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云时代的智能化战略

2017年12月12日 文/朱行健

技术演进的动力来自于人们对提升生活品质和生产效率的不断追求。云和大数据技术的发展颠覆了传统的集中化的IT架构,使数据处理容量和效率都大幅提升。智能化的崛起使得这种效率的提升能转换为解决实际问题的应用,人们生产和生活方式都将发生革命性的变化。

云计算爆发临界点到来

自2006年AWS上线以来,云计算历经十年的发展,技术架构基本成熟,商业模式被企业广泛接受。当云服务的发展越过效率成本临界点时,云服务会呈现阶跃式的大规模普及。例如作为全球商业与技术的领导者,美国企业的云渗透率从2012年的30%,阶跃到2013年的74%。欧盟的云渗透率也是经过一年时间,从2014年的21%,阶跃到2015年的70%。中国在2016年云渗透率是26%,预计2017年将实现云渗透率达到71%的阶跃。

驱动企业大规模应用云的主要因素是成本。美国市场在2013年与主流配置服务器相当的虚拟机的价格是$0.3/小时,使用云服务的总体拥有成本是购买实体服务器的50%或更低。而且云服务能够提供更高的可用性和更快的上线时间,从而吸引众多企业客户使用。在中国云服务市场,目前主流配置虚拟机价格约$0.1/小时。我们可以预测,中国企业的云体验临界点已达到,云渗透率的阶跃爆发就在眼前。

云服务从水平整合,走向专业领域的垂直整合

公有云市场的领导者已具备了规模优势,创新速度形成马太效应,弱势竞争者被挤出该市场,从而导致市场集中度加强,最终形成寡头垄断。这是典型的水平整合模式。

2013年,GAMI(AWS、Microsoft、IBM、Google)在全球公有云市场的份额是42%,到2016年上升到56%。到2020年,Salesforce和阿里云加入第一阵营,GAMSAI六家企业将占据全球公有云市场80%的份额,形成水平整合垄断。

相应地,行业云市场还处于垂直整合的初级阶段。面向制造、医疗等行业领域的众多行业云方兴未艾。行业云市场是服务于特定的专业领域,要求服务提供商能深刻理解行业本身的业务特性、流程,从而提供相应的服务和应用。这带来了很高的专业壁垒,专业能力成为核心控制点,而专业能力的领导者往往来自传统行业企业自身,所以行业领导者开始不满足于从外部购买云服务,而是希望自己构筑行业云平台。IDC研究报告显示,2016年传统企业对ICT技术公司的收购,首次超过ICT技术公司之间的收购。到2020年,60%的企业将积极参与行业云建设,80%的财富500强公司会通过行业云成为数字服务提供商。

GE的Predix平台,首先整合内部数据,提升产品生产效率,创新性地将产品销售转化为服务销售模式。随着Predix平台能力成熟,开放出Predix App Factory能力,开发者可以基于Predix平台开发原型,测试及应用,企业用户也能使用Predix平台进行生产管理。GE实际上已经成为工业云平台提供商。GE还投入数十亿美元不断收购其它的行业软件供应商,以丰富Predix的能力。

西门子也基于自己的开放云平台Sinalytic,提供基于工业大数据的资产分析、预测性分析和能源等服务。该平台拥有17500名软件工程师,每月处理17TB数据。西门子还用45亿美元收购半导体软件公司Mentor Graphics,用9.7亿美元收购仿真软件公司CD-adapco,其同样也具备了很强的工业软件能力。

云服务正从水平整合走向专业领域的垂直整合。

智能化成为进军产业互联网的控制点

Google Brain团队负责人杰夫·迪恩(Jeff Dean)说过:“人工智能已经成为更高层次的云计算服务,为Google带来了巨大的变化和越来越多的机遇。”百度李彦宏在百度联盟峰会上也表示:“作为第一幕和第二幕的主题,PC互联网和移动互联网正在成为过去,市场渐趋饱和。现在,以人工智能为核心的下一幕正在缓缓拉开。”

