IBM：混合云和人工智能是企业数字化重塑的关键技术

近期，作为第 22届中国国际高新技术成果交易会（简称“高交会”）的重要组成部分，中国高新技术论坛进行了为期三天的主题论坛活动，包括“开幕论坛”、“新时代、新技术、新经济”主题论坛、“改变世界的新兴科技”主题论坛和“创新引领未来”主题论坛。IBM 副总裁，IBM 大中华区首席技术官谢东博士做了题为：新常态下企业数字化重塑的两大关键技术——混合云+人工智能的主旨演讲。

以下是演讲内容：    

中国高新技术论坛组委会和各位发言专家，大家好。

2020年，让我们真实而充分地认识到，这个世界仍然充满了不确定性，人类还随时可能面对波及到全球每个人的危机。

历史告诉我们，每一次挑战，都伴随着新的机遇。每一次改变，都是一次变得更好的机会。只要我们能积极而正确地应对。

全球的企业，也都面临着一场考验。从开始时的仓促应对，到疫情中的坚持和等待，再到后疫情时代的新常态。

对于全球的企业而言，如何在后疫情时代的经济中获得更大的生存空间成为了一个重要的命题。

进入 2020年下半年，全球都在探寻疫情后的新常态。我们都在探索“新常态”、适应“新常态”，与此同时，不断迭代定义“新常态”。

新常态下的企业重塑

从企业数字化转型的角度，可以观察到的“新常态”几大特征：

重塑工作场所

重塑业务流程

重塑运营平台，

重塑供应链管理

重塑网络信息安全

可以看出，这五大“新常态”特征，主要是围绕着人而非仅仅企业或组织机构，重塑商业模式和商业运营。IBM 早就提出了数字化重塑，并提出了企业运营从以产品中心向数字平台模式的转型，特别是重塑客户、员工和生态系统等体验。

纵观 2020年，疫情加速了全球向平台经济的转型。平台经济不仅仅意味着利用合作的力量、拓展创新生态系统，叠加生态系统动能，打破原有的价值来源和现有的行业边界、打造新业务价值。同等重要的是：在技术层面，企业需要利用新技术，构建并向数字化平台模式转型。而支持数字化平台战略的两大关键技术就是混合云与 AI。

企业的重塑，不是一种选择，而是一种必须。

这些重塑，即使是被动的，却跟数字化转型是一致的。

智慧型企业三要素

数字化平台大趋势下，企业数字化转型的方向之一就是智慧企业，这也是“新常态”下的企业主流形态。简单理解，智慧企业就像是把企业转换为一个“数字化平台”——基于混合云技术构建数字能力平台，向上支持嵌入了 AI 人工智能技术的业务与运营平台，面向企业内外部和生态合作伙伴实现数据驱动的业务自动化运营，全方位打造全新的客户体验、员工体验和生态系统体验，最终通过 IBM 车库方法论执行落地，推动企业成为智慧企业。

智慧企业是“新常态”下企业的主流模式。

成功的智慧企业具备三大要素：

开创性的平台战略

智能化的业务流程

人性化的全面体验。

首先，开创性的平台战略是智慧企业取得成功最基本的要素。这个平台是企业核心业务的载体，是企业直接连接用户的桥梁，是企业在竞争中的赛道。之所以称为“开创性”，是因为平台必须能够帮助企业提升在业界的竞争地位，塑造在业界的新角色以及开拓跨行业的新商机，将业务范畴和客户价值延展到新的领域，开创性的平台将企业上下内外的核心信息链和价值链完全打通。

其次是智能化的业务流程。“智能化的业务流程”是对端到端的整个业务流程的扩展和再造。通过大规模应用新技术，这些流程在全新的业务平台上实现全新的体验和经济成果。当然，企业需要识别出前台、中台以及后台中，能够帮助建立差异化竞争优势的最重要的业务流程和相关价值池。一旦明确这些业务流程，就要利用智能技术和数据，在混合云的架构中赋能这些业务流程。

