當前位置:CIO頻道新聞中心 → 正文

數字企業 智領未來

責任編輯:cres |來源:企業網D1Net  2020-01-11 11:02:10 原創文章 企業網D1Net

2020年北京部委央企及大型企業CIO年會于1月11日在北京開啟。大會邀請了約150位來自北京部委、央企和知名企業的信息高管出席,圍繞“數字化轉型的實踐落地”,共同探討數字經濟下政府部門和大型企業在政府職能轉變及企業業務變革方面的全新機遇,為企業數字化轉型出謀劃策。
 
以下是現場速記。


浪潮企業推進部 總經理 劉志勇
 
劉志勇:各位領導、各位嘉賓,大家早上好!開始今天內容分享之前,先跟大家分享幾個比較有意思的數據。
 
左邊這一組是各個國家,我們取的是比較大的經濟體的國家和服務器每年的發貨量的關系。在這里面能比較清楚看到最大的兩個國家,中國和美國是全球的服務器用量最大的國家。這里面沒有標數字,但是從比例上能看出,中國GDP大概是美國的三分之二,我們服務器每年在中國發貨量大概也是美國的三分之二。后面這幾個數據比較詳細對比過都是差不多的比例。
 
在未來一些年,我們說一個國家是否強大可以從經濟數字、軍事方面比較。但是未來因為大部分的應用會跑在服務器上,大部分應用會和運作相關,所以再過些年很有可能這個國家擁有的計算力可能會變成這個國家國力的反應。
 
盡管我們在硬件上包括PC筆記本發貨、服務器發貨、網絡應用等,我們看起來好像和發達國家比他們還好,但實際上在右邊這張圖里邊能夠看出來,這個是每個國家數字經濟的規模比例,從這里來看,中國的比例并不高,大概32%,我們比法國低一些,當然比加拿大等印度國家要好一點。
 
這些年我們可能會有一個錯覺,我們支付都不用鈔票了,都用電子支付了,買東西都在網上下單了,好像看起來我們從日常生活里面似乎我們的數字化的能力好像很強,數字經濟挺厲害,但是從統計角度來講其實不是這么回事兒,換句話說我們可能在另外領域數字化做得不是特別好。這里主要體現在工業上,我后面還有一組數據,能看到跟發達國家的差距。
 
這個數據可能更直觀一些,它是直接反應在10個公司,左邊這張圖是2009年全球500強的排名,從大到小排序,很明顯除微軟以外基本都是傳統公司包括做金融、能源的,右邊的圖是2019年4月全球最大的公司排名,微軟還在,其他的幾乎換掉了,傳統的那些公司可能在未來不一定會變得很大,可能實體很大。在這里像facebook這種公司,成立于2007年,大概用了12、13年時間已經排名到全球最大公司之一了,所以從某些角度來看,這個世界的發展可能跟我們20年前的預期可能完全不一樣。
 
在最右邊的這個數據里顯示的是2018年,這些單個公司在IT上服務器采購量的投入,前幾名公司就是這些公司。從這個角度來看,可能一個國家擁有的所有的計算能力,某種程度上在反應國家的實力,同時很可能你從一個企業角度來講,你自己擁有的計算能力,可能在某種程度上似乎好像也在反應這個公司的實力。
 
因為國內的數字化轉型趨勢還有重要性,我覺得基本已經不用再去討論這個問題了。我們直接說結論,浪潮認為在中國從數字化轉型的企業特別是大型企業的數字化基本考慮四個問題:第一,是云計算,資源跟以前使用方式不一樣,數據建設中心不一樣。第二,大數據會產生大的數據。第三是人工智能,簡單的說人臉識別、客戶畫像到最高層的BI,這些未來可能都不是人來做判斷,可能是機器在做判斷。最后還有一個跟中國自己的特點有關系,今天在座的各位都是央企領導和大型的國企領導,所以我們還有一個問題是安全可控的問題。
 
今天我們再講云的時候,三四年前我們剛剛可能開始考慮云,包括我在內云和虛擬化的關系都弄得不太清楚。大概兩三年前我們一直很努力的把云的概念向客戶去推,但實際上今天通過短短兩三年時間以后,我們對云的話題基本不太需要花太多時間去解釋了,因為這個東西不需要解釋。
 
