【2016中国企业服务峰会】Papi酱们能在2016年火起来，可能还要感谢云计算

网红和云计算会有关系？可能还真有。

在由 36 氪和 IDG 资本联合举办的2016 中国企业服务峰会上，金山软件兼金山云CEO张宏江先生做了主题演讲，为我们揭开了答案。

以下是本次演讲的内容整理，各位可以自行寻找答案。

张宏江：

前面的第一个论坛，刚才整个对话已经在AI这个领域，在人工智能这个领域讲的很多。大家讲的都很有道理，但是其实大家都没有回答一个问题，就是人工智能五六十年的研究，为什么在过去的三五年有了一个突破性的进展。突然大家觉得人工智能可以做很多事情了，突然觉得深度学习何以真正的开始实用了。实际上背后的推动能力在于大数据，在于数据的爆炸，在于云计算，在于计算能力的爆炸。

我想跟大家说的是，大家关心的是说机器4：1赢了人类大师。但是我所关心它背后的计算用的是什么样的一个规模，我们知道跟这位大师比赛使用的机器至少有1200个CPU，至少有将近200个GPU，这是我关心的。这种计算能力以前是我们不可以想象的。

我想给大家看另外一个例子，很多今天的手机已经有人脸检测的功能，据说小米在2013年申请了一个专利，就是用手机照一个人，然后告诉你这个人大概年龄是多大。但是，实际上今天手机的应用已经远远超过这一点，它不光能够检测出这个照片照的有几个人，他的长相怎么样，长的老，还是长的年轻，像我这样长的比较老的就比较吃亏。实际上今天人脸检测在手机上的应用比这个有价值的多。这是小米的一款手机，它背后用的技术就是在论坛上坐在这边徐立的Sensetime的技术。今天手机是我们照相最重要的设备，大量的拍照片，当照片越拍越多时候就会发现你想找某一张照片越来越难，这个是我本人研究了将近30年的问题，就是说你怎么找这张照片。

今天手机能够帮你做的是按时间轴排序排下来。但是，我们需要的，或者我经常记不住一个照片是哪天照的，最好的找的方式其实是找在哪一天，什么人出现。今天我们看小米1的功能，就是人脸的功能，按照面孔，因为这个手机有很多我的照片，所以它自动的检测出照片里面的人脸，然后把每个人分成一类，告诉我这一类是谁的照片，就可以自动分类了。那么，这是在手机上一个非常非常好的应用，尤其是对于大量照相片的人。

我一点雷军这块，所有的雷军的照片都出现了，雷军跟我们团队一块儿的合影。那么，这样找照片就变得更加方便了。然后，我再看，这是雷军跟更多人进行合影，这中间你注意到，凡是手机已经告诉过这个人是谁，它会自动的找出来，对于那些你以前没有告诉它这些人是谁的，他会自动标注问你这个人是谁，希望你告诉它以后，它自动的帮你输入。

这一系列功能今天可以在我们手机这么小的设备上实现了。当初我进入这个行业的时候，这个功能我梦想它能够有一天实现。我第一个专利已经经过20年失效以后，今天终于实现了。那么，这背后什么是最大的推动力？不是做人工智能这帮家伙工作的很努力，是因为数据的力量，是因为计算的力量！

那么，第一，我想说的是人工智能之所以今天的成功是因为大数据的支撑。Gartner的分析师在2014年做了一个分析，他当时说，2013年全球所有。数是4.4GB，就是1000个TB，也就是一百万个TB。今天你的电脑上的存储空间，比较大的电脑就是1TB。那么，就是说400万部电脑的存量。那么，我们在2020年这个数字会翻十倍，因为我们每天每个人都在拿着手机照，所以光照片每天增长就非常迅猛。

下面有一张图，看在过去的几年中间，每天上传照片的数量，我们看到2013年小米开始出现大量的上传照片，2014年小米每天上传的照片超过了一亿张。我们也看到Facebook等一大堆的应用。它每天都创造大量的数据，甚至这些数据随着他们一起的这种宏数据一起能够给我们人工智能提供大量的系列的数据。另外一块其实还是迅速成长的云计算，迅速成长的计算能力，今天我们还是用小米为例，我并不是给小米打广告，因为我只是拿到小米的数据。小米单日上传一亿张照片，我们做最简单的处理，把这一亿张照片做一个压缩，压缩成很小的伸缩图，你打开手机迅速可以看到每个伸缩图，光这一项就需要2400个CPU，光这一项每天就要上传200多T的存储空间，这是逻辑空间，还不算备份的。

目前小米存了500多亿张照片，把500亿照片做一个缩略图就需要120万核2.6G  CPU，需要100P存储空间。如果我们进行缩略图处理，就需要720万核CPU，需要600P的存储空间。所以，没有这些存储，没有这些计算能力，今天不要说我们人脸识别，就连你从手机上方便的浏览你照片的能力都没有。

