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拥抱技术主权：自建机房赋予企业对基础设施的全面控制 (拥抱科技)
在当今数字化时代，企业对信息技术基础设施的依赖日益加深。将基础设施外包给第三方云服务提供商可能会带来风险，如数据安全隐患、服务中断和供应商锁定。
为了应对这些挑战，越来越多企业选择自建机房，以获得对基础设施的全面控制。自建机房可以为企业带来以下优势：
1. 增强数据安全
自建机房使企业能够完全控制其数据的物理和网络安全。企业可以自行部署安全措施，如防火墙、入侵检测系统和数据加密，以防止未经授权的访问。
2. 提高服务可靠性
第三方云服务提供商的故障可能会导致企业服务中断。自建机房则允许企业建立冗余和备用系统，以确保在发生意外事件时服务的持续性。
3. 避免供应商锁定
将基础设施外包给第三方云服务提供商可能会导致供应商锁定，企业很难切换到其他供应商。自建机房则使企业拥有对基础设施的完全所有权和控制权，避免了这种风险。
4. 降低成本
虽然自建机房的初期投资可能较高，但从长期来看，它可以为企业节省成本。企业无需支付第三方云服务提供商的费用，还可以优化基础设施以满足特定的业务需求。
5. 提高灵活性
自建机房为企业提供灵活性，以根据业务需求调整和扩展其基础设施。企业可以根据需要添加或删除服务器、存储和网络设备，而
数据中心也就是IDC机房将来的业务发展何去何从？？
大厂掀起“养机”浪潮
在新基建的浪潮中，腾讯、阿里等大厂纷纷投入千亿布局建造超大规模数据中心。大厂为了“养机”也动用了各种新技术。数据中心作为基础设施，之前 一直在底层无人问津，不过随着数字化的快速推进，数据中心的变化将更能体现新基建“基建+科技”的内涵。对于数据中心而言，进行技术创新，能够合理存储和处理数据，满足上层需求，支撑数字经济腾飞，才能实现其真正价值。
下一波技术创新的制高点
随着大厂的建设提速，国内数据中心遍地开花。据中国产业信息网统计，2020年全球IDC处理的数据流量将达到15.3ZB，占全球产生的流量99.35%；从数据可知IDC主导着全球的数据流量处理。
现在数据中心向着空间集约化、单机大型化的方向发展。超大规模的大型数据中心在2019年末增至504个，还有151个处于不同建设阶段的数据中心。集约化的发展使得单体机房的利用率得以提升，有助于发挥规模效应，降低前期建设成本以及后期运营成本，对于大公司来说，头部效应会更加明显。
数据中心发展过程中的痛点
1. 超大规模数据中心背后是惊人的耗电量。
服务器年功耗连续上升，机柜功率不足的老旧机房为了不掉电，以至于通过空置机位的办法来解决问题。这样不仅造成了空间的利用率低，也会造成电力利用率的下降，同时还形成不必要的浪费。据预测，2020年中国数据中心耗电量为2962亿千瓦时[3]，超越三峡发电量，所以说解决能耗问题刻不容缓。
2. 数据中心安全运行指标与日俱增
数据中心需要完善的安全出入管理规定和消防系统、以及具备事故应急和人员安全应急流程制定的能力。保证所有基础设施正常运行的同时，还需要及时对所有设备进行维护和修理。
3. 令人崩溃的运维
半夜故障工单催人醒，处理不慎易进坑。日常巡检是数据中心运维过程中最重要的一环，通过运维人员日复一日，重复上千次抄表中保持警觉性发现设备存在的隐患。纯粹依靠人力并非行业发展所需，日常运维应借助合适的辅助工具，让有限的人力摆脱机械性的工作。
那么如何让数据中心做到绿色发展，智能规划，轻松运维？Hightopo 和国内其他公司都在积极的回答这个问题。
建立可视化的运维管理平台 痛点迎刃而解
可视化重塑数据中心机房
针对数据中心系统复杂、多场景和动态性的特点。以 HTML5 的 WebGL 标准实现 3D 的图形渲染技术，以及基于浏览器内核嵌入到小程序实现更方便传播。并采用hightopo轻量架构使其支持跨平台展示，实现多端口海量数据的分析。
数据中心环境可视化
利用3D仿真技术，对机房内多种设备进行建模，对设备进行实时监控以及全生命周期维护。同样为了确保数据中心机房正常运转，运维系统也具备烟雾温湿监控、动力监控、门禁等监控功能，实时监测机房内部环境，及时发现存在的问题，可远程控制系统调控运行状态。
资产与能耗管理可视化
为了解决数据中心能耗过大的问题，系统对数据中心整体环境的年度用电量、机柜租用率、楼宇IT用电量、柴油发电机、电气容量等进行实时监控并提供相关历史数据，方便管理者进行节能调整。还支持对资产准确定位，记录设备型号和状态，确保机柜高使用率，避免资源浪费，细化运维能节省约20%的总运营成本。
可视化运维管理
通过可视化管理，改变数据中心的运维模式。管理者可通过线上监控系统了解设备健康状况，可远程查看机柜的检修记录、履历信息和历史故障，为评估设备安全提供了直观的数据基础。运维人员摆脱了机械性的工作，缓解运维压力。同时也对数据中心人员分配提供了人性化的方案。
迎接智能运维时代
由于边缘计算和5G的大带宽所产生的巨额流量使得数据中心建设遍地开花，大规模且密集的IDC更需要精细、自动、可视化的管理。正如 Hightopo 所提供的数据中心机房可视化解决方案，帮助企业在能耗、运维、和人力资源上做到精细化管理，使其走向节能增效的发展道路。在数字经济腾飞的时代下，数据中心可视化改造更应未雨绸缪。
参考资料：官网——Web组态
网络百科——图扑软件
阿里研究院副院长安筱鹏：一文讲透数字化的8个关键问题
“宁可转型升级死，绝不因循守旧活”，这是广联达董事长刁志中振聋发聩的一句话。某种程度上，这代表了不少正在 探索 数字化转型的企业家的真实心声。
一场巨大的变革正在进行中：“数字化”“数字中国”被列为“十四五”规划的核心之一，数字经济席卷各行各业，新一轮的商业马拉松枪声已响起。无形的革新重塑着商业大环境，也赋予了我们丰富的想象空间。不论是数字化，还是数智化，成为疫情之后几乎每家企业不得不做的必答题，也带给企业家诸多困惑：企业是否一定要数字化转型？究竟如何数字化转型？难点和坑又是什么？
本专题试图抛砖引玉，展现数字化大潮中的一个剪影。我们特别邀请到行业专家安筱鹏，详解数字化转型的关键问题。我们更期待蓬勃涌现出优秀的管理样本，有机会向世界输出中国式的管理理念与声音。
（注：本文原标题《一文讲透数字化的8个关键问题》，节选自正和岛《决策参考》四月刊。）
作 者：安筱鹏 阿里研究院副院长
转型的逻辑起点
今天人们讲智能制造、工业4.0、工业互联网等一系列概念，讲数字化转型，首先需要思考的问题是：转型的逻辑起点是什么？
智能是一个主体对外部环境的变化做出反应的能力，这个主体可以是一个人、机器、设备、组织、企业等。 工业4.0、智能制造等要解决的核心问题，是面对竞争环境和客户需求的变化，企业如何适应？如何跟上？如何更好地满足客户需求？这就是数字化转型的逻辑起点。
在过去，消费者追求的更多是性价比、产品功能、耐用性等功能诉求；今天，年轻的消费者不仅仅关注功能性诉求，而且关注内容、服务、参与度、社交体验、分享与交流等体验诉求。 消费者的需求已变化，我们的供给能否跟上消费者需求的变化？
应对需求的快速变化，是疫情带给我们的挑战，也是数字化转型必须解决的基本问题。未来十年，企业面临的重大挑战是如何面对消费者主权的崛起。一百多年前，福特说：“不管消费者需要什么，我生产的 汽车 都是黑色。”2019年，“双11看中国”活动过程中，欧莱雅中国总裁说：“22年前进入中国时，美妆行业是千人一面，现在是一人千面。” 这就是我们今天面对的市场客户需求发生的变化：个性化、场景化、实时化、互动化、内容化。
对于一个企业来说， 数字化转型及其所要解决的核心问题就是：如何去满足海量的、碎片化的、实时的、多场景的客户需求。
数字化转型的本质
业界关于企业数字化转型有很多新的概念。有些时候新概念太多，也造成了“新概念雾霾”。我们需要一个“雾霾净化器”；我们需要一个望远镜，能看到数字化转型的全局；我们需要一个显微镜，能看到数字化转型的细节；我们也需要一个CT机，能看到数字化转型的本质。
对于企业家而言，面对疫情需要解决的问题和数字化转型要解决的问题， 本质是一个问题，即企业如何面对不确定性。