第三是人性化的企业体验。归根结底，在这个以技术为中心的新时代，只有充分利用了技术力量的“人性化体验”，才能长久发挥差异化优势。在数字平台上，“体验”正从客户层面扩展到企业员工、企业本身乃至整个生态系统层面，最大限度地发挥人与技术合作的潜力，形成无缝一致的新价值体系。

围绕着三个方面，很多企业已经走上了转型之路。

一个例子

那么，数字化转型，真的就能帮助企业更好地应对危机吗？答案是肯定的。

我们看一个美国网球公开赛的例子。

近 30年来，IBM 与美国网球协会合作，以一年一度的美国网球公开赛为核心，为全球数百万的球迷，媒体，教练和球员提供了世界一流的数字体验。

但是我们从未见过像这样的一年。

为了确保球员、观众和工作人员的的健康和安全，在今年 9月初举办的美国公开赛上，有史以来第一次没有现场观众。而且，支持比赛数字化体验内容制作的大多数现场工作人员也都只能在家中工作的。

幸运的是，过去几年，美国公开赛一直在与 IBM 进行数字化转型，将工作负载转移到 IBM Cloud 和 Red Hat OpenShift 支持的开放式混合云环境中。这项工作帮助了美国网球协会适应了未来的发展，实现了快速适应这些特殊情况所需的敏捷性和灵活性。

实际上，今年的全美网球公开赛临时改为无观众比赛，IBM 仅在 12周的时间就交付了丰富的数字化功能，极大提升了全球数百万球迷的远程观赛体验，全美网球公开赛也从一个线下网球赛事转换为基于网球的线上数字平台，这是开创性的举措。

如果仅仅是举办了一次没有现场观众的赛事，那倒也不算新奇。关键是大大提升了球迷观看和参与赛事的用户体验。

IBM 今年将通过采用 Watson 的 Match Insights 等新创新技术，提供增强的数字体验。这项新功能使用 AI 和自然语言处理功能来分析数百万篇文章，对即将到来的比赛提供深入的见解，并扩展了 USTA 转播、解说和新闻编辑人员的能力。

作为美国公开赛的官方 Cloud＆AI 合作伙伴，IBM 正在帮助 USTA 为后疫情时代打造更智能的网球比赛。

我们正在帮助各个行业的各种规模的公司在这些困难时期和更美好的时期中迅速而敏捷地发展。

企业重塑关键技术：混合云与 AI

在疫情下，IBM 围绕智慧企业进一步聚焦了五大解决方案：与 Watson 一起重塑数字化工作场所、网络安全解决方案和服务、流程自动化、基于 AIOps 和自动化运维的认知型多云管理服务、针对全球运营连续性的供应链战略规划和优化。积极部署这五大解决方案，企业能在后疫情压力下加速成长为智慧企业。

IBM 商业价值研究院的最新调研发现，中国企业参与平台模式和生态系统的热情达到了前所未有的水平：2018年，只有 55% 的中国受访企业参与到了平台模式中，而参与业务生态系统的企业则更少，仅 18%；当被问及 2022年的计划时，94% 的中国高管希望积极参与平台模式，78% 希望积极参与生态系统，这个数字比 2018年多出 3倍多！

中国企业的平台建设热情如此高涨，但也必须看到其下的关键技术，其中，最关键的两个技术就是：混合云与 AI。

[ 混合云 ]

01

多云、混合云是必然趋势

IBM 商业价值研究院的调研显示，预计到 2023年中国企业平均将使用 12.5个云，这是业务拓展、生态扩张、供应商数量不断增长的必然结果，但是仅有 1/4 的企业制定了整体多云管理战略。

