观点

现在都在讲转型，神州数码从未转型，而是不断升级。正如“Digital China”的名字一样（“神州数码”英文名：Digital China），从诞生之日起到现在神州数码18年来就做了一件事情——数字化中国。

普华永道思略特的一个调查认为，在当前全球数字化转型过程中，只有10%的企业处于走向成熟的数字化转型的阶段，而大部分企业还没有进行数字化转型，甚至很多企业还没有意识到需要数字化转型。

所以今天，在从传统的经济形态向数字化发展这样一个大的数字化时代背景下，像神州数码这样的企业，任务是非常艰巨的，因为还有大量的企业没有完成数字化转型，而转型将释放巨大经济动能，这是我们的发展机遇。

最近几年云和大数据讲得非常多，但是我们从统计数字上来看，2017年全球公有云的规模是1500亿美元左右，预计到2021年整个公有云市场会达到3000亿美金规模，然而中国企业在整个公有云市场里面占的比重并不是很高，也就是说，在数字化转型过程中跨国公司目前走在了前面。

回到上世纪60年代，IBM市值没有多少，微软上市的时候也只有百亿美金左右的规模，但是今天已经有万亿美元市值的企业，这就是为什么在过去50年的过程当中，信息化越来越成为一个泛在化的实践，就是人人都离不开，市场都离不开。那些市值万亿的科技巨头都是从技术初创企业起步的。今天，科技已成为数字经济发展的主导力量。而云作为数字经济时代的基础设施，将会是这个时期最重要的表达方式。

如何去完成数字化转型呢？我用一个神州数码实践的例子来解释。我们在给一个全球知名的汽车公司做一项服务——智能工位分配。过去每个人都有一个办公桌，但是随着人员流动性加强，他们希望这个办公工位能够可移动，也就是说我来了之后到这个工位上，所有的电脑、数据等都集中给我，不需要一个固定的工位。如何完成呢？我们做了一个简单的人脸识别技术，通过人脸识别，他一进入这家公司，所有的东西都自动分配了，从门禁管理到打卡，到人脸识别，到工位调整，到人力资源管理体系。这样一个很小的改变，能够帮助企业从传统的管理向数字化转型，提升办公效率。

同样是这家企业，我们使用丰富的云端资源，将业务需求转化为可快速实现的IT需求，实现敏捷开发，深入到客户的业务中。大家可能会说神州数码怎么会做云呢？微软、阿里、AWS，他们是公有云的提供商，公有云就像今天的电力一样，要把它接入到一个企业，需要对整个云进行优化、管理以及运营，我们所做的工作就是帮助客户去用好公有云和它原有的私有云，将两者结合在一起。其中一个很重要的变化就是，从传统的IT部门的需求转变成了业务部门的需求。

此外，我们还帮助这家企业做汽车金融方案视频审核的检验。买汽车有金融服务、贷款服务，就像银行办卡一样，同样需要人脸识别的技术以及后台的服务。同时，目前有两家全球知名的汽车公司要做共享汽车，他们是在一个大品牌下做共享汽车，需要搭建一个共享汽车的平台。现在他们的业务部门提出：“我不需要自己去建IT了，能不能通过公有云的方式帮我们构造一个这样的服务？”这些都是数字化转型的过程中我们面对的新需求和新发展。

在为企业做数字化赋能的过程中有一系列工作要去做，从人工智能到营销、到运营维护、到商业智能等等，都是企业在数字化转型过程中的需求，这就是今天神州数码在向数字化转型企业所提供的服务。因此我们认为云已经成为数字化经济时代的基础设施，提供强大的数字化能力已经成为企业发展的需要。

过去我们是靠开发一个应用软件来解决企业内部流程化的问题，而在数字经济时代，数据已经成为一个企业最重要的资源。如何通过数据资源去重新构造自己的产品已经成为现在非常重要的内容。

今天神州数码实际上就是提供三个方面的内容：产品、服务和方案。转化到一个企业内部的数字化体系架构里面，不管是AI、IOT、大数据还是云，已经完全在一个数字化转型企业里全面地体现出来。所以云和大数据是整个数字经济的一个硬币的两面，一方面我们要提供云的服务，另一方面要提供大数据、人工智能的支持，两者缺一不可。

在整个IT产业的发展过程中我们可以看到，单机时代编一个程序就可以了，网络时代我们更多地依赖数据库的支撑，而在大数据时代，我们更多的需要在云的环境下来进行开发。对中国来讲，云才刚刚开始，现在的云只是去解决一些存储、计算能力的问题，还没有真正深入到广泛的企业应用开发环境中。为什么我们预测到2021年云市场的规模会达到3000亿美金？因为现在1500亿美金的云服务支持大多得益于美国开发环境的变化，而中国的开发环境正在向这个方向去努力。如何利用开源、如何利用云的环境可能是未来每个企业必须面对的问题，那时IT将不会是独立的部门，而是渗透到所有的业务部门里面去。

当然，我也非常同意“数据某种意义上来讲是一个垃圾”的观点，真正有本事的人是在垃圾中去筛选出有应用价值的东西。因此过去我们讲“弯道超车”，也有人讲“换道超车”，我认为应该是“开道超车”。什么是“开道超车”？我们在一个新时代，可能和世界先进国家来比，我们必须要为自己开创一条全新的道路。全新道路是什么？就是原始创新。如果没有原始创新，仍然去模仿，我们可能还会犯一些错误，因为模仿本身会有一个瓶颈。

数字经济时代技术创新的挑战，首先就是知识图谱的构建。比如医疗，其实医疗数据的价值取决于你对这种疾病的知识图谱的研究。比如我们给复旦儿科设计的云平台，就是利用了过去十余年人类对儿童罕见病所有科学论文的研究成果，背后是剑桥大学肯·杰尼卡这样的科学研究机构的科学论文所形成的知识图谱的应用。利用这样的知识图谱加上今天云的运算能力，再利用海量医疗数据所形成的新的工具来服务我们的医疗，这是我们应用大数据和人工智能做的事情。数字经济的关键就在于知识创新、算力以及数据源的管理和采集上的重大突破。在这个过程中，我们和北京大学合作研发的燕云大数据采集工具，能够快速打破信息孤岛。过去在佛山要花24个月做500个应用的数据采集，去年在贵阳只花了不到一个月的时间就完成了数据采集的任务，效能得到了极大的提升。

任何人工智能和大数据必须要有应用的场景。每年“双十一”对仓储物流管理是非常大的挑战，因为高峰时期的业务量是平均时期的100倍，这个量如果用传统的方式是一种对社会的极大破坏。基于这样的问题，我们用“仓+大数据+人工智能”赋能物流行业，采用“人机共舞”的方式来保证峰值时候的效率。我们跟复旦儿科的合作就是针对儿童罕见病。一些罕见病如果在6岁之前能够发现并治疗的话是可以有所改善的，但如果6岁之前不能够发现，可能终生就是患者。于是我们跟这方面顶尖的知识图谱公司合作，与人类基因组合作，结合我们的经验，给复旦儿科提供帮助。我认为未来的医院不仅有核磁、质子的服务，还要有基于大数据的治疗平台，从而基于基因数据赋能医生。这些都是应用云计算、大数据、人工智能等前沿技术在做的事情。