只有深刻认识不确定性，才能深刻理解数字化转型的本质。不确定性源于信息约束条件下人们有限的认知能力，应对不确定性，是人类永恒的挑战。 数字化转型的本质是，在数据+算法定义的世界中，以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性，优化资源配置效率，构建企业新型竞争优势。
关于企业数字化转型，美国和德国都有“新技术”与“实体经济融合”的新概念。美国国家标准与技术研究院（NIST）提出智能制造，认为智能制造解决三个基本问题：差异性更大的定制化服务，更小的生产批量，不可预知的供应链变更和中断。 这三个问题归结为一个问题，即一个企业如何面对不确定性，并做出实时响应。
德国弗劳恩霍夫研究所提出了工业4.0的概念，认为工业4.0的逻辑起点是适应竞争环境的快速变化。 数字化转型的初心就是如何应对变化，市场变了、用户变了、产品变了、技术变了，企业如何适应市场+用户+产品+技术的快速变化。
这次疫情是对企业数字化转型进程的一次检阅， 应对疫情和数字化转型本质上是解决同一个问题：企业如何在不确定性的世界中进行决策。 疫情期间，良品铺子、红蜻蜓、林清轩等企业家们在逆境中找到突破口，体现了数字化转型的核心要素，即意识+平台+工具+组织。
企业要有数字化转型的意识，要树立以消费者运营为核心的理念，树立全渠道营销、线上线下融合、数字驱动等新理念；企业能够有效应对疫情带来的挑战在于业务云化，在于搭建了数据中台、业务中台；企业还要有钉钉这样的数字化工具；需要实现组织在线、协同在线，需要营造自组织涌现的机制。
一个所有组织都要思考的问题
面对不确定性，面对数字化转型，所有的组织都要思考一个问题： 如何从工业时代的组织向数字时代的组织切换？
很多时候面对一个不断变化的市场，企业按照原有的工作方式、思维方式操作，可能没什么错，但是在一个高度不确定性的环境中，失误将不可避免。基于确定性的组织行为惯性，是造成突发事件应对失误的元凶。互联网竞争策略中有一个关键：高频打低频。一个组织的常态与突发应对的区别在于：常态化的低频决策机制适应不了突发事件中的高频决策需求。
如何构建一个组织的高频、多中心、短链路决策机制，是一个组织从工业时代向数字时代切换的必由之路。
数字经济时代如何重建新的组织细胞？新组织涌现的背后是价值观导向和利益导向，正如张勇（阿里巴巴董事局主席、首席执行官）所说，绝大多数协同问题都不是态度问题，而是生产关系没设计到位；要在一个扭曲生产环境下希望大家一起合作，本身就违反人性。
重新思考数字化转型的动力
2003年，《哈佛商业评论》前主编尼格拉斯·卡尔在美国掀起一场大争论。这场争论的核心问题是IT技术对于提升企业竞争力到底有没有用？这个问题每隔几年就会冒出来。面对全球数字化基础设施的重构，我们需要重新思考数字化转型的动力。
我们看到数据中台、业务中台、微服务组件、工业APP等背后，是我们认识数字化转型的起点——首先是认知转型。我们讲“ 科技 是第一生产力”“制度重于技术”，但最重要的是认知和理念。其次，我们今天对数字化转型认知的区别不是愿不愿意拥抱变化，而是以多快的速度，以何种方式拥抱变化。我们是不是有长期思维，是不是相信年轻人，是不是有推动文化变革的决心？再者，数字化转型是一场边缘革命，对于一个企业来说不在于做了什么，重要的是比竞争对手多做了什么、客户真正感受到了什么、构筑了什么样的新型能力。
过去，在涉及数字化转型的动力时，企业家们的思考角度是：数字化转型的投入产出比有多高？有没有风险？有多少风险？如果数字化项目的风险太高或产业不确定，就放缓投资的步伐。
我们今天从另一个角度思考问题： 如果不转型，损失是什么？缺失数字化战略时，风险是确定的，可以概括成以下五个方面：市场失焦、营销失语、管理失衡、系统失灵、增长失速 。
数字化转型的基本矛盾
企业家们在推动数字化转型的过程中面临各种困惑和挑战。
美国哈佛大学组织的调研认为数字化挑战是遗留系统（52％）、信息/数据孤岛（51％）、IT与业务线之间的合作不足（49％）、风险厌恶文化（47％）、变更管理能力（46％）、缺乏数字化的企业愿景（39％）、缺乏人才/技能（38％）、预算不足（37％）、网络安全（34%）等。德国提出工业4.0，核心问题是三个集成（横向集成、纵向集成、端到端集成）。而中国政府提出两化（信息化和工业化）深度融合，核心挑战是如何从单向应用。问题是，这些挑战背后的原因是什么？
十九大报告提出我们面临的基本矛盾是人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。我们把这个问题抛给数字化转型：什么是数字化转型的基本矛盾？我 们认为是企业全局优化的需求和碎片化供给之间的矛盾。 企业数字化投入和收益之间不是一个平行线，数字化投入只有超越了集成的某个临界点之后，收入才会呈现指数化增长。
《第五项修炼》说过一句话：“今天问题的产生，源自于昨天的解决方案。”回顾过去60年IT的发展史，可以看到它就是一个碎片化的供给史，这些解决方案都是为了解决一个点的问题。但是今天我们不仅仅需要点、线、面，还需要一个生态，这是我们今天在数字化转型中所面临的一个问题。
从企业数字化到数智化转型
数字化转型不是一个新课题。从技术长周期的视角来看企业转型，可以分为两个阶段：从数字化转型阶段到数智化转型阶段。数字化是一个业务数据化的过程，中国企业从上世纪90年代就开始了，经历了传统软件安装期和消费者在线化两个阶段。 当前，企业正进入数智化转型新阶段，基础设施云化、中台化、移动化推动企业从业务数据化向数据业务化转型，从单轮驱动向双轮驱动转型，并最终实现全链路数智化。
阶段一：IT化阶段
关键词：安装
企业通过安装办公自动化（OA）、企业资源管理（ERP）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）等各类信息化软件，构建单点业务环节信息系统，全面优化企业的研发、生产、经营流程，提高管理效率，为进一步深入开展数字化转型打下坚实基础。
阶段二：在线化阶段
关键词：在线
互联网普及对于商业世界带来的革命性变化，意味着商业系统进入了新时代——在线时代，商业世界实现大尺度、多场景业务闭环优化。伴随着3G、4G、5G等移动互联网及物联网技术的迭代，电子商务、社交网络、移动支付、网络约车等新业务涌现，推动着消费者在线，以及店铺、商品、组织、管理、服务的在线化。
阶段三：云端化阶段
关键词：重构
云计算、物联网、人工智能、5G、数字孪生等为代表的智能技术群落正在构建新商业基础设施，未来5 10年将是新型数字基础设施的“安装”和服务交付期。IT基础设施及企业应用软件加速云化，一批云原生技术持续涌现。数据中台、业务中台、AIoT中台建设步伐加快，消除数据孤岛并促进数据业务化，推动企业内部资源与能力共享。
阶段四：双轮驱动阶段
关键词：运营
伴随着企业传统IT基础设施云端化、AIoT化、中台化、移动化，企业不断打通线上与线下、内部与外部、消费端与供给端数据，基于消费端数据运营，以消费端数据智能重构供给端的品牌、营销、研发、渠道、制造等供给体系和价值链体系，构建人、货、场全要素运营体系。
阶段五：全链路数字化阶段
关键词：创新
以消费者运营为核心，实现消费端与供给端全要素、全场景、全生命周期的数据智能，建立企业智能运营和决策体系，持续推动企业产品创新、业务创新、组织创新，构建强大的新竞争优势。简言之，如果说企业数字化转型是基于IT技术、架构和PC端，那么企业数智化转型则是基于DT技术、架构和移动端。数字化的核心是业务数据化，数智化的核心则是数据业务化。从数字化到数智化是一次新型数字商业基础设施的重构、迁移和切换，是以消费者运营为核心的数字商业生态重构。
数字化的终极版图
可以设想一下，未来十年、二十年、三十年之后，信息通信技术的发展趋势是什么？或者我们思考一个问题：数字化的终极版图是什么？从未来看现在， 我们今天所看到的物联网、大数据、云计算、人工智能、工业软件等技术，都是未来数字化终极版图的一个碎片 ，ICT技术发展及应用的过程，就是我们不断把这个碎片化的模块拼成一幅完整版图的过程，我们都是拼图人。
