日前，北京百分点信息科技有限公司(以下简称百分点）在“数博发布”活动中全新发布了“智能政府决策系统（DeepGovernor）”。该系统由百分点自主研发，核心功能包括数据融合治理、全局态势感知、自由数据探索分析、预测预警和数据共享，能够支持智能交互式增强分析，实现对决策业务进行事前判断、事中控制和事后反馈，可以帮助政府相关部门进行科学决策。

充分理解政务业务

近几年，不少城市在推进智慧城市建设，一些城市还发起了“城市大脑计划”。实际上，不管是“智慧城市”还是“城市大脑”，最基础的还是数据，没有数据的支持就不能做到数据驱动决策，所谓智慧城市、城市大脑等也将是空中楼阁。

不过，要真正做到数据驱动难度却不小。就城市而言，相关数据林林种种、不甚枚举，有些来自于政府内部的一些业务系统，有些来自于互联网，有些甚至来自于居民手工填报的报表，要将这些数据汇总，本身就是一件非常困难的事情。另一方面，很多数据都有自己的标准、规范要遵循，其中有国家标准、省标准还有行业标准。

作为面向政府行业的智能辅助决策系统，首先要去理解这些标准、规范，并基于它们去打通数据资源，通过这些数据资源获取各类型的数据来支持应用。

百分点CTO刘译璟介绍说，对于大多数智能辅助决策系统而言，底层的技术都差不多，不能说谁比谁强，而真正好的系统是，能理解政府的业务和与业务有关的各种数据的含义，然后基于这个理解真正满足客户的需求。

“如果脱离了政务业务，这样的系统只能说是一个技术平台。只有结合政务场景，构建结合业务的数据模型，系统才能更好地支持应用。因此，了解业务是系统的难点和关键。”刘译璟表示。

刘译璟介绍说，百分点将数据智能技术和产品不断在数字政府领域落地实践，之前也遇到了比较多的困难。比如，政务内网数据的交换，各个委办局都希望数据不出门，只有在用到时才进行一些小范围的交换和共享。为此，百分点不断改造自己的系统以支持类似的数据交换需求。

在接受采访时，刘译璟特别强调了技术与业务的融合。他说，“我们需要把业务、数据、模型、交互以及技术融合在一起，才能真的创造价值。如果只是一个通用技术，无法解决实际问题，客户也不会为此买单的。”

平台级的智能决策系统

智能政府决策系统（DeepGovernor）是基于百分点多年来对行业的理解沉淀出来的一个平台级产品，其核心是端到端的拉通业务、数据、模型和交互，支持万亿级多源异构数据接入、治理、融合和应用，结合动态知识图谱、NLP、增强分析实现数据深度分析，帮助用户自由探索和分析数据价值并作出科学决策。

刘译璟说，除了对数字政府业务有深入的理解，了解政务数据如何收集、如何治理，以及如何应用这些特点外，智能政府决策系统（DeepGovernor）在技术层面也有着自己的优势——融合大数据和AI于一体。

 “比如，在大数据方面，系统能实现数据全生命周期的管理，并且整个技术平台完全以可视化的方式展现，很易理解和操作。其次，系统还通过知识图谱等技术把数据转变成业务知识，让数据真正应用起来。”他说。

具体来说，智能政府决策系统可以支持万亿级别的异构数据，除了结构化数据也可以是文本、视频、音频等等一些非结构化的数据，而且还能进行可视化的操作。其次，系统基于数据构建出知识图谱，并在这基础上进行交互问答。特别是，通过交互式的分析，用户可以在业务需求不明确的情况，就可以通过问答等方式对数据进行挖掘和处理。

另外，平台支持多人协同分析。比如，今天某工作没有完成，第二天可以继续基于这些状态进行深层次的分析，或者把任务拆解成不同的任务，让更多的人帮助分析。

最后，系统能结合大数据和人工智能技术，融合跨领域多源异构的政务数据，快速智能地把技术的数据转化成业务知识，用来支持政务数据处理、分析和决策的各个环节，最终为数字政府的建设赋能。

数据智能5大发展趋势

疫情爆发后让人们再次看到了数据智能的价值，比如通过大数据掌握城市人群的流动趋势，为政府疫情防控决策提供依据。

更多的应用将有利于进一步推动技术的进步，刘译璟说介绍，“在疫情之前，数据智能技术在商业环境已经得到广泛用。但在这次疫情之后，我们相信大家将越来越多地看到数据智能在整个的社会治理、政府决策中会越发挥越来越多、越来越大的作用。”

他认为，数据智能的将有以下5个趋势：

第一，在数据治理中，不仅有结构化数据，还要处理更多的包括文本、图片、视频等非结构化数据，这就是“多模态的数据融合”。

第二，越来越多的应用会强调实时性。比如，城市的态势感知、对自然灾害的预测预警、自动驾驶等，这些应用对数据采集和分析的实时性要求会越来越高，这就要求整个技术平台可以实时地进行数据的收集和分析。

第三，交互性越来越重要。刘译璟说，未来会有越来越多的业务人员来进行分析、决策，也就是说要让业务人员能看到数据、能跟数据对话、去交互、去分析，而不必通过技术人员。这对系统的易用性、可操作性提出了新的要求。

第四，整个系统有越来越多的自主性。当整个数据分析越来越实时、决策频率越来越高的时候，就要尽可能减少人工的参与，也就是说系统要有更多的自主性。比如，疫情期间的巡逻机器人、送药消毒机器人等，自主性要求很高。

第五，数据的隐私保护不可忽视。很多系统会涉及很多不同来源的数据，这些数据如何合理安全的使用，这是一个很重要的问题。

面对疫情冲击，金融业数字化转型面临哪些挑战？目前金融业需要优先考虑哪些业务的数字化进程？超融合架构对于金融行业数字化转型有哪些优势？近日，围绕上述问题，中国银行业协会系统服务部主任赵成刚，浪潮高级技术总监郭洪昌，以及Nutanix中国区首席金融行业架构师李少华分享了各自的观点。

后疫情时代，金融业机遇和挑战并存

分析机构的研究显示，疫情爆发以来，在行业属性和主营业务一致的情况下，信息系统覆盖面广、自动化程度高以及数字化转型成熟度高的企业受到的影响小。金融行业正是其中之一，因为其信息化部署成熟和数字化程度高等，金融行业受到的影响相对较小。当然我们也看到此次疫情再次让数字化优先战略成为金融业的重要选择。

实际上，随着新消费、线上购物、中小微企业发展，对于金融服务来讲快速响应能力已经成为一个重要的竞争优势，这就需要背后的IT系统具备足够的弹性和灵活性。

“金融服务要求业务不可中断，需要具有快速响应能力，这与IT架构具有高稳定性、高可靠性的需求有不小的冲突。” 中国银行业协会系统服务部主任赵成刚认为，目前金融业业务需求和IT技术需求的矛盾也是加速金融业数字化转型进程的动力。

同时，信息安全对金融机构也至关重要，因此业务连续性也是金融业数据中心现代化改造的核心要求之一——在任何人为或自然因素造成的停机和紧急情况下，都需要保持业务运行的稳定和连续。

创新技术助力金融业数字化转型

面对金融行业的转型和客户不断变化的需求，将技术创新融入到企业数字化进程成为金融业重要选择，这就需要利用先进的信息技术为运营管理提供高效支撑，同时有效提升业务的规范性和管理能力。

在新技术选型方面，金融业针对目前业务需求可以采用一些能够提升数据采集、存储、计算等能力的技术，包括超融合技术、人工智能和区块链等。

“随着银行和外部经济金融生态的融合，当涉及到数据时，银行基于算力的需求或者金融服务能力范围越来越大的时候，它对这些数据采集、存储、运算能力要求越来越高，包括智能金融、区块链技术等，都对算力的要求非常高。” 赵成刚说。

浪潮高级技术总监郭洪昌表示，根据浪潮和金融行业的用户沟通交流发现，金融行业很多业务场景正在从线下加速向线上转移。同时，包括无人柜台机、无人POS机的使用，越来越多的客户对于如何利用新技术来提高IT系统以支撑新的业务感兴趣，并积极着手实践，很多客户开始对基础设施架构进行升级和云化，来完善其IT架构，来确保自身的竞争力。

总的来说，金融行业对于IT基础设施的需求是既要成熟稳定，又要与国家的信息安全要求相适应，并且能够不断融合新的创新技术。

超融合技术广泛应用于金融业

随着线上业务的发展，目前很多银行的IT基础架构并不能很好地满足日益增长的业务需求，特别是有些传统IT架构的扩容升级不仅让IT运营成本不断攀升，其运维成本、操作环境等都成为阻碍了金融业的业务稳定发展的因素。

而超融合技术已经得到越来越广泛的客户认可，Nutanix超融合基础架构以及其企业云解决方案就是以创新性和简洁易用被客户熟知，自从其开创超融合基础架构市场以来，就一直被行业权威分析机构Gartner评为超融合基础架构领域的领导者。

“超融合技术解决了很多传统IT无法逾越的技术鸿沟，浪潮基于对超融合技术架构的理解推出了丰富易用的融合IT基础设施，比如和Nutanix一起打造inMerge一体机就为金融行业客户提供了简单易用超融合的IT基础设施，正助力众多金融客户实现平滑的数字化转型。”郭洪昌分享了自己对于超融合技术的理解。

Nutanix中国区首席金融行业架构师李少华认为，金融行业是加速面向全球化的一个行业，各个银行都在寻求稳定可靠、弹性自愈、高度敏捷的数字基础架构来构建数据中心以及私有云。超融合架构是能够提供了真正的敏捷性，可以像公共云提供商一样提供数据库服务。

李少华举例说，某欧洲最大的金融机构之一，两年前决定将Nutanix用于其战略数据中心平台，以处理所有新的和现有的工作负载和应用程序。“这家全球2000强公司是我们的客户，我们的数字HCI基础为他们提供了真正的敏捷性。因此，在疫情到来之际，他们能够迅速对系统进行扩容，以支持其大约7000名员工在家工作，甚至可以像公共云提供商一样提供数据库服务。”

基于金融行业数字化转型面临的机遇和挑战，我们看到，包括超融合技术已经在金融行业有了丰富的应用，同时超融合技术实际上也是多种技术的集成和组合，其简单部署和易于管理对于金融行业来讲，能够从成本、运维、创新等方面更好的助力金融行业数字化转型。

此次收购的目的是改善VMware基于人工智能的vRealize Operations产品的自驱动运营能力，帮助IT团队轻松地进行生产运营。

更具体地说，企业使用vRealize Operations在混合云环境中大规模管理和配置工作负载，例如计算、存储、网络和应用服务，提供了针对软件定义数据中心和多云设置的管理功能，可以帮助客户解决三个关键的业务场景，包括智能运营、自动化IT技术和支持DevOps的IT（让开发者和运营人员展开合作提高提高应用开发效率）。

Blue Medora的True Visibility产品套件包括各种管理包，有助于让vRealize Operations用途更加广泛。用户可以通过一个仪表板获得对数据中心和混合云环境的更多可见性和洞察力。此外，True Visibility管理包还可以动态发现客户应用和基础设施，提供映射和分析指标数据的方法，有助于进一步自动化客户环境。

此次收购并不令人感到意外，因为VMware和True Visibility Suite团队已经是官方合作伙伴有多年时间了，有400多个共同客户。VMware高级副总裁、云管理事业部总经理Ajay Singh在博客中表示，True Visibility团队帮助VMware扩大了vRealize Operation的覆盖面，支持打包应用、数据中心基础设施、中间件和公有云。

“通过与Blue Medora的合作，VMware vRealize Operations将服务范围扩展到越来越多的应用、中间件软件、云和硬件服务器、存储设备等，”VMware企业开发副总裁Alex Wang在声明中这样表示。

Singh表示，收购完成之后vRealize Operations客户将可以从VMware与True Visibility Suite的更紧密集成中受益，而且该套件将继续作为独立产品进行出售。Singh说：“客户可以跨更多第三方应用、中间件、基础设施和云访问丰富的数据，可以在混合云环境中实现更广泛的、增强的自驱动型操作管理。”

这次收购仅仅一天之前，VMware刚刚宣布有意收购灾难恢复即服务公司Datrium，来增强自己的站点恢复服务能力。此前，VMware在今年5月收购了Kubernetes安全公司Octarine，并在6月收购了反恶意软件研究初创公司Lastline。

Wi-Fi 6与5G相互补充

提到Wi-Fi 6新品，我们往往会联想到另一个热门的无线技术5G。同样都是无线，现在都5G了，还要Wi-Fi 6吗？答案是肯定的，当然还要。

其实，Wi-Fi 6与5G不是相互替代关系，两者有各自不同的特点，都有各自适用的应用场景。Wi-Fi 6（802.11 ax）是第六代Wi-Fi标准的简称，吸收了大量的5G关键技术，比如MU-MIMO等。Wi-Fi 6相比Wi-Fi 5，也就是路由器商品标签上提到的802.11 ac，网络带宽提升4倍，可同时连接更多的设备，覆盖范围扩大20%，网络时延从平均30ms降低至20ms，网速更快，同时兼容过去的Wi-Fi标准。

就核心技术来说，Wi-Fi6和5G都采用了MU-MIMO SDN和OFDMA技术，通过这两个技术让带宽显著的提高，包括接通密度容量都比以前大将近四倍。但如果比较Wi-Fi6和5G会发现，Wi-Fi6在功耗、数据的安全性方面和5G相比还是有自己的优势的，尤其是在数据的可维护性和安全性上。因为Wi-Fi6数据安全是企业自己来管理，也就是企业自己在经营或者运维网络，很典型的如校园网。而对于5G来说，运营维护是运营商，有可能让企业内网的数据暴露在公网之上，这对数据的私密性或者安全性而言是个挑战。正是基于这个原因， Wi-Fi6更适合于企业用户。

而就应用场景来说，虽然Wi-Fi6和5G两个都适用于高带宽的场景，但具体而言，如果需要比较大的带宽接入，Wi-Fi6支持室内场景高密度终端的接入，而5G集中在室外场景海量的连接，如车联网。

在覆盖方面，Wi-Fi6主要以室内为主（基于成本和功耗的考虑也会有室外的AP）。相对而言，5G在室外覆盖更容易，而且随着5G带宽的增强加大，所以它的覆盖范围比4G减小了很多，导致5G的基站非常密集，因此两者有不同的侧重点。

基于上述比较可以发现，在5G备受追捧的同时Wi-Fi 6产品依然还是大有作用。据IDC预测，2020年Wi-Fi 6进入普及元年，仅在中国市场的规模就将接近2亿美元。

发挥后发优势

在无线网络产品上，浪潮网络起步比较晚，但这恰恰让其少了很多负担，从一开始就可以站在前沿技术上来考虑和设计自己的无线产品。比如，浪潮网络并没有采用很多传统无线网络产品经常采用的集中式，而是直接上云。

“浪潮网络无线产品有三个特点：一个是云化AC，就是直接上云，用云的方式来做AP和AC的统一管理；第二个是实现IOT的融合，把物联网和网络结合在一起；第三是实现智能化分析，通过网络数据真正给客户数字化应用提供帮助。” 浪潮网络产品总监刘绍洋说。

刘绍洋介绍，浪潮网络无线产品的管理由三部分组成：一是无线云管理平台，可以是私有云也可以是公有云，采用云化部署方式，AP和AC的管理都在云管平台上进行。第二个是大数据分析平台，它嵌在云平台中，对AP收集上来的信息进行统一的分析和管理。第三个是边缘网关，部署在办公楼边缘，通过它实现对本地网络的管理。

刘绍洋解释说，这个边缘网关的设计对于改善用户体验发挥了很重要的作用。比如，云平台如果部署在公有云上或者部署在用户的总部，这个时候就会因要穿越公网带来性能损耗，用户体验非常差。而部署边缘网关来负责本地的AP或者是物联网设备的管理，就避免了这个问题。

智慧联接新网络

本次浪潮网络发布的Inspur IAP5900系列第六代无线产品中，IAP5920w是一款适用于酒店客房、宿舍、病房、办公室的高性能、高并发面板型AP产品，可在不破坏墙面装修的情况下安装在接线盒上。而IAP5920i则是针对企业级无线局域网应用，适用于壁挂，吸顶等多种安装方式。剩下的两款是可同时工作在2.4GHz和5GHz频段的AP产品。其中IAP5921i支持室外环境，提供更大的覆盖范围和无线信号覆盖效果，特别适合城市郊区及广大农村、港口的无线宽带接入应用。还有高可靠，高性能的三频 802.11ax AP 产品IAP5930i，提供优异的高并发接入能力，适用于学校，医疗、酒店，企业办公及商超等高密度环境的 Wi-Fi 覆盖。

刘绍洋说，这些产品具有全场景化、云化、智能化的特点。所谓“全场景化”是指，在这几个AP覆盖了绝大多数应用场景，如室内、室外、企业办公、医疗教育、智能制造等都可以全部覆盖。所谓“云化管理”是指管理放在云上（包括私有云和公有云）和采用云的方式方便扩充（一个集群最多可以管理十万个AP）。所谓“智能化”指产品有内置矩阵式的智能天线，提高覆盖距离和信号，还可以省电和支持快速漫游，这是浪潮AP的特性。“智能化”还体现在产品的可视化管理和智能的运维以及大数据的分析能力。比如，通过无线大数据分析对来进行用户行为轨迹的追踪和人力热图，如果是某个地方出现非常多的人员的聚集，会做预警。

此外，浪潮无线产品还融合了SD-WAN功能，可以对网络的带宽进行实时的检测，并根据多条广义网选择最优的路径规划，来实现业务传输的高可靠性。

值得一提的是，最新发布的AP产品还是浪潮网络实现“智慧联接新网络”的重要组成部分，将与浪潮网络数据中心、企业网等产品做进一步整合，在已经推出的智慧医疗、智慧校园等解决方案中落地。

浪潮网络方案部总监李金光表示，依靠OFDMA技术，浪潮网络的Wi-Fi 6技术目前可在密集教学环境中提供高吞吐量、低延迟的网络，以支持每个教室的多个孩子通过VR电子课堂进行学习,避免因带宽和丢包产生卡顿而导致眩晕以及教学不连续的问题。而在生产车间中，浪潮网络通过无缝漫游技术，满足高速移动的AGV小车 7x24小时连续运转的需要；一方面打造毫秒级时延和零丢包的Wi-Fi网络，支撑生产业务不中断，推动工业生产从传统以人为主的劳动密集型走向自动化、从固定的生产流程走向灵活的柔性制造，从而降低生产成本、倍增效率，带来更强的竞争力。

这次收购的条款没有对外透露，是Informatica首席执行官Amit Walia今年年初上任以来宣布的首次收购。

Informatica首席执行官Amit Walia

Informatica成立于1993年，提供用于帮助相当一部分财富500强企业和数千家公司管理数据的软件工具。Informatica在纳斯达克上市，2015年加拿大退休金计划投资委员会和全球私募股权公司Permira以53亿美元将Informatica私有化。

Informatica希望通过收购Compact Solutions为客户解决数据治理相关挑战。大型企业通常需要保留关于业务记录源头、编辑者、由于各种原因（例如遵守数据法）而进行的各种更改的日志。但是获取这些细节通常是一个漫长的过程，可能需要公司技术人员的大量手工操作。

Compact Solutions开发的MetaDex软件可以简化这个过程，从包括数据库、大型机、商业智能工具、数据仓库的系统中自动提取有关文件的元数据详细信息，例如文件的编辑方式和编辑次数。

Informatica产品管理副总裁Gaurav Pathak在博客中解释道：“这些系统通常不提供内部存储、流程和关系的、易于共享的描述，因此也通常被称为‘黑匣子’。隐藏在这些复杂系统中的元数据，对于许多战略场景和企业计划（例如风险、合规、数据治理、数据分析管理、数据沿袭）来说至关重要。”

Informatica将把MetaDex重新命名为Enterprise Data Catalog Advanced Scanners进行发布，作为Informatica Enterprise Data Catalog平台的一个组成部分。Enterprise Data Catalog平台类似于用于信息的应用商店，让员工可以通过集中式界面访问各种记录。

Compact Solutions的技术将增加该平台的实用性。新的元数据提取功能将让客户能够把系统中的信息带入Enterprise Data Catalog，扩大员工可以集中访问的记录范围，从而简化数据项目。

去年11月底，荣耀发布了首款5G手机——荣耀V30，正式吹响进军5G手机市场争夺战的号角，在这之后，又陆续发布了荣耀30系列、荣耀X10、荣耀Play4等多款新品。今日，荣耀带着5G新品——荣耀30青春版与荣耀X10 Max，它又来了！

荣耀30青春版

5G方面，依托于华为与荣耀多年积累的5G技术，荣耀30青春版具备媲美旗舰的5G通信性能，不仅支持SA/NSA双模5G，更支持业内领先的六大5G频段，全网覆盖。为满足年轻群体更为丰富的5G应用场景需求，荣耀30青春版采用具备多项天线专利的全场景智慧天线2.0天线信号增强技术，并在此基础上重构天线设计和布局，搭载共计12根通信天线，并单独设立5G侧边独立天线，在有限的空间下（<1mm）有效激励起手机的不同信号模式，相较上一代天线信号强度提升20%+，进一步提升横屏体验。同时，荣耀30青春版引入4*4 MIMO技术，通过将4根天线布局在手机不同位置，实现手机多角度不同方向对通信信号的发射和接收，解决5G等通信信号在高工作频率传输中，天线的方向性更强以及信号路径损耗与穿透损耗急剧增加，使手机网络连接不稳定的问题。配合四天线SRS轮发技术、智能天线切换以及智能调谐技术，荣耀30青春版顺利攻克双手握姿下横屏信号衰减、断续的痛点，带来稳定的游戏、视频5G网络连接表现。

荣耀X10 Max

5G方面，荣耀X10 Max同步支持NSA和SA双模式5G网络。

据了解，荣耀30青春版共有3个版本，6GB RAM+64GB ROM版本售价1699元，6GB RAM+128GB ROM版本售价1899元，8GB RAM+128GB ROM版本售价2199元；夏日彩虹、幻镜银、绿野仙踪、幻夜黑四种配色。7月8日10：08分将在华为商城、京东、天猫、苏宁易购、唯品会、国美、荣耀亲选等线上线下渠道同步首发开售。

荣耀X10 Max首发价格为6GB+64GB版本1899元，6GB+128GB版本2099元，8GB+128GB版本2499元，并有竞速蓝、探速黑、光速银三种配色。同时，荣耀X10全新配色燃力橙7月2日正式开售。荣耀X10 Max将于7月3日在华为商城、各大授权电商平台、荣耀线下各大门店正式开售。

