生在大家身邊的，大家能感受到。
首先是春節期間移動互聯網流量的增加。去年跟今年的同期比增加了36.4%，咱們今年1月23日是臘月二十九那天武漢開始進入緊急狀態，開始封城。剛好是春節前一天，后面就是除夕。在短短七八天時間里，我們全國一共發短信發了219億條，因為好多的見面機會沒有了，只能通過微信、短信跟親朋好友聯絡，這是比較明顯的變化。之后是上班，學生慢慢開始上學。
在這過程中，我們也看到線上的變化，整個量的猛增。首先在釘釘上有14萬所學校，1.2億的學生。這個數量遠遠超過一般的國家，有1.2億人口的國家也不是太的的。
騰訊在線課堂在線學習人數整體增長128倍，我自己有孩子，我有特別明確的體會，因為他不到學校去，每天都要陪，要照顧。
在工作的角度，阿里釘釘，1000萬家企業有2億人在釘釘上用各種各樣的方式辦公。騰訊會議很快上線的，每天用戶都在千萬級，這就是變化。
從全球的角度來講，全球也有變化。按說像PC、筆記本這些東西這幾年大家都不認為它是高科技產業，它越來越像是一般的辦公用品。可是在頭幾年，連續幾年它保持不增長或者個位數增長的情況下，但是在今年我們給大家統了這個數據，從今年的Q2，剛剛過去的6月份，跟19年同期比整個PC跟筆記本全球的出貨量漲了27%，其中惠普的公司全球漲了41%，聯想大概漲21%。它為什么會漲?因為大量的人不到辦公室辦公了，所以它對平板、電腦的要求多了，所以數字上升了。全球由于疫情原因，導致線上活動變得越來越多。從在校和在線工作人的人數，再到整個數據大量的增長，這個都是實際發生的事情。
在疫情過程中，因為中國是做抗疫最好的國家。我們看到的是樹上這些應用，這個大家都會能感受到的。比如說健康碼，剛才進來的時候要掃健康碼。健康碼也有行程軌跡，如果你出了差，到疫情高風險地區，就不會讓你進來，因為它有行程軌跡的記錄。還有疫情的動態查詢，以及政務的辦公包括我們日常的工作，這是我們能看見的，它對應的就是右邊的應用，比如學而思網校、中移動提供的服務，還有12306提供的網上購票等。
浪潮自己也做SaaS，浪潮的服務在過去幾個月里是十幾倍的增長，一下子沖進了HR第一象限是最大的企業，這是我們能看見感受的東西。
看不見的在哪兒?背后在哪兒?就像燈亮，不會看到輸電線等。這些應用，是實實在在的存在。背后是大量的人工智能的服務，比如人臉服務，會有各種各樣的警示。比如云計算，現在5G還沒有完全用上，還有AI的算法、計算機的芯片，以及各種各樣的服務器的應用，它背后還有很多。它底層還有冷卻技術、供電技術，那么大數據中心如果沒有供電技術，怎么運轉?大家知道數據中心的耗電量是非常大的，現在像北京這種城市已經不批大型的數據中心了，如果要建去廊坊。所以我們看不見的那部分對應的是網絡通信的基礎設施，現在很火的5G就是。包括計算跟存儲的設備這些設施，數據中心的基礎設施還有信息安全這些東西。
我們再看這張圖，為什么中國抗疫水平很高?肯定有政府的領導還有中國所有老百姓的配合，你仍然能夠看到背后有大量的跟IT相關的，跟智慧計算相關的東西。
從現在的情況，這個是我們摘錄的2020年上半年實際全球幾個重要國家的GDP變化，最差的是法國，英國，中國是-1.6%，現在正在一點點恢復，美國跌了大概4.6%，同樣的問題，我們最近一段時間不是特別安全的，有些地方還會有中風險，甚至在前段時間北京新發地還是高風險。我們看一下這個時間，從發現問題，發現病例可能有蔓延風險一直到解除警報，大概用了多長時間?吉林用了28天，北京用了26天，遼寧用了16天，新疆用了33天。