10年前，马斯克发表了一篇文章：Why the US Can Beat China: The Facts about SpaceX Costs。今天，马斯克的SpaceX将火箭每公斤的发射成本降到了20年前的1/7。今天，飞机、高铁、 汽车 、坦克等复杂装备的研制周期相当于20年前的一半，这是因为人类 社会 认识客观世界的方法论已从“观察+抽象+数学”的理论推理、“假设+实验+归纳”的实验验证，走向基于数字孪生的“模拟择优”。
未来的世界是数字孪生世界，就是在比特的汪洋中重构原子的运行轨道，这将驱动赛博空间的数字孪生无限逼近真实物理空间，基于“物理实体+数字孪生”的资源优化配置将成为数字经济的基本形态。
数字孪生世界的意义在于，在比特的世界中构建物质世界的运行框架和体系，构建人类 社会 大规模协作新体系。 这一进程将从原子、器件、整机、建筑、城市到地球，从基因、细胞、器官、人体到生物世界，从数字孪生的心脏、数字孪生的飞机、数字孪生的建筑到数字孪生的城市。我们都走在构造数字孪生世界的大道上，数字孪生将把企业带上向零成本试错之路。
企业思维的三个转变
面对数字化转型大变革，企业如何转型？企业思维需要实现三个转变：
1. 以不变应万变，到以持续优化的策略应对各种不确定性。企业需要以数据+算法的策略应对不确定性，需要摒弃冗余思维、静态思维，走向精准思维、动态思维。
2. 以增量革命构建新型能力，企业数字化转型，就是要把软件、设备、流程优化、管理变革最终都转化为企业的新型能力。这是数字化的出发点，也是落脚点。
3. 从产品制造商到客户运营商，制造企业应成为一个工业产品提供者，通过产品与客户建立一种“强关系”，能成为24小时在线，了解、预测、满足客户需求的“客户运营商”。
今天，对于大多数企业而言，数字化转型不是因为喜欢变化，而是不得不做的一场转型。数字经济时代，企业家们要做的是对于新事物不排斥、不盲从，主动拥抱数字化新大陆。
数字经济发展现状及趋势是怎么样的？
近些年来，我国数字经济迅猛发展，创新创业活跃，新业态、新模式层出不穷，成为推动中国经济高质量发展的新引擎。目前，数字技术与实体经济融合深入推进，数字经济正在加快向其他产业融合渗透，提升经济发展空间。
在数字经济领域，中美两国处于领跑地位。据浪潮信息联合国权威机构IDC发布的《2020全球计算力指数评估报告》显示，计算力与经济增长关系十分密切，调查显示，计算力指数平均提高1个百分点，数字经济和GDP将分别增长3.3%和1.8%。
并且AI计算占整体计算市场的比例每年都在提高，从2015年的7%增长到2019年的12%，专家预测到2024年将达到23%。而中国在全球对于数字经济的拉动作用最为明显，尤其是2015-2019年期间，在样本国家的AI计算市场支出增长中，有近50%来自于中国的贡献。
数字经济给经济发展带来了前所未有的机遇，因为它能够打破阻碍经济发展的瓶颈，突破障碍，充分证明了“科学技术是第一生产力”这一真理。虽然中国没有抓住前三次工业革命的机会，但是幸运的是，我国抓住了第四次工业革命的机遇。
汇量科技实现出海的背后 亚马逊云科技都做了什么
数字经济正在影响着人们生活和工作的方方面面，对于企业来说同样也如此，当前，随着全球企业数字化转型进程的加快，越来越多的企业都在寻求更加宽广的全球化发展机遇，对于中国企业来说，在近些年数字技术的推动之下，“走出去”的愿望和需求变得越来越旺盛。
数据显示，中国对外直接投资流量和存量已经连续四年稳居全球前三的位置，有近八成的中国企业将会在未来维持或扩大对外投资的意向。由此不难看出，中国企业不断看好对外投资的前景和发展机遇，在很大程度上也正在带动中国企业实现全球化市场发展的进程。
事实上，中国企业在实现“走出去”的过程当中，也正在经历从“数字化出海”向“出海数字化”转变的过程，正是因为积极拥抱数字化技术，使得越来越多的行业和细分领域加入到出海大军当中，从而实现企业自身的产品升级和品牌升级，进而实现中国出海企业的“弯道超车”。
01中国企业的出海实践
汇量 科技 （Movista）是一家围绕着应用开发者展开商业创新的企业，以推广和广告收入实现商业变现，公司从2013年创立之初开始就伴随着中国整体企业出海的浪潮，获得了不错的市场发展机遇。
面对全球化的发展机会，汇量 科技 服务着大量的全球化客户，在中国、欧美、亚太等很多国家和地区均拥有数量庞大的客户与用户群体，从实际的产品品类上来看， 游戏 业务占到了目前汇量 科技 客户服务的60%-70%，此外在内容与社交、电商等细分领域当中，汇量 科技 也位居同行业企业前列。
在知名广告渠道公司Appsflyer发布的全球实力榜单排名当中，汇量 科技 旗下的在线程序公司Mintegral从用户留存维度上已经成为了排名前五的唯一一家中国企业。
值得一提的是，汇量 科技 是一家典型的成立即瞄准出海的中国企业，汇量 科技 副总裁奚原告诉笔者，在整个出海与业务 探索 的过程当中，汇量 科技 观察到了三个市场特点，首先是当时的出海企业同现在相比处于零星 探索 的阶段，从数量上来看相对较少；其次是对于边缘市场来说，当时的开发者更多的分布在中国周边的一些国家，比如东南亚等地区，相对于主流的欧美以及日韩市场来说，用户还相对畏惧；第三是当时的中国本土市场还是一个增量市场，因此海外的收入对于大部分应用开发者来说是锦上添花的一件事，用户并不会花费太多的时间和精力在海外市场中。
对于汇量 科技 自身的业务来说，其主要的业务是集中在在线的广告平台当中，其中涉及到了大量的在线计算需求，这样一来，如何解决超低延时的问题从而满足广告的实时预测与广告的个性化推荐，无疑就成为了摆在汇量 科技 面前亟待解决的问题。
同时，以集聚成本优势的方式来满足超大规模的计算与分析要求，面对高标准、高要求，以及全球化业务自身的很多特点，使得汇量 科技 在实现自身业务 探索 与创新的过程当中，开始寻求利用云计算技术来满足自身日益增长的业务创新需要。
由于自身业务的快速增长，汇量 科技 开始快速将自身的业务搭建在亚马逊云 科技 基于全球化部署的服务器上，每天高达一千亿至两千亿的广告请求，使得汇量 科技 需要进行大量PB级模型的建模与校验工作，通过利用原生架构搭建出的基础设施，对诸如节假日等特殊时期带来的业务需求和业务压力进行有效应对。
此外，除了对于云服务在性能方面的应用需求，成本对于汇量 科技 的大量业务模型来说也同样至关重要。通过利用亚马逊云 科技 所提供的容器化、无服务架构演进等微服务，使得汇量 科技 可以有效提升自身对于资源系统的利用效率，通过运用灵活的架构模型针对客户的不同应用场景进行有效应对，从而帮助汇量 科技 实现了更加灵活、多变的创新服务能力。
02亚马逊云 科技 做了什么
毫无疑问，企业客户出海的需求往往是多维度、全方位的，因此对于所提供服务的云计算厂商来说，需要从出海企业客户自身的业务属性以及企业的商业战略出发，着手于客户最根本的业务发展需要，从而更加精准、高效地帮助出海企业客户实现发展目标。
广告和营销 科技 产品的开发者技术服务平台，是汇量 科技 自身主要的业务发展方向，大多数的技术创新与服务落地也都围绕着这两方面进行展开，在亚马逊云 科技 所提供的安全合规服务基础之上，汇量 科技 相继完成了GDPR合规升级、ISO/IEC认证、SOC Type1和Type2报告。
通过隐私计算技术的融入，汇量 科技 结合第三方对广告投放效果进行优化，从而在保证客户数据安全的前提下，实现了广告投入效果的大幅度提升。出于汇量 科技 对于数据请求规模巨大、数据实效性要求高、数据稀疏性较强等特征和应用诉求，通过与亚马逊云 科技 进行深入合作，成功打造了专属的大数据机器学习平台，极大地提升了汇量 科技 的广告收入，能够轻松应对日均10亿台独立移动设备在线数据请求，高效处理超2000亿次的线上预测。
面对企业出海过程中广告业务的全球化部署需要，汇量 科技 在进行广告业务创新的过程当中，对系统的稳定性有着非常高的要求，在流量高峰出现的情况下，需要系统能够快速处理点击量的瞬间上升，这对于整个系统的可扩展性能力是一个不小的挑战。因此不难发现，利用云计算厂商所提供的技术服务可以帮助出海企业在降本增效方面实现更好的突破。
