數據聯袂AI：華為雲打通雲原生的“任督二脈”

現如今，IAQ（室內空氣質量）的重要性已不言而喻。與病菌傳播可能性、體感舒適度密切相關的二氧化碳含量，也成為監測、預測和控制的核心指標。

在商業樓宇場景中，通風換氣主要依賴空調和新風系統，提高使用頻率自然有助於二氧化碳含量的下降。但節能減排同樣是硬約束，對能耗影響權重高達40%的空氣調節系統，必須在改善空氣質量與降低能耗之間找到合理的平衡點。

解決客户痛點、走出兩難困境，離不開專業人士和創新技術的加持。全球知名空調企業攜手華為雲團隊，通過大數據分析和AI算法，實現對空氣質量的監控與預測，從而精確界定新風開關的時間點——在空氣質量預測環節，利用華為雲盤古大模型高效融合和聯合優化的優勢，提升預測精度和效率，最終達成智能控制與空氣潔淨度的雙重目標。

數據驅動決策，AI算法賦能，雙劍合璧不僅能解決IAQ難題，而且可以加速千行百業的數字化轉型和升級。6月18日，以“創新普惠”為主題的華為雲TechWave全球技術峯會（人工智能&數據）在上海舉行，發佈數據和AI系列新品，分享技術創新與行業實踐。

三次峯會前後呼應

去年12月，華為雲在TechWave雲原生2.0技術峯會上發佈了雲原生的最新理念和解決方案；今年4月，在華為雲TechWave全球技術峯會上，宣佈全棧雲原生技術再升級，並推出2021產品上新計劃；本次上海峯會，數據和人工智能又成為重點發力的領域。

如果説雲原生是武功蓋世的高手，能夠幫助不同行業、各類企業在數字化變革的時代所向披靡，那麼數據和人工智能則更像是打通任督二脈的秘密武器，可以全面提升雲原生的內功，加速場景落地的進程。

華為Cloud BU副總裁、全球Marketing與銷售服務總裁石冀琳的觀點，也印證了三次峯會的內在聯繫：“企業實現全面雲化、全棧智能的三大關鍵是：第一，全面擁抱雲原生，加速雲上創新，打造企業數字化轉型、智能升級的底座；第二，圍繞數據全生命週期技術創新，激發數據潛能，讓數據成為新的生產要素；第三，釋放AI生產力，使能全業務、全流程創新，打造企業智能升級的核心能力。”

作為雲原生的倡導者和實踐者，華為雲致力打造新一代雲原生基礎設施，實現以資源為中心向以應用為中心的轉變。依託分佈式雲架構，華為云為企業業務創新提供彈性、敏捷、智能的雲原生架構和雲服務。目前，80%的國內Top50互聯網企業已選擇華為雲的雲原生解決方案。

全面雲化、全棧智能是雲原生的核心基因之一。華為雲架構與技術規劃部部長朱海培表示，基於兩個重要架構原則構建雲原生全系列產品：第一，多雲的統一架構、統一體驗，讓雲無處不在；第二，數據驅動，全棧AI，讓智能無所不及。

在雲基礎設施和雲服務平台競爭漸趨激烈的背景下，理念和架構領先還不足夠，形成產品差異化優勢才能構築更強大的護城河。華為雲的雲原生產品具備三大核心優勢：一是軟硬協同，提供高性能服務；二是智能調度，快速匹配最佳資源；三是提供專業化服務，企業無需修改業務代碼即可達成應用微服務化，並實現割接不停服、業務不中斷。

數據驅動決策的痛點與出路

根據IDC的最新預測，中國到2025年將擁有全球最大的“數據圈”（每年被創建、採集或複製的數據集合），數據總量的年均複合增長率高達30%。

毋庸置疑，數據既是企業創造價值的生產要素，也是其謀求發展的核心資產。但數據總量的急劇爆發，也帶來很多結構性問題。數據分佈的離散化、系統銜接的割裂化、治理規則的模糊化以及價值挖掘的缺位與失範，不但會讓數據資源被閒置浪費，甚至可能埋下隨時暴雷的隱患。

針對行業痛點，華為雲在數據領域提出“DIGITS”設計理念，圍繞數據的全生命週期，構建雲原生數據平台，實現數據的全域整合、統一治理和智能化，讓用户能基於可信數據進行探索發現，驅動業務決策，激發數據潛能。