現在看的這些東西，我們回頭再看第一頁的時候，我們會發現實實在在跟智能化相關的事兒就是發生了。比如我們剛才說智慧識別，坐火車現在都拿身份證掃臉，還有停車。智慧化的制造，還有零售。今年在疫情期間尤其在大中型城市，人口聚集的地方，之所以能生活不受影響，很大程度是網購的原因，互聯網能夠解決購買的問題。還有智慧的電信場景以及遠程治療。
所有的這一切是證實了我們說的事兒，就是智慧時代已經來了。這個時候國家又重新提了新基建這件事情，新基建不是新概念，而是要落地的事兒，這是老概念，幾年前就有所謂的新基建的概念。
這里跟大家簡單的介紹一下，左邊的圈里邊，原來我們說老的基建指的是交通、水利、城市建設、社會保障。新基建指的是人工智能、新能源汽車、生物制藥，有一點重合，就是中間的這一塊比如節能環保、軌道交通特高壓、輸配電等有重合。總結一下，它最核心的部分是人工智能和大數據跟5G，這是新基建最核心的部分，如果沒有它，其他東西實現不了。再外面一點是工業互聯網，再外面擴一點就是應用了，比如智能充電樁，今年智能充電樁已經是新基建在文件里明確寫的其中一部分，再往外擴的時候是跟以前老的基建相重疊的那一部分，我們說的特高壓輸配電，比如城際鐵路等基礎設施。
為什么要強調新基建基礎這件事情?中國很大，我們老說制造業大國，但是不是強國。為什么不是強國?大體現在制造業方面很大，我們能耗也是全世界最大的，等于1.5倍美國，這是我們不好的地方。雖然很大，但是在全球制造業的陣營里面排，即便如此還是在第三陣營，第一陣營是美國，因為它輸出的主要是最核心的那部分技術，比如芯片，你說你要設計芯片，美國人壟斷全球95%的軟件，它不給你軟件，芯片也設計不了，美國肯定在第一陣營。第二陣營是日本跟德國，我們剛才說做芯片設計的軟件，有95%由美國人壟斷，還有4%是日本，還有1%是其他國家其中包括中國，當然我們還有第四陣營像巴西、越南，它可能在制造業行列下層一點。如果要變成強國要經歷變革，新基建跟這個直接相關，這個我們討論的是背景。
新基建一共是七塊，圖上綠色的7部分是國家明確的要求，包括5G、工業互聯網、城際高速交通、特高壓、充電樁、人工智能、大數據。但是還有基礎，這個是IDC補的，我覺得有道理，所以把它放在這兒了，就是新型智慧城市與園區，因為它是相對比較基礎的東西。上面跑的所有東西其實跟這個智慧化城市建設有直接關系的。
在這里，我們浪潮做IT，特別做基礎設施、基礎軟件、基礎硬件，這些跟IT相關的部分在哪里?5G肯定相關。我們以前說4G時代、3G時代，它有很多基站，那個基站沒有太多計算能力，它不需要計算能力，你就可以提供服務。但是5G不一樣了，所有的基站都得有計算能力，未來在5G這部分在基站建成上，全國有上千萬的基站都會有計算能力，典型的基于電信設備的邊緣計算，這都跟IT直接相關的。
工業互聯網肯定是跟IT信息化相關的，城市交通我倒覺得關系不是特別的直接，它有管理軟件、售票系統，但是主要技術還是在軌道交通本身的技術上。特高壓輸變電是IT輔助功能。新能源很難說，它未來會變成小的、綜合性的服務點，不一定有人但是會提供很多的服務。比如有5G信號轉發，比如有wifi6，比如有一定的服務功能等等，它以后慢慢會變成一個很小的智慧的、無人的服務點，當然它也提供充電的功能。這個浪潮有明確的產品。