荣耀现在正在从深度（创新科技的纵深引领、细分圈层的深入渗透）和广度（产品全矩阵布局、人群多圈层覆盖）两个维度，抢夺5G手机市场。年轻用户是荣耀品牌最为核心的用户群体，荣耀也始终致力于成为全球年轻人喜爱的科技潮牌，所以荣耀的设计更加年轻、潮流和科技时尚。在5G手机市场争夺战中，荣耀的优势会是其最主要的竞争力与推动力。

作为电气行业龙头之一，2月1日，大全集团就接到了其中的任务之一——为雷神山医院紧急配电，30台配电柜3日内货到现场。除却1天的物流，从设计、生产、到质检等等，大全集团只有短短不足48小时的时间，而放在平时，这些工作需要足足15天才能完成。更紧迫的是，由于是春节假期，加上疫情的影响，大全集团的上下游供应链几乎是断裂状态，因此，原材料等的供应也成为摆在面前的一大难题。

然而，虽然困难重重，大全集团仍凭借出色的数字化能力完成了这个紧急任务，整个过程由集团总裁徐翔亲自部署，他在第一时间集结了相关人员和物资，通过ERP系统数据，结合标准化设计能力、自动化生产设备和自动化检测能力，进行了科学的分析和决策。可以说，充分发挥了数字制造的优势，确保了雷神山医院电气产品的顺利和高质量交付。

“得到消息后，我们集团的数字化团队和制造公司就迅速在整个集团库存内寻找需要的所有材料，并且在很短的时间内满足了需求，这个过程在很大程度上得益于数字化制造为我们提供的及时的信息反馈能力。”徐翔在日前接受记者采访时表示。

大全集团总裁 徐翔

这样的能力背后，是大全集团20多年来的信息化和数字化的实践成果，而事实再次表明，这一切值得。

20多年，坚持走数字化之路

回顾整个历程，大全集团的信息化最早要追溯到90年代，在起步阶段，集团先后引进和部署了国内外的多个ERP软件。而随着公司的规模化发展，从2013年开始，集团便在内部推行管理创新模式，建立了以订单为主线，以流程为驱动的柔性化管理体系；2016年，大全集团与SAP合作打造了ERP平台，并在短短的两年时间内，实现了集团及下属的电气板块公司全部上线运营——而这，也被德勤评价为中国企业ERP实施史上“绝无仅有”的先例；在完善的信息化基础上，2019年，大全开始在全集团内推行数字化、标准化设计工作，实现快速、精准报价，快速响应客户需求和高效协同设计，为数字化制造打下了夯实的基础。

“实际上，大全做ERP管理的路程是很坎坷的，在SAP之前，我们跟国内外的很多公司都进行过交流，但确实遇到了很多困难，这与当时的外部环境和企业内部环境有很大关系。”徐翔告诉记者，“但我们始终认为，大全集团必须坚持进行数字化转型。”

正是这样的“执念”促成了大全集团如今在数字化方面的成效，对此，徐翔还总结了制造企业成功转型的几个关键点：第一，是从上到下的数字化制造观念、理念和信心；第二，选择合适的技术合作伙伴；第三，布局智能制造，实现与供应商、客户之间的数据共享；第四，紧跟前沿科技，引入人工智能、5G等技术，实现工业4.0。

基于这些关键点，大全集团给自己定的下一个目标就是——智能制造。徐翔表示，在未来的市场环境中，没有任何一家企业可以“独善其身”，因此，只有通过智能制造，打通和上下游供应商、客户的信息系统，才能真正地提高企业效率、降低业务成本，解决实际的问题。

疫情之下，加速启动智能制造

如今，因为疫情的关系，大全集团的这一步计划也被加速。经过“雷神山项目”，大全集团进一步明确感了供应链数据共享的重要性，因此在随后迅速启动了智能制造项目。“在疫情之下，人们的出行受到了越来越多的限制，供应链也有越来越多的变化，这促使我们需要在很短的时间内做出决策、采取行动。”徐翔说。

尤其是在人员流动越来越困难的大背景下，对于实体企业来说，许多产品及其服务都必须实现线上化，对此，徐翔认为，只有进行数字化，走智能制造之路，才能缩短与客户之间的距离，及时高效地提供服务。拿大全集团的客户来说，包括国家电网、中石化等在内的企业，已经纷纷实现了数字化，从整个产业链的视角来看，任何一环不能跟上节奏，就很可能“被出局”。

“因为他们要求所有的产品都必须在线上能看到，并且基于大数据实现可视化，所以，如果不转型，不走数字化之路，生存就会很困难。”徐翔强调说，“而从大全集团的角度来说，我们同样希望增加和供应商、客户之间的黏性，这就意味着我们要把上游产品的库存、生产等状况与客户的实际需求结合起来，通过数字信息的共享去实现。”

因此，大全集团选择与SAP继续合作布局智能制造。据介绍，接下来，大全集团将借助SAP高度集成的端到端智能制造整体解决方案，加速企业的标准化建设，全面推进产品智能化、生产自动化、管理信息化、服务网络化，实现集团从“数字化制造到智能制造”的全面转型升级。细节方面，大全集团将采用SAP产品生命周期管理解决方案（PLM）、制造执行系统（MES）、主数据管理（MDG）解决方案，并与已经应用的SAP ERP系统形成整体，全面实现数字化研发、数字化设计与数字化制造。

新常态中，期待行业颠覆式变化

事实上，不只是大全集团，很多企业都在这次疫情中意识到了数字化转型的紧迫性。由于事发突然，在经济重启之后，虽然很多人员都得以返工，但对企业来说，实际上很难实现真正的复产。由于供应链被阻断，物料出现断供的情况，生产的连续性就很难保证。因此，在后疫情的新常态之下，越来越多的企业开始关心供应链的韧性和稳定性，而如何利用数字技术提升这些方面的能力，就变得尤为关键。

对此，SAP全球高级副总裁、中国区总经理李强表示：“未来全球的供应链会发生很多变化，供应链的重新布局会越来越重要。对制造企业来说，在这些新的变化之下，就必须迈出企业的围墙，关注整个产业链。”“以大全集团为例，考虑到供应链的稳定性，客户就会要求实时获知每日的生产状况、产品情况，而这就需要企业去搭建一个完善的协作平台，实现供应链的透明化。”

SAP全球高级副总裁、中国区总经理 李强

这就是智能制造的必要性。李强认为，它的最大好处是可以提升企业的整体数字化水平和自动化能力，实时收集产品从研发、设计、生产、运送等所有环节的信息，并据此及时做出快速决策，以便在危机中及时进行响应。

也正因如此，SAP同样希望与大全集团这样的优秀企业合作，快速为传统制造树立起更多智能制造的标杆，而其中，大全集团的智能制造也被视为SAP的灯塔2.0项目。“当然，这个过程中的参与方不仅仅是大全集团和SAP，而是包含了整个生态体系。”李强强调，比如，在项目前期会有像德勤这样的咨询公司加入，而在后面的交付过程中，还会有温控系统集成及开发商、数据采集企业以及工业控制系统提供商等的参与。

“作为工业4.0领域的积极推动者和践行者，SAP期待通过此次深化合作，加速大全集团数字化、智能化升级，助力其把握‘新基建’的机遇，引领行业变革与发展。”李强表示。

而对此，大全集团不仅信心十足，同样也充满期待。徐翔表示：“我们相信SAP的实力，同时，大全集团也有自己非常优秀的数字化和智能制造团队，通过与SAP研究院和专家的充分沟通，我们相信，经过智能制造实践，以后我们这个行业还会有翻天覆地的变化。”

这次交易的条款尚未披露，根据信息显示，Datrium自2012年成立以来已经筹集了约1.2亿美元的资金，其中包括两年前在由三星领投的D轮融资中获得6000万美元。

作为VMware的合作伙伴，Datrium提供面向VMware on Amazon Web Services的灾难恢复即服务，提供的增量备份功能，可以在Amazon S3存储上对备份文件进行加密、重复数据删除和存储。

VMware高级副总裁、超融合基础设施业务总经理John Gilmartin在博客中表示，这一计划的目标是将Datrium技术集成到VMware的云产品组合中，增强VMware的站点恢复服务。他指出，随着混合云策略在VMware客户中越来越普及，因此对VMware而言，能够维护混合云环境以及其中运行的应用，比以往任何时候都更为重要。

他说：“这是一个重要举措，将帮助客户通过把VMware Cloud具有一致性的基础设施和运营与Datrium DRaaS相结合，降低成本和业务连续性复杂性，从而构建混合云。”

Gilmartin说，根据IDC的报告显示，灾难恢复即服务是数据保护市场中增长最快的一个部分，该细分市场的年市场规模约45亿美元。他说，灾难恢复即服务“非常适合混合云”，因为混合云所具有的经济效益和灵活性，与灾难场景不可预测的特征是相匹配的。”

Datrium首席执行官Tim Page表示：“我们从根本上认为灾难恢复应该是很便捷的，当企业组织面对灾难的时候，不应该忍受虚拟机需要格式转换或者冗长的数据再融合过程。”

尽管如此，VMware收购Datrium的决定确实令一些分析师感到惊讶。市场研究公司Wikibon首席分析师Dave Vellante表示，Datrium最初是一家超融合基础设施解决方案公司，和VMware的vSAN存储虚拟化软件是竞争对手关系，vSAN和Sphere相结合可以通过一个平台同时管理计算和存储。

“Datrium一直是VMware的合作伙伴，因此他们双方知道彼此的契合点。VMware将Datrium定位为有助于增强VMware Cloud产品的灾难恢复即服务。”

此次收购也将是VMware连续三个月以来进行的第三次重大收购，之前在5月的时候VMware收购了Kubernetes安全公司Octarine，在6月收购了反恶意软件研究初创公司Lastline。

近日，在华为Σco时间——智能IP网络助力“中国式”金融新基建线上直播会议上，中国银行网络团队高级工程师赵文烜、中国农业银行数据中心资深架构师许青邦、华为路由器企业领域解决方案总监杨雪仁分别分享了如何通过SRv6打造面向未来的智能广域网络，并共同探讨了华为智能IP网络如何助力“中国式”金融新基建等核心话题。

中国银行广域网发展与演进

中国银行骨干网起步早，一直走在技术创新的前列，从第一代节点机时代（多中心、多协议支持、传输网架构），到国内第一个建成基于纯IP技术的第二代骨干网（两地三中心、基于路由的流量调度的差异化服务的IP网络架构）；再到第三代基于MPLS并向SRV6演进的骨干网”（多地多中心、多用户支持、基于SDN控制的SR-TE流量调度）的过程。

中国银行骨干网正在基于SRv6技术进行探索和演进，作为首家部署SRv6网络的金融企业，中国银行在中心间部署的SRv6网络基于IPv6组网，通过SR技术实现了灵活多样的流量调度方式。

赵文烜认为：SRV6网络相对于MPLS架构，在协议层面上得到了大大简化，特别便于传统的IP网络向SRv6的演进。在网络运维与管理方面，MPLS TE网络需要逐台、逐段配置与定义，配置要下发到每台设备上，与网络架构和硬件耦合度高，需要维护隧道状态，管理维护复杂。而SRv6仅需两端定义，中间层转发，与网络架构松耦合，网络无状态，管理维护简单，对简化网络运维管理工作具有重要意义。

在未来发展方面，SRv6技术更加适于灵活的软件定义，具备路径可编程、业务可编程、应用可编程三级编程能力，使能网随云动、云网一体的目标。结合网络设备端Telemetry实时监控功能，SRV6更加便于与控制器构成了快速高效的管、控、析一体的快速高效的流量调度体系，最终实现自动化流量调优调度。

中国农业银行广域SRv6应用实践及构想

会上，许青邦详细介绍了中国农业银行广域SRv6应用情况，“在中国农业银行骨干网SDN 3.0架构中，主要用到了SRv6 Policy、BGP EVPN、Telemetry三大创新技术，以实现切片网络、多协议融合、全方位可视化等目标。”

在SRv6 Policy流量调度方面，中国农业银行将PE分为AB平面，同平面PE之间两两建立STORAGE、INTRANET、EXTRANET三类Policy，每个Policy初始包含1条严格路径。控制器会定期运行全局调优算法，优化SRv6 Policy路径，并将相关流量迁移至低利用率线路上。

在多域SRv6规划中，骨干网收缩为三个核心节点，控制器通过BGP-LS收集骨干网、接入网的链路状态数据，拼接出骨干网和接入网完整拓扑。许青邦指出，由于SRv6是一种全新的承载技术，因此SRv6 BE部署必须循序渐进，在出现问题时需要快速回退，例如通过隧道策略回退至LDP。

对于SRv6的展望，许青邦认为，“SRv6是一个庞大的技术体系，IPv6协议底座是它的最大优势，除了在骨干网上实现多业务承载和智能调度，未来SRv6有望在Service Chaining、APN6、SDN-WAN、云计算等多领域中发挥更大价值。”

金融广域互联，SRv6引领智能联接

杨雪仁认为“微服务” 是银行数字化转型的重要方向，将进一步驱动银行网络向分布式多中心架构演进。而当两地三中心向多地多云多中心演进时，数据中心互联骨干网需要具备按需扩容、按需调度、集中管控的能力，数据在云间大规模频繁流动将成为常态，协议和架构必须简化。除了业务变化之外，金融行业也是推行IPv6的先行者，IPv6具备海量的地址，更高的安全机制，可聚合等特点，面向未来，IPv6是万物互联的基础，部署IPv6将是大势所趋。

而SRv6作为面向万物互联、万物智能时代的新一代技术，基于IPv6，以其极简的协议、可编程能力，天生契合SDN的理念和大规模部署的需求，是迈向智能IP广域网络的最佳选择，它具备智能联接和智能运维两大特点。

在智能联接方面，杨雪仁指出，华为SRv6/EVPN能够实现端到端的协议统一，简化配置和运维。SRv6 BE可以让业务快速自动发放，实现一天开通业务的超高效率。另外，SRv6 Policy还能够让业务SLA驱动智能路径计算，基于ROAM算法对路径实时更新，使网络更智能，将整体链路利用率提升20%以上。

在智能运维方面，据杨雪仁介绍，基于华为的iMaster NCE可以实现全生命周期的智能化运维。通过iMaster NCE智能大脑，利用大数据、AI等算法技术可以对网络实现智能排障，如利用根因分析等方式。基于iFIT+Telemetry遥感技术，可以对业务随流感知、实时上送。另外SRv6丰富的保护技术。

杨雪仁最后指出，“SRv6是华为IP领域的核心战略，标准领先，产业领先。华为NetEngine系列产品已经实现全场景SRv6 Ready。未来，华为SRv6技术及方案将基于IPv6不断演进和创新，为金融行业及广大客户构筑云时代智能联接的基石。”

消费者现在开始要求获取有关自己吃的食物的更多资料，供应商则希望能够保证知道食物的来源，以确保食物的质量和出处。

区块链技术可望确保整个供应链中的每一项都可以追溯到来源。

IBM日前宣布与挪威海鲜协会Sjmatbedriftene合作，提供整个挪威海鲜行业供应链数据共享的区块链技术。

挪威海产品以其质量着称，挪威在2019年出口的海产品超过270万吨，相当于每分钟25,000份晚餐用的海产品。

使用区块链技术能够提供完全可追溯的产品，这对于确保海产品从海上到餐桌的出处至关重要。

三明鱼海洋养殖公司Kvary Arctic使用追踪和出处技术向美国和加拿大领先零售商交付海产品，是使用这种技术的首批公司。

BioMar则是个鱼类饲料公司，对于北欧海鲜公司的海鲜来源和质量以及鱼类食用的饲料质量有深入的了解。

如果能够监视鱼的来源、鱼的生长和储存条件，供应链就可以减少食物浪费及提高可持续性，这对海鲜消费者和食品工业来说至关重要。

Kvary Arctic首席执行官Alf-Gran Knutsen表示，“利用区块链我们可以分享海鲜从海洋到销售店的旅程。这一点在现在来说非常及时，消费者希望获得有关自己的食用食物来自何处的更多信息。”

为了在商业上获得成功，有些公司现在利用私有区块链网络记录各种信息，包括有关捕获位置和时间、供应链事件（如运输更新和清关）以及温度数据，这些数据还可以在网络上和有关商家共享。

IBM基于云的区块链平台（Blockchain Platform）网络可以令店里的客户知道鱼来自哪个海域、鱼的捕捞时间、鱼的食用饲料以及设施是否使用了可持续方法。

海关机构也能够访问有关货物数量和位置数据，这可以以加快通关速度。

海产品生产商在整个供应链共享这些信息时也可以收取一些额外费用，为捕捞鱼类的人增加报酬。

IBM最近的一项研究显示，71%的消费者表示可追溯性对于他们来说很重要，而且他们也愿意为提供可追溯性的品牌支付额外费用。

组织和财团利用IBM的区块链透明供应（Blockchain Transparent Supply）技术可以为自己的供应链运营构建可持续、透明的、基于区块链的生态系统。

能够做到对鱼的来源、鱼的生长方式或存储方式的追踪非常重要。透明度可以大幅减少欺诈行为和食物浪费的可能性。

区块链提供了不可改变的分类账本技术和透明度，利用区块链技术直接追溯产品的源头就十分简单了。

企业私有区块链可以令更多的企业用上基于区块链的分类账技术确保分类账上的每笔交易的问任和可追溯性。

路由群里小伙伴们也玩的不亦乐乎

对于刚刚进群的“新人”

大家纷纷拍了拍这款新一代ICT融合网关

H3C MSR3610-I

来以示鼓励

现在你看到的这台MSR3610-I

是一台多业务智慧引擎

TA一机多能

能够以一当六

将网络计算统统融合

安全、交换、无线、路由、计算、存储样样行

MSR3610-I身材虽小

接口却不少

什么GE光口、GE电口、

USB管理口、Console口统统收入囊中

支持更多4G/5G通信接口扩展

可谓有线无线通吃

而丰富接口能够成功保障业务灵活接入

H3C MSR3610-I

灵活多变，应有尽有

其槽位丰富，扩展豪放

5G、Wi-Fi、GE、蓝牙等通信模块

可全面升级

甚至变身Raid存储也仅在弹指一瞬间

作为一款ICT融合网关

H3C MSR3610-I

集统一网管、准入认证、鹰视扫描、

无线探针、云班牌等业务功能于一身

堪称一个应用小超市

传承新华三多年网络技术积淀

MSR3610-I融合多业务

并非简单堆砌

面对不同业务场景

其每一项功能都是过硬的业务能手

新基建应势而来

当智慧应用带动产业发展

新业务新需求促使网络升级势在必行

能够应对多业务变化的ICT融合网关已成首选

在这其中

H3C MSR3610-I

将为您的业务转型提供有力保障

在会议当天，Veeam众多高层接受了至顶网的采访，分享了2020年公司发展策略、新产品的规划以及如何应对疫情的影响。

VeeamON 2020聚焦基于业务的云数据管理

VeeamON 2020的技术大会上，Veeam新的云数据策略希望帮助客户将业务扩展到混合云和多云平台以实现数据保护。指导客户实现业务连续性和数据保护模型的现代化，为所有客户提供其数字化转型过程中所需的帮助。

在两天的VeeamON线上大会上，通过分享企业和组织基于本地、混合云和多云的新数据管理模型，结合利用Veeam一系列新的产品发布，使客户能够从传统的解决方案过渡到简单、灵活、可靠的更高数据智能水平。

收购之后，Veeam的业绩发展迅猛

2019年，Veeam实现10亿6千万美元的订单总额，2020年第1季度的年度经常性收入（ARR）同比增长21％，在其独特的订阅许可解决方案（包括Veeam 通用许可，VUL）的市场采用方面取得了巨大成功，预订量同比增长97%，客户数量超过37.5万。

Veeam首席技术官及产品战略高级副总裁Danny Allan对至顶网讲到，“长期以来，Veeam擅长制定和执行长期策略。自收购以来，我们有更多的财务支持，继续在北美建立我们的业务并扩大该市场。”

收购之后，Veeam加快了产品创新的步伐。“我们努力在花费更少的时间来要做更多的事情，但是有一件事没有改变，就是专注于发布产品。“Veeam企业战略副总裁Dave Russell表示。

2008年经济危机经验让Veeam灵活面对新疫情

新冠疫情是否会对Veeam的发展带来影响，Dave Russell并不担心这样的情况，因为其实在2008年的全球金融危机爆发的时候，Veeam就积极转型，包括面向云的数据管理，包括对于改变备份趋势的洞察。Dave强调“新冠疫情类似于2008年的全球经济危机。Veeam的产品和解决方案对于用户来讲是一个更优的选择，从市场的反应可以看到，Veeam比去年同期增长了6％。”

Veeam的优势：简单、灵活和可靠

Veeam产品战略高级总监Rick Vanover对至顶网分享了他的观点，对于Veeam的优势六个字能概况：简单、灵活和可靠。“Veeam作为产品可以为每个人使用。通过软件定义，我们可以在任何硬件上运行。您可以从Veeam开始，开始您的数据之旅。”

数据安全是企业的核心需求

Rick Vanover同时也是勒索软件方面的专家，并且热衷于为客户提供击败勒索软件的产品。“最好的策略是倾听客户的声音。我向客户提供击败勒索软件所需的一切，Veeam致力于确保安全最佳做法等最佳实践。“Rick Vanover谈到，”对于所有Veeam客户而言，这是一场来回的战斗，也是一个持续的挑战。“

后疫情时代，Veeam将变得更强大

Danny Allan认为今年2020年Veeam将变得更加强大，“随着所有现有产品以及新产品的创新发布，我们正在刷新AWS的功能并推广所有新的更新。”今年还发布了全新Veeam Backup for AWS v2，全新Veeam Availability Orchestrator（VAO）v3和DR Pack、Veeam Backup for Microsoft Office 365 v5等自动化工具。

Danny Allan还透露Veeam公司目前的最大发行版下一代数据保护产品Veeam Availability Suite v11即将更新的一些备受期待的新功能。该产品被广泛认为是下一代数据保护产品，可在现代数据环境下提高数据的可用性、可移植性和可扩展性。

Rick Vanover简单分享了 Veeam Availability Suite的新功能，“包括连续数据保护（CDP）：只需几秒钟就为VM复制提供第一层VMware vSphere工作负载的恢复点目标（RPO）。还能利用云横向扩展备份存储库容量，为Capacity Tier（容量层）提供Google Cloud Storage（谷歌云存储）支持，通过AWS Glacier、AWS Glacier Deep Archive和Microsoft Azure Blob Storage Archive Tier对Archive Tier的支持，降低长期保留成本。还增强即时恢复的能力。“