汇量 科技 从成立之初就始终跟进技术创新与发展的潮流，同时将技术创新与业务紧密贴合，在选准赛道的同时，也抓住了市场发展的红利，在与亚马逊云 科技 之间构建起的深度合作当中，除了对于资源与服务的全方位应用之外，汇量 科技 也正在尝试通过亚马逊云 科技 Marketplace为社区做出自身的技术创新贡献。
SpotMax就是汇量 科技 在去年做出的一款产品，利用Amazon EKS的容器管理等服务，结合汇量 科技 自身对于行业的洞察能力，从而能够更好地部署与管理容器集群，并且将这种能力通过亚马逊云 科技 Marketplace开放给全球的客户。
03全面推进“All in Cloud”战略
奚原指出，客户对于汇量 科技 在业务创新过程当中的主要需求，集中在广告推送的精准度方面，例如地铁灯箱广告，如果需要进行广告更换，那么势必需要在地铁停止运行的时间段，对灯箱物料进行替换等线下操作，但是对于之前的一系列广告服务流程来说，从定向、媒体对接、出价、到实时竞价等不同阶段都是在线完成的，并且均在毫秒级时间内实现，可以帮助客户有效降低购买成本。而这一切业务操作的背后全部都是通过云计算来实现的，从价值体现来说，客户对于广告精准度、实时性等应用需求也能够得到有效保证。
毫无疑问，亚马逊云 科技 在汇量 科技 这些业务创新的背后，提供着基础架构层面的强力支撑，从而保证性能以及系统稳定性的持续推进。这也是汇量 科技 将自身业务全部上云的底气。
当前，随着汇量 科技 自身业务的快速增长，每日的平均广告请求量已经从2017年的180亿次增长至2000亿次，同时，随着海外业务的持续扩展，汇量 科技 自身的“All in Cloud”战略和系统架构正在发挥着重要作用，亚马逊云 科技 所提供的全球化服务正在帮助全球化业务飞速增长的汇量 科技 实现资源与业务规模的动态匹配。
广告行业客户的上云历程其实只是亚马逊云 科技 实现行业深耕与创新的“冰山一角”，利用更加领先、全面、安全的技术创新能力推动更多的企业实现出海，进而带动不同地区经济的快速增长，是未来云计算技术进行行业深耕的重要突破点，同时这也是亚马逊云 科技 身上所肩负的创新使命。
虚拟现实产业进入新一轮爆发期众多科技企业在基础设施、软硬件等领域加大投入力度
11月12日-13日，2022世界VR产业大会在江西南昌举行。中国电子信息产业发展研究院院长张立在开幕式演讲中表示，当前虚拟现实产业进入新一轮爆发期，虚拟现实和增强现实终端市场迅速扩大。
机构预测，2025年国内虚拟现实产业规模有望超2500亿元。随着虚拟现实技术对实体经济赋能作用逐渐显现，有望带动万亿元市场规模。面对广阔发展前景，科大讯飞、中国联通等企业纷纷加码布局。
产业发展势头强劲
据张立介绍，2021年全球虚拟现实头戴显示设备出货量快速增长，年出货量首次突破1000万台。全球虚拟现实领域投融资活跃度持续上升，2021年我国虚拟现实领域投融资规模涨幅超过100%。
张立表示，传感、交互、建模、呈现技术不断取得突破，用户在交互、显示、佩戴舒适感等方面的体验不断提升。面向大众消费以及行业领域的应用，虚拟现实产业有望引爆新一轮热潮。今年以来，国内众多AR产品成为全球市场增长的主力军，头部品牌采用Pancake光学方案的VR一体机，为消费者带来更好的虚拟现实体验。
在行业应用方面，张立表示，虚拟现实技术加速赋能千行百业。在工业制造领域，虚拟现实技术对生产数据进行可视化改造，助力工业制造全流程智能化发展。在医疗健康领域，虚拟现实技术成为传统医学手段的有效补充。此外，虚拟现实技术与数字孪生、算力、大数据等技术融合应用，将加速元宇宙应用场景落地，赋能数字经济发展。
中国联通董事长、党组书记刘烈宏表示，工信部等五部门印发的《虚拟现实与行业应用融合发展行动计划（2022—2026年）》提出，到2026年我国虚拟现实产业总体规划超过3500亿元，虚拟现实终端销售量超过2500万台等产业发展目标。未来几年，虚拟现实产业将迎来战略机遇期。
企业加大投入力度
面对虚拟现实产业广阔的发展前景，众多科技企业在基础设施、软硬件等领域加大投入力度。
Wind数据显示，A股市场已有50家虚拟现实相关产业上市公司，包括京东方A、TCL科技、长信科技等光学器件制造商，立讯精密、歌尔股份、国光电器等消费电子制造商，科大讯飞、四维图新等软件开发商，吉比特、三七互娱等游戏开发商，韦尔股份、兆易创新等集成电路制造商。
电信运营商为虚拟现实技术的应用普及提供网络、算力等新型基础设施支持。据刘烈宏介绍，中国联通加快推进5G+VR成果转化，在工业、医疗、文化等多个行业进行探索。中国联通为江铃汽车打造的5G智慧工厂实现数据采集、远程控制、VR巡检等创新应用，缩短巡检时间30%以上，大幅提升了生产效率。
刘烈宏表示，下一步，中国联通将为虚拟现实产业发展筑牢数字底座，聚焦算网一体能力的建设，抓紧建设覆盖更广、速度更快、体验更优质、效能更好的精品网络。
科大讯飞董事长刘庆峰表示，智能人机交互是虚拟现实的核心能力，人工智能在虚拟对象智能化、交互方式智能化和虚拟现实内容研发与生产智能化等方面进行赋能。科大讯飞可以为虚拟人提供多模感知能力、深度理解能力和多维表达能力。
拥抱创新科技推动房地产科技化、数字化转型
“未来 房地产 与科技将深度融合，并实现双向赋能：即房地产为科技提供应用场景，科技为房地产增加新的内涵和附加值。 ”日前绿地集团董事长、总裁张玉良在第十一届中国房地产科学发展论坛发表演讲时表示。 据悉本届论坛主题为“数字化与未来居住”，旨在探讨大数据、人工智能、物联网等信息技术对未来居住、行业生态的影响和变革，展示数字化为居住生活带来的变化推动行业高质量发展。 房地产将成为创新科技应用的重要阵地 有人讲“房地产是唯一被高科技所遗忘的行业”。 不过在张玉良看来，随着人工智能、物联网等新技术的崛起，这种状况正在发生变化。 房地产因其自身特点，将越来越成为创新科技争夺的重要领域。 张玉良表示房地产仍然具有广阔的空间，但需要推进供给侧改革，特别是要积极拥抱科技，赋予新的内涵，从而满足人们日新月异的美好生活需求。 第一房地产具有场景优势。 从智能家居到智慧社区，再到智慧城市，无一不与房地产有关。 第二房地产具有平台效应。 房地产上下游产业链较长，是众多硬件产品的整合应用平台。 因此未来房地产与科技将深度融合，并实现“双向赋能”：即房地产为科技提供应用场景，科技为房地产增加新的内涵和附加值。 智能及互联是房地产科技化的重要方向 什么是房地产的智能和互联呢？装上智能窗帘、智能门禁，用上智能音箱、智能马桶，是不是就算实现了智能与互联呢？确实但又不完全是。 张玉良认为这些都还属于智能单品的应用，更重要的是要打造基于云端和系统的平台，从而为客户提供全景式的生活场景和内容。 形象地说就是要让房子的概念发生革命性变化，成为“一部没有屏幕的手机”。 绿地提出了四维产品体系“绿健百科”(绿：绿色环保，健：健康颐养，百：建造持久，科：科技智能)，并在健康宅、科技宅等方面取得了重要的成果。 其中健康宅包含全屋净化、全局智能、全域安全、全区颐养等4大技术体系，以及14大技术要点、100余项技术措施，已经在全国近20个城市的76个项目中落地。 科技宅包含全屋智控、全域智联、全区智防、全境智康等4大技术体系，以及16大技术要点、100余项技术措施，已经在全国近14个城市的20个项目中落地。 特别值得一提的是绿地还前瞻性地提出了科技宅“B计划”，将联手华为、阿里等前沿科技企业，探索基于云、大数据、中台的房屋大脑系统，打造具有市场引领性的绿地“全屋智能云”。 拥抱创新科技推动房地产科技化、数字化转型 今年以来，绿地先后与华为、阿里签订了战略合作协议。 将充分发挥各自的行业资源及技术优势，围绕“智能+”地产全产业链，聚焦智能家居、智慧园区、5G落地应用等重点领域，促进新一代信息技术与房地产深度融合。 与此同时绿地与中国铁塔、中兴通讯等科技企业也已达成合作意向，将在房地产数字化转型方面开展深入合作。 