这表明,消费互联网人口红利逐渐见顶,产业互联网兴起并展示出比消费互联网更大的空间,到2020年约80万亿美元的市场,而云计算是基础能力。以AWS为首的公有云巨头垄断优势越来越强,应用侧话语权则掌握在行业领导者手中,人工智能作为连接基础能力并解决场景问题的纽带,成为了数字供应商突破围堵,进军产业互联网的最佳手段。

从Gartner新兴技术曲线可以看到,智能化技术渗透到大部分新兴科技,成为产业互联网创新的技术基石。智能化的众多创新方向也形成了富饶的土壤,让创业者和数字玩家有足够的发展和创新空间。

全球医疗行业每年投入7.8万亿美元,实施医疗卫生和社会保障计划,但每1美元中有30%是浪费的,比如治疗方案的准确性欠佳、超过半数的药物没有实证依据。IBM的沃森系统可从电子病历、放射影像和病理报告、化验结果、医生病程记录中提取数据,形成洞察,帮助医生对具体病患做出个性化治疗。

制造业领导者宝马公司,利用智能化技术优化生产,通过智能物流将零件直接配送至装配线;实现个性化生产,让多种车型按订单生产和混线生产;智能化生产是车身和油漆车间完全由机器人作业,智能仪表检测过度消耗和偏差,避免即将发生的意外;智能检测是在汽车保险杠生产中启用非接触式手势识别系统;实现车辆库存时间仅数小时,因此资源利用率也达到了最大化。

智能化是OTT和垂直行业玩家进军产业互联网的控制点。

智能化服务战略:由内而外,长板+专业

云服务或智能服务的能力构建都需要有内部场景牵引,当能力成熟之后才能在市场竞争中形成竞争力。对于提供智能化服务的玩家来说,基于内部场景发展能力,再应用到外部场景是必由之路。

Google基于搜索业务发展出的搜索云与Google大脑,支撑了Google企业云GCP和Deepmind的AI能力,发展了银行(汇丰银行)、媒体(迪士尼)等行业客户。IBM通过其深厚的行业业务经验和IBM Cloud、沃森结合,为医疗、金融、安全等行业的客户提供认知解决方案。AT&T在经历了公有云挫折后,将能力发展的重心聚焦在网络内部场景,通过Domain2.0战略发展出AIC能力,从而能为企业客户提供NoD、Netbond等智能化解决方案,成为了AT&T增长最快的业务。

玩家们在云服务领域构建长板之后,需要进一步构建行业领域的业务能力,才能真正提供专业解决方案。IBM除了本身就有深度的行业经验积累外,还投入巨资,收购支付、医疗、天气等领域的数据公司和解决方案公司,以增强行业领域的服务能力。阿里和徐工工业集团合作建设徐工工业云,阿里负责云基础设施建设,徐工建设工业制造平台,目标是汇聚20个国家的近300个工业生产创新建议,面向全世界开放徐工的工业制造能力。

智能云服务演进:从成本效率到结果经济

阶段一:公有云。公有云强调的是规模优势和成本效率,且云能力需要场景牵引,一旦规模优势建立就会形成马太效应,现有的全球公有云巨头格局基本形成。对运营商而言,基于网络能力打造云网一体化的服务,才能实现运营商长板价值,形成差异化竞争。

阶段二:行业云。行业云注重行业解决方案,重点是数据的安全、可靠性及本地化服务。目前行业数字化转型展示了行业云巨大的发展前景。行业云的专业性要求云服务提供商要与专业领域的玩家合作,提供满足实际场景需要的服务和解决方案。对于运营商来说,安全、可靠及本地化服务是优势,运营商应充分利用自身优势和行业玩家强强合作,拓展行业云市场。

阶段三:智能云。智能云是能够基于海量数据,形成智能化的自学习能力,解决特定领域问题。核心是算法创新和专业数据。

阶段四:XaaS。无处不在的智能化服务构建广泛的生态合作,使得智能能力能自我演进,解决不特定场景的问题,超越产品和解决方案,满足客户对结果的需求,支撑结果经济。

云计算已跨越裂谷,企业和行业应用从初步普及向深度应用演进。行业玩家也借助云平台成为数字服务提供商。运营商需要依托自身安全、可靠、本地化的优势,建立智能化能力,从而构建起自己的长板和战略控制点,与产业玩家形成新的合作生态,共同发展行业智能云服务市场,获取新红利。

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