全新数据云平台CDP

今天，云已经成为越来越多企业的主流IT环境，将数据相关处理架构在云上势在必行，CDP的推出也是顺应了这一趋势。CDP分为两个版本：公有云版本和Private Cloud（CDP私有云），两个版本完全同构。其中，CDP公有云版本是一个PaaS服务，以公有云服务的形式提供，目前已经可以在AWS、Azure上面获取。CDP私有云专为混合云构建，，以统一的内置安全治理能力将本地部署环境无缝连接至公有云。

Cloudera大中华区总经理徐晋介绍，CDP可以提供六大能力。首先是提供数据中心 (Data Hub) 的能力，也就是提供一个基础性的集中存放数据、管理数据的能力。第二个是Data Flow & Streaming，包括用于数据收集和流式的实时数据处理的一整套产品。第三个是Cloudera Data Engineering，主要是用来进行批量数据处理。第四个是Cloudera Data Warehouse，也就是数据仓库，可以替换原有的传统数据仓库。第五个是Operational Database，基于Hbase等一些实时的非结构化的数据库，提供互联网级别的对外服务。第六个是机器学习的平台。

除了上述六大核心能力之外，CDP还提供了一个非常独特的数据管理的平台，Cloudera称之为SDX，即共享数据体验。

“其含义是：所有存放在CDP平台上的数据，无论用户是想把这些数据用做批量处理还是做报表，还是做机器学习，CDP都会提供统一的数据管理、统一的数据目录、统一数据的安全管控，也就是会有同一套的数据治理机制。”徐晋解释说。

此外，容器化的安装部署也是CDP的一大特点。CDP私有云版本以红帽OpenShift为支撑，以Kubernetes支持的强大混合架构完善了企业数据云愿景，该架构将计算和存储分离，提高了敏捷性、易用性以及私有云和公有云基础架构的使用效率。

“Cloudera把自己的数据持久化能力集成在产品中，允许把工作负载从物理架构中抽离出来，让工作负载在容器化的计算平台上面灵活地部署和使用。而且，CDP还可以和其他非Cloudera应用共享基础架构，这样客户不必重复投资。” Cloudera大中华区技术总监刘隶放介绍。

赋能客户5大能力

近几年，随着数据的爆炸性增长，构建大数据平台成为不少企业的选择，而市场上也出现了不少类似的大数据平台，不少企业甚至还往前再进一步，开始构建数据中台。作为新一代的大数据平台，CDP具有自己的独特优势。

对此徐晋表示，相对市场上其他类似的平台。CDP一大优势是其作为Hadoop的代表，成为很多用户的默认选择。作为大数据的代表，围绕Hadoop形成了非常完善的产业生态，组件成熟和完善，这是其他平台很难有的。其次是CDP的完整性。CDP并不是一个单一功能的产品，而是一个覆盖数据整个生命周期的平台产品，提供了全套的数据安全和数据治理这方面的功能。第三是CDP平台的开放性，CDP全部开源。

“Cloudera后续产品所有源代码都会100%开源，我们会继续在社区做开源项目的贡献。” 徐晋说。

徐晋表示，如今Cloudera的定位是企业数据云公司，CDP是为支撑这个定位迈出的重要一步。Cloudera最终希望从以下五个方面来帮助客户：

1.数据安全。不管企业在哪里运行其数据都能够确保一致的数据安全性，能实现对数据进行有效的治理。

2. 影子IT的管理。影子IT指的是IT部门掌控之外的IT系统，大多数是由业务部门自己主导采购。因为不同IT系统往往会带入不同的数据平台，这非常不利于企业实现统一的数据战略。

3. 跨公有云、私有云的云原生服务。无论用户是在自己的私有云还是裸金属服务器、还是在不同的公有云上都能有一致的体验。

4. 支持完整的数据生命周期。提供的不是某个单点的解决方案，而是一个端到端的从边缘计算到中心，经过粗加工、精加工，到能够提供前瞻性预测，数据全生命周期的管理所需要的全部功能的平台。

5.建立AI工厂。能够赋能客户以标准的方式来做数据驱动的决策，进一步提升他们的能力。

“这些是Cloudera在应对我们目前的大环境满足客户提出的新的需求时我们希望产品发展的五个方向，为此Cloduera将持续完善和推出自己的产品和服务。” 徐晋说。 

当前4K/8K超清视频、VR/AR体验、物联网等高带宽、低时延、广连接的应用增长迅猛，最新一代无线技术Wi-Fi 6迎来广阔的应用空间。相比Wi-Fi 5， Wi-Fi 6拥有更高速率和更大容量，在160MHz信道上8条流的最高速率可达10Gbps，并发用户数暴增4倍，网络时延则从平均30ms降低至10ms，能够为各类新兴应用提供高速稳定的无线网络连接。

进入2020年，三大运营商相继推出“三千兆”宽带战略，Wi-Fi 6成为其中核心一环，加速无线市场爆发。另据IDC预测，2020年Wi-Fi 6将在无线市场中大放异彩，仅在中国市场的规模就有望达到2亿美元，市场潜力巨大。对此，新华三集团深化布局多年，面向全行业全场景共推出18款Wi-Fi 6产品形成矩阵，不仅提供覆盖高密、放装、面板和室外等通用场景的产品，更有特殊场景下的行业款型，有效满足各行业无线智能联接的升级需求。

新华三集团Wi-Fi 6凭借丰富的场景化产品、“黑科技”Wi-Fi 6 eXtreme增强技术、极致工业设计和智简运维四大优势，能够为用户提供全场景、高速率、智简运维、物联融合、全面IP双栈的Wi-Fi 6产品及解决方案，让用户畅享极致联接体验。

基于对行业的深刻洞察及持续的技术创新，新华三集团可以为不同行业的业务场景提供专属的Wi-Fi 6产品和解决方案。例如，需要差异化精准用户服务的体育场馆场景，高密大带宽业务的图书馆场景，大规模实时视频会议的办公场景，根据用户位置变化调整信号覆盖的办事大厅场景，对美观要求高的酒店场景，以及超远距离覆盖的管廊等特殊场景。不仅如此，新华三Wi-Fi 6还可与物联网进行创新融合，应用于广泛的物联网业务场景，如智慧医疗、智慧教室、智慧工厂等物联网场景，为百行百业的业务升级提供支撑。

智能网络连接是企业数字化转型的基础，为了强化无线网络生产力，新华三集团基于“智能联接”的网络战略，聚焦于“一张网络，一个平台”融合架构，通过统一的平台架构，南向全面纳管Wi-Fi 6、5G、物联网等基础连接；北向提供业务使能的应用，通过无线连接赋能用户业务创新。

其中“一张网络”，是以WLAN网络为基础，同时支持RFID、UWB、LoRa等网络接入，承载多业务运行，通过无线智简运维实现网络统一管理运维，降低网络部署及运维成本，提升建设管理效率。“一个平台”，通过统一平台融合多种泛联接终端数据，统一标准化数据，消除业务孤岛，同时提供标准API联合生态合作伙伴集成丰富的业务应用。

新华三集团深耕WLAN领域17载，从2009年到2019年，已连续十一年蝉联中国企业级WLAN市场第一，拥有深厚的WLAN技术与服务积累。2020年伊始，新华三持续以“智能联接”助力各行各业加速复工复产、提升社会抗风险能力，为行业数字化转型构筑稳固基石。

在众多的虚拟化解决方案中，NVIDIA GPU虚拟化解决方案已经使远程工作站和服务器级的性能成为现实，即使是应对计算密集型的工作负载也能游刃有余。在采用虚拟化GPU技术的集中式计算环境中，用户不再需要与物理工作站绑定在一起。有调查数据显示，在使用GPU加速虚拟桌面的NVIDIA客户中有500-1000名用户企业机构的生产效率提高了13％，每年可节省约100多万美元。

近日，NVIDIA发布了最新版本虚拟GPU软件vGPU，最新版本vGPU引入了全新合作伙伴和工作负载，并添加了能够提高IT管理员工作效率的功能，从而为不同类型用户提供更多便捷办公“利器”。

引入全新合作伙伴SUSE

随着产品迭代，vGPU支持了包括VMware、Linux KVM等虚拟化平台。特别是随着越来越多的工作负载运行在Linux平台，使用NVIDIA GPU进行图像数据的2D和3D渲染的需求越来越强烈。于是，NVIDIA与SUSE在其Linux Enterprise Server上开展合作，共同扩展对管理程序的支持，在基于Linux内核的虚拟机平台上提供vGPU支持。

新版vGPU增加了对SUSE Linux Enterprise Server的支持，简化SUSE Linux Enterprise Server中NVIDIA虚拟GPU的使用，实现IT基础设施的现代化升级并加速AI（人工智能）和ML（机器学习）工作负载。

2013年，NVIDIA推出了第一款vGPU产品，主要针对CAD、CAE或渲染的高端图形应用客户。如果说之前的vGPU产品还是针对图形场景，到了最近几年AI技术迅猛发展，越来越多的用户用GPU进行AI加速计算。针对这样的趋势，NVIDIA Virtual Compute Server软件借助GPU加速服务器虚拟化，支持虚拟机上计算最为密集的工作流程，例如AI、深度学习和数据科学。

而且NVIDIA与SUSE合作的产品也将得到NVIDIA vComputeServer软件的支持，为AI和数据科学工作负载实现GPU虚拟化。企业和云服务供应商已经意识到了GPU支持需求的增长，这些产品也将为他们扩展监控程序平台的选择。

支持CloudXR和Omniverse

在vGPU运行的工作负载中，图形设计和渲染类占据了大多数。而在新版本的vGPU增加了对CloudXR和Omniverse的支持。如果熟悉NVIDIA的产品，对于CloudXR和Omniverse应该不会陌生。

NVIDIA CloudXR技术借助NVIDIA RTX和vGPU软件在5G和Wi-Fi网络上提供虚拟现实和增强现实服务。而Omniverse AEC Experience能将实时协作平台Omniverse与用于数据中心的RTX Server和NVIDIA Quadro虚拟工作站软件相结合，最多可以为NVIDIA Quadro RTX GPU上的两个虚拟工作站提供支持，不但能够运行协作式计算机辅助设计等多种工作负载，同时还能对模型进行实时照片级渲染。

2020年7月发布的vGPU版本可在高达4K的分辨率下增加120Hz VSync支持，为使用无线设备的CloudXR用户提供更加流畅的沉浸式体验，享受媲美本地有线配置的保真度。目前VMware与NVIDIA携手交付在VMware vSphere和NVIDIA Quadro虚拟工作站上运行的AR和VR应用。借助NVIDIA CloudXR，这些应用能够流传输到在独立耳机上运行的VMware Project VXR客户端应用中。

NVIDIA Quadro虚拟数据中心工作站（Quadro vDWS）为专业图形应用程序提供了工作站级性能，Quadro vDWS从数据中心提供GPU加速的性能，为创意和技术专业人员的工作提供更高的生产力、灵活性和移动性。这也有助于分散在各地的团队进行协作，并可以从任何地方通过任意设备实时安全地访问应用程序和数据。

而Quadro vDWS可以在几分钟之内为全球任何地方的新用户提供由Omniverse支持的虚拟工作站。用户无需专用的客户端硬件，只需使用连接互联网的设备、笔记本电脑或平板电脑即可，并且数据中心内的数据依然具有极高的安全性。

提高IT管理员工作效率

NVIDIA vGPU提供了强大的管理工具，实现后台可管理性、可扩展性、可堆叠性和IT人员的易用性。IT人员可以根据前台云端用户使用软件和使用模式及使用习惯的需求，实时动态调整。

2020年7月发布的vGPU版本可以帮助企业IT管理员和云服务供应商简化管理，提高工作效率。新功能包括允许主机和客户机vGPU软件是不同版本的跨分支支持，这能够助力实现简化升级和大规模部署；IT管理员可以更快升级到最新管理程序版本，以获取修复程序、安全补丁和新功能，同时交错部署终端用户镜像；运行VMware vSphere的企业数据中心将能够使用最新版本的VMware vRealize Operations管理内置vGPU的VM，从而提高运营效率。

同时，VMware于近日在vSphere中为GPU驱动的VM添加了分布式资源调度程序支持。现在，vSphere 7引入了一项称为“可分配硬件”的新功能，该功能可以增强初始放置，以便在启动VM之前将其自动“放置”在具有正确GPU和配置文件的主机上。

对于IT管理大型部署而言，这意味着新VM的部署时间被缩短至数分钟，而原来的人工部署可能需要花费数小时。同样，此功能可与VMware vSphere的High Availability一起使用，因此如果主机无论由于何种原因发生故障，由GPU驱动的VM可以在具有正确GPU资源的另一台主机上自动重启。

结语

如今，远程办公已经成为大势所趋。同时，人们的远程工作负载类型也在日渐多样化，而不是简单的桌面交付。这个时候，我们不光要有虚拟化的CPU，更重要的是要有虚拟化的NVIDIA GPU，实现实体物理设备上的GPU加速性能。

NVIDIA vGPU软件部署在服务器中的实体GPU上面，可创建在多个虚拟机之间共享和分配的虚拟GPU。这让IT人员可以在任何设备和地点，为任意工作流程创建软件定义的GPU加速。借助vGPU，IT可以在多个虚拟机之间共享GPU性能，也可以通过将多个GPU分配给一台机器来应对复杂工作负载。不同的NVIDIA vGPU软件许可证能够满足多种虚拟化用例的不同需求。

青云QingCloud应用及容器平台研发总监周小四告诉记者，混合多云的话题其实业界早有讨论，但是以前混合云是面向资源，而现在是应用为主导。因为混合云需求来源于业务，尤其是应用上的诉求，所以云原生应用成为了必然。

混合云使企业在基础架构的敏捷性和可靠性、经济性和安全性之间得到平衡。同时，云原生的到来促使混合云容器化——基于容器标准化封装解除应用运行环境与混合云异构基础设施的耦合，使企业更易于实现敏捷开发和持续交付。

作为青云QingCloud旗下面向云原生应用的容器平台，KubeSphere解决的就是混合云成为一种常态化带来的应用层面上的诉求，KubeSphere能够让企业快速迈入云原生时代。

国际范儿的KubeSphere

周小四介绍说，KubeSphere是以Kubernetes为基础，管理云原生应用的一种分布式操作系统。它提供可插拔的开放式架构，第三方应用可以无缝对接进来。用户可以跟KubeSphere原生应用一样使用KubeSphere第三方应用。

其实KubeSphere是开源项目，以开源的方式迭代。KubeSphere跟云原生应用基金会CNCF紧密合作。作为CNCF的会员，青云QingCloud成为Kubernetes官方认证的服务提供商，KubeSphere和Porter进入CNCF Landscape。同时，KubeSphere提供了全球化的站点——KubeSphere.io，提供了面向本地化的站点。

周小四说，KubeSphere是全球化运营，由于项目是托管在GitHub，所以项目沟通渠道也采用全球通用的方式，包括Twitter、Slack、LinkedIn、Facebook等。到目前为止，KubeSphere在GitHub上比去年多了2000多个Stars，现在是3700多个Stars，有了很大的飞跃；Forks数量达到550个；KubeSphere的用户在过去一年急剧上升，现在已经达到上万个。

特别是在过去半年，KubeSphere海外用户达到58%，已经超过国内用户。有些用户认为KubeSphere特别适合国内用户的使用习惯，但事实证明它也适合国外用户。KubeSphere全球化的产品定位是非常正确的。

除此之外，KubeSphere还做了很多工作，包括社区宣传，现在KubeSphere的论坛及其他沟通渠道的人数越来越多，交流非常活跃。越来越多的企业和个人参与到KubeSphere的开发团队中，为KubeSphere贡献了很多、很重要的功能。

同时，KubeSphere也加强了合作伙伴的发展，合作伙伴的构成也不限于国内，比如土耳其的Radore。“无论是产品设计、社区运营还是合作伙伴的发展，全都是全球化战略。正因为我们做了很多工作，目前已经有各行各业的用户在生产环境下在使用KubeSphere。”周小四说，

目前，用户可以从通过开源社区获取，在KubeSphere官网下载KubeKey（新版Installer），可以一键部署K8s和KubeSphere；在已有的K8s基础上，用ks-installer方式部署；在云厂商提供的容器服务，比如AWS EKS、阿里云ACK、腾讯TKE等上面部署KubeSphere；购买商业的产品或者服务，青云QingCloud提供开箱即用的容器一体机；另外，青云QingCloud和土耳其Radore提供一键部署KubeSphere服务。

“KubeSphere是唯一一个由中国人自己发起的、全开源的、经过CNCF基金会认证的K8s发行版。它从开放性、稳定性上，都是给用户做了承诺。我们看的是整个生态，而不是单纯做产品。”KubeSphere容器平台产品经理于爽说。

KubeSphere 3.0的亮点

最新的KubeSphere 3.0便针对企业混合云以及云原生应用的需求进行了更新，包括多集群管理、可观察性、平台安全能力等方面。以多集群管理为例，其不仅仅是管理底层的基础设施，还增加了应用层面的功能。

“我们在多集群管理上提供了一个应用管理平台——OpenPitrix，它是面向云原生应用的全生命周期管理，能够上架应用、下架应用、分发应用等。KubeSphere多集群管理能够让企业非常轻松地驾驭其混合多云，这是KubeSphere 3.0重点解决的问题，完全符合用户的需求和期望。”周小四说。

多集群管理是在混合云时代围绕K8s必备的能力，也是用户最急切的需求。KubeSphere 3.0打造了KubeSphere风格的多集群管理，目标是针对大量存在的异构混合云提供一个中央控制面板，不管是从运维角度还是知识技能的接受程度方面，都极大地降低了用户的成本。

于爽说，KubeSphere的多集群管理与其他竞品最大的区别，是我们支持Solo和联邦两种集群管理方式。Solo是指K8s集群都是独立的，但是需要中央控制面板，把所有独立的K8s集群聚合起来。

联邦在K8s生态中可以理解为一个架构或者功能，联邦集群可以把多个K8s的集群聚合起来形成一个K8s资源池。用户在部署应用时，可以把应用的副本按照用户的意愿分布到不同的K8s资源池里，其应用从上层构建实现跨Zone、跨集群的高可用。

除了多集群管理的增强外，KubeSphere 3.0可观察性能力再加强。可观察性是K8s生态里的专业术语，按照我们常规对IT软件的理解，它包含监控、日志、链路追踪、告警、通知，这些都属于可观察性的细分领域，在CNCF基金会里将其命名为可观察性。

KubeSphere围绕着可观察性给用户提供了很多功能，包括基于租户的监控、基于租户的日志检索等。在KubeSphere 3.0里，这部分功能得到进一步的加强。比如自定义监控，因为K8s本身的设计是面向应用和服务的，站在业务视角，如何帮助业务人员更好地使用这个平台，其实是比较关键的。每个业务自己的基础监控指标如何体现在平台监控层面，这是在KubeSphere 3.0里提供支持的。

另外，KubeSphere 3.0平台安全能力进一步加强，支持审计、基于租户网络的安全策略，配置相关的访问策略。这契合了现在很多大型企业的诉求，特别是金融类企业。

KubeSphere 3.0对生态伙伴更加友好，适配了大部分主流的云平台和容器平台，还支持KubeSphere Only的部署方式。“不管是Prometheus Exporter、Helm v3、还是Open Policy Agent，这都是社区的标准，不是KubeSphere的标准。我们并没有给用户或者合作伙伴强加什么标准，而是在整个生态领域的框架体系内，与合作伙伴一起构建KubeSphere生态。”于爽说。

KubeSphere从产品设计之初就秉持一个原则，专注于用户的目标、用户的体验，不给用户带来额外的学习成本，通过场景和用户的使用习惯交付功能。

KubeSphere提供了一个用户体验非常优秀的控制台，让用户以非常低的成本学习容器、云原生应用和K8s，基本不需要任何成本地使用上面的应用，如DevOps、微服务治理、应用分发，包括前面提到的多集群管理。

周小四表示，现在容器厂商非常多，特别容易同质化。KubeSphere秉持工匠精神，同一个产品，同样的功能，实际上在功能的底下，大量的工作是看不到的，但是用户能看到。

同时，KubeSphere通过了可信云容器平台解决方案认证，也在积极构建国产化的生态，更好地兼容国产软件和硬件，比如鲲鹏、银河麒麟＋飞腾认证、统信UOS＋鲲鹏，并适配了华为EulerOS。

青云QingCloud最早进行云平台研发和公有云运营，具有丰富的经验，包括如何开发底层基础设施（存储、网络）以及企业常用的中间件、应用模板等。这些能力也输出到了KubeSphere，让KubeSphere底层的基础设施变得非常稳健和易用，并与青云QingCloud旗下的其他产品进行协同打通。

众所周知，云原生应用的门槛比较高，很多企业尤其是传统企业无法一步跨入云原生领域，KubeSphere提供了一些工具，让他们不用改原来的代码，就能直接部署到云原生应用平台（容器平台）上，实现平滑的兼容。

于爽介绍说，某城商行的信用卡中心业务正在使用KubeSphere。KubeSphere提供的平台管理、内置DevOps等功能帮助其优化代码版本管理，提高开发测试效率，通过统一化的平台把各自为政的外包公司汇聚管理起来。“我们的产品团队、服务团队和售前解决方案团队，合力帮助用户梳理了他们的业务，最终实现整体性的价值提升，包括统一的研发、测试流程。”

周小四也表示，互联网企业最喜欢新技术，又有业务的需求，尤其是应用快速迭代，以及对降低成本的需求，都远远高于传统企业，所以互联网企业特别容易走向容器技术领域。但是传统企业终究会走向这一步。所以他们一定会关注到容器技术，也一定会走向这条道路，只不过是时间的问题。“我们在不同的时期，重点面向不同的客户，降低传统企业走上云原生应用的门槛，帮助他们从新型业务切入，告诉他们容器的好处，比如快速迭代、自愈、运维成本低。”

展望

当前容器云原生已经进入发展的快车道，用户越来越多，使用场景越来越复杂。特别是物联网和边缘计算的兴起，云原生技术在智慧楼宇、智慧城市等智慧场景得到广泛应用。

周小四说，云原生应用相对IT来说是重构的过程，重构必然会带来需求越来越多，KubeSphere用户越来越多，需求也会反馈到KubeSphere上。作为开源项目，KubeSphere团队不应该做所有的事情，而是应该做最核心的，必须考虑它未来的发展方向。在云原生应用领域，容器平台厂商将来的竞争一定是生态的竞争，并不是某一个功能比别人做得好，就一定能赢得市场。

