数智化这道升维题，云计算能答好吗？

科技云报道

+ 关注

2022-09-09 15:19

482次阅读

如果说蒸汽机和电力开启了人类历史上的两次工业革命，那么脱胎于互联网，又被称作“革命性计算模型”的云计算，让我们对未知的探索抱有更多期待。

早期互联网公司的云计算起步较早，它们生长在“云”端，影响着云的发展，创造了新的生产力。

Cloud1.0时代，完成了云基础架构的改造升级；Cloud2.0时代，随着垂直行业数字化转型、智能化升级加速，主角开始从互联网企业转移到大型政企，它们迫切需要通过云计算提升效率和体验，这是全行业智能化升级的必经之路。

在数字化的基础上，借助人工智能，让原子世界的数据进一步比特化，并从海量的数据中找出规律化、结构化、模型化、自动化的生产和经营总结，无论对于企业、产业、还是社会、国家，不亚于是一次生产力的再造。

从选择题，到必答题

无论云计算数智化升级的浪潮，会演绎出多少种方向，归根结底都是回归到降本增效与优化服务这两个核心层面上来。

这也意味着，产品与技术构建的“数智生态”，还是要回归到日常运营中，通过不断优化调整云计算的能力，来探索更新的“数智”经营路径。

实际上，云计算、云服务和AI技术、AI能力，在很长一段时间是相对独立的。

但是整个行业经过实践检验后发现，在新的时代背景下，如果单有“云”，只是传统的存储、计算、网络、安全等，是远远满足不了行业发展和产业的需求；而如果单独有“智”，单一的AI能力，没有云这样的平台和渠道输出给产业，也不能和产业进行深度融合。

如今，市场对智能应用的需求正呈现出爆发式的增长，这也对企业的AI开发能力提出了更高标准的要求。

这种高要求主要体现在两大方面，一是对模型精度和AI开发效率有着更高的要求；二是对更高性能、更高性价比、更高利用率的AI算力资源也有着更多的需求。

从技术角度来看，数据密集型和人工智能密集型的工作场景已然大规模出现。

但由于终端设备型号各异、数据采集规模异常巨大，故而要求设备接入、数据采集与解析等环节都需要更高的异构融合性、算力高并发性以及自动化等能力，这对端边云的承载和大规模算力都提出了严峻挑战。

而文字、图片、视频等多元数据类型要实现自动化解析、智能化建模与应用，也需要强大的算力和传输能力做支撑。

最终，这些双向需求推动了端、边、云、智的充分融合，端边云逐渐一体化、云智逐渐一体化，“云智一体”也成为未来云计算发展的必然选项。

面对消耗人力、资金、资源都异常之高的AI开发，企业应该如何在成本和效率之间找到最佳平衡点？面对这一难题，让云去调动各种异构算力、存储等能力，再去匹配AI时代的算法需求是远远不够的。

以百度智能云为代表的云服务厂商从底层的基础硬件、存储、容器、开发平台，到上层的AI模型和应用等每个环节，都融入“云智一体”，从根本上满足企业基于实际业务场景需求、低成本高效率、全流程AI开发支持的这些迫切需求。

百度智能云-对象存储BOS

2.8

15条点评

咨询产品

免费试用

一款稳定、安全、高效、高可拓展的云存储服务，支持标准、低频、冷和归档存储等多种存储类型满足多场景的存储需求

客户案例

合作品牌

“云智一体”并非是百度智能云为赋新词进行一次造词运动，而是产业、行业、企业、场景和竞争等多个维度的共同需求，也是这种共同需求催生下的必然结果。

正因如此，智能云业务已经成为百度营收的第二曲线。

在百度2022年第二季度财报电话会议上，管理层们提到：百度智能云收入同比增长31%至43亿元，值得注意的是，百度智能云已经实现连续五个季度同比增速超过30%。

“云智一体”

是云计算的必经之路？

如今，云服务各大厂商都要面对智能客服、智能办公、工业质检、智能制造、智慧交通、智慧医疗、智慧金融等各个领域或各个场景的需求，以及文字、图片、声音、视频等各类数据叠加场景需求，让“云智一体”的重要性更加不言而喻。