依托这些战略合作资源，绿地先后落地了江西南昌VR谷、上海市西科技园、辽宁沈抚新城智慧科技园、哈尔滨东北亚贸易中心等项目，将在网络、通信、云计算、大数据等方面建设领先的基础设施。 此外绿地成功战略性入股人工智能领域的独角兽企业深兰科技，并合资成立绿地深兰建筑科技公司和绿地深兰机器人科技公司，致力于发挥绿地丰富的应用场景优势和深兰科技领先优势，拓展人工智能在建筑、家居等领域的应用，引领推动房地产行业人工智能化潮流。 此外绿地今年还聚焦智慧城镇、智能家居、5G技术应用等重点领域，成功投资入股了涂鸦智能、城云国际、瑞为技术、佰才邦技术等一批极具发展潜力的科技公司项目。 绿地成为这些企业的战略性重要大股东后，将为这些企业提供产业、场景、市场等方面的赋能，推动它们快速成长。 张玉良表示在新一轮科技革命和产业革命的浪潮中，绿地集团将全面拥抱创新科技，推动房地产科技化、数字化转型，为行业发展做出新的探索、新的贡献。 东莞房价 不断上涨，有在东莞买房需要的小伙伴可以到 东莞房地产 信息网了解最新的 东莞楼盘 情况。 东莞 是 东莞房地产信息网 ，有最全最新的东莞楼盘信息，还有专业的高级置业经理为您提供一对一服务。
数字经济时代，面对新技术变革，企业信息化该如何应对？
整体环境来看目前云计算、大数据、AI已经逐步走向人们的生活，小到个人的信息大到企业的核心数据的安全、价值越来越被重视，而在数字经济2.0下，数据信息、数据应用、数据资产已成为企业竞争力的核心，结合新一代的技术通过数据挖掘、存储、计算、分析、智能、可视化等实现企业自身数据资产化，构建企业自身的数据集市、数据中心、数据工厂，最大程度的将数据价值外显，为企业的经营决策提供坚实的助手、依据。
传统构建数据中心过程中更多是将企业内部沉淀的数据进行统一存储后直接分析展现，往往忽视了数据治理的过程，更多的在数据抽取、分析过程上，由于各业务系统、口径、管理维度不统一、不一致而造成的最终的分析结果不准确，不能有效的支撑企业的经营决策，因此数据标准化治理是数据资产化的基石，建立企业内部数据管理标准、维护标准、对接标准，实现无序到有序，网状至通道，零散至统一，冗余至标准的数据全方位治理与管控。
综上所述，在数字经济时代的浪潮中固化企业数据资产、沉淀企业数据信息必要的一环是数据治理、数据标准化，保证各业务环节、管理口径是统一标准的，消除内部冗余数据、治理数据脏、乱、差的环境，为企业经营决策分析、深度的应用集成奠定坚实的基础，沉淀有价值、有意义的企业数据资产、数据价值。
企业建立全面内部网络、外网、互联网，注意停电故障的偶然性以及外网的安全性。
企业内部的采购、技术、生产、运行、订单、物流、资金使用情况、各车间、各分公司、员工的工作汇报、各数据汇总跟进、开会研究、想法意见等都是可以在网上操作，如每天的工作使用电子邮件（ E-mail）汇报。实现信息有效的流通，实现资源和知识共享，提高工作效率，实现有效管理，明确工作岗位与工作职责，增强人员的责任感，减少工作中的推托、扯皮等现象，大大减少办公开支，降低管理成本。
总之传统企业组织结构臃肿、人员冗杂，信息闭塞，管理决策者与员工之间缺少沟通交流，弊端多多，数学课信息化企业能更有效促进、快速成长发展，更好的与世界接轨，是现代 社会 必不可缺少的。
麦肯锡全球研究院（MGI）报告《数字时代的中国：打造具有全球竞争力的新经济》指出，随着数字化进程的推进，各行各业正在不断拓宽数字技术的应用范围，新一波数字化浪潮已经到来。数字化的三股推动力——去中介化、分散化和非物质化，到2030年或可转变并创造10%到45%的行业总收入，提升效率、生产力以及中国企业的全球竞争力。全球22%的GDP源自数字经济，中国数字经济规模达22.58亿元，占GDP比重达30.3%，居全球第二。贝恩（Bain& Company）预测，至2020年，全球数字经济将达90万亿美元，是世界经济信息网预测2020年世界三大经济体（美中日）GDP综合的两倍多。
数字经济2.0下，数字技术和数据应用将成为未来商业的核心基础。借助数据挖掘、分析建模、数据集市、计算处理、智能与可视化等技术，通过“数据智能 交易场景 未来商业”，从数字宇宙视角重新看待和思考未来商业范式和业务经营，并重新定义资产、基础设施和生产要素。
目前，通过“数字孪生”技术，将产品、设备、整条生产线和工厂基础设施以数字化的方式呈现，已经成为可能。领先企业正采用一系列先进的技术实现生产乃至整条供应链的数字化。这些技术包括大数据分析解决方案、端至端的实时规划和互联、制造执行系统（MES）、自控系统、协作机器人、数字孪生或增强现实等。凭借这些技术，企业运营效率得以提升，从而能够批量生产高度定制化的产品。然而，企业要实现智慧工厂，还需要与供应链生态系统和用户进行实时互联，以及通过预测性数据分析和机器学习等手段，做出更智能的决策。
数据是数字化工厂的核心，数据分析和系统互联整合成为关键。通过传感器，未来的数字化工厂能够产生海量的数据。随着数据整合和内存方面的技术能力不断完善，数字化工厂与供应链生态体系的实时整合成为可能。许多企业都已经采用了联网技术，通过MES等技术，以传感器读取频设识别芯片上的数据并传输到数据平台，将零部件、机器、生产管理、运输车辆、工人甚至产品相互连接。例如博世力士乐在洪堡（Homburg）工厂开展了频射识别跟踪技术的全球试点。在未来，数字化工厂将能够在客户需求不足的生产期间规划各类维护和停工检修安排，实现利润率的最优化；实现工厂和整个企业生态体系内部的全面互联，以及对信息的智能化使用，将成为企业保持竞争力不可或缺的选项。人工智能和数据分析是数字化工厂的推动力，智慧工厂企业已经采用了智能化算法来做出更合理的运营决策。
企业信息化，尤其是中小企业的信息化特值得关注！
大企业尤其是央企，军企，民企大企业无论是大数据，云计算，A1，揽够了无数搞信息应用，硬件，软件制造，信息安全的人才，也有足够的资金维护，发展信息化在企业产品开发应用。使得大数据……等高 科技 信息应用得到了普遍发展！实现了信息应用大跨跃。
中，小企业只是在企业管理，机械，机床的数控化，产品销售信息化略有进展，互联网十也有开展，只是初级AⅠ的应用，又留不住人才，厂内信息化与 社会 联网，操作性差，网络安全，等问题和困难！
因此迫切需要信息化专家的指导，以及信息化人才的引进！这些在机械制造业的中小企业表现比较突出！
愿中小企业在数字化，信息化的发展中有所进步，有所飞跃！
“互联网+”时代是机遇与挑战并存的时代，企业信息化架构更加开放多元化，传统企业转型，需要强大的Pass平台进行复杂业务的支撑。浪潮GSP+企业互联网开放平台面向企业信息中心、ISV、合作伙伴，可帮助企业实现业务的敏捷性、全面的互联、应用的智能化，加速企业数字化转型进程，构建丰富的企业应用生态。
那该如何以数字力量驱动产业升级呢？首先得明确数字化转型的方向。
以装备行业为例，数字化转型涵盖四个方向：
01核心业务数字化管理
鼎捷软件核心业务数字化管理贯穿销售、计划、供应链、生产、安装调试到售后服务等各个关节，聚焦经营目标，建构因果关系，快速定位异常；同时以指标树支持企业的管理升级，针对经营管理的数字化管理需求，打造经营管理战情中心，做到 “上线有数、管理有据” ；整合议题管理机制，洞察管理数据以提升经营绩效，形成企业 全流程、全价值链、全生命周期的数字化管理 ，让数据形成流动，解决经营管理中的不确定性问题。
02 打造IT与OT融合的数字工厂
IT与OT的深度融合已是大势所趋，鼎捷软件迈出 数字工厂IT与OT创新融合的应用实践 步伐，为企业提供数字化、智能化的行业应用方案，结合5G、IOT、云计算等新技术，为企业数字工厂赋能。通过智能物流提高仓储物流效率、以议题来展开构筑车间层指标树，一举解决厂内生产进度难掌握、准时完工率低、工艺变更频繁、质量管理与成本核算难等发展瓶颈，让 生产过程透明化、实时掌控 ，实现全面数字化运营。
03 服务化转型
当前企业服务化转型主要面临三大方向：其一，服务提供的利润远超销售产品和配件带来的利润；其二，客户需要企业提供更多个性化的增值服务；其三，企业需要通过服务化摆脱低价竞争，提升核心竞争力。