虽然KubeSphere 3.0刚刚发布，但是对于新版本的思考并没有止步。周小四表示，KubeSphere 4.0版本会在架构层面进行改进，目标是做成一个可插拔的、开放式的架构，让更多的ISV或者企业基于开放架构的标准开发自己的应用或者服务，部署到KubeSphere上面，看起来跟KubeSphere上其他系统级别的应用一模一样。对于KubeSphere团队来说，只需要专注做最核心的事情。对企业来说，更容易用KubeSphere架构开发自己的解决方案，交付自己的产品。

未来， KubeSphere有两个标签，它不仅仅是Open Source（开源），也是Open Architecture（开放架构）。KubeSphere只提供最核心的，比如管理基础设施、工作负载；提供系统级别的服务，比如监控、告警等，其他都交给Open Architecture。另外，KubeSphere还会帮助企业建设集团云和社区云，提供运营功能，比如计量模块、统计报表等，以一种插件的方式，完善整个生态。后续KubeSphere会推出一个在线商业平台，与合作伙伴和企业用户共同构建KubeSphere生态。

“未来一定是云原生应用的容器混合云时代，也一定是生态之争的时代。我们将围绕这两大方向着力发展KubeSphere，构建云原生生态。我们希望其他企业包括个人开发者都能参与到社区中来，把开源社区做得更好，面向全球，服务全球用户，通过生态提供更多、更好的产品给全球用户使用。”周小四最后说。

这个得到Linux基金会支持的组织表示，这次新加入的成员包括埃森哲、AMD、Facebook和Nvidia等知名企业，以及Anjuna Security、Anqlave、Cosmian Tech SAS、iExec Blockchain Tech SAS、IoTeX和R3 Technologies等鲜为人知的初创公司。

该联盟正致力于是先数据加密的标准化，确保数据在内存中处理的同时能够被加密，而不会暴露给计算机系统的其他部分。尽管对静态数据和传输中的数据进行加密所使用的方法已经广为人知，但仍然无法可靠地保护这些信息被实际使用过程中的安全性。

因此该联盟正在开发一种名为Open Enclave Software Development Kit开源框架，从而改变现状。这种框架可以用于构建Trusted Execution Environment（TEE），针对那些运行在多种计算架构上的应用。

TEE指的是计算机芯片的一个安全组件，可以加密其中所装载的数据和代码，让处理器的其他部分无法访问这些数据和代码。TEE所做的实际上是创建隔离的执行环境，对使用中的数据实施保护。该联盟希望Open Enclave SDK将成为构建可利用TEE应用的一个通用框架。

该联盟表示，新加入的成员都拥有独特的专业能力，将有助于实现这一目标。

该联盟理事会主席Stephen Walli表示：“在过去五个月中，我们新增了10个成员企业，包括全球最大的社交网络、杰出的咨询公司、领先的半导体制造商、以及图形处理领域的先驱。”

该联盟是由微软在2019年创立的，其他创始成员还包括阿里、Arm、百度、IBM、Red Hat以及腾讯。

在本文中，我们将评估这五个选择以及这些选择对戴尔、VMware、客户和合作伙伴意味着什么，我们将从Enterprise Technology Research引入一些支出数据，引入客户角度的分析。

发生了什么？

6月23日，据《华尔街日报》报道称，戴尔正在对手中持有的81%的VMware股份考虑各种战略性选择。这个消息一传出，戴尔和VMware的股票均大涨。我们认为，戴尔正在放出这个消息来试探投资者、客户和合作伙伴的情绪，可能是在向做空型投资者释放一个信号，那就是戴尔创始人、首席执行官迈克尔·戴尔还有其他释放VMware价值的方法。

客观事实

《华尔街日报》的报道说，戴尔正在考虑分拆VMware或者购买剩余19%的股份。

文章引用了匿名的消息来源，并称由于纳税的原因，分拆可能要等到2021年9月才可能进行，而这正是戴尔收购EMC的五周年纪念日，可以免税交易。

戴尔为什么要采取行动？

来自1 Main Capital投资组合经理Yaron Naymark的推文总结如下：

他贴出的这张表格显示，今天戴尔股价上涨之前的市值约为380亿美元，而消息泄露之后，戴尔持有VMware股权的价值已经突破500亿美元。让我们来看看所有数据吧：投资者对戴尔核心资产的估值大约为负110亿美元。

了解戴尔的人都知道这个事实。在不计入VMware收入的情况下，尽管戴尔的收入超过了800亿美元，但华尔街对戴尔股票的估值却仍然为“负面”。

为什么？因为戴尔承担着超过300亿美元的核心债务。戴尔拥有并控制着VMware绝大部分股份，迈克尔·戴尔本人拥有97％的投票控制权——华尔街集体给这支股票打出了负面评级。

此外，戴尔核心业务涉及硬件，是低利润的、低增长的业务。有人抱怨戴尔利用VMware作为筹集资金的工具，很多投资者并不愿意碰这支股票。因此，戴尔的股票表现不及科技股的普遍表现。

正如我们常说的——甚至可以追溯到EMC时代——持有VMware所有者的股票，是一种收购VMware的低成本方式，而前提是它的价值可以在某个时候得到释放。

因此，戴尔也许是在暗示，戴尔有多种选择和多种手段可以释放VMware的价值。也许戴尔正试图防止那些想要在未来12个月从这些不利形势中获利的大空头。

ETR支出数据说明了什么？

在深入探讨这五种情况之前，我们先来看一下消费环境。我们将有关戴尔和VMware的ETR数据进行评估，看看戴尔和VMware合并之后的相对竞争排名。

下面这张图采用了ETR的核心方法，也就是净得分（Net Score）方法。和Net Promoter Score一样，Net Score是一个比较简单的指标。

上图显示了戴尔净得分的五个基本要素。ETR每个季度都会询问客户是否有计划采用新的供应商，也就是柠檬绿的部分，为4％；支出相对去年有所增加6％甚至更多，也就是深绿色的部分，为32%；支出固定，也就是灰色的部分，表示范围从5％到-5％；支出减少，也就是粉红色的部分，支出减少6%甚至更多，为11％；完全替代掉，也就是亮红色部分，为7%。

净得分是衡量支出变化的一种方法，通过添加绿色、减少红色部分得出。你可以从上面的调查（是在疫情高峰期进行的）中看到，戴尔的净得分是 18％，处于粉红色的区域——这个结果并不可怕，但也不是很好。当然，这涵盖了从客户端到数据中心的整个戴尔产品组合，不包括VMware。

VMware呢？

下图是以完全相同的方法对VMware进行评估：

可以看到，VMware的净得分要高得多，达到35％，这对于高成长型公司来说并不意外。约有46％的VMware客户在2020年的计划支出要高于2019年。

戴尔和VMware综合来看

《华尔街日报》提出的一种方案，是戴尔收购VMware的剩余股份。我们将在本文后面的部分对这个方案进行分析，但是从ETR支出的角度来看呢？下图说明了这一点：

共有975个同时采用戴尔和VMware的受访者，可以看到，戴尔和VMware综合的净得分为27％，有42％的受访者计划今年的支出高于去年。

所以你可能会问：这个分数是好的吗？与戴尔和VMware的竞争对手相比是怎样的？

戴尔VMware与竞争对手的净得分对比

下图是净得分的对比：

戴尔VMware的净得分是27%，思科是33%，始终展现了相对其他企业数据中心厂商的实力，HPE是17%，不温不火，所以还需要继续努力兑现HP和HPE分拆时的承诺。

上图还显示了IBM和Red Hat的综合得分，为14％，以及两家公司的单独得分。IBM和Red Hat还有改进的空间。单独来看，IBM处于危险区，Red Hat的表现更出色，但不如去年。因此，我们希望看到IBM和Red Hat合并之后能得到更好的发展。遗憾的是，正当IBM开始加大Red Hat进入市场的力度时，新冠病毒大爆发带来了很大的冲击。

继续比较来看，图中还有Nutanix，Nutanix是一家规模较小的公司，但发展得相当成熟，净得分为52％，远远高于其他大型企业。最后是那些最近发展迅速的公司，例如Automation Anywhere、CrowdStrike、Okta、Zscaler、Rubrik、Snowflake和UiPath，这些新兴公司的净得分总和超过60％，甚至达到70％，不过基数要小得多。

赛道上都有谁？

除了净得分这项指标之外，我们还希望使用另一个Marketshare的ETR指标，是对调查中普遍性或市场份额的一种衡量，代表了真实的市场份额，是通过将厂商提及次数除以某个行业内提及总数得出的。

下图标注了几家公司，y轴是净得分，x轴是市场份额：

我们把戴尔和VMware合并了，用红框标注出来，以便进行对比。

你能看出怎样的竞争格局？首先，所有人都希望成为AWS，还有微软——尽管图表中没有出现微软，因为微软的主导地位使它偏离到图表之外了，大约是在X轴往右的位置，因为微软有大量的产品和被提及的内容。

你可以看到，VMware和思科几乎要重合了，这一点可以理解，因为两者在产品上的重叠性越来越高。此外还有很多竞争对手，例如Veeam和Commvault。戴尔VMware组合的表现非常不错。

也许这给戴尔收购VMware剩余股份的方案提供了一定的可信度。

那么下面就让我们展开来看看戴尔面临的这五项选择吧。

戴尔VMware面前的5种选择

选择1：收购VMware剩余的优质股权

MarketWatch引用了Stifel分析师Brad Reback的话说：“长期以来，我们一直相信戴尔最终会购买尚未拥有的VMware约19％（约125亿美元）的股份，以便完全掌控VMware每年约40亿美元的大量现金 “自由现金流 ”。现在我们仍然相信这将是戴尔VMware的最终结果。”

这个说法让我们感到惊讶。一方面，你从上面那张图中可以看到，从竞争角度来看，这对于戴尔来说确实是更好的结果，能把戴尔右上角拉动，但对于VMware来说可能就不那么有利了，会把VMware向左下方拖动。

而且戴尔不得不筹集更多的现金来完成交易，并承担更多的债务。也许戴尔可以让长期投资盟友Silver Lake Partners提供资金上的支持，然后，戴尔将成为基础设施领域的Oracle。当然，这对戴尔和企业CIO来说战略意义更大。

而且这么做对客户有好处吗？一方面，我们认为这个方案能让戴尔和VMware之间更好地集成，但这对于客户来说是不是至关重要的？我们认为，VMware生态系统中的合作伙伴多年来一直通过VMware API进行集成，为客户提供更多的选择，即使不是最出色的，也是非常好的集成。

我们认为，这个方案会扼杀VMware的创新引擎，特别是这已经被戴尔利用VMware现金流的方式挤压多年了。我们还想知道，VMware的高管团队会不会发生变化。我们的猜测VMware首席执行官Pat Gelsinger很可能会下台。那么被视为VMware首席执行官下一任接班人的Sanjay Poonen呢？他会成为戴尔软件部门的总裁吗？还有VMware高管团队的其余成员呢？一支硅谷精英团队是否会慢慢变成总部位于奥斯汀的戴尔？

合体之后戴尔的债务负担会越来越大，意味着VMware将要把更多的现金用于偿还债务，而用于研发投入甚至是股票回购的资金就会越来越少。我们不是这种方案的忠实支持者，而且可以肯定的是，技术合作伙伴生态系统（肯定有戴尔的竞争对手）不会高兴看到这种方案的实施，更别说现在他们的关系已经有些不冷不热了。

基本观点：对戴尔是有利的。对竞争对手和生态系统合作伙伴不利。对客户而言中性到负面。对股东是近期有利的，长期尚不清楚。

选择2：戴尔卖掉持有的VMware股份

戴尔可以将VMware卖给战略公司或者私募股权公司，这样可以解决债务问题，还能余下一些现金，资金充沛地运转下去。

这对于买方来说，要吞下VMware无异于吞下一头巨鲸。即使迈克尔·戴尔持有97％的投票权，我们认为他也应该有责任保护小股东的利益。因此，要得到批准，就必须高价出售，按今天的价格，可能高达700亿美元。

微软有现金，但并不需要VMware。亚马逊可以，但如果现金充足的谷歌有此打算，就不太可能实现了。所以谷歌将是最有可能的候选，能让Google Cloud立即获得这家令人垂涎的企业，但这会破坏AWS和VMware之间目前非常紧密的关系。

对于私募股权公司来说，要收购VMware就必须筹集650亿至700亿美元资金，而且需要15至20年才能通过现金流收回这笔资金。回想一下，为了收购EMC，迈克·戴尔本人（通过他的家族企业MSD Capital）、Silver Lake和其他一些PE投资方只投入了约40亿美元现金，即以670亿美元的价格收购EMC。这是本世纪的私募股权交易之最，现在Silver Lake拥有戴尔约29％的股份，其中包括VMware约23.5％的股份。

基本观点：不太可能

选择3：分拆VMware

通过分拆VMware，戴尔股东将获得VMware股票。戴尔首席财务官Tom Sweet和他的财务团队可能拿出一些财务上的举措，从这笔交易中获取一些现金并削减债务，这一点我们不做猜测。

不过，这一方案可以让戴尔走出困境，释放戴尔和VMware的价值，而且毫无疑问会吸引更多旁观的投资者买入VMware股票。迈克尔·戴尔本人和Silver Lake仍然拥有大量VMware股票，因此也是有激励因素的。但这个方案会让戴尔无法掌控VMware了。

因此，这个方案很有意思，我们认为，即使戴尔有办法实现“流动性”，这个方案的可能性也非常小。这对VMware客户是有利的。VMware获得了完全的自主权，可以控制自己的命运，戴尔也不会花钱。所以VMware可以自由地创新，技术生态系统合作伙伴（也就是戴尔的竞争对手如HPE、IBM、NetApp等）也都希望这样，虽然这些厂商已经踏上寻找VMware替代解决方案之路了（例如思科）。

但是对于客户来说，这个方案会让戴尔的战略重要性降低，所以从客户群的角度来说，我们不倾向于这个方案。

基本论点：对投资者有利。对VMware和VMware客户有利。对戴尔的核心客户不利。

选择4：不采取任何措施

我们认为任何结果都是可能的。戴尔可以利用现金流继续削减债务，也可以把VMware作为客户的一个战略基石。当然，戴尔继续保持现状，另一些股东感到遗憾，也是有可能的。

这个方案的问题是，戴尔目前的核心资产价值约为负120亿美元，这对戴尔、Silver Lake和戴尔股东而言都是令人沮丧的，不会带来任何短期价值。

基本观点：对投资者不利。对戴尔、VMware、客户和合作伙伴/竞争对手而言为中性。

选项5：戴尔卖掉部分VMware股票，保留多数股权

我们越是分析，就越喜欢这个方案。如果戴尔卖掉了20%的VMware股份，筹集了100亿美元现金，可以用来真正地减轻债务负担，会怎样呢？这个方案再加上用现金流偿还一部分债务，那么到2021年底，戴尔的核心债务减少近200亿美元。这将让戴尔的资产负债表更具吸引力，并让戴尔恢复良好的投资级信贷评级，让戴尔能够通过改善现金流和收益，继续控制VMware。

我们不知道这个方案是否存在细微的差别。换句话说，将所有权从大约80％降低到大约60％是否会导致失去控制权，或其他问题？我们一直在查看SEC文件，但在本文发表之时，我们没有到确切的答案。戴尔对此拒绝置评。

此举并不会从根本上改变戴尔和客户或者是合作伙伴的关系。VMware也能保持现有的自治权。从某种程度上说，戴尔会减少对VMware的控制，也能减轻一部分债务负担。虽然在我们看来，这是一个折中的方案，但在短期内，确实是一个更具吸引力的、稳定的选择。我们认为，这将给股东（至少是VMware股东）带来更多价值。

基本观点：对戴尔有利，对VMware有利，对投资者有利，对客户不利，对合作伙伴/竞争对手不利。

展望后疫情时代的支出环境

我们正处于衰退的时期，我们会看到这个财季发生的经济停摆将对科技公司意味着什么。 ETR的下一次调查，将分析疫情给这个夏天带来的影响。

目前我们的预测是，相对于2019年来说，2020年的IT支出变化范围仍为-4％至-5％。对于传统的本地基础设施来说，疲软的趋势尤为明显，预计传统企业业务将在2020年下半年继续恶化。

科技界也有很多亮点，尤其是我们报告中提到的几个亮点：云、自动化，例如Automation Anywhere和UiPath，还有上文提到的Snowflake、CrowdStrike、Okta和Zscaler，都将在后疫情时代继续保持良好的发展势头。我们还预计，微软将展现出持久力，不过由于体量巨大，也要面对需求疲软的情况。

对于戴尔来说，我们认为数据中心业务仍然处境艰难，尽管存储产品进入新的周期。不过戴尔将继续受益于远程办公的趋势，因为我们认为笔记本电脑产品还有新的需求空间，会在戴尔未来的财报中占据一席之地。

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任何一位明智的技术管理者，都绝对不会将大型机中承载的应用程序及数据排除在数字业务策略之外。但遗憾的是，在双峰IT等炒作概念的过度传播之下，很多企业确实在有意无意地放弃大型机这片阵地。好在也有不少企业开始及时清醒过来，着手对大型机上的应用程序及数据做出“要么迁移、要么执行现代化升级”的决定。而且在大多数情况下，现代化升级往往是个更好的选择。下面来看具体理由。

基本前提：大型机应用与数据具有重大价值

数字业务转型的一大核心目标，正是找到增加并合理运用数据（单从技术层面出发，应用程序本身也属于一种数据）方法，并借此改善客户参与度、降低运营成本并提升业务竞争力。数据是一项独特的资产，其最大的优势在于无论何时何地，我们都能够以不同的形式持续使用这些数据，且其中蕴藏的价值始终不会缩减。因此，建立起新的体系以借数据之力提升业务价值，正是数字业务转型所提出的主要诉求（同时也应成为当下每一位CIO的关注重点）。

那么，大型企业中那些驻留在大型机之上的应用程序与数据到底有没有价值？当然有价值！一般来讲，大型机上运行的监控与性能记录/报告系统正是企业在寻求新的数字业务机遇时不可或缺的重要基础，足以支撑起新的产品/服务（例如金融、保险业）或者收益优化（例如运输业）等发展目标。浪费这类资源不仅会让我们在转型的道路上偏离航向，同时也会令企业在与竞争对手的对抗中落于下风。

实际问题：大型机相关人才的老龄化趋势

当初那批推动企业走入数字化时代的大型机技术骨干们，如今正一步步退出劳动力市场。为了维持运营中心内的高价值事务应用（HVTA），企业需要将大型机应用程序的管理工作交给年轻一代专业人士。但双峰IT等热门概念所提出的“数字甜甜圈”策略，则明确要求我们将大型机应用程序与数据组合从云策略体系中淘汰出去。这种策略的本质是将工具与实践进行相互剥离，并引发新一代技术专业人士专注于打理核心运营应用程序与数据。

在这样的背景下，我们就只剩下两个短期选项：（1）使用其他平台替代大型机应用程序及数据；（2）对大型机应用程序及数据平台进行现代化升级。到底哪个更好？影响因素当然多种多样，但总体来说，平台迁移不是什么好主意，现代化升级则更为可取。

理想解决方案：将云工具与实践引入大型机

首先需要强调的是：千万不要在大型机应用程序与数据的现代化升级工作中，把硬件作为关注的重点。虽然硬件本身也相当重要，但总体来看，IBM的“IBM Z”设备所提供的差异化功能才是增强企业数字业务发展空间的核心。例如，IBM的Passport技术以IBM Z系统中独特的端到端（即跨越事务体系内的任意设备）数据加密为基础，能够在轻松实现记录与数据分析系统间数据共享的前提下，不对数据的安全性与隐私性造成任何影响。

为了推动大型机应用程序及数据的现代化升级，我们的头号目标应该是掌握并采用云原生工具及实践，借此确保开发人员及运营团队使用通行的方法与管理手段发挥云环境及本地平台的数字创新作用。换句话说，我们需要在大型机应用程序及数据之上采用云原生IT运营模式。

这到底是什么意思？简单说来，这意味着将流行的DevOps开源工具引入大型机，扩展这些工具以支持面向大型机的语言与自动化服务，同时重视对运营人员的重新培训、特别是其应用交付能力，最终在云运营体系之下实现数字甜甜圈策略。

好消息是，IBM公司将全力推动云端发展，致力于帮助用户统一云端应用程序/服务交付与IBM平台（包括IBM自家云产品）上的应用程序/服务交付方式。在这一过程中，IBM的最新举措是引入“IBM Wazi for Red Hat CodeReady Workspaces”项目。该项目既可作为IBM“CloudPak for Applications”的附加组件，也可以独立起效。这套组合的功能包括：

提升大型机上开源DevOps工具的重要性。除了收购Red Hat这一因素外，“Wazi”DevOps管道也确实与Red Hat打造的领先CI/CD工具集保持着高度一致。使用Git、Ansible以及Jenkins等工具进行应用程序交付的专业人员，都能很快熟悉这套新框架。

将COBOL、PL/1语言工具与IBM Z自动化体系相集成。通过RedHat Openshift上的容器化z/OS沙箱，将运行在x86 Linux上的DevOps工具及实践引入传统大型机语言。虽然一直使用传统3270工具的Cobol、Pl/1以及汇编语言的程序员们需要学习孔子适应，但在克服障碍之后，您将在大型机之上建立起覆盖所有应用程序开发流程的通用DevOps经验。此外，IBM还引入了新的分析与构建工具，用于在传统语言中支持新型DevOps管道元素；Wazi也引入了独立的互补性新产品“IBM Wazi虚拟测试平台”，帮助开发人员将应用程序事务与事务级测试集成在统一的标准企业级DevOps管道当中。这相当于在实现早期混合云基础测试功能的同时，又不致对其他系统或代码库造成任何破坏。

降低培训门槛，消除恐惧心理。学习是件好事，但没必要为了学习而学习。IBM推出的“DevOps加速计划（DAP）”与“IBM Z学院计划”旨在帮助大型机技术人员减少在评估、培训与部署等方面面临的障碍。除了引入新工具之外，企业还需要在应用程序交付人员（包括大型机技术人员）当中推广现代DevOps实践。目前，IBM已经开始就大型机现代DevOps实践提供远程培训与技术支持服务。

尚不完善，但有望成为DevOps积极转变的催化剂

任何大型机系统的内部都存在着大量第三方工具，大型机在它们的帮助下交付并维护运行中的应用程序及数据。由于各类代码库、数据库、中间件语言、性能监视器、本地管理脚本等普遍针对大型机所构建，这就给企业造成了严重的依赖性与运营惯性。更重要的是，相当一部分大型机环境都对应用程序及数据的安全性提出了硬性要求（通常使用高度专业化的工具实现），这也给现代化升级带来了切实挑战。