將數據從潛在資源轉化為重要資產，需要成熟的方法論和接地氣的服務體系。基於DIGITS理念，華為雲數據使能DAYU圍繞數據的全生命週期提供一站式解決方案，實現從諮詢到實施再到技術平台的端到端數據管理，做出了行業表率。

數據從靜態的資產，擢升為驅動決策的引擎，離不開底層平台的強勁支撐。華為雲FusionInsight智能數據湖提供湖倉一體的數據底座，包含Serverless數據湖探索DLI、統一數據平台MRS、數據倉庫DWS、數據湖治理中心DGC、可信智能計算雲服務TICS等。通過底層OBS統一數據存儲，全局一份數據無需搬遷；一個平台多引擎支持批處理、流處理、交互式查詢等；元數據統一管理，全局一個視圖，像管理代碼一樣管理數據。

從頂層設計到場景落地，華為雲在數據領域的全方位佈局，已在不同行業開花結果：太平洋財險藉助大數據等新技術推動業務產品的重塑，提升了經營和個客風控、反欺詐等風險治理能力；國網上海電力基於華為雲Stack技術方案構建能源生態圈和智慧供應鏈，並利用企業中台開展雲原生服務創新，通過數據使能構建智能多維精益管理體系。

AI突破滲透率瓶頸的新思路

據統計分析，截至2020年，我國工業細分領域人工智能（AI）滲透率超過10%的只有電子行業，汽車、石化、鋼鐵、製藥等行業的滲透率在5%～10%，建材等傳統行業的滲透率則低於5%。

言必稱AI的火爆輿論與行業實際滲透率之間的反差，恰是人工智能在中國市場冰火兩重天的真實寫照。石冀琳認為，要想改變這種局面，AI不能侷限於以往的單點創新，必須真正進入企業的主要生產系統和業務流程，與數據協同實現體系化創新。

推動AI工業化開發，降低應用門檻，是提高行業滲透率的必要前提。華為雲持續升級一站式AI開發平台ModelArts，加強知識計算、圖引擎、多模態、端雲協同等技術應用，並打造了沉澱大量行業知識和數據的盤古AI大模型，開創AI開發新範式，有助於人工智能貼近不同類型的行業客户。

驅動全業務、全流程創新，是AI加速滲透、深化應用的重要路徑。智能流程機器人和城市智能中樞是華為雲在峯會上推出的新品與解決方案，具有較強的示範效應：

智能流程機器人將機器人流程自動化與人工智能相結合，可以實現在財務、税務、IT、商務、採購、HR、項目管理、薪酬管理等複雜業務流程的自動化，幫助企業打造AI數字員工。軟通動力運用華為雲智能流程機器人方案進行企業運營智能化實踐，2020年處理200萬+單據，效率提升了6.5倍，年節約成本約880萬元。

城市智能中樞通過構建AI開發運營平台，提供全域感知、知識計算、機器人三大引擎，實現對城市狀況的跨模態、跨部門協同以及全域精準感知，助力實現智能化城市治理和精準服務。數字政通與華為雲聯合打造12345政務熱線智能感知平台、城市運行一網統管、綜合管理服務平台等多個解決方案，為智慧城市建設提供高水平服務。

云云協同的更多可能

以雲原生2.0為核心，數據和人工智能雙輪驅動，是華為雲的縱向規劃；從橫向來看，華為雲今年提出的“云云協同”策略，亦頗有想象空間。

據IT創事記了解，華為雲和華為終端雲將在能力和生態兩方面深度協同，為客户和夥伴提供統一的服務和體驗，包括統一賬號、支付、音頻、視頻、地圖、廣告等開放能力，以及統一開發平台，統一應用分發及運營服務，實現to B和to C的全生態融合，為開發者和客户創造更大價值。

實現B端、C端的融合是系統工程，要克服很多技術與合作難題。以看似簡單的統一帳號為例：這涉及多個業務系統、支付系統、鑑權系統的打通，華為整整花了一年的時間，才完成萬里長征第一步。

“我們在這條路上很堅定地向前推進。”石冀琳所言不只表達了對云云協同未來的謹慎樂觀，也展現出華為雲敢為人先又腳踏實地的一貫邏輯。