《拥抱新基建，让云计算和人工智能回归本质》
该文是人工智能和云计算方面有关论文如何怎么撰写与人工智能有关论文如何怎么撰写.
IBM副总裁,大中华区云计算与认知软件总经理 缪可延
20年前,互联网泡沫破裂,众多“风口”上的互联网公司跌落谷底.当去互联网化占据业界主流声音的时候,IBM在全球发起“电子商务回归本质“的倡导,开启企业脚踏实地实施信息化的发展历程.
20年后的庚子年,肆虐全球的新冠疫情把企业带到一个新的“达尔文时刻”——生存还是消亡,有赖于企业的敏捷、弹性、安全和成本效益.我认为此次疫情让企业经营再次回归本质,倒逼企业重新思考自己的核心业务和能力,思考如何借助科技和生态的力量获得更大的成本效益、竞争优势和成长动能.同时,疫情也让多年来热闹喧嚣的“云计算和人工智能”回归了本质——所谓”沧海横流方显英雄本色“,此时,谁能把企业迫切所需的“敏捷、弹性、安全和成本效益”带给他们,谁就能成为他们信赖的技术和业务伙伴.
无独有偶,今年4月国家发改委首次明确了“新基建”所包含的三个方面,即“信息基础设施“、“融合基础设施”和“创新基础设施”.具体来说,就是建设以5G为代表的通讯技术（CT）与云计算和人工智能等为代表的新兴信息技术（IT）深度融合的新型信息基础设施；建设支撑行业转型升级的新型融合的行业基础设施,如智能交通基础设施、智慧能源基础设施等；以及建设支撑科研、技术开发、产品研制的“创新基础设施“,如产业技术创新基地等.
我认为,企业是释放新基建的经济与社会潜能、发挥效益的关键.IBM CEO Arvind Krishna在近期举行的IBM Think Digital大会上提到, “选择用哪些技术平台来支持业务,这会是企业做出的最影响深远的重要决策.技术平台是21世纪竞争优势的基础,决定了你能以多快的速度转向新的市场机会,能多好地服务客户,你能规模化到何种程度,你能多快地去响应类似新冠疫情这样的危机.”
混合云是IBM继主机、服务和中间件三大平台之后的又一个更为长久的技术平台.尽管企业应用上云历经多年,但是仍有80%的核心工作负载还没有上云,这些工作负载不是点餐、送饭这些提升体验的应用,而是关乎企业核心运营的关键性工作负载,这个重要的工作才刚刚开始.
从长远来看,混合云的技术架构对企业而言是最安全、最灵活和最经济高效的.IBM和红帽共同打造的企业开源与安全保证,IBM深厚的行业知识和长期积累的企业客户的信任,以及帮助企业实现关键任务应用一次构建、随处运行的能力,都可以成为客户选择IBM的动因.然而更为关键的是,由IBM 和 红帽所代表的 Linux、容器和 Kubernetes 已经成为企业云计算架构的标准.我们看到有四个基本促因在推动企业选择混合云架构.
第一是历史沿革.随着过去几年的数字化转型,很多企业都有了复杂的数字化工作负载和应用程序、信息、数据和交易系统.混合云就是根据企业所处的不同阶段来选择适合的IT基础设施,无论是在公有云、私有云上,还是在本地、在边缘端.
第二是自由选择.如果企业只依赖一种基础设施,比如一个公有云,就会被锁定在一家公司的技术和创新上.混合云给与企业选择的自由,他们可以选择托管自己的软件,也可以把它迁移到某块云上,还可以根据需要把它迁移到别的地方去.
第三是物理距离.随着5G时代的到来和人工智能的采用,如果云端的响应时间还需要50毫秒,就不可能在工厂车间里使用机器人手臂.企业的IT系统与企业数据与服务的物理距离必须非常靠近.
第四是法律法规.对于走上全球化运营的企业而言,在世界不同的国家和地區需要遵守不同的法律框架和相关规定.
从物理距离的促因来看,5G 时代的边缘计算是混合云架构的延伸, 是即将来临的下一篇章. IDC预测,到2023年,有一半新的本地基础设施将会部署在关键的边缘站点,而不是在公司的数据中心,目前这一比例还不到10%.对于企业来说,5G可以使移动数据获得极高速、低延迟和最小传输延时的联接,企业能够利用5G的潜能来支持类似应急响应、机器人手术或者是联网车辆安全功能等关键应用,无需再把工作负载发送到中心云端,避免了现在以毫秒计的延时.
IBM所提供的边缘计算服务与解决方案,结合了IBM多云环境的经验与专长以及红帽业界领先的开源技术,可以为各行各业带来全新的发展机会.我们有充分的理由相信,5G和边缘计算对企业计算能力的影响将不亚于手机对消费者的影响.抓住这个机会,意味着企业现在需要做出重要的架构选择. IBM认为,企业应该坚定不移地采用基于开放技术和标准的混合云策略来迎接5G时代的到来.
关于人工智能,我很欣喜地看到人工智能的价值也在回归本质.今天已经不再是拿人工智能做噱头的时代,IBM在制定人工智能策略时,聚焦于对企业最为重要的方面,致力于帮助企业更好地预测、实现自动化,优化运营和管理.
过去几年,尽管人工智能的技术、产品和解决方案得到了一定的发展,但是在企业中的应用尚未普及.IBM商业研究院的调研报告显示,中国只有不到14%的企业真正用到了人工智能.人工智能的普及之所以雷声大雨点儿小,主要是因为企业在使用人工智能的过程中通常会碰到三大挑战,即数据的复杂性、AI人才的不足和AI的可信性.可喜的是,长期致力于人工智能研究与开发的IBM不仅拥有领先的人工智能技术,也是应用人工智能解决商业和社会问题的市场领导者（IBM连续三年被IDC评为“人工智能全球市场占有率第一”）,对于企业所面临的每一项挑战,IBM都有相应的技术和解决方案.
第一,数据的复杂性.IBM的人工智能阶梯（AI Ladder）可以帮助企业解决数据难题,做到“数据就绪”.基于IBM在全球实施的数千个AI项目的经验,IBM打造了一个开放且可扩展的数据和AI平台 - Cloud Pak for Data,可以帮助企业收集、组织和分析数据,然后再把AI融合到企业整体经营中去,为企业提供端到端的数据就绪、分析和人工智能应用的全方位能力,而且不用4个小时就能部署在任何云上.
上文点评：此文为关于经典人工智能和云计算专业范文可作为人工智能方面的大学硕士与本科毕业论文人工智能和云计算论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献.
人工智能和云计算引用文献:
[1] 人工智能和云计算论文范文集 人工智能和云计算有关论文如何怎么撰写2万字
[2] 云计算和人工智能学术论文怎么写 云计算和人工智能类有关专科开题报告范文2万字
[3] 人工智能和计算思维毕业论文格式模板范文 人工智能和计算思维有关专科毕业论文范文2000字