在理想情况下，第三方大型机开发与运营工具供应商（大多不支持DevOps实践）都可以找到理想的IBM Wazi与Cloud Paks使用途径。以此为基础，大型机运营体系的DevOps改造也将不再艰难。

挑战仍在，但IBM的云计算发展方向将帮助大型企业一步步迈向数字业务目标。也只有这样，企业才能在不影响质量、安全性与预算的前提下，充分发挥大型机应用程序与数据中蕴藏的价值，帮助自身在激烈的市场竞争中找到新的优势空间。

IBM在一篇由Todd Moore、Sriram Raghavan和Aleksandra Mojsilovic共同执笔的博客文章中表示：“向LFAI捐赠这些项目将进一步推动创建负责任人工智能技术的使命，并且让更大的社区能够加入进来，在Linux基金会的管理之下，共同创建这些工具。”

具体地说，IBM此次的捐赠包括AI Fairness 360 Toolkit、Adversarial Robustness 360 Toolbox和AI Explainability 360 Toolkit。AI Fairness 360 Toolkit允许开发人员和数据科学家检查并减轻机器学习模型和数据集中不受欢迎的偏差。和其他资源一起，它提供了大约70个度量标准来测试偏差，并提供了11种算法来减轻数据集和模型中的偏差。Adversarial Robustness 360 Toolbox是一个开源库，可以帮助研究人员和开发人员保护深度神经网络免受对抗性攻击。同时，AI Explainability 360 Toolkit提供了一组算法、代码、指南、教程和演示，以支持机器学习模型的可解读性和可解释性。

LFAI的技术咨询委员会在本月初投票决定托管并孵化该项目，IBM目前正在与他们合作，将其正式移交给该基金会。

作为一个Linux基金会的项目，LFAI提供了对于供应商中立的空间，以促进人工智能、机器学习和深度学习的开源项目。它得到了AT＆T、百度、爱立信、诺基亚、腾讯和华为等大型机构的支持。

去年，IBM加入了LFAI，并帮助其建立了可信人工智能委员会（Trusted AI Committee），该委员会致力于定义并执行人工智能部署中的可信原则。

在宣布对LFAI捐赠的消息时，IBM指出，在构建值得信任和公平的人工智能方面，“技术只是等式中的一部分”。这篇博客文章表示，“在这项使命之中，社会科学、政策和立法的贡献以及多样化的观点所扮演的角色和技术本身同样重要。”

世界各地的政府都在解决这个问题。例如，欧盟委员会在2月发布了有人工智能法规的白皮书。同时，加拿大、法国、澳大利亚、德国、印度、意大利、日本、墨西哥、新西兰、韩国、新加坡、斯洛文尼亚、英国、美国和欧盟正在建立全球人工智能伙伴关系（GPAI）。

作为各种鼓励负责任技术部署努力中的一部分，IBM周一还宣布了该公司开源社区资助（Open Source Community Grant）的最新受助人。该项资助的目标是帮助代表性不足的社区获得创造新技术的机会。最新的资助将提供给哥伦比亚的PionerasDev，这是一个非营利性组织，该组织的目标是帮助哥伦比亚的女性和女孩学习编码。

该组织在三年之内已经从五名会员发展到了今天超过1,200名会员，其中有超过80%的会员都来自于较低收入地区。这项赠款包括25,000美元的现金奖励和价值25,000美元的技术奖励，将被用于直接支持教育和职业发展活动。

两条新闻的出现应该不是巧合，这足以看出当今计算架构的多元化发展。既今年3月，安晟培半导体科技有限公司（Ampere Computing）发布拥有80个64位Arm处理器内核“首款云原生处理器”Ampere Altra后。近日，Ampere披露了其云原生处理器系列产品的扩展成员Ampere Altra Max的初步信息，该产品将拥有128个内核，能够为客户提供优化的云计算处理器，实现单芯片整体性能以及机架内核部署密度的最大化。

Ampere产品高级副总裁Jeff Wittich告诉记者，采用Ampere Altra Max的应用将充分发挥横向扩展和弹性云架构优势。它兼容Ampere 80核的Altra处理器，并支持双路服务器平台。此外，它还将为行业带来最高的插槽级性能和I/O可扩展性，并于第四季度提供样品。

Jeff表示，未来处理器将会迎来快速发展，而Arm架构的CPU的性能表现满足客户的不同类型工作负载需求，比如密度、性能、功耗等。另外，围绕着Arm生态系统不断成熟，包括软件应用和操作系统等。“Arm让公司基于IP进行创新，有益于整个生态系统的发展。对于Ampere来说，我们也能够有更多的获益，在生态系统当中获得更多的选择。”

面向云原生而生

毋庸置疑，现在数据中心的架构发生了巨大的变化，比如云原生的兴起。所以在算力层面，未来的CPU需要满足云原生的特点。

Jeff表示，未来云原生特殊要求的处理器需要有三个比较明显的要求，第一个是可预测的高性能，第二、高扩展性，第三是高能效。“这三点是数据中心，包括未来的云计算一直所需要的未来的处理器所能够满足的三个方面的特点。”

当下云原生趋势非常明显，预计到2023年80%的工作负载将会迁移到容器和微服务。这意味着未来CPU需要更多的单核可预测，每个单核的性能是可预测的；需要更高的内核的密度；需要单核的功耗更低，功效更好，而且这种趋势在未来也会不断加速。

基于这样的洞察，作为世界首款的云原生处理器，Ampere Altra具备诸多亮点，实现了可预测的高性能、高扩展性和高能效，满足云计算在性能、扩展性、能效的需求。

Ampere Altra凭借其单核单线程的内核设计将提供可预测的高性能、用户的安全隔离、全平台的灵活扩展性以及全新水平的高能效。Ampere Altra处理器具有80个内核和210W的功耗，为日新月异发展的前沿科技领域如数据分析、人工智能、数据库、数据存储、电信堆栈、边缘计算、Web主机与云原生应用等提供突破性的能效提升。

Ampere Altra单路多达80个单线程内核，双路多达160个内核，能够提供可预测的非常高的性能。并且Ampere Altra利用Monolithic die（即单芯片设计）工艺，所有的核在Mesh网络互连下相互连结，提供非常高的内存带宽、内存密度和一致性互联Mesh网络。

此外，Ampere Altra还能够提供多路的支持，还能够提供非常灵活的IO连接以及高带宽。比如Ampere Altra支持8通道DDR4-3200内存，单路内存容量多达4TB；单路配置支持128 条PCIe Gen4 通道，双路配置支持192条通道。

面对人工智能等新型工作负载，推理越来越重要，Ampere Altra采用CCIX协议，支持加速器一致性互联；两个128位SIMD单元；使用int8和fp16运算指令进行AI加速。

针对云计算的扩展性需求，Ampere Altra依据行业最领先的每核功耗提供最高的可扩展性，从边缘到超大规模云不同部署环境下提供多种可选的处理器配置。

Ampere Altra系列提供了解决各种工作负载的灵活性，并且Ampere正在与生态系统中的伙伴合作，以满足客户的特定需求。

当前其实很多软件应用是运行在x86架构上面，而从x86到Arm，特别是应用到Ampere Altra处理器的终端用户所需要做的工作越来越少，因为Ampere软件工程师进行支持，保证基础方面的工作顺利进行。

Ampere也在内核优化、Java方面做了很多工作，将基础软件的迭代更新进行实时整合更新，保证在Ampere Altra平台上运行不会出现问题。

Jeff说，在过去几个月当中，Ampere一直和中国、美国的几家云服务商进行密切的合作，集中于研究如何能够提高客户应用的性能，以及展示Ampere Altra处理器高性能及其稳定性。

经过测试，随着核数不断的增加，Ampere Altra处理器所实现的性能扩展也是非常完美的，性能随着核数的增加而增加。随着核数增加到160个，Ampere Altra能够实现理论上最理想性能的98%。

Ampere Altra Max的新征程

Jeff表示，80核心已经是行业内部核数量最高的云原生处理器，而Ampere Altra Max的128个内核会将Ampere行业核数最多的优势保持下去。

据悉，Ampere Altra Max基于7纳米制程工艺，样品会在2020年的第四季度提供。Ampere Altra Max和Ampere Altra两款产品兼容于同样的平台，这就意味着从客户开发平台用于Ampere Altra，也同样可以用于Ampere Altra系列的其他产品，也就是Altra Max。

而且，Ampere近期完成了用于内部验证的5nm测试芯片的流片，以实现每年提供新产品节奏的承诺。

“云端工作流是多种多样的，有些工作流特别适合Ampere Altra，有的工作特别适合Ampere Altra Max，客户会找到一个非常好的选择。比如有的应用强调IO外部连接和内存，Ampere Altra是非常好的一个实用处理器，而那些扩展性非常强的工作负载会更加积极使用高核数的Ampere Altra Max处理器。”Jeff说。

Ampere产品的设计理念是服务于云服务商和ODM，目前Ampere产品一共有11个品类的系列产品，客户可以根据他们应用类型和TDP的偏好进行选择。

Jeff表示，Ampere是全球化研发团队，他们经验丰富，分布在在中国、印度、越南、美国等全球各地。同时，Ampere拥有强大的工程师团队为客户直接提供服务，在中国上海Ampere就有为客户应用软件方面提供支持的工程师团队。

目前，Ampere与CloudFlare、Packet、Scaleway、Phoenics、Genymobile、NVIDIA等展开了合作。Jeff透露，未来几个月，Ampere还会宣布一系列新的系统集成商合作伙伴，特别是中国的合作伙伴。

结语

我们现在处于云计算时代。如果我们看过去十到十五年，云计算的需求已经与以前基于企业级计算演进而来的云计算发生了很大的变化。

而Ampere基于Arm架构进行的创新工作让客户有了全新的选择，更好地应对日渐多元化的云端工作负载，驱动自身的业务创新。

美光还发布了对第四财季的预期，也大大超出了分析师的预期。

第三季度，美光在不计入股票薪酬等特定成本的情况下利润为每股82美分，收入为54.4亿美元，高于去年同期的47.9亿美元。此前华尔街预期的利润为每股75美分，收入为52.7亿美元。

美光公司主要出售用于PC和服务器的DRAM芯片，以及用于小型设备的NAND闪存芯片。美光曾在今年5月向投资者们表示，该季度的业绩有望超出最初的预期水平，主要得益于新冠病毒大爆发导致全球各地成千上万人转向在家办公的趋势。当时美光称，市场对笔记本电脑的巨大需求，用于支持在线学习以及数据中心服务等。

现在这一需求也还没有消退。美光预计，第四季度每股利润预计在95美分至1.15美元之间，收入在57.5亿美元至62.5亿美元之间，较去年同期的48.7亿美元有大幅增长。华尔街分析师预期第四季度的每股利润为79美分，收入为54.6亿美元。

Constellation Research分析师Holger Mueller认为：“美光的业绩表现很好地证明了，当一家高科技公司做正确的事情时，就会取得出色的成绩，即使全球发生流行疾病大爆发。”

美光的股价在盘后交易中上涨了近6％。

美光公司首席执行官Sanjay Mehrotra在电话会议上对分析师表示：“展望今年下半年，当然正如你所知，新冠病毒给全球带来的不确定性，我们的预测范围基本上是有限的。但是我们确信，下半年市场对云的需求仍将对我们有利。”

美光表示，现在公司面向云客户售卖的闪存内存量是之前的两倍。由于客户升级了数据中心服务器，云DRAM的销售也实现了强劲增长。

这让美光未来其他业务也将保持健康的发展。美光公司高管在电话会上表示，下一代智能手机和游戏机是推动美光实现增长的两个重要因素。例如，新型5G智能手机对DRAM的需求量大约是现有4G手机的两倍。美光首席商务官Sumit Sadana在接受《巴伦周刊》采访时说，微软和索尼即将推出的视频游戏机配置的DRAM也将翻倍。

美光业务中唯一的不足是与汽车行业相关的业务，而这主要是由于供应链停滞所导致的。

Pund-IT分析师Charles King表示，美光是一家典型的、既有技术优势又熟知市场的公司，最新的财报业绩就证明了这一点。

“美光开发了一系列重要的创新技术，要么是独立开发，要么是通过与英特尔等战略同盟合作开发，并且成功地将这些创新推向了更广阔的市场。例如，美光是第一家提供1 TB容量固态盘的厂商，3.84 TB的Micron 5210 Ion也被公认为是全球成本最低的大容量SSD。这些举措让美光在内存和存储市场脱颖而出，尽管新冠病毒给全球带来了灾难性的破坏，但市场需求仍保持稳定。”

美光表示，该季度已经以4000万美元回购了929000股，使得净现金流量达到26亿美元。

奥地利著名物理学家薛定谔根据量子力学中微观粒子运动状态总结认为“自然万物都是趋向于从有序到无序。”按照薛定谔的发现理论，对于自然万物而言，要抵抗“无序”，就需要注入能量；对于社会发展而言，要抵抗“不确定”，同样需要注入能量。

今天社会经济的发展主要是数字经济在驱动，要促进数字经济发展，核心就是要注入数字能量，来不断解决其中的不确定。大家知道，要促进物理世界的进步，不管是石油、煤炭等资源，其能量总归有耗尽的时候，所以其能量是有限的。但是对于数字经济而言，数据的产生是无限的，基于数据的驱动力目前来看可以说是取之不尽用之不竭的。

数据成为“不确定”常态中的定海神针

所以如何利用好数据，让数据成为社会发展洪流中不确定中的确定因素，成为企业发展的重要推动力。

当电商头部企业还在盯着京东和拼多多的时候，谁能想到颠覆电商行业的是抖音、快手等视频流选手。

我们不能确定电商发展趋势，但是我们能确定的是大家对于数据流的通路需求越来越大。

我们不能确定3G、4G、5G还是十年后的6G，引领这些技术的公司是谁，但是能确定的是大家对于低时延、高带宽、多链接的需求是明确的。

我们不能确定未来AI发展会不会替代人类，但是我们能确定的是驱动AI需要海量的数据，海量的算力和海量的链接。

只有开放创新，才能无限注入数据能量

我们将处于“不确定”的螺旋式发展的进程中，而只有不断注入能量才能让我们暂时的获得片刻安然。同样面对不确定的数字经济发展趋势和不确定的技术创新趋势，如何才能把无限的数据去动驱动数字经济的发展，唯有开放，唯有创新，才释放海量数据的能量，让数据流动，让能量释放。

人类现在区区不到百亿，其能量有限。而万物互联造成的数据的增长就像宇宙一样无穷尽，其产生的能量也将是无穷尽。我们要炸开万物互联的数据，让数千亿的设备链接，让数千亿的边缘设备释放算力，同时数千亿的数据海洋来激活生产力。只有无限的能量注入，才能再次给整个社会的注入发展的条件。

疫情时期，拥抱科技企业受到不确定影响小

对于企业来讲，就需要不断地利用创新技术来进行自我重塑。来保证企业在不确定的环境下首先能生存下来。疫情爆发几个月以来，根据某权威分析机构的研究：在行业属性和主营业务一致的情况下，信息系统覆盖面广、自动化程度高的企业受到的影响小，数字化转型成熟度高的企业受到的影响小，线上业务占比高的企业受到的影响小，业务覆盖区域广、远程协同强的企业受到的影响小，风险忧患意识强并有预案的企业受到的影响小。

2020年的种种趋势，让我们再也无法预测下一秒要发生什么事情，但是回看过去，历史或许不能带给我们什么启示，但是能带来无尽的感叹。有想把新技术藏着掖着的柯达被数据相机摧枯拉朽的干掉，到如日中天的诺基亚手机对新系统不屑一顾的轰然倒塌。无不说明技术创新很重要，但能否把握住才是根本。当你不确定是否要拥抱技术创新的时候，疫情给你上了一课。当你还没意识到数字化战略的重要性的时候，必将会被时代淘汰。

释放数据潜能

MongoDB是数据库行业的后起之秀，但成长非常迅速，已经持续多年与Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL一起位列全球五大最流行的数据库，其影响力已经超过传统数据库DB2。

在大会上，MongoDB 总裁兼首席执行官 Dev Ittycheria透露了MongoDB公司的一些成长数据。截至目前，MongoDB 社区版已下载超过 1 亿次，在全球 100 多个国家及地区中拥有超过 1.8万家各种规模的企业客户。根据Stack Overflow 在全球范围内进行的开发人员调查表明，连续 4 年MongoDB 被开发人员评为全球范围内最受开发人员青睐的数据库。

 “MongoDB 以释放数据潜能为使命，我们致力于解决开发人员的数据问题。”Dev Ittycheria在演讲时表示。

MongoDB 总裁兼首席执行官 Dev Ittycheria

的确，由于 MongoDB 独特的文档模型和查询语言使数据处理变得如此容易，很快拥有了一个热爱 MongoDB 的庞大开发人员社区。当时传统数据库已经非常不适用于新型应用程序，因为这些程序常常需要处理来自不同来源的多种格式的大量数据，还要适应竞争日益激烈的市场。而传统的关系型数据库不灵活、无法水平扩展，从而使其开发缓慢且维护成本高昂。

MongoDB首席产品官Sahir Azam说，作为一种新的开源通用数据库，MongoDB有三大核心技术优势：

首先，是其文档模型。文档模型使数据处理变得容易，因为它具有灵活性，适用于广泛的用例，并很好地映射了开发人员在现代的、面向对象的编程语言中的工作方式。

第二，分布式系统。水平扩展、冗余和工作负载隔离是现代数据库的基本要求，因此分布式架构十分必要的。

第三，可以在任何地方运行。基于MongoDB可以开始在笔记本电脑上进行开发，在公司数据中心中运行它，或者在公共云中对其进行管理。

“当然，传统数据库确实提供了对关键任务应用程序至关重要的功能，但我们已经将诸如传统数据库的这些关键功能，如事务、二级索引、聚合功能以及安全性和管理功能等整合到 MongoDB。” Sahir Azam说，这些功能的组合使得 MongoDB 具备以任何规模支持任何应用程序的强大实力。这就是MongoDB 现在背后全球数百万开发人员和成千上万企业青睐的原因。

从Altas到MongoDB Cloud

云数据库已经大势所趋。Gartne此前发布的研究报告《The Future of the Database Management System (DBMS) Market Is Cloud》认为，数据库创新的主战场已经从传统的本地市场转到了云上，数据库云服务是大趋势，将数据库安装在企业数据中心的服务器上已经或者很快将成为一种“过时”的方法。

MongoDB对此也早有准备，于2016推出了Atlas——这是MongoDB的云版本，由MongoDB来运营。Atlas自年推出以来取得了长足发展，目前已经落户AWS、微软Azure、谷歌GCP，并成为MongoDB的主要收入来源，在2021财年第一季度营收中占比42％。

不过，MongoDB对云市场有更大的期待。在本次大会上MongoDB推出了全新的云品牌MongoDB Cloud，旗下有三个产品，包括Atlas、Atlas Data Lake和Ream。

MongoDB首席产品官Sahir Azam

Atlas毫无疑问是MongoDB Cloud品牌下最核心的产品。MongoDB一直在不断打造和丰富Atlas的功能集。本次大会上展示了Atlas很多新的功能，比如自动扩展、Schema建议等。其中，Atlas的自动扩展功能可以根据工作负载实时、自动进行计算能力和存储能力的扩容，其最直接的受益是节省费用；而Schema建议功能则可以对数据模型的建模提供建议，有助于性能优化，目前这两个功能目前都已正式上线。另外，Atlas Search也正式上线。Atlas Search具有类似Google搜索类似的全文本搜索功能，同时其还能够统一对Atlas、AWS S3进行查询，从而简化查询和搜索工作。

MongoDB Cloud之下的另一个重磅产品是Atlas Data Lake，这个去年发布了Beta版，如今已经正式上线。Atlas Data Lake允许用户使用MongoDB查询语言查询存储在AWS S3中的数据。这为用户提供了更多存储和查询数据的灵活性。MongoDB还加强了Atlas Data Lake与Atlas、AWS S3之间的集成，实现了Atlas Data lake的在线归档（ Atlas Online Archive），也就是说，用户可以进行设置，让一部分冷数据自动存储到AWS S3中。

Atlas中部分新增的功能

MongoDB Cloud旗下的第三个重磅产品是Realm，它来自于去年收购的嵌入式数据库公司Realm。Realm主要运行在移动设备，如今Realm可以自动实现Realm中的数据同步并将其从移动设备备份到MongoDB Cloud中，这想必是此次Realm被纳入MongoDB Cloud中的一个重要原因。对于开发人员来说，这种同步能力让它们可以更轻松地在移动设备上处理数据，并且使数据在后端的MongoDB数据库中可见。

MongoDB 4.4 beta版亮相

今年MongoDB.live 2020大会上另一个重要发布是MongoDB 4.4 beta版，这也是很多开发人员非常关注的。MongoDB  4.4中的确推出一些新功能，包括片键可修改、增强的集合功能、Hedged read功能等，无论是在MongoDB数据库（私有云）或Atlas（公共云）都将从新版MongoDB中受益。

MongoDB 4.4中新增的部分功能

分片是MongoDB集群中分配数据的常用方法，这样可以确保各个分片上的负载分布更加均匀。从MongoDB 4.2开始可以对分片的片键值进行修改，修改后MongoDB会自动根据新的片键值将文档移动新的片上，从而大大提高了效率。在MongoDB 4.4中又进了一步，现在可以修改片键，也就是重新定义片键，从而可以更灵活地控制如何在MongoDB集群上组织数据。比如，刚开始你可能采用比较粗粒度的分片，后来可以修改片键来调整分配，MongoDB数据库将根据新的片键自动重新分配数据存储位置。

MongoDB 4.4还将拥有更强大的集合功能。MongoDB 4.4新增了Union 操作，它可以把多个数据集的数据汇集到一起，从而可以进行更多探索和查询工作。通过Union，把数据的汇集工作放到了MongoDB中，否则都要编码通过应用程序来完成了，也可以减少对数据进行ETL的需求。

MongoDB 4.4中还新增了Hedged read功能，即数据库会把查询需求同时发给多个复制集，并从响应最快的节点返回结果从而最大程度地减少延迟，这样可以改善用户体验。这个功能背后的考虑是：数据库默认状态是一致性优先，也就是要返回最新的数据，不过，有些时候如果返回的数据不是最新的也关系不大而是更希望能尽快得到结果，这就是Hedged read的价值。