人工智能毫無疑問跟IT相關，大數據中心肯定跟IT相關。但是我們今天因為時間的原因，我不可能把所有的東西都講一遍，甚至這里任何一個單獨領域都要講很長時間。今天我們只講一點點跟工業互聯網相關的，工業互聯網它仍然很龐大，我只講一點跟基礎建設相關的，就是IT基礎構架這部分的內容。
因為它是一個生產制造的技術，我們今天講生產，剛才我也說中國是制造業大而不強的國家。工業互聯網是未來怎么樣改變?從生產一直到消費，到使用者整個鏈條會被工業互聯網顛覆掉。
國家選了127個行業，里面包括材料、食品加工、家電等等一共127個領域去做中國工業互聯網技術，北京新興農業承擔農產品初加工，未來會有一個工業互聯網的一部分，全部加起來等于國家級大的工業互聯網。
工業互聯網經歷幾個階段：
首先，第一個階段實現人和機器即設備和物和環境的信息的互通，它主要基于大量傳感器的應用。比如我們說水文、水利，未來做遠程智慧化監測，它也會用到很多的傳感器，光有遙感和衛星拍攝也是不夠的，到了工業互聯網第二個階段，等于數據已經收上來了，收上來以后要連起來，單個數據是沒有意義的。這里面從原理上看，各個很也只要跟IT相關的應用都差不多。
蔡主任剛才說，原來我們說地震以后，那些水文站一層一層往上報，報完以后也不太確定是真的還是假的，有一些是不是真的看到了?并不清楚，現在不是報了是改了，改成推送，如果沒報我知道，所以我推送給你，這是從被動到主動的變化。工業互聯網一樣的，原來獲取這些工業數據，獲取生產數據時也是讓車間去報，每臺機器的情況，有些數據要慢慢上傳，它也是報的過程。
但是未來當工業互聯網走到第二階段時也不再是報了，因為系統能去看，是傳感器在看，所有信息收集終端，小的溫度傳感器，小到潔凈空間探測灰塵的傳感器，大到生產出來的有多少個設備，我的機器、車床運轉的溫度等等，有了這個東西之后就會形成閉環，連接就建立起來了，既有前端數據也有后端的監測，但是后端的監測以及數據主動上傳以及對生產水平的主動下發就變成可能的水平，而且比原來效率快非常多。
第一階段數據收完了，第二階段系統化，開始有連接而且會產生系統的互動。就到了地三階段，它會比較的有彈性，比較有智能。比如說現在我們講的黑燈工廠，是因為里面沒有人，不需要開燈了，因為所有看的東西都是設備傳感器在看。這種情況下會出現一個情況，你不用看的情況下，系統要不要人大量來看數據?看報表再做指令。未來第三階段基本不太需要，基礎指令已經是系統能自動發。
舉例，比如阿里，我們浪潮供了阿里一大半以上的服務器，雖然是整機交付的內容，一次可能就幾百個柜子，幾千個柜子。由于工業互聯網的智能系統的連接，如果它的設備出現有短缺，可能要怎樣了，或者我們有物料預警，說這個物料未來多長時間會缺，系統會自動下訂單給到我們，不需要人去干預了。這種情況下，你就不需要人做判斷，系統來給你判斷。
所以未來的工業互聯網一定會這樣，當然這三個階段會同時發生，比如今天可能在互聯網公司，他們也有生產，不要理解生產一定造東西，提供服務也是生產，可能有一部分到了第三階段。今天在農產品初加工領域可能連第一個階段都沒有到，這幾個東西不是有一個時間線，它在不同的行業不斷的在經歷這個過程，很多是同時發生的。