左邊這張圖是全球的基礎設施硬件的支出,大家可以看到最下邊的深藍色這一條是傳統的數據中心的基礎構架,從60%逐步下降到40%左右。基于公有云跟私有云,這個全球還是公有云多一些,私有云少一點,2022年預計工業互聯網38%,私有云19%。
 
右邊是中國的圖,幾乎完全是一樣的。未來,我覺得IT的基礎架構,應該說不會因為云的原因就導致傳統的那些構架就不存在了,這個是不可能的。大家從趨勢上能看見,當穩定在大概40%左右的水平上的話,基礎設施部分的該投入還是要投入的,六成預算會花在公有云和私有云
 
上,單獨的公有云和私有云都不能滿足大中型需求,大中型需求是多云需求,我們有個統計,大中型企業平均使用云的個數是3.4個。
 
這張圖是比較標準的云數據中心或者是未來企業的IT的基礎構架,最底層的肯定還是集中在硬件上,三大件:服務器、網絡、存儲。在這一層未來的應用管理層會跑在云的管理平臺上,應該會涉及到,第一個是基于云的操作系統,第二個是基于虛擬化的虛擬化工具,第三個是基于容器的工具,大概是這幾種。再往上跑的是應用的場景,再往上一層有可能是國家或者行業的比如工業互聯網或者物聯網或者是行業云等等,這是一層層接上去的。
 
浪潮更關注的是在底層的基礎構架,我們硬件會多一些。第二個我們能夠提供比較完整的基于云的平臺,我剛才說的基于虛擬化、操作系統、管理平臺、容器的等等。
 
在硬件部分,我們目前看到浪潮在國內的業務發展還是挺好的。去年是服務器全球、全國發貨不太好的情況下,我們增長了15%,目前在出貨量大概占36.4%,這個已經是絕對優勢了,比第二名華為、H3C,等于二者加在一起的總和,當然華為降了6%,它可能有一些政策的關系。H3C在今年整個發展情況還是蠻好,增長非常快,聯想稍有一些增長,目前戴爾、曙光跌幅比較大,曙光可能也是跟它的制裁相關,因為發不了貨了,整體的市場情況大概是這樣的情況。所以我們總體上在基礎構架、硬件部分,浪潮還是有一定的優勢,這一塊我們比較有信心。
 
這個是關于云平臺的,我們不展示數據,只展示在幾個領域里的情況。在云上,軟件定義數據中心上我們增長是第一的。政府云平臺我們沒有問題,還有基于OpenStack的云管理平臺,還有整個開發包括二次開發等等,這部分我們還是有一些經驗和實際的案例。
 
所以在云上,浪潮強調的:第一,堅持自己在硬件上的優勢;第二,充分發揮我們在軟件管理上的優勢。
 
說完云之后看看數據,我們展示一個有意思的對比。左邊是中國的數據對比,右邊是美國的數據對比,這是十年的對比。從2015年到2025年,可以看到我們在2015年時娛樂數據是很多的,那個時候可能大家在網上看電影、下載音樂等等會比較多,到了2025年,當然這是個趨勢,逐漸的在娛樂上的數據比例會下降,但是會在非娛樂圖像數據,非娛樂圖像數據主要指的是攝象頭,小到可能是大街上普通攝象頭拍幾十K、幾百K圖像,大到衛星拍的遙感數據等等數據增長。
 
還有生產力數據,我們說的生產力主要來的是邊緣我們一直講邊緣計算,還有生產力數據。在IOT上肯定會有大規模增長,這部分未來會發展更快。語音數據發展也比較快,在美國這里能夠看到,它的生產力數據比我們高,剛才我們看到有一張圖,我發了那么多的硬件,可是我的數字經濟的水平比例還是比發達國家要低,我覺得主要的原因是因為我們在生產力數據上這方面的應用比西方發達國家還是要差一些。
 
所以基于數據,云浪潮也有比較成熟的平臺,我們起的名字叫云海insight,主要做大規模數據引擎搜索,是基于客戶自己的數據的,基于數據挖掘、企業學習的建立。
 
有了云,資源使用方式跟以前不一樣。第二,大量的數據產生,包括未來大量產生生產數據、交易數據還有攝象頭數據等等。
 
人工智能基本上可以理解成就是大數據的應用,沒有大數據應用是不可能有人工智能。大家有很多定義,其中有一個定義是說,大數據的本質實際上就是在那么多的數據里面,可能是幾億、幾兆條的數據里去尋找事物運作的規律,比如阿爾法狗下圍棋這件事情,醉棗的阿爾法狗讀了幾十萬個棋譜,后來的阿爾法狗升級以后,它變成一個算法,它是根據你每下一步給你做進一步的推算,從這個角度看基本都是基于大數據的運算,到最后由于算法原因導致它的效率非常高。
 