除了上述重要发布和更新之外，在MongoDB.Live 2020大会上还发布了一些新的或者增强的MongoDB工具，包括MongoDB Chart、MongoDB Shell、MongoDB CLI。其中，新的MongoDB Chart中添加了仪表板筛选以及可嵌入的SDK，可直接应用程序集成。作为连接到MongoDB数据库进行查询和管理集群的最常用工具，新的MongoDB Shell通过自动完成功能提高了效率，并通过语法高亮显示提高了可读性。特别是在遇到问题时，新的Shell更容易追踪问题。全新的MongoDB CLI是一个采用命令行对Atlas的部署进行操作的操作界面，借助它还可以在Ops Manager或Cloud Manager中管理Atlas环境和在自托管群集之间轻松切换。

安全也是本次大会的一个重要内容。从MongoDB 4.2开始其新增了客户端字段级加密的功能，目前这个功能已普遍可用，现在MongoDB再不断增加新的驱动，包括Javascript、Node.js、Python、Go等。

HashiCorp Vault是一个用于存储和控制对应用程序中所有服务的敏感信息（例如密码、证书和加密密钥）的系统，MongoDB为HashiCorp Vault构建了MongoDB Atlas密钥引擎，利用Atlas密钥引擎可以轻松管理和控制数据库用户的访问。

另外，大会上还宣布Atlas已经可以支持AWS IAM数据库身份验证。现在，用户可以使用IAM允许应用程序、容器和无服务器函数使用临时AWS IAM凭据向Atlas集群进行身份验证，就像您的应用程序向其他AWS服务进行身份验证一样。

写在最后

作为MongoDB一年一度的技术盛会，MongoDB.live 2020大会内容非常丰富，内容远不止上述这些。应该说，为了简化和方便开发人员对数据的利用，最大程度地释放数据的潜能，MongoDB做了大量工作，并还将持续下去。正如MongoDB首席产品官Sahir Azam在其主题演讲中所说：

“我们所做的每一件事都源于我们希望开发人员能摆脱数据处理的麻烦，让开发人员可以专注于真正重要的事情。我们希望大家知道MongoDB是现代的通用数据平台，让您为未来构建的数据平台。”

而企业对自动化的需求正在以前所未有的速度增长，这让我们看到了一线希望。企业需要能够更轻松地联网，因为最终客户需要为他们的IT环境提供更多自动化和灵活的使用模式，因此取消某些手动任务也是企业网络领域的一大趋势。随着自动化技术的发展，云计算不断普及，特别是解决方案提供商帮助客户适应正常的、未来的网络新需求时，推动着一些网络新星开始崭露头角。

下面就让我们来看看2020年最热门的这10家企业网络初创公司。

128 Technology

联合创始人、首席执行官：Andy Ory

128 Technology成立于2014年，后来更名为Primary Networks II。这家网络初创公司专注于SD-WAN、边缘和安全产品，提供的软件路由器和网络平台为以硬件为中心的企业网络市场提供了一个物有所值的选择。

128 Technology位于美国马萨诸塞州伯灵顿，长期以来一直以“企业家”的方式与渠道展开合作。这家渠道友好的提供商在去年夏天任命了Mark Vella担任业务开发和联盟副总裁，随即认命了新的渠道负责人。5月，128 Technology推出了针对远程办公场景的一系列更新，包括Session Smart Router 4版本，主要对SD分支、远程办公和5G这三方面进行了增强。

Alkira

联合创始人、首席执行官：Amir Khan

多云网络初创公司Alkira今年进入企业网络市场。Alkira的两位创始人分别是首席执行官Amir Khan，以及他的兄弟、担任CTO的Atif Khan。两人还共同创立了SD-WAN提供商Viptela，该公司于2017年被思科以6.1亿美元的价格收购。

Alkira提供的Cloud Services Exchange（CSX）是一款统一的、按需提供的产品，让云架构师和网络工程师在几分钟的时间内构建和部署多云网络。Alkira表示，Alkira CSX是以一种即服务的形式提供给云网络的，客户可以根据业务需求灵活地打开或者关闭服务，而不需要前期的购买成本。

Alkira在高级销售总监Danielle Kramer的带领下进入市场。

Apstra

首席执行官：Mansour Karam

基于意图的网络先驱Apstra是一家100%专注渠道的公司，致力于在大型企业数据中心（包括来自思科、Dell EMC、Aruba、HPE、Arista等各种厂商设备）整个网络中实现数据中心运营的自动化。

Apstra总部位于美国加州门洛帕克，在2019年聘请了两位行业资深人士推动工程设计和全球业务开发，包括前Extreme Networks联合创始人Herb Schneider担任工程副总裁，以及David Butler负责全球业务开发。3月，这家成立6年时间的初创公司在全球合作伙伴营销总监John Atchison的带领下，启动了第一个正式渠道计划，即Apstra Partner Advantage Program。

Cato Networks

联合创始人、首席执行官：Shlomo Kramer

云网络和安全提供商Cato Networks是一家100%专注渠道的公司，向市场推出了集成边缘SD-WAN、全球网络骨干网和网络安全服务的云服务。

Cato Networks位于以色列特拉维夫，成立有5年时间，已经获得了最大一轮融资，使得总融资金额超过2亿美元，此前Cato Networks的渠道业务在2018年至2019年期间同比增长了近500％。去年，Cato Networks面向所有合作伙伴（包括主代理、子代理、VAR和MSP）启动一项全球合作伙伴计划。

Containous

首席执行官：Emile Vauge

Containous成立于2016年，在DevOps知名人物Emile Vauge的带领下，以一种不同的云原生网络的方式进入市场。这家位于美国旧金山的初创公司提供了一款多云网络管理平台，让企业能够更轻松地处理云应用、微服务和API网络。

Containous的口号是“Make Networking Boring”，吸引了多家财富500强企业成为其客户，包括Apple、Bose、eBay和Expedia。根据Crunchbase的数据显示，这家渠道友好型公司到目前为止已经筹集了1100万美元的资金。

For2Fi

联合创始人、首席执行官：Andrew Gregoire

For2Fi成立于今年4月，是因为前MSP拥有者、For2Fi联合创始人及首席执行官Andrew Gregoire发现了一个市场空白，即缺少商用的LTE解决方案。

在总代理Telarus的帮助下，这家总部位于美国马萨诸塞州福尔里弗的初创公司将无线LTE产品引入渠道，这个领域此前一直因为成本太高、难度太大而没有多少解决方案提供商涉足。Gregoire表示，For2Fi的高速无线服务非常适合那些没有网络连接、或者需要立即连接网络的企业。与市场上的同类产品不同，For2Fi的无线产品并不局限于针对备份场景。

For2Fi表示，将专门通过渠道进入市场。

Kentik

首席执行官：Avi Freedman

前身是CloudHelix的Kentik从6年前就开始提供自己的网络智能平台了，让企业能够获得更高的可见性，以及对互联网、私有数据中心或者公有云环境的 性能和安全性的洞察。这家位于美国旧金山的初创公司于2017年启动了正式渠道计划。

5月，Kentik表示，已经在Vistara Capital Partners领投的融资中获得2350万美元，其他投资方还包括现有投资方August August Capital、Third Point Ventures、DCVC和Tahoma Ventures，这次融资也让Kentik的总融资金额达到6170万美元。

Lumina Networks

首席执行官： Andrew Coward

Lumina Networks于2017年进入市场，脱胎于被收购的博科公司。Lumina Networks收购了博科的SDN技术，提供了用于交付5G的、基于OpenDaylight的SDN控制器产品和服务。Lumina Networks以开源的网络技术闻名，这种技术可以简化和自动化异构网络。

Lumina Networks位于美国加州圣何塞，于2019年10月启动了Lumina Partner Program合作伙伴计划。Lumina Networks表示，该计划由五层组成，通过打造创新的网络解决方案让合作伙伴得到新的收入机会。

PacketFabric

首席执行官：Dave Ward

PacketFabric成立有3年时间，致力于为可扩展的、专有的连接提供“网络即服务”平台。根据Crunchbase的数据显示，到目前为止PacketFabric总共融资了1亿美元。 PacketFabric曾在1月份表示，PacketFabric的托管云连接平台可提供了更高的容量，降低了每月经常性成本，是对AWS、微软Azure、Google Cloud Platform和Oracle Cloud等公有云的补充。

PacketFabric位于美国加州卡尔弗城，于4月份任命前思科首席技术官兼首席架构师Dave Ward担任首席执行官。

Samsara

首席执行官：Sanjit Biswas

物联网专业公司Samsara于5年前成立，创始人Sanjit Biswas和John Bicket曾是在云网络公司Meraki（后来被思科以12亿美元的价格收购）工作过的同事。两人共同创建了渠道友好的Samsara公司。

Samsara位于美国旧金山，提供的硬件和软件产品可为车队管理和资产跟踪提供实时可见性和分析。根据Crunchbase的数据显示，到目前为止，这家初创公司已经融资了9.3亿美元。Samsara称，有超过15000家企业——包括小型企业，以及财富500强企业——正在使用Samsara的技术实现手动流程的自动化以改善企业运营。

英特尔2020年Q1财报显示，英特尔Q1营收为198亿美元，与去年同期的161亿美元相比增长23%；净利润为57亿美元，与去年同期的40亿美元相比增长42%。

其中，英特尔客户计算集团净营收为97.75亿美元、英特尔数据中心集团Q1财季营收为69.93亿美元、英特尔物联网集团营收为11.37亿美元、英特尔非可变存储解决方案集团营收为13.38亿美元、英特尔可编程解决方案集团营收为5.19亿美元、英特尔其他所有业务营收为6600万美元。

从上面的业务线营收情况看，英特尔以数据为中心的转型已经显现出了强大的生命力，以数据为中心的营收为101亿美元，同比增长34%，占英特尔总收入的51%，这是一个历史新高。特别是数据中心业务达到了近70亿美元，同比增长42.7%。各细分市场对服务器的强劲需求以及基于英特尔至强处理器产品的丰富产品组合推动了很大部分增长。

王锐表示，互联网和数字化技术在疫情期间发挥了特别大的作用，交通、医疗，智慧政府、智慧社区、网购、在线交易、物资供应保障、远程办公、视频办公、在家里停课不停学以及居家娱乐等等爆发式的应用被广泛应用。而在这些应用的背后离不开英特尔的计算、存储、网络等基础设施产品和解决方案。这也真正激活了英特尔第一季度各种各样的市场，所以第一季度的财报表现非常出色。

万事开头难，英特尔取得了非常好的开局后，更是快马加鞭加速市场拓展。在近日举行的主题为“‘芯’存高远 智者更强”的英特尔数据创新峰会暨新品发布会上，英特尔宣布推出最新的数据平台产品组合，包括集成AI加速的第三代英特尔至强可扩展处理器、英特尔首个人工智能优化FPGA Stratix 10 NX、第二代英特尔傲腾持久内存、最新英特尔3D NAND SSD及相关软件解决方案，以在数据中心、云和智能边缘领域支持客户进一步加快人工智能和数据分析等工作负载的开发和部署。

在此次峰会上，来自华大基因、金山云、国电南瑞集团、腾讯云、阿里云等各行业用户代表，在主题演讲环节分享了他们部署AI和数据分析解决方案、推动IT架构转型、提供创新云计算服务的最佳实践，展现了英特尔全面而深厚的生态和应用价值。

王锐说，英特尔有着全面的产品领导力、解决方案创新力和生态系统构建力优势，能够真正结合中国的市场特点和用户需求，为行业数字化转型和智能变革提供有力支撑。英特尔致力于成为行业数字化转型的最佳伙伴，为最终用户提供切实的价值。

生态构建应对不确定性环境化“危”为“机”

在王锐看来，疫情期间，停工不停学，居家娱乐等等涌现出了一大批的头部企业，他们在数字化转型方面做得非常快、非常早、非常有预见性。“以前数字化基础设施只是支持工作、学习、业务运转，但我们今天通过云服务打造新的业务增长点，在各个行业都可以看得非常清晰。疫情让传统垂直行业的格局变化变得显而易见。”

智能化的变革正在为个人、企业和社会带来切实的价值，包括洞察终端用户需求的体验价值、突破行业标准的经济价值、以及应对突发公共事件的社会价值等。

“各行各业的数字化转型能够让中国的经济再上一个台阶，打下一个非常坚实的基础。而英特尔今天所有宣布的产品和架构就是其中的基石。”王锐说，“多样化的工作负载，需要我们和客户共同合作，针对不同应用场景，提供不同方案。软件和硬件需要共同发挥作用，硬件承载软件性能，软件释放硬件价值，软硬件结合的系统级优化更能体现客户价值。 ”

所以，英特尔的生态系统非常庞大，除了长期合作的硬件OEM和操作系统、数据库、虚拟化等软件提供商，创新性的技术提供商、云服务提供商、行业服务提供商等都是英特尔建设产业生态的重要合作伙伴。

王锐表示，在中国，发展产业生态最重要的一点，是要真正扎根于本土的市场特点和用户需求。英特尔未来的成功，离不开与众多的老朋友新伙伴在产业互联网的新时代深化合作。“在中国，谈中国，帮助我们中国科学技术的前行，这是我们的本职工作。当我们把这些工作做好之后，我们才能以不变应万变，我也相信我们的国家需要领先的科学技术，如果说我们能够为中国，为人类提供这样的领先科学技术，我相信永远都有我们的用武之地。”

要让产品和解决方案真正落地，触及人们的生活，英特尔有一个秘密武器：那就是生态的打造。水利万物而不争，这是英特尔的生态之道。英特尔把打造生态视作自己的DNA，在生态方面深耕细作。当今，英特尔的生态系统也在不断地更新、扩展和演进。

“我们30多年在中国经营，打造生态系统，和我们的合作伙伴、客户一起把英特尔的产品打造成实实在在的解决方案，共同优化，从软件和系统方面加强这种实用价值。英特尔的产品拥有广泛的用户，不断帮助我们优化这种优势，在实践中验证，经历考验。”王锐说。

王锐透露， 今年下半年英特尔会启动合作伙伴联盟的计划，英特尔会通过自身的前沿性技术和非常成熟的销售支持以及强大的合作伙伴网络，全面赋能合作伙伴，在这个联盟之内达成生态系统合作，整合资源，扩展协作范围，帮助合作伙伴全面发展。“当我们和合作伙伴一起探索推进打造的时候，未来的‘危’就可以真正成为你的‘机’。我们通过英特尔系统不断赋能，大家能更往前走一步，在面对未知的突发事件能够轻松应对，并抓住新机遇。”

英特尔与生态伙伴的产业互联网征程

当前，技术创新融合正在重塑工作负载，而工作负载正是驱动业务变革的关键。全面、灵活、强劲的产品实力是英特尔打造解决方案创新力的基础。而真正解决行业与企业的痛点，为最终用户提供效益，才是英特尔的初衷。

英特尔公司行业解决方案集团中国区总经理梁雅莉表示，英特尔的价值包含在我们客户的解决方案之中。作为一家技术产品提供商，英特尔一直在不断推出新的产品和技术，来积极配合客户的数字化需求。

把握AI、5G、云、智能边缘的技术趋势，英特尔与长期的生态合作伙伴，包括OEM、ODM、ISV、SI、CSP、终端用户一起，与不同行业的伙伴紧密合作，面向不同的工作负载和实际需求，打造真正能落地的解决方案，从而推动智能在千行百业的绽放和应用。

梁雅莉说，无论是云、人工智能还是5G网络转型还是大数据，都会深入到各行各业。疫情其实对各行各业的数字化转型按了一个“加速键”，而不是一个“拖慢键”。当加速了数字化基础设施的转型，企业会脱颖而出，而且还会涌现出不断创新的企业。

在梁雅莉看来，从互联网到“互联网＋”，越来越多的政企服务走向线上，而且不断加速，现在走到了一个称之为产业互联网的阶段。从互联网，到互联网＋，再到产业互联网，这其中的内在逻辑是，连接的对象和服务的范围在不断拓展，从人与人的连接，到业务与人的连接，再到产业供需端的连接。

特别是经过这次疫情的考验，无论是政府部门还是企业部门，都深刻理解了互联网和大数据的价值，后面整个社会的数字化转型将会更加快速和彻底。

当下 “新基建” 的政策引导和建设落地，将会进一步促进产业互联网的发展。5G、大数据中心、人工智能、工业互联网，这些都是产业互联网不可或缺的组成要素；而高铁、轨道交通、特高压、新能源、充电桩等等，这些新基建的大发展，也离不开产业互联网的有力支撑。

依托于应用基础坚实的大市场，再加上产业政策的因势利导，产业互联网必然会极大地助力中国经济，为各行业的数字化转型和全社会的智慧化发展，注入新的动能。

梁雅莉表示，英特尔的任务，就是不断地为客户提供更好的数字化“基石”，让客户更好地拥抱数字经济。英特尔提供 “基石”，需要得到产业链的支持和认可，才能转化为客户价值。

英特尔为行业客户提供的技术服务也会更加深入，无论是数据中心底层的基础架构，还是大数据处理的环境，还是人工智能开发的环境，还是开源工具的应用和优化，英特尔将会提供积极、全方位的服务，这是英特人长久以来和生态系统合作伙伴合作的模式。

金山云CDN及视频云产品中心总经理宗劼表示，英特尔不仅在硬件，比如CPU、GPU、网络层面能够给金山云提供帮助。金山云希望跟英特尔合作，以硬件为基础，软件为引擎，优化为目标，通过软硬件结合持续的优化，为最终互联网客户提供更好更优质的服务。

腾讯云副总裁刘颖表示，腾讯公司成立22年来，英特尔作为腾讯重要的战略合作伙伴，双方一直进行着紧密的合作。英特尔的创新技术，也不断地为云计算的发展注入新的活力。“腾讯云携手以英特尔为代表的世界领先硬件厂商，建立起了从服务器、存储、数据中心产品到云应用的全方位解决方案，我们将持续投入以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施的建设中，一起做好产业互联网的助手。 ”

结语

2020年是新十年的开启，我们的世界正面临前所未有的挑战，这些挑战不断要求我们重新思考。而面对挑战，需要整个社会、产业界的协同应对，英特尔持续推动数据中心领域的创新，凭借软硬结合的优势、规模化的能力以及与客户的深厚合作，携手产业生态，赋能“智者更强”，以改变世界的技术造福个人、企业和社会。

“英特尔的2030年战略及目标建立在持续履行企业社会责任的承诺上，体现了我们远大的抱负和战胜这些全球性挑战的决心。我们与全科技行业和社会一起，通过科技赋能和我们的集体行动创造一个负责任的、包容的和可持续的未来，加快应对全球重大挑战的步伐，造福地球上每一个人。”王锐最后说。

新冠病毒大爆发所带来的广泛影响，是影响第一季度基础设施支出的主要因素。全球范围内的广泛封锁，以及经济的分阶段重启，引发了对基于云的消费者服务和商业服务的需求增长，从而让云服务提供商数据中心对服务器、存储和网络基础设施的需求也随之增加。结果就是，公有云成为2020年第一季度唯一一个没有同比下滑的细分市场，公有云IT基础设施支出达到了101亿美元，同比增长6.4％，而私有云基础设施支出同比下滑了6.3％，为44亿美元。

IDC预计，随着市场对于更高效、更具弹性的基础设施部署需求不断增加，云的采用率将进一步提高，今年剩下几个季度将继续保持第一季度的增长步伐。从全年来看，云IT基础设施方面的投资将超过非云基础设施，达到695亿美元，占IT基础设施总支出的54.2％。私有云基础设施支出有望在年内恢复，并弥补第一季度的下滑，从而实现全年1.1%的增长。公有云基础设施支出将增长5.7％，达到477亿美元，占云基础设施总支出的68.6％。

2020年，云基础设施和非云基础设施支出的差异，涉及所有三个IT基础设施领域：以太网交换机、计算平台和存储平台。在云部署环境中，计算平台仍是云IT基础设施支出最大的一个类别，支出达到362亿美元，而存储平台是增长最快的一个类别，支出增长8.1％，达到249亿美元。以太网交换机支出将同比增长3.7％。

从地区来看，2020年第一季度云IT基础设施的厂商收入差异很大，从中国增长21％到西欧下滑12.1％。

注释：

a。在IT基础设施市场，当某些或两家厂商的收入份额相差1％或不足1％的时候，IDC认为这些厂商位于并列位置。

b。由于HPE和新华三集团现有的合资公司，IDC从2016年第二季度开始把HPE和新华三集团作为“ HPE /新华三集团”一个整体记录全球市场份额。

c。由于IBM与浪潮成立了合资公司，所以IDC从2018年第三季度开始将浪潮和浪潮商用机器作为“浪潮/浪潮商用机器”一个整体记录全球市场外部市场份额。

从长期来看，IDC预计云IT基础设施支出的五年复合年增长率（CAGR）为9.6％，到2024年将达到1056亿美元，占IT基础设施总支出的62.8％。公有云数据中心将占其中的67.4％，复合年增长率为9.5％。私有云基础设施支出的五年复合年增长率为9.8%，非云IT基础设施支出今年有所回升，但五年复合年增长率为-1.6％，继续下滑。

根据IDC全球物联网支出指南的更新信息显示，2020年COVID-19大流行给经济形势带来的影响，将给全球物联网（IoT）支出带来极大的冲击，但预计中长期有望恢复两位数增长。

IDC预计，2020年物联网支出将同比增长8.2％，至7420亿美元，低于2019年11月时预期的14.9％。不过，IDC预计全球物联网支出将在2021年恢复两位数增长，并在2020年到2024年预测期间，实现11.3％的复合年增长率（CAGR）。

IDC的报告《2019年全球ODM Direct基础架构市场份额：新工作负载的兴起和供应链重组的一年》显示，全球企业ODM Direct基础架构市场收入在2019年同比增长0.2%，达到了212亿美元。在这一年中，ODM Direct基础架构系统总发货量同比增长9.7%，达到330万套。交付给前七大云服务提供商（CSP）的ODM Direct基础架构系统数量在2019年同比增长了4.8%，达到了280万台，而这些CSP在总体出货量中占据的份额却同比下降了4.0%。

Strategy Analytics 消费者洞察团队发布了最新的免费报告《疫情前后的在家办公情况》。报告指出，疫情之后，许多员工已经准备好接受在家办公。疫情期间在家办公的受访者中有80-90％表示喜欢这样做；而只有不到20％的受访者表示，如果雇主强迫他们在家中工作，他们会感到不高兴。企业，公共机构和雇主应做好在家办公所带来的旅行、支出方式、时间分配和生活方式有关的家庭和工作的许多方面的重大变化的准备。

产业数据

根据Oracle发布的第四季度财报显示，该季度Oracle在不计入股票薪酬等特定成本的利润为每股1.20美元，收入为104.4亿美元，同比下滑6％。Oracle的全年利润为每股3.85美元，同比增长9％，全年收入为391亿美元，同比减少1％。