04从智能设备到智能柔性设备
随着大规模定制化，消费者和终端市场需求灵活多变，设备必然 向智能柔性化发展 。在此过程中，鼎捷软件打造工业机理应用场景，打通设备及工厂各个关键部件，真实落地装备智能化与产线柔性化，实现 软硬件融合 。
2021中国“智造”数字化转型峰会
直播短视频信息服务
①.工厂建立直播短视频平台，包含产品展示，企业介绍，文件管理，产品销售，企业招商。
②.工厂与市场开发商建立技术服务平台，包含知识产权认证，产品安装，产品售后维修，物联网信息方案。
有益效果
各种知识产权得到保护，知识产权应用（包含音乐，电影，产品图像物联网共享），产品安装，售后维修服务更加容易。
与时俱进、同频同步发展。把企业信息化放在前导的位置，前瞻性引领技术革新、各项创新的发展方向。
以数据生产力作为主导的时代，可谓数字经济时代。
数字经济时代下的劳动者，由原本的产业工人，变为了智力劳动者，越来越多的人成为了知识创造者。劳动工具则是智能化的工具，也就是指具有对信息采集、传输、处理、执行能力的工具。
4月8日，浪潮全球发布全新M6服务器，支持英特尔第三代至强 可扩展处理器。浪潮全新M6服务器针对智慧时代需求设计，包括面向云计算、大数据、人工智能等应用场景的16款产品，提供业界最为丰富的场景产品阵列，为全球用户的数字化转型提供更加强大的算力支撑。
目前，浪潮M6服务器完成了和VMware最新vSphere版本的适配，能更好地帮助用户从传统应用过渡到现代容器云以及AI场景，无缝迁移至混合云，实现数字化转型。浪潮作为全球领先的算力基础设施提供商，多年来始终坚持智慧计算战略，在数据中心基础架构领域具有30多年的经验和技术积累。随着M6新一代服务器发布，浪潮将进一步加速企业智慧化转型，推动智慧计算的发展。
数字化经济时代，新技术与新模式层出不穷，未来会怎么发展？基于最近比较热门的话题，以下是我对数字化经济发展的一些思考。
随着新技术的不断成熟，AR、VR、人工智能等逐渐被应用到各类行业当中，所有行业都受到了数字化的冲击，区别只在于影响的时间和程度。
但是面对时代浪潮不可逆的挑战，企业想要走的更长远，我们必须对数字化、对自身的未来发展去做思考。
一、数字化经济的新趋势
1、产业跨界业务
跨界业务早已经不是新鲜事了，从碧桂园的机器人、网易养猪、农夫山泉种橙子、阿里巴巴想改造制造业、拼多多想改造农业等等......，各行业巨头纷纷布局多元化业务，寻求新引擎。
从互联网公司养猪、房地产研发机器人，这些企业不断打破边界触达其他领域，究其原因，就在于我们不能以一家纯互联网公司的视角去看他们。
2、平台高度垄断+品牌跨界合作
数字经济的蓬勃发展，让已经崛起的流量平台成为应用最广、影响最大的经济形态。超级平台崛起的过程中，不仅只是在一些领域获得“一枝独秀”的市场地位，垄断也逐渐变成了常态。
借着互联网的强劲势头和私家车主的力量，滴滴成功杀出一条血路，滴滴的线上预约模式撼动了全中国的出租车行业，成为中国 科技 行业的超级独角兽公司、全球第一大出行平台，目前，滴滴出行宣布10月国内月活用户突破4亿，且在持续增长中。
行业垄断走向平台垄断，小区域垄断走向大区域垄断的趋势，导致平台竞争越来越白热化、用户分层越来越精细化之后，单个用户的获取成本和服务成本也变得更高。所以为了节约流量成本，品牌之间就开始“搞事情”，于是越来越多品牌开始跨界合作。
比如周大福与娃哈哈、 《人民日报》与李宁等等。最初都只是品牌和IP之间的经典联名。后来变成了不相干品牌之间的跨界联名。其实企业做这些最终都只是希望能够拓宽品牌曝光渠道，吸引消费者注意。借助联名推出各类活动，进一步将产品信息露出在其他圈层人群中，提高品牌受关注度，为产品销售引流。
如今数字化经济的浪潮已经袭向各个行业，这股浪潮推动着每个人、企业甚至是政府都在前进。
3、产品进化+广告进化
薇娅2019年，双十一期间引导成交额超20亿。单天直播引导成交额最高超10亿。这是什么概念？ 中国公司上市有个财务要求：发行前3年，累计净经营性现金流超过5000万或累计营业收入超过3亿元。 而薇娅一天的带货记录以及超过了一家上市公司。仅2019年全年薇娅带货成交额合计300亿。
KOL直播为传统品牌与供应链企业打造营销新模式，进一步驱动了商业生态的升级，将销售环节朝着不同的方向延伸，此时决定某些产品归途的是KOL，而不再是企业。
广告的进化，更多的是利用内容营销制造爆点。与传统的广告投放方式相比，互联网平台的广告完全是另一种态势。
4、创始人的改变
企业创始人的个人标签也越来越重要，现在很多新品牌绝大部分都是与个人IP、人设挂钩的。可以说创始人的个性标签重要性不会比现在的明星标签要低。
二、消费者变懒
1、不做饭的吃货
90、00后逐渐成为消费主力，能看出几个明显的消费特征：
①、越来越宅
②、越来越懒
③、忙于工作没有时间 比如做饭，不是不会做饭，就是不想做饭，或者是太忙了压根没时间。所以最好的办法则是叫外卖，最方便快捷。
最能看到一个明显的地方就是微信支付比支付宝更晚推出支付功能。但是微信支付仅用一到两年的时间就打败了支付宝。因为人们懒，大部分时间我们都在使用微信，但是如果用支付宝支付的话，需要更换界面，多几个步骤，但是就是几秒的时间，你都懒得不想做。
2、不去菜市场的大妈
疫情的出现，让原本一个“小小的”社区团购变成了现在的巨头大战。为什么？因为生鲜蔬菜是家庭最多频次快消品的东西，更是老百姓的日常生活必不可少的元素。
社区团购可以当日下单之后，次日便能迅速送到客户手里。这种便利，更加方便了这些“懒人”。
加之今年的疫情，更加加剧了这一模式的快速发展，一时间，美团、滴滴、拼多多、京东…大小互联网巨头亲自下场厮杀，上演全明星版本社区团购大乱斗。不止互联网大佬们满血参战，资本也跟着疯狂。短短数月，已经有近百亿资金进来分食这个万亿市场。
来个总结：
1、不破不立
一家企业想要获得进步，就必须有不破不立的思维，要有勇气打破旧制度和体系，才能引进新的思维和方式。
企业的发展与勇于改变、颠覆思维，有着密不可分的关系。勇于打破才能赢得机遇拥有更多的机遇。
不能原地踏步，如今的时代，变化才是发展的主流，顺应时代和市场的发展浪潮，拥抱变化，接受变化，学习变化。
2、即刻行动
怎样在竞争充分和剧烈的市场迅速做大？现在是一个互联网精细化运营时代。要去做一个细分的市场，做一个品类的开创者是很重要的。基本上很多行业，我们记住的往往都是该行业的NO.1。但是这些都是这个品类的先行者甚至是开创者。
互联网时代，传播成本变低，做一个先行者的优势就非常大。从大处着眼、从小处着手，瞄准一个品类动手去做。一定要做差异化内容，突破传统的思维和方法，敢于尝试新方法。
“新基建”助推自动驾驶进入快车道 腾讯等科技企业加大投入
2020年，“新基建”成为了全民关注的焦点。据统计，截止到3月1日，全国有13个省市发布了2020年重点项目投资计划清单，涉及新基建总投资金额约为34万亿。包括5G基建、充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网等在内的七大板块，涵盖了交通出行、工业生产、民生保障、通信等方方面面。
新基建七大领域
自动驾驶进入快车道
与传统“铁公基”相比，“新基建”带有浓重的产业互联网基因，强调运用许多已经存在的尖端科技、技术去对传统的产业进行改造升级，是一个“并入式”的发展过程。从这个角度上来说，中国众多科技企业多年来的技术积累，为“新基建”的开展奠定了基础。
以“新基建”七大板块之一的人工智能为例，自动驾驶集成了人工智能几乎所有技术类型，可以说是AI技术的皇冠。其发展应用涉及到从底层硬件到AI技术和平台等多个方面，包括芯片、传感器、计算机视觉、云平台、大数据服务等技术板块，涵盖环境感知、决策、高精地图与定位、车联网V2X、决策控制、测试与验证等复杂细分产业链。
腾讯自动驾驶汽车路试
每一次的工业革命，都是从能源、交通、信息这三大领域推动。随着国家对新能源产业发展的大力支持、大带宽、低延时的5G通信网络普及、以及智慧化的道路建设，自动驾驶将进入发展快车道。