德勤在一份研报中指出，智能化时代的云基础设施建设，从内核到场景都与以往有所不同：传统的云基础设施强调算力和数据处理能力；智能化阶段的“新”基础设施则更强调算法和模型作为平台的核心能力，天然带有智能化基因。

在中国云服务市场中，百度智能云是最早把云服务往AI方面进行变迁的厂商。

“云”不仅能够提供安全稳定、灵活弹性的基础云服务；还可以面向AI场景，充分发挥云原生的优势，打造简洁高效的应用开发框架。

“智”则是将百度深耕十余年的AI技术，以及AI赋能产业的实践经验，沉淀为助力产业智能化升级的技术、平台及方法论，加速产业数智化升级。

从“数字化”到“数智化”，百度智能云如何理解云计算的数智化？百度智能云对外有个说法叫云是“最适合跑AI的云”，AI是“最懂场景的AI”。

也就是说，百度智能云AI和云的结合并非简单的“AI+云”，而是深度融合。

百度智能云凭借“云智一体”的优势，深入到产业的关键场景，解决了企业最关心、最核心的问题，在不同的赛道中创造出商业价值。

百度副总裁、百度智能云云产品总经理谢广军表示，云计算、大数据更多支撑了企业的数字化，在整个数字化转型过程中，百度智能云可以提供算力支持，自身的AI能力能够更加契合智能化升级的需求。

对于企业来说，数字化转型和智能化升级需要同步规划、齐头并进。

事实上，百度智能云一直在根据行业需求和场景的变迁持续进化，“云智一体”已经走出一条自我进化的路径：从产业核心场景切入，打造行业标杆应用，再把这些应用沉淀在百度智能云独有的AI Cloud里面，提升AI Cloud的内在技术能力。

在2022智能经济高峰论坛上，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖重磅发布新一代云战略“云智一体，深入产业”及“云智一体3.0”全新架构。

百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁

沈抖

在AI Cloud的构建上，百度智能云通过对千行百业的深耕以及场景化应用的不断积累沉淀，并结合百度多年来在AI技术上的持续投入打造而出。百度智能云沉淀了可规模化落地的能力体系和可持续的商业模式，围绕水电能、制造、政务、交通、金融等重点行业的关键场景需求，通过把AI技术与云技术深度融合，帮助客户打造面向未来的竞争优势。

在工业赛道，百度智能云发布的开物2.0工业互联网平台，已经累积200多个工业解决方案，沉淀3.8万工业模型，可以帮助企业通过数字化转型实现降本增效与绿色低碳发展。

以汽车制造行业为例，百度智能云与吉利、上汽、蔚来、理想等头部车企建立深度合作。

百度智能云联合吉利共同打造的混合云平台，通过工厂数字化大脑平台，吉利整个生产制造环节，都活灵活现地展示在智能云上，包括生产订单自动排产、订单完成率、设备开动率等，管理运维成本降低了30%。

在能源和水务领域，百度智能云也积累了不少成功案例。

在发电端，运用百度AI智能化管理平台，龙源电力集团在北京就可以轻松管理分布在全国各地的12000多台风机，200多座风电场。

通过AI巡检，风机巡检效率最高比过去提升10倍，还有效避免了巡检工人高空作业的风险。

在金融行业，“云智一体”在邮储银行成功落地。

以“邮储大脑”为核心，建成全行机器学习平台。“邮储大脑”已在多个业务场景落地，比如在智能风控领域，已支持了300多个信用评级、用户风险画像等相关模型的构建，实现了以天为周期的模型迭代，并通过自动化将审批时间缩短到秒级。

随着千行百业对百度智能云的认识更加深入，“云智一体”的理念创新和技术创新优势，将会在更多产业和应用场景中得到验证。

沈抖表示：“将来，为了智能化解决产业的核心需求，我们必须更加深入产业。产业里丰富的应用场景，为人工智能与云的发展提供了最广阔的空间。”

当数智化升级已经是潮水的方向时，要赢得未来新的市场，重要的是每一步都踏在实处并坚持下去。

云、AI、5G三大技术的聚变正驱动着商业的裂变，而这也将深刻影响着未来十年云计算的发展。