剛剛我們說的這個圖是相對大一點的方向講工業互聯網的發展階段。但是不管發展到哪個階段，從站在工業互聯網角度去看生產制造會有兩個維度，原來看生產制造主要看你有多少設備和多少工人，能賣出去多少，把產銷算一下大概是這么回事兒，如果自動化程度高，生產東西又多，用的時間又短，如果賣不出去，設備不能開動，大概是這樣的邏輯。它基本站在人的角度看這個問題。
今天站在工業互聯網角度，不太用人的角度去看。分兩個角度，第一個角度是工業視角，站在制造本身看制造。好比說制造，我們看到工廠內跟工廠外的不同是兩回事兒，工廠內我們看的是感知，我們剛才說那些所有的生產相關的數據，我們要看到的是實時數據的檢測，因為那些數據實時產生實時要被處理。然后你還要做數據所謂的集成分析，因為很多數據是結構化的，你還要有制造工廠運轉的管理，你要有系統的ERP等系統。工廠外還要看需求是不是匹配的?服務的增值以及供應鏈的優化。
比如供應鏈優化以及需求匹配，這兩年特別明顯，可能越年輕對這個東西感觸越深。網上老說爆款，只要這件衣服一出來以后，一周之內至少有幾百、上千家店同時在賣這個東西，有些是網紅小產品，只要一出來大概一周左右的時間，所有人都在賣。為什么會出現這樣的情況?第一個當然有賴于中國本身像深圳這個地方它給全世界ODM產品，中國具備這樣的設計跟生產能力的基礎。同時它就是在做需求匹配，就是在做供應鏈的優化，它能在短短的5、6天，不到一個星期的時間就可以讓這個產品能上線，而且還是你自己要的包裝和樣子，但是東西就是那個東西，外觀可能有點點改變。這個就是通過供應鏈優化做到的。
再換一個角度，不用人看，站在制造的角度看。如果從互聯網視角去看這個事兒，還是這樣的一件事情，生產、賣出去這樣的事情。如果站在互聯網的角度看，它看到的第一個是柔性制造，產線一定不能只生產一個東西，比如可口可樂一天可以換9到13個品種，9到13個品種很難嗎?當然很難，有多難?至少不是1萬個礦泉水瓶子往那放就灌，首先它有能力既生產礦泉水也有能力生產可口可樂，礦泉水不加氣，所有可口可樂要加氣的，當然區別很大。都是吃的東西，生產線不能說洗都不洗，需要清洗產線，清洗產線需要時間，但是它能在一天之內，把產線用各種組合可以生產出9到19個品種，這是挺可怕的生產能力。這是怎么做到的?其實背后就是工業互聯網最基礎的東西就是自動化的產線—柔性生產。
第二個是C2M，從客戶到生產，以前我們買東西其實都是有中間商的，很多、很多的中間商，廣告上老出現不要中間商賺差價之類的。比如互聯網平臺、銷售平臺，基本上確實可以做到只經過平臺就從生產端到客戶手里。比較典型的C2M，互聯網上比較火的三只松鼠，它基本顛覆了零食產業的玩法，它背后有大量的OEM廠商，它有一些研發能力，但是真正研發能力是在強大的供應鏈那里。它完全可以做到一個網紅產品上線，它從看見到上線時間只用一個星期。
工廠外的視角是什么?剛才說的協同制造。比如三只松鼠生產的零食，但是總得把包裝給它吧，它包裝還有供應鏈，所以會有協同制造的問題。
還有協同設計，還有定制化的服務以及智能化的服務，這是我們站在互聯網角度看到的，從站在工業互聯網的角度看到不一樣的制造，它跟人眼看的制造不是一碼事兒。
工業互聯網到底帶來什么好處?好處很多，只舉一個例子這是GE的數據，工業互聯網以及信息技術大量應用，肯定會帶來效率的提高，這是毫無疑問的事兒，不用論證了。如果它能節約燃料，提高系統效率，這里直接加總算術不做論證過程，15年節約的費用，光燃料能源的部分，全球大概可以節省300億美元，中國答聲大概30億美元。系統要提高，全球節省的錢大概是270億美元，對中國來說是20億美元，中國是十分之一左右的數。所以工業互聯網的變化，就是帶來實際的好處，這個降成本是非常直接的好處。