2020年全球信息安全类支出预计将增长2.4%，达到1238亿美元。这一增幅低于Gartner在2019年12月的更新中预测的8.7%。中国安全市场支出将增长7.5%，达到299亿人民币。新冠疫情大流行促进了若干领域里的短期需求增长，例如部署云计算，远程工作技术（remote worker technologies）以及成本节约措施（cost saving measures）等。

Gartner预测，2020年全球安全与风险管理类支出增长将放缓，但仍保持积极态势，中国安全市场支出将增长7.5%，达到299亿人民币。

Gartner认为，到2024年软件容器将成为“75％新客户企业应用的默认选择”。因此，到2024年所有应用将有15%的应用是运行在容器中的，高于目前的5％。

IDC全球融合系统季度追踪报告显示，2020年第一季度全球融合系统市场收入同比增长4.5％至39亿美元。其中，超融合系统的销售额同比增长8.3％，收入达到20亿美元，占整个融合系统市场总收入的50.9％。

作为全球领先的技术解决方案提供商，安富利携手供应商和客户，加强合作攻关，为抗击新冠肺炎疫情贡献科技力量。

安富利亚洲供应商及产品管理高级总监钟侨海告诉记者，作为全球以技术主导的一家公司，安富利希望为抗疫出一份力，跟客户一起贡献社会，践行企业社会责任。比如，疫情爆发后，安富利帮助客户设计与生产了一款氢氧气雾化机，该客户捐献了1000部氢氧气雾化机给武汉的医院使用，助力新冠肺炎的临床治疗。“我们希望尽自己的社会责任，同心共赢，携手战役。”

疫情期间，安富利为客户提供了专业的设计链服务，赋能人工智能、机器学习、嵌入式视觉、自动驾驶和工业物联网等技术解决方案和应用的开发，帮助客户打造出了先进的技术和产品，为防疫抗疫做出了积极贡献。

例如安富利为长沙行深智能科技有限公司提供支持，帮助该初创企业开发出了一款无人驾驶配送车。该无人驾驶配送车在疫情期间为湖南科技园企业提供无接触餐饮配送服务，减少了不必要的人员接触，有效降低了交叉感染的风险，助力企业安全复工复产。

在设计过程之中，安富利的应用工程团队，与这家公司在各个层面进行互动，讨论怎样的系统架构是最合理的、最有效率的、最经济的，直至与客户一起进行无人驾驶配送车的上路测试，查看其稳定性，一路陪伴，帮助他们解决各种问题

钟侨海说，疫情危机中数字化技术发挥了非常重要的作用，让我们的生活更安全、更健康，同时生活更聪明、更智慧。我们有更多的时间做一些对国家和社会更有贡献的事情。

后疫情时代，加快经济步入复苏轨道成为主课题。特别是在中国，“新基建”成为当下的热门话题。

钟侨海表示，作为一家技术领先的公司，安富利将积极布局，在新基建重点聚焦的人工智能、5G、工业互联网等领域为客户提供支持。“我们希望能够提供更智能、更有设计理念的产品和解决方案，帮助客户进行应用的开发。安富利能够为客户提供全方位的服务，包括技术选型，软件、硬件和系统的集成，以及设计链服务等，可在产品生命周期的每个阶段为不同规模的客户提供支持，助力他们将创意转化为智能解决方案，减少将产品投放市场所需的时间、成本和复杂性。除了人工智能、5G和工业物联网，安富利在行业市场比如交通、电力等也有深度参与。”

在人工智能方面，AI推理市场增长迅猛。安富利与Xilinx合作推出了全新的人工智能开发平台。借助整个平台，开发人员可以在一个统一的平台进行AI应用的开发，而且该平台支持丰富的模型，比如Tensorflow和Caffe。

安富利通过Xilinx Vitis人工智能开发平台，开发了边缘人工智能服务器，可以实现真正可扩展的人工智能架构，在边缘进行关键的低延迟的分析，可以说是业界速度最快、功耗最低的人工智能解决方案。

钟侨海说，从边缘人工智能到云系统，安富利能力广泛，并将合作伙伴的产品与技术重新组合成系统级解决方案。“我们希望给客户一个平台和免费的参考设计，更多的客户能够使用这个平台和参考设计开发他们自己的人工智能应用。”

安富利与Mipsology展开合作，Mipsology突破性的深度学习推理加速解决方案帮助部署人工智能的企业无需修改代码，便可以无缝迁移到全新的基于FPGA的加速技术。Mipsology人工智能推理平台消除了FPGA的技术复杂性，使得它们可以即插即用，并发挥超快的速度和出色的性能。

“安富利还为希望在数据中心部署机器学习的客户提供一整套全面的服务，包括硬件、软件、系统集成、应用开发、设计链和专业技术。”钟侨海说。

在5G方面，通信运营商在积极部署5G网络，安富利提供了整个供应链的支持，确保整个5G网络的搭建。除了开发平台之外，安富利也推出了5G模块，通过把软硬件全部集成，客户可以直接用这个模块，就能设计5G的产品，实现5G的落地应用。

在工业互联网方面，安富利提供了与微软合作开发的IoTConnect工业物联网解决方案。IoTConnect基于成熟的平台即服务（PaaS）模式。该平台支持设备的通信和管理，数据存储，应用程序创建和使用，以及强大的安全协议。通过IoTConnect，客户可以实现端对端的连接，实现智能生产线、智能家居、智能办公等。

从生产、研发到整个设计，安富利在物联网、人工智能、器件的选型、软硬件集成、生产等帮助到客户。据悉，为了帮助客户享受到系统级与平台级的服务，安富利还专门成立了设计服务部门，其按照不同的供应商所推出来的不同的解决方案进行整合，把整合成果变成不同的方案推给相应的客户。

此外，安富利旗下的在线社区e络盟和Hackster.io的会员人数已达100万。作为全球最大的专业社区，e络盟和Hackster.io支持工程师、企业家和开发者围绕产品创意相互学习、彼此协作，同时帮助全球各地的产品开发者更快、更有效地完成工作。

“不管是大客户还是中小型客户，从创意到实现，安富利都能够在整个生态链上面帮助我们的客户在‘新基建’中捕捉机会，在产品生命周期的每个阶段，帮助他们将前沿解决方案快速推向市场，”钟侨海最后说。

而现在，这些讨论都显得有些过时了，因为存储产业正在寻找更好的方法来管理和保护数据，让数据无论是在本地还是在云中都可以被正常使用，这就要求使用新的技术来管理数据迁移，确保容器中的永久数据得到保护，可以在任何地方或者仅在国家界限内使用这些数据。

下面就让我们来看看这些热门的存储初创公司，他们致力于解决围绕数据的各种问题，从基础硬件部分的多样性角度，再到最复杂的云能力。

这些独立的存储初创公司，要么最近走出了隐身模式，要么推出了他们的首款产品。

Cloud Daddy

总裁、首席产品官、联合创始人：Joe Merces

Cloud Daddy专门是为AWS环境提供安全备份和灾难恢复而生的，也是Amazon的技术合作伙伴。这家位于美国新泽西州普林斯顿的初创公司，提供了人工智能警报、反恶意软件和反勒索软件智能威胁检测以及基础架构管理等云原生功能，可以帮助各种规模的AWS客户保护和管理公有云、私有云、政务云和混合云中的数据。Cloud Daddy的多层备份和灾难恢复功能通过跨区域加密、文件级恢复、可感知成本的备份和复制功能来保护AWS EC2、EBS、RDS数据库、DynamoDB和Aurora RedShift集群中的数据。

GigaSpaces

首席执行官：Adi Paz

GigaSpaces开发的高性能内存计算平台用于实时洞察事务处理等应用。这家总部位于美国纽约的初创公司让企业可以实施机器学习和事务处理，访问关于快速数据和历史数据的实时洞察，并根据这些洞察快速采取行动。GigaSpaces的永远在线平台主要针对那些跨云端、本地环境或者混合环境的关键任务应用。

InCountry

首席执行官、创始人：Peter Yared

InCountry提供了所谓的数据驻留即服务功能，使企业可以在80多个国家或地区运行具有数据驻留功能的SaaS应用。这家总部位于美国旧金山的初创公司，让数据保留在国家或者国籍范围内，具有端到端的合规性，支持数据库审计，可在80多个国家或地区进行监管，并在单租户环境和多租户环境中对数据进行加密。

JetStream Software

首席执行官、联合创始人：Tom Critser

JetStream的技术平台包括了用于迁移和保护虚拟机的VMware认证的解决方案。这家位于美国加州圣何塞的初创公司，提供的软件可以通过标准VMware API与vSphere集成，并通过vCenter和vSphere SPBM进行管理，与任何基础存储基础设施都是兼容的。JetStream Migrate软件提供了高效的云迁移功能，不会发生操作时的中断， JetStream DR则作为一项云服务提供了企业级灾难恢复、业务连续性和连续数据保护等功能。

Kasten

首席执行官、创始人：Niraj Tolia

Kasten是一家位于美国加州洛斯拉图斯的初创公司。该公司的Kasten K10数据管理平台是一款针对Kubernetes设计的专有平台，旨在为企业提供可扩展的、安全的系统，用于数据备份、数据找回、灾难恢复和移动等特性。K10具有自动应用发现功能，可以发现那些需要保护的所有应用和相关任务，策略驱动的自动化功能可用于设置自定义规则和默认规则以满足数据管理要求，提供合规监控功能，可检查所有应用的最新保护状态。

Lightbits Labs

首席执行官、联合创始人：Eran Kirzner

Lightbits Labs开发的软件定义存储技术可用于在任何商用服务器上开发目标端的NVMe/TCP集群存储解决方案。这家位于美国加州圣何塞的初创公司，提供了可组合式存储技术，简化部署，提供通过计算对存储的高性能分解。软件中包含了高级闪存管理功能，可延长SSD的使用寿命，以及用于容器负载均衡的持久存储。

MemVerge

首席执行官：Charles Fan

在英特尔发布第一代Optane SSD之后不久，MemVerge公司成立了，致力于开发可配合英特尔Optane SSD使用的新软件堆栈。这家位于美国加州圣何塞的初创公司开发了Big Memory Software，可配合Optane持久内存使用，内存可扩展到PB级，以便将那些要求最高兴能的应用从传统数据存储中分离出来，提供快照、复制、数据恢复、避免内存交换带来性能损失等快速数据服务。

NVISNx

首席执行官：Glen Day

NVISNx帮助企业可以直观地查看自己的数据，更好地保护最有价值的数字资产，并处理“有毒的”或者无价值的数据。这家位于美国加州普利亚维斯塔的初创公司，提供了一个可视化分析引擎，该引擎为那些希望针对要保护的数据和要删除的数据做出明智决策的企业、隐私和安全专业人士提供有意义的、可操作的情报信息。

Stellus

首席执行官兼总裁：Jeff Treuhaft

Stellus开发的Stellus Data Platform采用了Stellus的Key-value over Fabrics技术管理非结构化数据。这家位于美国加州圣何塞的初创公司，开发的Stellus Data Platform有助于减少或者完全避免对文件存储和块存储的转换、全局数据映射、全局缓存管理的需求，提供一致且高速的性能。Stellus称，该系统的读取吞吐量最高可达每秒80 GB，原始容量高达1.475 PB，而且还可以根据需要单独扩展吞吐量或者容量。

StorageOS

首席执行官、首席技术官、创始人：Alex Chircop

StorageOS是一家云原生存储技术的开发公司，StorageOS提供的永久容器存储主要面向生产环境中客户端的状态应用。这家总部位于伦敦的初创公司，提供了快速故障转移、复制、内存缓存、具有访问控制功能的数据精简、规则引擎等功能。StorageOS部署在单个容器任何位置时，可以动态配置高可用性的持久卷。StorageOS主要面向开发者、基础设施管理者和平台架构师。

企业数据爆炸式增长以及对高性能应用提出更高要求，促使企业用更高效的NVMe SSD取代传统SATA和SAS硬盘。西数表示，在云超大规模企业中，NVMe的采用率已经达到90％。但是，OEM和最终用户IT部门很大程度上还在使用SATA和SAS接口的硬盘。为了推动NVMe的下一波增长，西数表示，未来目标是提供企业级的性能水平以及丰富的企业级功能。

这次新推出的双端口Ultrastar DC SN840 NVMe SSD在随机读取IOPS方面的性能高达780K，在随机写入IOPS方面的性能达到250K，在某些工作负载上的顺序读取和顺序写入吞吐量超过3 GB，容量高达15.36 TB。

其他，耐久性等级包括1DW/D和3DW/D，提供全面的断电耗保护、TCG加密、SGL和Atomic Writes。

这款产品非常适合需要出色的读写和混合工作负载性能的、低延迟、双端口高可用性的应用，例如高性能计算（HPC）、云计算、SQL/、NoSQL数据库、虚拟化（VM/容器）、AI/ML、数据分析。

这次推出的OpenFlex Data24 NVMe-oF存储平台是一个共享存储机柜，采用了SN840 NVMe SSD和RapidFlex NVMe-oF控制器，让多个主机通过低延迟的以太网框架完全共享Ultrastar NVMe SSD的带宽，从而这解决了存储资源利用不足和数据孤岛效率低下的问题。

这个2U紧凑型系统最多可配置24个可热插拔的SN840 NVMe SSD，共享存储容量最高可达到368 TB。

该平台设计采用了支持RapidFlex RDMA的NVMe-oF控制器，用于网络接入和实现低功耗。RapidFlex控制器来自西数在2019年收购的Kazan Networks。

该系统可让最多6个主机直接连接100 Gb以太网，而无需外部交换机。当6个网络适配器添加到OpenFlex Data24时，RapidFlex控制器可实现低于500纳秒的延迟，从而让平台性能达到1300万IOPS/70 GB/s。

SN840 NVMe SSD将于下个月开始出货，OpenFlex Data24 NVMe-oF平台计划今年秋季开始出货。

在面对前所未有的压力测试时，公有云已经被证明具有极强的弹性，但今年上半年也还是有一些例外。虽然今年到目前为止，只有少数几起中断故障是由于新冠病毒让云服务使用激增所导致的，但还有一些是由于某些常见的故障引发的，即使是在特殊时期，这些故障在某些程度上也是不可避免的。

下面就让我们来看看今年到目前为止给用户带来影响的10大云故障。

1、Twitter，2月7日

今年2月Twitter发生部分服务中断，导致一些用户无法发送推文。

“推文无法发送，我们正在努力修复，”社交媒体巨头Twitter的产品经理Patrick Traughber发推文表示。

根据Downdetector.com的报道，美国东部时间下午5点之前，有关服务中断的投诉激增至12000起，主要发生在美国和欧洲。

Twitter支持团队在推文中说：“我们对这次服务中断感到抱歉，我们会在恢复正常之后通知您。”

Twitter很快发现，这次服务中断的罪魁祸首，是最近的一次更新中包含的错误代码，随后取消了这次更新。美国东部时间下午5:07之前，Twitter支持团队向用户发送通知称：“您可以继续使用Twitter了，问题已经得到解决！感谢您继续使用。”

2、微软Azure，3月3日

从美国东部时间上午9:30开始，微软位于美国东部数据中心发生了6个小时的服务中断，从而导致美国北部的一些客户无法使用Azure云服务。

几天后，微软称这次故障应归咎于冷却系统故障。微软解释说，楼宇自动化控制功能故障导致气流减少，随后整个数据中心达到峰值，从而影响了网络设备的性能，使计算和存储实例无法使用。

微软最终重置了冷却系统控制器，一旦温度降下来，工程师就可以关闭电源，重启硬件，恢复服务。

3、微软Teams，3月16日

在新冠病毒大爆发之际，微软Teams平台涌入了大量新用户，导致该服务在欧洲地区出现了持续2个小时的宕机，此次事件也突显了Teams服务的支持能力问题。

微软在推特上称，截至美国东部时间上午4:50，“微软一直在调查Teams中与通信相关的功能问题”。有报道称，对欧洲用户来说，Teams应用程序套件已经完全无法使用。

微软在一份声明中表示：“我们已经采取措施解决部分客户可能遇到的问题，工程团队将继续积极监控性能和使用情况。”

而就在两周前，微软刚刚承诺向目前尚无Teams许可的企业和教育机构免费提供6个月的Office 365 E1订阅服务。

4、微软Azure，3月24日至26日

今年3月微软证实，新冠病毒大爆发给微软多项云服务带来极大的压力，这导致了欧洲地区发生一系列宕机。

这次故障给开发者带来的影响特别大，因为3月24日首先“阵亡”的是Azure Pipelines，DevOps团队使用的持续交付服务。接下来的几天里，微软的软件开发管道发生严重的延迟。

微软后来解释说：“此次事件是由全球新冠病毒大爆发引起虚拟机容量受限所导致的，使得设备重新映像的时间增加，可用代理的等待时间也随之增加。”

当周晚些时候，微软接受了关于没能及时解决故障的指责。

微软工程总监Chad Kimes说：“第一天影响最严重的时候，我们有大约5个小时都没有意识到故障的发生，这比我们设定的10分钟要糟糕得多。”

5、Google Cloud Platform，3月26日

谷歌用户从3月26日上午11点开始报告有多项云服务无法访问的问题。

用户发推特称，他们遇到了Google 500和502错误代码——500代码代表因内部错误导致请求失败；502代码则代表网关出现故障。

Google最终将这次故障归咎于“基础设施组件”问题。

据Downdetector称，美国东部沿海地区的谷歌客户受到影响似乎最大。

6、Zoom，4月3日

新冠病毒大流行迫使全球开始转向远程办公和远程学习模式，Zoom作为全球最重要的视频服务提供商之一，遭遇了平台需求的激增。

这种压力似乎导致了4月3日的服务中断，使得美国东海岸和部分欧洲地区的Zoom用户对于无法使用Zoom服务感到震惊。根据DownDetector.com的报道，美国加利福尼亚州、佛罗里达州、中西部和马来西亚的部分地区都出现了的宕机。

登录尝试时报告的错误消息表明Zoom Web客户端出现了问题，Zoom的状态页面称正在维护中。

Zoom在自己的开发者论坛页面上表示：“在这个艰难的时期，我们看到人们对Zoom服务的需求出现激增。为了继续为客户和开发者提供卓越的服务，我们可能会迅速实施一些变更措施。”

此前Zoom一直在为教育机构免费提供视频服务，为企业和消费者提供40分钟的免费视频会议，这导致3月日活用户数量同比增长了151％。

7、Google Cloud Platform，4月8日

这次涉及Google Cloud身份和访问管理（IAM）API的故障，导致用户被锁定在Google Gmail帐户之外，并影响了其他基于Google Cloud的主流服务。

这次故障从美国东部时间上午10:35开始，持续了不到90分钟，导致多个Google服务中断，包括App Engine、Cloud Functions、BigQuery及其核心Compute Engine IaaS。

Google的姊妹公司Nest不得不向客户解释为什么他们的安全摄像机暂时无法使用。而作为Google Cloud的重要客户，Snapchat完全瘫痪了一个多小时。

8、GitHub，4月21日

微软旗下的源代码存储库GitHub在4月底发生了多次宕机。

首先是在4月21日，GitHub苦苦挣扎了一个多小时；第二天，GitHub又发生了两次背靠背的宕机，再次让依赖GitHub平台的开发者工作停滞，然后又一次影响了多个GitHub服务一个多小时；第二天又是如此。

软件工程师在日常工作中所依赖的Git Operations、API请求、拉取请求等功能都出现了级。随着整周持续不断的宕机，开发者们开始在Twitter抨击微软缺乏透明度。

9、Adobe Creative Cloud，5月28日

今年5月，Adobe云平台（包括Photoshop、InDesign和Premier Pro等备受欢迎的产品）发生宕机一整天的时间，让创意专业人士的工作完全停滞。

Adobe Creative Cloud的故障在数字设计社区引发了有关云服务缺点的讨论，很多人在Twitter上开始思考，他们是否应该倾向于这些产品的本地化版本。

从美国东部时间上午9点开始，Adobe客户报告称他们无法登录Adobe Creative Cloud平台并使用相关服务，有客户称，他们因为无法登陆帐户而无法联系到支持人员。

问题曝光的7个多小时之后，Adobe在推特上发布了该问题的解决方法，但未详细说明根本原因。

10、IBM Cloud，6月9日

IBM将这次导致很多客户（包括一些备受欢迎的网站）宕机的云故障归咎于第三方网络故障。IBM的一家商业合作伙伴公司首席执行官称，客户无法访问IBM的环境、状态屏幕和控制台，“根本不知道发生了什么”。

他说：“这带来了广泛的影响，整个环境都停滞了。”

IBM Cloud状态页面也在故障发生期间短暂关闭，然后在下午6:30之后报告称一系列问题已经得以解决。

IBM状态页面解释说：“网络运营团队调整了路由策略，解决了第三方提供商引入的问题，从而解决了这次故障。”

近年来，软件容器实现了大幅的增长，尤其在开发者群体中很受欢迎，让应用一旦开发就可以运行在任何计算环境中，从而让企业变得更加敏捷。

Gartner在这份题为《预测分析：全球容器管理（软件和服务）》的该报告中预测称，Red Hat、Rancher Labs和VMware等市场领导者将实现显著的收入增长，销售额将从今年的4.658亿美元增长到2024年的9.44亿美元。

但这仍然低于Gartner曾预测的到2022年基础设施即服务软件公司将从托管软件容器市场中获得10多亿美元的价值，也远远低于VMware传统虚拟化软件产品的收入数据。

尽管管理软件提供商无法获得可观利润，但Gartner认为，到2024年软件容器将成为“75％新客户企业应用的默认选择”。因此，到2024年所有应用将有15%的应用是运行在容器中的，高于目前的5％。

Gartner还表示，到2024年成熟经济体中将有75％的大型企业会在生产中使用容器技术，而目前这一比例还不到35％。

Gartner研究副总裁Michael Warrilow表示：“围绕容器技术的炒作和关注度都很高，但迄今为止容器技术在生产环境中的部署水平仍然较低，应用重构以及/或者应用替换的速度是主要瓶颈。”

一部分原因是大多数企业除了软件容器外还有其他优先事项，例如应用Backlog、预算限制和技术债务等，意味着企业需要把更多精力放在其他任务上，例如把工作负载迁移到公有云。

评估方法如下：

利用杰和送测工控服务器上，采用开源软件搭建一个容器平台，并采用Web应用镜像和数据库应用镜像搭建以去年测试相仿的测试环境。

1、向安全厂商征集基于容器漏洞扫描工具（可以考虑多征集几款），并对开源容器平台进行漏洞扫描

2、将测试环境向公公（私）有云容器平台迁移后，同样利用再次进行漏洞扫描，考察公（私）有云厂商容器平台对已知漏洞修补情况。

查看公（私）有云厂商所能提供的网络安全防护工具，并按网络防护、应用防护、内容防护分不同层级进行功能性评估。（参与厂商需提供相关网络安全防护工具管理帐号，以便对功能进行体验评估）

查看公（私）有云厂商所能提供的容器安全管理工具，并对其在发生威胁后的威胁管理能力进行功能性评估。（参与厂商需提供相关容器云管理帐号，以便对功能进行体验评估）

依然沿用去年公有云主机Web应用性能测试方案，利用AB对所搭建容器中Web应用性能进行测试。在公有云中云主机还是采用2核4G云主机配置，并以去年公有云主机Web应用测试成绩进行对比，对容器云Web应用性能进行评估。

Often, a necessary first step to making any AI project happen is simply getting those documents and processes out of paper and human-based forms and into digital forms that a machine can understand. The notion of converting these analog assets into digital forms is known as digitization in the context of documents and information, and digitalization, in the context of processes and human-based activities. [Not surprisingly, digitization and digitalization efforts are seeing some of their most robust activity in the context of AI- enabling systems, according to a report from analyst firm Cognilytica.](https://www.cognilytica.com/2020/06/23/digitization-and- digitalization-june-2020/) _(Disclosure, I’m a principal analyst with Cognilytica)_

通常，实现任何AI（人工智能）项目的第一步就是简单地将这些文档和流程从纸质和基于人类形式里提取出来及转换成机器可以理解的数字形式。数字化是指将这些模拟资产转换为数字形式，是相对文档和信息的上下文而言。而流程数字化（Digitalization）则是相对流程和基于人类活动的上下文而言。根据分析公司Cognilytica的报告，数字化和数字流程化工作在AI支持系统方面的活动十分强劲，这是不足为奇的。（有必要披露一下，笔者是Cognilytica的首席分析师）

**Digitization**

The general idea of digitization is the process of converting information into a digital, computer-readable format. In order to gain real insights from your data and information it needs to make its way into a digital format rather than existing on paper and stored in a physical filing cabinet. Data is the foundational layer upon which information, understanding, and insights can be gathered. Document digitization is the idea of getting information that computers can’t process into a format they can handle.