多云容易理解，为什么要强调混合云呢？ 

02

IBM 混合云

是真正的领先的混合云技术。

IBM 混合云平台是用开放技术构建在红帽 OpenShift 之上，目的是促进变革、选择、创新。IBM 混合云平台具有巨大的潜力，对于企业而言，这种开放意味着更多的选择，更全面的可控，这是战略可选性的重大意义。OpenShift 能够把所有不同的云上的功能连接整合，实现了真正的云计算对用户的承诺。把多云演变成了混合云。OpenShift 是云计算的现代标准之一。OpenShift 可实现“一次构建、随处部署”的架构，有助于降低平台建设的风险。

IBM 和红帽还联合为 5G 时代推出新的边缘计算解决方案。它结合了 IBM 在多云环境的经验和专长，以及红帽业界领先的开源技术，基于红帽 Open Stack 和 OpenShift 构建，使客户能够在任何地方运行工作负载，从数据中心到多云再到边缘。这些能力将帮助企业把握 5G 和边缘计算带来的机遇，帮助他们在 5G 时代加快向边缘计算迈进。

03

优势

既自主可控，又开放创新。

保留并激发了企业的创新能力和活力，把核心业务模式和算法、核心数据安全可靠地把控在企业自己手中。同时充分利用不断涌现的新技术、新工具。

兼顾历史，通向未来。

创建认知型企业的最大障碍之一便是历史系统及其复杂性。许多企业因原有系统中不同组成部分的更新，形成了多个环境。混合云架构覆盖本地系统、私有云和公有云。混合云架构可以释放所捕获到的数据和功能的价值，同时处理新旧应用间的转换。 

未来的计算，是传统计算架构、人工智能架构、量子计算技术融合的时代，比特、神经元、量子比特共存的时代。而这些代表了未来计算的核心能力，都将是以新的开发和应用模式，通过云为企业提供服务的。采用混合云技术，为平台走向未来铺平的道路。

[ 人工智能 ]

01

人工智能的巨大威力

人工智能已经广泛具备了感知的能力。计算机视觉和音频处理能够通过获取和处理图像，声音和语音来主动感知周围的世界。 

人工智能还具备了一定的认知和理解能力。机器翻译，自动应答机器人，专业文档处理都是这种能力的应用。

人工智能还将具备决策和处理不确定性的能力。一个 AI 系统已经能够进行决策并在物理世界中采取行动。汽车的自动驾驶和辅助制动，IT 系统的智能运维，等等。

最重要的是 AI 具备学习能力。它可以从数据中，从经验中，从知识和规则中，甚至是从失败中不断地学习，提升自己的能力。这种提升的速度非常之快，指数级增长。 

02

人工智能越来越多地用于

企业级的生产流程和核心应用中

在过去数十年的信息化变革中，企业利用技术解决的是流程的问题，目的是用计算机替代一部分人工，通过解放人力来提高企业的生产力。而在如今的数字化变革中，企业利用技术解决的是智能的问题，目的是基于算法和数据实现自主分析和决策，通过辅助于人来提高企业的“智力”：不仅能感知，还能认知；不仅能预测，还能决策。如此，就能通过人工智能技术加速业务发展以及业务创新。

在不同的领域，不论是科学实验和发现，还是新业务的创新和构建，人工智能都在发挥越来越重要的作用。

人工智能，可以帮助人们挖掘分析聚合提炼专门的知识。

人工智能，可以在复杂的高维空间中进行搜索，分析其中的相关性和最优路径，帮助人们进行决策和选择。

人工智能，可以根据数据和规则进行新的构造，向人们提供新的可能性，探索人们还未涉及或发现的盲区。

人工智能，可以将线上线下进行深度的优化整合，打造全新的业务流程。

03

企业人工智能的挑战

不是单一的单点问题

每个任务都是新的

缺乏优质的标注数据

缺乏一个掌握前沿 AI 技术的团队

工程化问题

持续学习问题

数据安全和隐私保护问题

04

企业人工智能研究的重点

2020年，人工智能技术的进步主要涉及三个主题，这也是 IBM 服务于企业的人工智能的优势：自然语言处理、自动化、和信任，这三大主题将进一步加速业务发展以及业务创新，而 IBM 在这三个方面都有所建树。