在2020年之前,我們比較成熟的應用,大家比較常見的,能看得見的比如說人臉識別、語音處理,最近幾個月,大家會發現我們現在上高鐵的時候基本上都是身份證刷臉了,連紙質票都不用拿了,如果不報銷不需要那張票了,這個應用在現在已經越來越成熟了,而且識別率比較高,但是在未來五年里逐漸應用會變得更高級、更復雜,把更復雜的事情通過人工智能的方式去做,就會產生智能工廠、智能網絡、智慧節能等等,這部分的應用一方面是由于現在計算力的大幅度的提升,還有基于5G的落地以后的低延時、高帶寬等等網絡特性。
 
再往下展望幾年,也許是十年以后,可能這時候更多會應用在智能診斷、自適應學習以及更強的語音處理。
 
比如說現在的語音處理,我大概半年多以前偶爾接了一個電話,是平安保險打過來的,我完全沒反應過來它是一個機器,它進行非常正常的問答,而且反應很快,聲音也聽不出來是機器,但是后來有一個問題的時候,它突然停了一下,因為干這行就比較敏感,我立刻問了他一個問題,我說你是人還是機器?對方停了大概兩三秒鐘,回答我說,“你可真聰明”,這個意思就是機器,我就是在跟一個機器對話,但是我還是聽出來了,可能十年以后我們就完全聽不出來了,那個時候機器語氣模擬更像人,這個東西是未來人工智能的發展方向。
 
因為你是人工智能的實戰,所以人工智能就面臨大量的運算,也許到最后應用過程的時候,比如未來的自動駕駛運算的時候不可能在車端算,它大量的算在云端算好最后變成模型直接倒在車里的邊緣計算里。
 
類似這樣的事情一直都在發生,比如我們對ERP、銷售數據的分析等等。所以我們在看產品線時不再像以前那樣去看最常見的幾路、幾U是用在什么小型辦公室等,或者插多少卡,現在不這樣看了。
 
重新的分類變成這樣的了,我指的是AI服務器。第一個是我們把一部分的設備定義成專門做線下訓練的,它會有一些設備的特征,比如說它對加速的要求等等。第二類設備把它定義成云的環境下做資源整合、虛擬化的運算,因為AI運算設備都特別貴,隨便一臺設備都幾十萬、一兩百萬,更貴的像百度用來做自動駕駛的設備基本千萬級的,非常昂貴。在這種情況,企業沒必要每算一樣東西加設備,這個東西未來通過虛擬化的方式去做,所以中間我們會有專門的產品用來做AI云的運算平臺的,然后還有線上推理的包括卡的加速等等。所以我們在考慮適應這個企業要用到的這些人工智能方面的運算,我們在產品線設計上跟以前也不太一樣了。
 
因為你不是只算就好了,我們不是說把那么多GPU堆到一兩臺機器以后就可以把這個東西算好,不是這樣的。但是浪潮又沒有能力做算法和應用,我們基于硬件做中間件開發,名字叫AIStation,大概三四年前只是小工具,現在這個平臺越來越豐富了它變成了作業部署的工具,我們現在部署一個基于框架的算法去做訓練的時候,以前復雜的系統、復雜的算法導入一次大概需要4個小時,現在只要幾分鐘,最短只需一分鐘,會大幅度降低時間。
 
另外它還有一個功能,它會幫用戶偵測系統的性能所以我們會在性能提升上也有很大的改善,這兩個東西加在一起才是我們要給使用者提供的平臺,是中間件+硬件。具體的算法以及具體的算力由客戶或者專業的公司來提供的。
 
這是另外一個很具體的案例,這是基于通用CPU即X86構架的CPU超算,這個是在濟南的國家超算中心,現在我們超過大概一萬個節點,建成時間大概是在6月份,現在正在建,全建成在全球超算里,我們這一套大概不是排第五就是第六。德克薩斯州戴爾做的超算中心是排第二個,聯想排在第三,在這樣的案例里,目前來看國內不光在專業CPU里有些領先,比如曙光做的太湖機器,我們基于通用服務器做的超算,目前中國在全球也是比較領先的,這個一萬臺肯定是通用CPU是最強的。
 