科技企业加大自动驾驶领域技术投入
过去几年，为实现自动驾驶的商业化落地，以腾讯为代表的众多科技企业投入了大量的资源，为自动驾驶迎接“新基建”时代储备了充足的技术资本。
1、高精度地图覆盖全国高速、快速路
以高精度地图为例，它能为车辆提供精准的车辆位置信息和丰富的道路元素数据信息，帮助汽车预知路面复杂信息，如坡度、曲率、航向等，对于L4级以上的自动驾驶汽车来说，高精度地图是必要条件。
我国拥有高精度地图生产资质的企业屈指可数，腾讯就是其中之一。目前腾讯高精度地图团队已经完成了对全国重点城市快速路、高速路的高精度地图采集和数据生产，基于高精度地图的L4级自动驾驶汽车也开始了道路测试。
2、自动驾驶仿真技术落地应用
测试与验证，是自动驾驶技术落地的一大难点。绝对安全是人类对自动驾驶汽车的期望和要求，而行业普遍认为，要做到这一点，至少需要110亿英里的测试数据来对自动驾驶系统进行优化。这需要100辆汽车，以40km/h的速度，昼夜不停跑上500多年，对任何企业来说，都是一个难以企及的目标。
为了积累足够的测试数据，使用模拟仿真平台提升测试效率成为了行业的普遍选择。腾讯也利用强大的游戏引擎、工业级车辆动力学模型、三维重建等技术打造了自动驾驶模拟仿真系统TADSim。
上海博园路仿真效果对比
通过高精度、可扩展的模拟仿真技术，腾讯自动驾驶模拟仿真平台可以依据具体需求构建出一个无限趋近真实世界的场景，不仅可以满足不断迭代的测试需求，还可以提高自动驾驶研发效率。在场景型云仿真之外，腾讯还打造了虚拟城市型云仿真，让自动驾驶车辆在虚拟环境中持续的运行，并支持大规模并行加速，提升测试效率，满足自动驾驶技术发展的验证需求。
目前，国家智能网联汽车“长沙”测试中心等自动驾驶测试验证机构，也在采用腾讯模拟仿真平台来探索测试验证的创新应用。
3、顺应时代布局5G-V2X
V2X，是自动驾驶走向落地的另外一项关键技术，其中V代表车辆，X代表任何与车交互信息的对象，当前X主要包含车、人、交通路侧基础设施和网络。该项技术的作用在于打通车、路、人的闭环，实现车辆与外界的实时信息交互，以最大限度弥补单车智能的不足，保证自动驾驶汽车在极其复杂的交通环境中也能安全行驶。
V2X技术需要依赖5G带来的大宽带、低延时信息交互。在“新基建”中，5G建设也作为支撑经济社会数字化、网络化、智能化转型的关键，被列为重中之重。
在5G-V2X的运用方面，腾讯未来网络实验室在2019年5月，正式发布了5G车路协同开源平台，聚焦于基于边缘计算的车路协同领域，着力于解决终端设备普及率低、没有主流软件触达用户、道路设备缺乏有效连接、道路信息碎片化等行业痛点，推进智能网联汽车应用的快速落地。
结语：
一方面，新基建热潮给科技企业带来更多的发展机遇，另一方面，科技企业的创新探索也为新基建发力提供了基础。可以说，以腾讯为代表的科技企业，储备了大量的尖端技术，在“新基建”的助推、普及下，可以助力自动驾驶行业玩家实现快速发展，推动智慧交通系统的建设。
今后，伴随着“新基建”的全面铺开，自动驾驶产业链上下游都会迎来更大的发展空间，这样的良性循环，对以自动驾驶技术为代表的智慧交通系统的构建乃至整个社会的整体发展来说，都具有重要的意义。
IBM再度断腕，拆分基础设施服务部门，全面拥抱云计算
IBM宣布拆分基础设施服务部门，并成立独立子公司，专注于开放式混合云平台和AI技术。 IBM方面表示，本次变动将涉及到9万名员工，该服务在2019年总共贡献了190亿美元的营收。 作为对比，IBM 2019年总营收为771.5亿美元，员工总数约35万人。 IBM预计拆分将于2022年前完成。 过去十五年中，IBM也曾出售过PC及半导体业务，不过从影响范围和规模来看，本次部门拆分无疑更加大手笔，被剥离的基础设施服务业务是上世纪IBM从硬件向软件服务业巨头转型的关键，由时任CEO的Lou Gerstner带领公司创建。 然而近年来云计算发展迅速，IBM的营收在过去8年跌去了四分之一。 Nucleus Research公司分析师丹尼尔·埃尔曼认为，在越来越多客户选择云计算的当下，剥离脱离时代的旧业务也许是正确的选择。 IBM布局云计算的时机已经很落后，所以IBM将不得不加倍努力追赶这个未来的方向。 目前来看，IBM拆分基础设施服务部门的举动收到了投资者的认可，IBM公司股价上涨了5.88%，在此激励下，年初至今的股价走势专为正向。 早早布局云计算的微软和亚马逊，年初至今股价则分别上涨了34%和72%。
人工智能产业将寻求哪三方面的突破？
未来将扎实推进理论发展，加强新技术整合能力
如今，“智能+”社会已步步临近，社会各界也正积极勾勒未来社会图景。国外人工智能巨头动作不断，在基础技术、应用领域方面都有诸多突破，可以总结为三点：基础研究能力强、跨界创新密集、人才红利持续发挥。
我国在深度学习、识别技术等领域实力突出，在人工智能市场应用层面走在世界前列。但在基础技术、产业链跨界协同、核心人才培养方面则存有短板。业内专家呼吁，未来我国人工智能行业和学界应重点关注以上三项弱点，审时度势、全盘考虑、抓紧谋划、扎实推进，在巩固现有优势的同时，补足短板，推动中国人工智能产业可持续发展。
基础层研究成人工智能“硬指标”
人工智能研究可以分为基础层、技术层、应用层，美国在技术难度大、技术带动效应强的基础层方面，不断取得研究以及实践进展；而中国在基础层方面能力稍弱，在技术层和应用层发力更多。
基础层主要指处理器、芯片等支撑人工智能技术的核心能力；技术层包括自然语言处理、计算机视觉、技术平台等通用技术；应用层是指自动驾驶、智能机器人等实际应用主体。
人工智能浪潮的兴起，使得美国大公司纷纷进军基础层的研究。以芯片为例，美国的芯片制造企业英伟达推出了世界首款120万亿次级处理器Volta V100 GPU，可以将机器学习指令传达的效率从几周的时间缩短至几个小时，帮助客户更加快速地迭代并优化各自产品的上市时间。过去3年中，英伟达为深度学习提供了10倍的性能加速，被评论界称为“摩尔定律的平方”，保持目前的性能提升速率，到2025年，GPU将可实现比CPU快1000倍的性能。
谷歌、亚马逊、微软、苹果等最初并不研发芯片的公司，也开始发力芯片和处理器，这使得美国在全球人工智能基础层研究地位进一步增强。微软公司公布了其人工智能芯片制造项目，展示了一款专门为微软增强现实眼镜HoloLens打造的新型芯片。谷歌已于2016年宣布了其深度学习芯片的研发，并声称，随着语音识别技术的爆发，高性能处理器TPU已为公司省下了打造15个新数据中心的成本。谷歌同时在与生物公司合作开发高效计算DNA信息的芯片。2017年4月，苹果公司宣布苹果将通过自主研发和生产芯片，进一步掌握产业链主导权。消息一出，苹果芯片供应商英国公司Imagination的股价应声暴跌。
但是，中国在芯片基础研发领域仍然落后于美国企业，对进口芯片的需求居高不下。
从事计算机视觉识别的中国公司“旷视科技”品牌与市场中心总经理谢忆楠表示，在图像识别领域，公司同时应用英伟达和英特尔的芯片，目前还没有国产芯片能够完全取而代之。英特尔中国研究院院长宋继强也承认，我国人工智能领域不足之处在于我们原创理论创新、基础人工智能研发能力还不太够。中国学者需要在理论上有所突破。地平线机器人技术创始人余凯表示，在PC电脑与移动互联网时代，我们都错失了如操作系统等基础平台性技术，人工智能时代需要迎头赶上。
中国电子学会发布《中国机器人产业发展报告》指出，我国机器人领域核心技术积累不足，资金投入相对有限且分散，高端市场长期被外资企业占据，很大程度上以依托进口零部件和本体组装、集成为主营业务，虽有一定突破但基本上是被动地、跟随式发展，难以获得产业发展主动权。
计算机学家、图灵奖唯一的华人得主姚期智表示，中国想在2030年实现世界主要人工智能创新中心的战略目标，首先要解决人工智能发展缺少理论的问题。中国在下一波人工智能的发展上，应取得一些原创性的、有知识产权的成果，而不是追赶别人发明的科技。
跨界融合创新为智能生态“必修课”
未来人工智能领域不仅仅是单一的技术和产品，而是一个整合的“生态系统”。数字技术将结合神经研究等医学领域、自动化机械臂等工业领域共同组成人工智能的底层技术。