自然语言处理

与人交流

处理专业文档

自动化

流程自动化

AI for AI, 设计训练 AI 的 AI，管理 AI 的 AI

只具有拥有较少数据的企业和组织也能使用人工智能，新的 IBM 人工智能技术可帮助企业部署对话能力更强的自动化和技术支持工具，同时大幅减少训练人工智能所需的数据量。

信任

IBM 是 AI 的可信性，AI 伦理问题的提出者和倡导者

公平性、可解释性、可靠性、透明性

整体来说，企业在加快数字化转型，人工智能作为一项通用技术，会进一步和各个行业中与不同技术融合，不断形成外溢，将会在未来的几十年甚至更长时期对商业、生活、社会管理带来深刻影响。IBM 鼓励企业尽早拥抱人工智能，形成早期收获，提升企业竞争力，而不是坐失良机。

新业务构建的方法

在了解智慧企业的三大要素、两大关键技术后，如何实施才能更加敏捷有效呢？这就是全新的新业务构建法——IBM 车库方法论。日前，IBM 推出了《智慧企业转型升级蓝图》，帮助中国企业在尽快实现向智慧企业的转型升级，其中的一个核心方法论就是 IBM 车库方法论。

IBM 车库方法是帮助企业启动、执行和强化数字化重塑的完美工具。它有助于明确并建立开创性业务平台，重塑智能化业务流程，以及打造人性化全面体验，帮助企业充分发挥呈指数级发展的智能技术的威力，将创造性和实用性融为一体，推动核心业务的发展。IBM 车库方法具体包含三个步骤：从共同创造起步，经历共同执行，最后实现共同运营。IBM 车库方法的核心是共同创新，它整合整个企业中的各个团队，充分发挥其潜力。

把聪明的头脑聚集在一起，针对明确的目标，在科学的方法论指导下进行创新，突破自身的极限。

车库体验可以帮助企业通过可衡量的迭代方式更快地采取行动，更智慧地开展工作。车库方法，跨越了组织边界、结合了技术和业务的力量及来自外部的洞察，让技术与场景发生碰撞、互相激发、互相启发，实现突破性的创新、指数级的增长。

车库方法是个看似简单的方法，但却是非常有效的，因为它促进了创新文化的建立。而这种自身内在的创新文化、创新能力，正是数字化转型、数字化重塑中的企业所迫切希望建立起来的。IBM 在帮助企业客户转型的实践中大量采用车库方法，中国银行就计划采用IBM 车库创新方法在全球范围内建设 5-8家创新研发基地，充分利用全球资源，建立金融创新的中行模式。而在疫情期间，IBM 车库方法还特别打造了线上体验，使客户能够在远程办公的同时不断培养其技能和创新能力。

结束语

2020年，是一个历史的分水岭。

总结而言：数字化、智能化已经成为企业的标配，核心业务的数字化趋势已经全面展开。

数字化转型的目标和框架是简单而清晰的，而且有很多很多成功的案例。但也有很多是走了弯路或者在某个初级阶段就停滞不前的。

转型成功也是有难度的。

而回顾过去的百年历史变迁，IBM 自身经历了数次跌宕起伏和数次转型，这些经验已经转化为前沿技术、丰富产品和专业服务，成为在这次危机之中帮助企业打造数据驱动、AI 洞察引领的云上智慧企业，实现从生存到蜕变的关键力量。

IBM，愿把我们的技术带给我们客户，把我们的方案带给客户，把我们的创新能力带给客户，把我们的优质服务带给客户。共同开创人类美好的未来。

在后疫情时代进入新常态后，企业要按下加速键，抓住机遇，加速数字化转型和重塑，成为新常态下的成功企业！

原文标题：IBM 登陆中国高新技术论坛：混合云+人工智能是新常态下企业数字化重塑的两大关键技术

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责任编辑：haq