整體來看,2017年、2018年差不多浪潮賣了全中國一半以上的人工智能的服務器設備,所有人加起來等于我們,所以在這兒我們有一定的優勢,我們的優勢體現不是堆砌硬件上,更多是在中間件和整個設備硬件組合上,只有這樣才能真正滿足客戶運算的需求。
 
最后一個,大家都會關心這個事兒,只要有國資背景,現在甚至有些私營企業也是這樣。前幾天有個私營公司,我們中了5億的項目,他們的領導也是點名說我們要看一看全過程是什么樣的,是純粹的私營資本的。安全可控這個話題已經是誰都感興趣,未來可能在央企、國營企業可能是躲不開的話題。這個工作從2013年6月開始到現在為止差不多是8、9年的時間。
 
目前來看我們看到國家要求在電子政務、稅務、國防科工、金融等領域最先開始全國產化替代。
 
大家可以從圖表中看到包括有幾個理事單位還有兩個高校,說這些公司大家都沒問題,比如做中間件、數據庫的、系統集成的大家都好理解,中間有兩個大學在做標準
 
,有基于互聯網集成、基于集成技術的以及各種硬件技術的,我們整理完之后是這樣的,這個就是未來國產化替代的生態。
 
因為國產化替代不是簡單的生產CPU,為什么還有人做標準?我前段時間聽北航的教授講,他是做標準的專家,他講我們國內目前看把我們的東西像搭積木搭起來之后,連電池方面的標準都沒有,這里邊我們在看別人的拿說明書進行比較,確實國外的廠商比我們做得好,今天我們看到國產化替代難度不是能把不能一個東西拼起來而是是否能夠形成完整的生態,完整的生態第一要做系統集成,第二要去做應用軟件,第三要去做中間件連接,還有人去做操作系統,還有人做網絡安全,還有些人把所有部件整理起來做成整機,還有CPU即芯片也得是全國產。
 
現在看到的是未來幾年生態越來越成熟,可能國產化設備適應性會越來越強,目前來看只是在辦公系統用,在生產系統沒有這方面的要求。
 
這是浪潮做的從存儲、服務器、網絡、云平臺數據庫、終端一整套都是用的國產品牌的,我們浪潮不做CPU芯片,但是我們在數據庫、云平臺等等是我們正在做的。
 
現在已經有落地的案例了,一直有人在問我們,說你們雖然講那么多,有沒有人買有沒有人用,企業里還沒有。所以我舉一個比較標準的案例,這是山東省的,當然我們在貴州省政府和民政部,目前可以看到,首先它所有的設備一共是259臺物理服務器、200G存儲、48個網絡交換機,支持一共5萬個終端,255個省級單位、16個市委、137個縣委縣政府,這是一整套東西,所有設備托管在浪潮的第四代云計算中心里,這個也是有安可認證的,所以它很完整的體系目前看是基本上沒怎么有美國的技術,當然你說板上有個電容,這個確實細不到那個程度。
 
這里要強調一下,它的應用主要在公文處理系統信息資源門戶、綜合辦公業務。實際上涉及到生產部分,目前還是沒有這方面的強制要求。
 
最后,跟大家再總結一下,我們眼前正在經歷的數字化轉型過程中,我們一直堅持在國內業務四個最重要的事兒:云、大數據、人工智能、數據信息安全。所以我今天給大家的匯報就到這兒,謝謝大家!

關鍵字:數字化轉型

原創文章 企業網D1Net

數字企業 智領未來 掃一掃
分享本文到朋友圈

關于我們聯系我們版權聲明友情鏈接廣告服務會員服務投稿中心招賢納士

企業網版權所有©2010-2020 京ICP備09108050號-6

^
北京 呼和浩特 福建11选5预测 易投配资 山东扑克3豹子遗漏 澳洲幸运8计划软件 福建36选7走势图表 股市行情 平特肖赢钱秘诀 爆中3组平特三连肖 东方6+1开奖走势图 舟山体彩飞鱼最新开奖结果 黑龙江体彩61走势图 股票入门开户要多少钱 上海11选5走势图开奖 现在什么股票趋势好 江西快3综合走势图 京东股票行情