我这儿再举一个很老的例子，2011年的例子，当时还在斯坦福大学做教授的，今天是百度的首席科学家，他做了一个试验，就是让计算机识别猫脸。他用了多少计算量呢？他用了16000个处理器，用了一千万张图像，终于我们看到计算机屏幕上出现了比较像猫脸的这么一张照片。也就是计算机拍就想知道，在大量的视频中间，这是一张猫脸。就是如果没有一千万张图像，如果不能支持10亿个连接，我们谈AI其实还是回到20年前，还是回到90年代初，当做AI的人把神经网络用烂的时候，因为那个时候神经网络最多做到三层，输入、输出和中间一层，今天神经网络终于有了更好的词，因为今天有数据的爆炸，有了大量的计算的数据。

所以，我们说AI以后的进程实际上是大数据的处理能力。今天不光是能够提供结构化和非结构化的存储，更重要的能够方便的通过我们计算的能力把它进行处理，进行统计分析，进行大数据的这种训练，从而使得我们大数据挖掘成为可能，从而使得我们手机上的人脸识别成为可能。所以，我们千万不要觉得你们手机很厉害，实际上你们手机上的人脸识别完全依赖于像金山云这样具有大数据存储和处理能力的这种云的能力。

再举个例子，最近网红很火，坦率的说，我们始终不理解，我也觉得这个东西很无聊，但是咱们毕竟不是90后，90后就很火。我在做PPT的时候才知道这些人是谁，当然我记住我的两个客户，一个叫印刻，一个是叫趣播。但是，他们到底做什么我确实不知道。今天网红之所以能够在12月底出现，在1月份春节前开始爆红，为什么？因为有云计算在后面撑着。金山云全国最专注的公有视频云支撑整个架构，从而使得我们让一款网红APP在三个礼拜凑设计到上线，从而使得无论是直播，还是点播，还是体育，还是场景，不管是怎么样一种视频形式都能够通过我的视频云进行采集，进行转网，进行智能的编码，进行最可靠的分发。这中间最强大的是云主机，是最可靠的CDN，加上所有的云监督的功能，包括日志，包括一系列分析，从而使得你在任何一个地方都能够获取最好的视频的体验。

所以，无论AI也好，网后也好，它背后的支撑都是数据。那么，同样的道理，在座可能很多做智能硬件的，我们做智能硬件，就像你做网红一样，重点在于你的硬件，在于前端，在于你与用户的交互，而后端所有的这些智能硬件所需要的智能也好，存储也好，计算也好，都可以交给硬件云平台，从而使得能够非常方便的聚焦在自己的成像，聚焦在自己客户技术的难点，聚焦到你想要寻找的客户上，而不需要藏匿于后端的IT架构。

同样有了金山的医疗云，我们过去谈的社区医疗，我们过去谈的定向医疗，我们过去谈的DNN的分析，过去谈的社区医疗，才能够真正成为可能。只有通过混合云的架构才能够把医院和社区医疗真正的连在一起，只有通过大数据的分析，通过计算能力的提供才能够真正的医疗。

过去当政府开始做政务云的时候，想到的第一件事就是我要买多少台机器，要建几个IDC。今天这一切都不需要了，政府只需要提供哪些功能，只需要说，你的客户是多大规模，你需要和你的现有的系统进行怎么样的连接，那么其余的都可以和云进行绑定，无非是把你现存的私有云，把你现存的专用的IDC怎么样通过和公有云连在一起，怎么样把你的决策过程和公有云连在一起，从而使得政务云真正的成为可能，从而使得智能的城市设计真正的成为可能。

那么，我们谈了这么多关于云的技术，关于大数据的技术。那么，我想我们在这儿今天已经不再是纸上谈兵，就像今天Alpha Go能够战胜人类的大师一样，云已经不仅仅是个未来，云实际上已经成为现实。这种现实我们可以从数据看上出来，如果大家有印象，亚马逊的云服务AWS，在过去的十年中已经成长为一个一百亿美金的年收入的公司。一百亿美金，大家可能觉得中国一百亿美金收入的公司不少，但是一百亿美金2B的公司，这是成长最快的2B公司，只有像Facebook这种2C的公司才有过这种数据，不过雷军跟我说，我们小米比这个增长还要快。但是，我告诉雷军说，你那是2C的公司，它是2B的公司。

那么，我们再看一下右边这张图，这是亚马逊的股票的过去12个月的表现。你看一下它有三块，有三个地方，三个点一天涨了10%以上。三个电，第一个点宣布下一个季度会单独发AWS的财报，第二个点是他们这个季度发了AWS云计算的财报，第三个点是他又发了一次财报，三次发财报，三次涨停超过10%。对于亚马逊这种体量的公司，这种情况是很少见的。

另外一张，这是2015年第二季度，上半年的时候。看一看美国大的2B的公司的市值在过去12个月的变化，人们发现凡是在云上没有做好的公司市值都在往下降，凡是在云上做好的公司市值都涨了。所以，这些被云淘汰的公司我们给一个词叫做FDTC。

那么，另外一个非常令人振奋的是什么？是中国的云市场是如此具有潜力。我用了一张IDC的统计图，橘黄色是全球跟美国的整个市场的量，2015年我们仅是美国的13%，今天我们要不然跟美国并驾齐驱，要不然我们比美国大，怎么可能比美国小。所以各位做云的同志，未来对于我们是非常非常好的。

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