這里我跟大家簡單的說一下，這個是工業互聯網基礎的構架。最底層是設備層，設備層包括工業機器人等，也包括傳感器、控制芯片、RFID識別還有邊緣端的服務器、存儲集成的配套等等。再往上一層是網絡層連接層，連接層包括雷總說的混合云，公有云很多傳輸是靠5G有一部分當然是專線，對外的外網主要是互聯網和一些它的專用網，未來工業互聯網一定有國家級的專用網。內網還有工廠內部的，比如通過自己私有云搭建起來的，再往上一層是軟件層，包括研發、信息管理的跟生產制造相關的，這是第三層。再上面一層是應用層，是具體的應用軟件，這個有很多，我們不每個都介紹了。
大概工業互聯網是五層：數據層、網絡層、平臺層、軟件層、應用層。這幾層里面對計算要求不太一樣，如果像設備的比如IOT、ICT的基本計算都在邊端，離設備最近的部分。平臺層這部分運算主要是有公有云需求、邊云的需求，它是在邊緣節點需求比較大。如果是工業軟件部分的運算，它運算大量的工業軟件，這些基本在數據中心算的。應用層這一部分，這部分也是在數據中心算的。所以未來由于工業互聯網慢慢建成，它一定會有兩種運算需要。第一是傳統數據中心運算，還有一個是邊緣運算。我簡單解釋一下，因為時間有點超時了。
所謂邊緣運算算法是在近場近的，離設備特別近的地方算的，給大家舉個非常典型的例子是自動駕駛，自動駕駛在車端有運算，否則的話這個車說我要判斷它是否上車，這是算出來的。如果你在邊端不算，所有數據要傳到數據中心去算，萬一斷網怎么辦?剎車不踩就要撞上了。這是非常典型的，不做過多解釋。
這一頁PPT，我們講的是數據中心的重要性。但是我們不必再去談數據中心的重要性了，只是簡單說說結構。首先是多元環境，有邊端，未來數據中心一定要升級到計算中心的層次，有協同以后我們看到的是它跑了第一個是計算能力，你有多少CPU，有多少內存能算出這個東西。還有數據，還要做各種各樣的連接，所謂的數據中心它在支撐著上面，再到上面就是我們剛才說的具體的行業跟應用，這兒我們不花太多時間了。
最后一頁PPT，有了邊端，有了云端有了以后，我們真正能打通的是從云端到邊端到端，現在這個概念已經非常明確了，就是云、邊、端三部分的運算。你是通過進場和現場的覆蓋實現的，這是工業互聯網最大的技術。我們簡單說一下它的構成，現場設備、傳感器、機器人、數控機床、各種機械臂，這是數據的采集，采集完了以后往上走到網絡，在那一端也開始算了，比如5G那一端在傳輸時已經開始做運算了。然后到了邊緣端，是設備管理跟存儲部分，再往上面是自己的邊緣云，再往上是智能中心，這是往上走的。
往下走的是所有指令通過模型下發，通過微服務下發，服務器下發大家可能沒什么感覺，我還是舉自動駕駛的例子，模型下發是需要識別前面突然出現的東西，到底是人還是狗，這個模型要上下傳的。它計算出來的結果，到了控制單元最后輸出到每一個設備，比如機械手怎么動等等，這個未來情況是一串一串滾動的。這是完整的進場跟現場實時覆蓋的，基本上云邊端計算邏輯就是這樣的邏輯。
時間關系，我講得比較快。我今天主要講的還是站在工業互聯網的角度，從基礎構架的角度跟大家分享浪潮的看法，所以我今天的分享內容就到這里，謝謝大家!
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