以人工智能为依托的机器人一方面会以“软件”形式融入社会，如自动翻译、图像识别等。另一方面也将通过集成“硬件”深入到百姓生活中，如特种机器人、医疗机器人等。
正是在这种“共识”的指引下，“不务正业”几乎成为美国人工智能巨头都在做的事，从IBM、苹果，到谷歌、脸书、英伟达，所有的人工智能巨头都在尝试软件、硬件、应用场景的联通，不再单一专注于自己的传统业务，而是着眼布局未来。 2016年9月，谷歌、微软、脸书、亚马逊、IBM更是组成人工智能联盟，大有形成合力、制定行业标准之意。
目前，谷歌的跨界非常广泛，跨越了芯片、机器学习平台、软件、云计算等各个领域。其人工智能学习系统TensorFlow目前是全世界应用最为广泛的人工智能软件平台。研发芯片起家的高通，也推出了自己的摄像头Spectra Module，旨在优化VR、AR的效果。最近，这一摄像头又添加了一些新的功能，如深度检测和生物认证，用户可以通过虹膜扫描来解锁认证。
IBM中国研究院认知交互技术总监秦勇表示，IBM打造人工智能平台，最终目的就是形成生态圈，可以满足客户的不同需要。比如IBM的WDC（Watson Developer Cloud），已经有很多应用程序编程接口公布出来，比如知识图谱、语音识别、计算机视觉、性格分析、对话管理等等。在教育领域和芝麻街合作，利用人工智能帮助小孩，用游戏的方式来做辅助学习。这一平台还和美敦力（Medtronic）合作，提前两三小时就可以准确预测一个人的血糖指标。
英伟达不仅有芯片，还发布了高效的深度学习软件平台，为客户提供综合全面的服务，其客户涵盖汽车、虚拟现实、图像识别、基因分析等各领域。电商起家的亚马逊，凭借其深度学习能力，崛起成为人工智能的巨头。去年，其发布的三大人工智能技术（图像识别、自动语音发音、语音互动）广受欢迎，中国的社群电商软件“小红书”就利用了亚马逊的人工智能技术开发了人脸识别痘痘的功能。
除以技术优势加速全链条布局外，国外巨头凭借投资并购等资本运作手段，提升自身技术实力，在人工智能领域迅速占据制高点，也有部分巨头在我国建立产业基地，抢占中国市场。如微软收购位于多伦多的人工智能初创企业Maluuba，谷歌收购数据科学公司Kaggle。库卡也宣布建设中国二期厂房，继续扩大产能。
而中国人工智能产业的跨界互动能力不足，部分企业存在短期套利思维。业内人士认为，从技术到产品的跨越非常之困难。不同于硅谷技术公司的“一呼百应、迅速抱团”，中国企业之间的“门户之见”较深，产业链倾向于为了短期利益，维护已有的客户链条，而不会积极拥抱新产品，这使得一项技术需要投产时，找生产商就十分困难，更别提以后的推广、应用了。
另一方面，中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃认为，目前市场上有很多风险基金来主导基础研究型公司，这对正常的创新过程会产生一定负面影响。特定阶段确实需要一些特殊的措施，但无论如何要给有能力、愿意做研究的人一个安静的空间，这才是科研创新真正的源头。
王飞跃认为，很多人蜂拥而至进入智能行业，其中不乏“语言创新”、炒作概念的PPT公司，好多核心硬件还要从外国进口，企业技术能力“配不上”它的名字，这是需要我们反思的地方。
《中国机器人产业发展报告》建议，围绕市场需求，加强新技术之间的整合能力，打造“政产学研用”紧密结合的协同创新载体。既要围绕智慧工厂、智能家居和智慧城市开展细分领域示范工程，也要打造重点领域机器人应用系统集成商和综合解决方案服务商，推进全产业链协同发展。
人才队伍建设是产业发展“脊梁柱”
任何产业的发展都依赖高素质的人才。美国人工智能产业的发展，得益于过去几十年来高校、科研院所没有停止过的探索，美国从而成为世界人工智能人才的最大输出地。而中国人工智能人才则较为稀缺。
腾讯研究院发布的《中美两国人工智能产业发展全面解读》，从企业人数分布可以看出中美之间的巨大差异。报告显示，截至2017年6月，美国共有1078家人工智能企业，员工数量为名；中国有592家人工智能企业，员工数量为名，约为美国的50%。分领域来看，在处理器/芯片领域，美国员工人数是中国的13.8倍，美国人，中国1300人。中国在技术层领域的企业人数也远远落后于美国，仅在智能机器人领域人才稍多，为6400人，是美国同领域人数的3倍。
根据全球职场社交平台“领英”的数据，7成美国人工智能人才从业10年以上，而中国仅有4成相关人才有这样的从业经验。报告分析，这源于中国人工智能产业起步比美国晚，人才培养模式尚存差距。
中国高校在很长时间内并没有人工智能专业，而美国是人工智能概念的诞生地，基本上大院校都有人工智能专业和研究方向。根据美国国家科技委员会的人工智能全球大学排名，前20名中有16所是美国大学，这些大学源源不断地向科技企业输送人才。
业内人士表示，由于人才匮乏，人工智能工程师的年薪水涨船高。博士毕业进入企业，起薪或可高达百万元，“否则根本留不住人”。而且，即便这样的人也很难“上手就用”，都要在公司经过数月至一年的专业培训。
目前，中国正在快速追赶美国人工智能人才的培养步伐。从论文发表数量来看，华人作者的领先优势日益明显。在“深度学习”领域，中国的论文数量从2014年开始超越美国。专家认为，人才培养是“智能+”发展的关键，而且，人才培养要与重点项目相结合，真正做到核心人才本土化、核心项目自主化。
《中国机器人产业发展报告》建议，应建立机器人行业亟须的多层次、多类型技能人才培养体系，建立校企联合培养人才的新机制。同时，建立培养标准体系，运用职业培训和职业资格制度加深与汽车、电子、化工、消防等相关行业合作，实现人才培养与企业需求的良好对接。
国务院2017年印发《新一代人工智能发展规划》，提到将“加快培养聚集人工智能高端人才”。伴随着巨大的市场需求和应用场景，我国有望吸引更多人才来华从事人工智能行业。
在面向2030年对我国人工智能发展进行的战略性部署中，我国新一代人工智能发展规划也明确提出了我国人工智能发展的“三步走”目标：
第一步，到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业进入国际第一方阵，成为我国新的重要经济增长点；第二步，到2025年，人工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平，人工智能产业进入全球价值链高端，成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，我国成为世界主要人工智能创新中心，人工智能产业竞争力达到国际领先水平。
专家认为，要想让机器人渗透到人们生活，真正实现智能社会，一定要把相应的基础设施建设好，建立知识库、大数据库、面向各类具体问题的智能系统等。“这不仅要有技术，还涉及整个社会体系、服务体系和治理体系等。”业内人士呼吁，要加快机器人向各领域的应用，实现人机协调、跨界融合、共创分享，营造有利于机器人发展的良好生态。
瑞银研究报告显示：至2030年AI每年将为亚洲贡献经济价值高达1.8万亿至3.0万亿美元，将对金融服务、医疗保健、制造、零售和交通等行业产生巨大影响。这些行业加起来，相当于目前亚洲GDP的三分之二。
据统计，2000至2016年，中国人工智能企业数量累计增长1477家，融资规模达27.6亿美元。其中，2014至2016年三年是中国人工智能发展最为迅速的时期。这三年里新增的人工智能企业数量占累计总数的55.38%。另据艾瑞咨询公开数据，中国人工智能产业规模2016年已突破100亿元。
面对优势，还需戒骄戒躁；面对补足，还需踏实补强；我国应在人工智能产业发展的浪潮中争当“弄潮儿”。
未来已来，当时代的钟声缓缓敲响，新科技革命和产业变革将是最难掌控但必须面对的不确定性因素之一，抓住了就是机遇，抓不住就是挑战，必须在日新月异的科技大变革中、在国际合作与竞争的征程中加速前进。
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