数字化基本就是将信息转换为计算机可读的数字格式的过程。要从数据和信息中获得真正的见解，就需要将其转换成数字格式，而不能是纸质形式或存储在实体文件柜里。数据是基础层，信息、理解和见解的收集都是基于该基础层。文档数字化就是将计算机无法处理的信息整成计算机可以处理的形式。

By digitizing data, organizations and agencies can extract more value from assets that are otherwise literally gathering dust and occupying space. To gain higher level understanding from their data including performing analyses, automating various tasks, and incorporating more intelligent and cognitive processes, information needs to be converted from its non-digital form into one that computers can understand.

数据经过数字化后，组织和机构就可以从这样的资产中获取更多的价值，未经数字化的资产实际上是用来落灰的，而且还占空间。为了从数据中获得更高层次的理解，例如包括执行分析、自动执行等各种任务以及整合更多智能和认知过程的数据，信息需要从非数字形式转换为计算机可以理解的形式。

Examples of digitizing information include:

信息数字化的例子包括：

* Converting printed and handwritten text to digital format

* Converting audio recordings in analog formats to digital format

* Converting archival documents to digital format

* Converting video and film content to digital format

For information that relates to documents, the concept of document digitization is also known as **document capture.   **The goal of document capture and document digitization is one of taking non-digital information and representing it in a digital manner for further processing. Many document capture systems take a digital image or sample of a print document, video, film, or other non-digital asset. The resulting digital format can then be electronically stored for further processing and analysis. Below is an example of digitization of text.

与文档有关的信息数字化也叫文档捕获。文档捕获和文档数字化的目标是获取非数字信息并用数字方式表示出来做进一步处理。许多文档捕获系统往往先获得一个数字图像或打印文档、视频、胶片或其他非数字资产的样本。然后再将所生成的数字格式进行电子存储，再进行进一步的处理和分析。以下是文本数字化的示例。


Document capture and extraction Cognilytica

文档捕获和提取（图：Cognilytica）

Just as documents can be digitized, so too can audio and video assets. Analog video or audio must be transferred to digital format for organizations to be able to use it in a meaningful way such as posting to the internet or a website or transferring to someone via email or digital file shares.

文档可以数字化，音频和视频资产也可以数字化。组织必须先将模拟视频或音频转换成数字格式用起来才有意义，例如发布到网上或网站上，或通过电子邮件或数字文件共享发给某个人。

Examples of audio and video digitization include:

音频和视频数字化的例子包括：

* Converting film and magnetic video to digital format

* Converting music and magnetic audio to digital format

* Converting analog audio and video production to digital formats

Once a document has been captured, it can then be further processed and analyzed to extract more value. Post-processing activities involve content analysis and document processing beyond simple scanning and storage, including the following:

捕获文档完成后便可以对其进行进一步处理和分析，获取更多的价值。后处理活动除了简单的扫描和存储外还涉及内容分析和文档处理，包括以下的内容：

* **_Optical character recognition (OCR)_** for recognizing printed text and converting to machine text representation

* **_Intelligent character recognition (ICR)_** that can handle handwriting, hand marks (such as initials), cross-outs, and free-form information filled out by hand.

* **_Optical mark recognition (OMR)_** identifies meaningful text or handwritten indications such as ticked checkboxes, filled in bubbles, and other indicator marks as would be useful in automated grading of exams, handling of surveys, election ballots, and the like.

* **_Optical barcode recognition (OBR)_** that can identify barcodes, indexing, and other marks for high-rate data collection.

**Digitization vs. Digitalization**

Digitalization expands upon the idea of digitization by addressing processes that have previously been dependent on non-digital information. Digitalization is focused on capturing processes that have previously been based on non- digital information and encoding them in a digital-centric manner. The below chart shows the differences between digitization, digitalization, and digital transformation.

流程数字化在数字化基础上进一步扩展，主要是解决那些依赖于非数字信息流程的问题。流程数字化的重点放在那些基于非数字信息的流程上并将其进行编码及以数字为中心的方式表达。下图显示了数字化、流程数字化和数字转型之间的区别。


Digitization vs. Digitalization vs. Digital Transformation Cognilytica

数字化、流程数字化及数字转型（图：Cognilytica）

Digitalizing processes allows companies and governments alike to enhance services, save money, and improve citizens’ quality of life. The move to digital signatures in the banking, mortgage, and insurance industries provides a good example of digitalization of processes. The movement to e-filing of tax documents and check-scanning for digital and mobile banking are additional examples of processes that have been digitized through the use of exchange of digital documents.

流程数字化可以令公司和政府增强服务、节省资金及改善公民的生活质量。银行、抵押和保险行业里转向使用数字签名，为流程数字化提供了一个很好的例子。税收文件的电子归档以及数字银行和移动银行的支票扫描等等的发展，都是使用数字文件交换实现流程数字化的例子。

Examples of digitalization include:

流程数字化的例子包括：

* “Capture” of existing human and document-based workflows into computer-based representations of those workflows for later automation or analysis

* Automation of existing human-based processes

* Process analysis and process management tools that can provide visibility into effectiveness and efficiency of workflow steps

* Applying advanced analytics and value-add technologies to multi-step document-based interactions

* Improvement of processes that have previously been manual to be centered on digital exchange of information (i.e. digital signatures)

One way to handle the movement of paper and human-based processes to digital ones is to capture and automate existing processes. Robotic Process Automation (RPA) **** technology provides benefits here by taking existing processes that have previously required manual activity via computer interfaces and transitioning them to automated software-based processes that accomplish repetitive tasks. While RPA solutions don’t aim to modify existing workflows as a primary benefit, they do help to remove the human element from the equation, making those processes more efficient and effective.

处理纸质流程和基于人的流程可以向数字流程转化，其中的一种方法是捕获现有流程及对其进行自动化。机器人流程自动化（RPA）技术可以在这一块提供不少好处，采用手动操作的现有流程可通过计算机界面转换，重复的任务将在基于软件的自动化流程里完成。RPA解决方案的主要目的并不是修改现有的工作流程，但RPA确实有助于移除人为因素，可以令这些流程更加高效。

In addition to process automation, companies looking to digitalize processes can also use process mining and discovery software to analyze existing workflows, provide insights into opportunities to improve and make more efficient those workflows, and add more monitoring and management to human- based workflows as they exist. These “ **Process Capture** ” tools are capable of recording and documenting existing human-based workflows into a machine- understandable format for later automation or analysis.

一些公司除了在做流程自动化方面的工作之外还希望将流程数字化，这些公司可以使用流程挖掘和发现软件分析现有的工作流程，可以找机会进行洞悉改进及提高这些工作流程，在基于人的工作流程中增加更多的监视和管理。这种所谓的流程捕获工具能够将现有的基于人的工作流程以机器可理解的格式记录下来存档，以后可以再对其进行自动化或分析。

**The Relationship between Digitalization and Digital Transformation  **

In addition to the concepts of digitization and digitalization, there’s another term that often gets wrapped into and confused with those terms: digital transformation. **Digital transformation** is a broad idea that has been around for several decades. The concept of digital transformation is the strategic and fundamental change to an organization’s operations such that they are driven by digital processes, technologies and methods to enable high rates of efficiency and operation. Forward-thinking organizations are taking advantage of the tremendous advancements in computing, storage, and software technology to digitally-enable their workforce, and in the process achieving substantial productivity, time savings, and improved citizen or customer satisfaction.

上面讨论了数字化和流程数字化，另外一个术语经常与数字化和流程数字化搅在一起：数字转型。 数字转型是个广泛的概念，存在了几十年。数字转型概念是指组织运营的策略性和根本性变革，组织的运营将以数字化流程、数字科技和数字方法为驱动力，实现高效率和高运营率。具有远见卓识的组织利用计算、存储和软件技术方面的巨大进步对旗下的生产力数字化，同时还在整个过程里实现显着提升生产力、节省时间及提高公民或客户满意度。

Digital transformation rests on a foundation of digital information (digitization) and digital processes (digitalization). It builds upon these to change the very nature of the operation to move beyond simply storing more data and automating existing systems and processes by adding intelligence to their strategies and put the power of cognitive technology to work addressing the more complicated challenges in their work environment that simple automation won’t achieve. Organizations that have successfully digitally transformed their operations have reduced the friction between customer and stakeholder needs and the ability for the organization to satisfy those needs efficiently.

数字转型的基础是数字信息（数字化）及数字流程（流程数字化）。数字转型以其为基础改变营运的实质，超越了以前的营运模式，不再是简单地存储许多数据及将流程自动化，而是在公司策略里加入智能及发挥认知技术的威力，在简单的自动化无法实现的工作环境里应对更复杂的挑战。那些成功实现了数字化运营的组织减少了客户和利益相关者需求与有效满足这些需求的能力之间的摩擦。

**Digitization as a necessary first step for many AI projects**

At first glance, it may seem that digitization has nothing to do with AI. However, digitization is a necessary first step to extracting value from data that is locked in non-digital assets or human-based processes. By first digitizing and then digitalizing processes and documents, greater value can be applied to business organizations letting them tackle increasingly harder business problems of increasingly more strategic value. Without the foundational layer of digitization, organizations can’t apply higher level technology such as AI and ML to extract additional value. After all, data is the foundational layer upon which information, understanding, and insights can be gathered.

初初一看，数字化似乎与AI无关。但要在非数字资产或基于人的流程数据里提取价值，必不可少的第一步就是数字化。先数字化，然后将流程和文档进行数字化，进而得到更大的价值，这些用在业务组织里可以令这些组织解决各种业务难题及提高业务价值。假若没有数字化基础层，组织就无法利用AI和机器学习等高层次科技获取附加价值。总之，数据是基础层，信息、理解和见解的收集基于数据基础层。

华为中国政企业务即是这样行业数字化转型的选择。近日日，华为正式发布中国政企业务“懂行”形象，同时宣布“懂行·专注于行业数字化转型”这一全新理念。

与发布同时亮相的“懂行”形象主视觉，由两个红色箭头首尾相连组成，代表着融合与转型：已在行业市场深耕多年的华为中国政企业务，积极推动行业与技术的深度融合，从行业中来，到行业中去，希望携手生态，在加速变化的环境中厚积薄发，创造出行业数字化转型的无限可能。“懂行”形象的发布凸显华为中国政企业务通过提供专业的行业数字化转型的能力，助力客户创造数字化转型商业价值的决心。

进入2020年，从在家办公到停课不停学，整个社会对于数字化技术的认知得到了刷新，数字技术以及新服务让整个社会在面对危机时变得更加从容应对，数字经济的重要性不言而喻。

有调查数据显示，2018年中国数字经济规模达31.3万亿元，占GDP比重达34.8%，数字经济已成为中国经济增长的新引擎。数字技术已全面渗透进各个行业，成为数字中国、智慧社会建设的重要动能。

在世界经济环境复杂多变、中国经济下行，面临疫情后的经济复苏压力的情况下，全球数字经济发展进入到跨界融合、系统创新、智能引领的新阶段，中国数字经济寻找新动能来“破局”，应对后疫情时代的经济发展需求。中央出台支持政策，全面推进“互联网＋”，打造数字经济新优势，力挽经济困局。“新基建”的提出更是为中国数字化进程提速。

“新基建”也就是加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度，其意义也在于通过新型基础设施建设的平台效应带动千行百业的数字化转型需求，进而实现更高程度的数字经济发展。

其中，5G、大数据、工业互联网、人工智能等新一代数字技术正在成为各行各业迎接数字经济的重要抓手，支撑新型服务业和新经济。5G网络的低时延、广连接和快速响应等特征在智慧城市、车联网、远程医疗等领域发挥着不可或缺的作用。大数据成为数字经济的关键生产要素，驱动的数字经济创新发展；工业互联网以智慧工厂为目标，促进制造业的数字化转型，成为数字经济的新动能和智慧社会的支柱；而人工智能的到来正在拓展数字经济外延并丰富其内涵。

“新基建”是对各种新型基础设施的建设，行业数字化则是对信息数字化基础设施的应用，两者合力就能完成数字世界的构建。当算力成为新的生产力，数据成为新的生产要素，云、AI、5G成为新的生产工具，新型数字基础设施正在为政企行业数字化转型注入新动能。

目前，云计算、5G、物联网、人工智能等数字技术已经深入各行各业，创造了诸多商业奇迹，新的业务形态和用户市场不断被激活，数字化转型逐渐成为一种商业潮流。

无论是互联网企业，还是传统行业标杆客户，都离不开其在数字技术的长期投资、建设与应用，进而驱动自身的数字化转型。而今天所讲的数字化转型就与之前所讲的企业转型已经有了很大区别。

数字化转型不止停留在简单的新兴技术应用创新，它是一种通过利用这些技术来转换流程和业务模型的方法。企业发展的根本在于业务模式的创新及市场拓展，只有数字技术真正深入企业的关键业务流程，才能助力其快速发展。

同时，随着数字化转型进入“沉浸期”，企业的数字化转型需求也在与时俱进，他们不再满足于“互联网＋信息化”，而是需要技术与业务的深度融合。其实众多行业客户已经通过信息化建设阶段实现了业务的数字化，接下来要做的就是从单点向多点协同优化，从基础层向核心业务渗透，将数字化植入企业的核心业务流程中去，重构关键业务价值链，建立企业的智能运营和创新，实现整个企业的业务线上化、数据化、智能化。

如何深挖各行业痛点，从业务需求着手，利用数字技术推动业务发展便成为数字化转型升级的关键。在这时，一个强有力的转型伙伴必不可少。这个伙伴需要既懂技术又对行业有着深入的研究，双管齐下，才能帮助行业客户实现期待的转型。

虽然技术是共性的，但是不同行业的需求确实存在差异，定制化需求强烈。这就要求ICT厂商能够基于行业特定需求提供对应的个性化、场景化解决方案，从点到线深入核心业务及流程，真正推动企业完成数字化转型进程。

华为中国政企业务，懂行业趋势与客户需求，懂技术创新与场景应用，懂生态发展与价值提升，拥有行业市场必须的专业能力和深厚积累，并已在同行业中已处于领先地位。

从行业发展的业务中来，加速到行业数字化场景中去，华为中国政企业务积极理解、激发各行业数字化的趋势性需求，做深做透行业，深挖行业痛点，与客户一起锚定业务创新的机会场景；同时深知融合的能量，创新技术与行业场景深度融合，围绕具体需求不断优化产品、方案与服务，灵活、快速匹配业务演进，充分发挥其协同优势，从而加速产品创新、行业数字化转型和智能升级的进程。

一方面，经验源于自身。作为专注于ICT领域三十多年的企业，华为也有着强烈的数字化转型诉求，持续在研发、销售、供应、交付等业务领域进行了积极的数字化探索。全球研发协同、智慧园区、华为云WeLink等都成为华为自身数字化转型的明星案例和标杆实践。

在政企行业市场，华为中国政企业务更是基于自身的成功实践和长期耕耘的丰富经验，积极携手广大生态伙伴，为各行业客户打造创新的场景化解决方案，实现新的价值创造。

比如针对交通领域，华为中国政企业务打造了智慧港口和智慧“四型机场”；在金融领域，华为中国政企业务让智慧银行与客户心意相通；在教育领域，华为中国政企业务以教育大平台驱动个性化的教与学；在油气领域，华为中国政企业务基于人工智能平台构建油气知识图谱，让地下石油更快现身。

华为中国政企业务还深入洞悉城市、医疗、制造等领域的真正需求，帮助行业客户实现智慧城市、智慧医疗、智慧数字工厂，并积累了丰富的数字化转型实践经验，促进了创新技术与行业发展加速融合，在“彼此懂得”的默契创新中，帮助客户在转型中看懂行业未来。

截止2019年底，华为已助力全球40多个国家和地区的200多个城市开展智慧城市项目建设；在普惠金融、数据驱动的业务创新和开放银行等方面助力1000多家金融客户数字化转型；服务全球70多个城市的170多条轨道交通线路，为城市打造“大交通”体系；以华为自身数字化转型实践，为超过300家客户构建智慧园区；用新ICT技术为制造、能源等行业注入活力，打通制造流、价值流，推进行业智能升级。

未来5G、AI、云的融合应用正在塑造一个万物感知、万物互联、万物智能的世界。数字经济的快速发展正在催生出更多产业与行业数字化需求，而华为中国政企业务通过5G、AI、云等技术打造的创新产品，提供基于客户业务需求的场景化方案，旨在将客户的数字化转型价值提升到一个全新的高度。

“懂行·专注于行业数字化转型”，越是不确定的时代，客户越需要有一位专业领先的行业数字化转型伙伴，奋楫笃行，逆势出新。华为中国政企业务愿发挥“懂行”优势，提供专业领先的行业数字化转型能力，携手广大生态伙伴，实现行业场景与创新技术的共振，增强面对下行压力的韧性，帮助客户创造数字化转型的更大价值；同时肩负时代使命，砥砺前行，厚积薄发，助力数字中国建设，共建万物互联的智能世界！

这是一项完全托管的服务，让企业员工不用具备任何编程技能即可构建移动应用和基于Web的应用。

Amazon表示，客户可以使用Honeycode开发利用AWS数据库的应用，包括简单的任务跟踪应用，或者是可以合并多个工作流的、更复杂的项目管理应用。

目前Amazon以Beta测试的模式提供该服务，该服务将让Amazon涉足快速发展的地代码和无代码软件开发工具市场。此类工具让企业员工可以自己构建应用，从而提高他们的工作效率，而无需向内部应用开发团队寻求帮助。

AWS副总裁Larry Augustin在声明中表示：“客户说他们对自定义应用的需求远远超出了开发者的开发能力。有了Amazon Honeycode，几乎任何人都可以创建功能强大的自定义移动应用和Web应用，而无需编写代码。”

在功能上，Honeycode与其他低代码开发工具有些相似，为用户提供了一组用于常见用例的模板，包括客户追踪器、库存管理、待办事项列表、问卷调查和日程表。Amazon在公告中表示，通常大多数企业都是使用共享电子表格来处理此类任务。

由于该服务是运行在底层AWS数据库上的，因此可以使用点击界面和类似于传统电子表格的数据输入结构，轻松地对数据进行链接、过滤和排序。Amazon表示，这项服务最多支持20个用户免费使用，如果需要支持更多用户则需要收取费用。同时，其主要用途可能是企业内部使用的网站和应用，不过也同样适用于面向公众的网站和应用。

Amazon Honeycode的推出，是Amazon为了扩展至（让Amazon云计算技术备受欢迎的）基础设施和平台服务之外领域的一个举措，希望以此保护自己作为领先公有云平台的地位，应对谷歌和微软等竞争对手的挑战。特别是在微软推出了自己的低代码应用开发平台Microsoft PowerApps之后，该产品的推出具有特别的意义。

Constellation Research分析师Holger Mueller表示：“亚马逊的工具组合中很少出现空白点，低代码和无代码就是其中之一。这些工具对于企业加速至关重要，因为这些工具让重视技术的企业用户能够对于自动化充满信心。”

低代码应用开发工具市场是一个非常有利可图的市场。市场研究公司Gartner去年曾表示，到2024年低代码和无代码工具将占到企业内部所有应用开发的65％多。同时，Forrester预计，到2024年低代码应用工具将发展成为一个规模达到210亿美元的市场。

HPE公司高管们指出，边缘的本质，在于“事物发生的位置”。我对此深表赞同。如今，数据正以极其惊人的速度生成。根据估计，一旦自动驾驶成为现实，联网车辆每天将产生数十TB数据。此外，预计由5G网络加边缘“增压”技术所驱动的新型用例也将在消费者与企业级领域产生类似的数据增长。为此，企业无法单纯依靠云计算资源实现数据的关联、处理与分析，并据此采取行动。换言之，高度集中的云环境需要与高度分布的网络边缘结合起来，从而全面解锁数字化转型的终极形态。将计算资源放置在数据创建点周边不仅能够降低延迟水平，同时也将强化应用程序的响应能力，进而带来新的、更具颠覆性的应用范式。

在为期三天的大会上，HPE公司CEO Antonio Neri与HPE Aruba部门总裁Keerti Melkote都在具体阐述这一优势。Neri先生与Zenuity公司创始人在第一天的在一会议中着力讨论了自动驾驶技术。Zenuity是沃尔沃汽车公司设立的合资企业，致力于开发出能够兼顾安全性与性能表现的自动驾驶与辅助驾驶平台。HPE方面负责提供人工智能、高性能计算以及边缘基础设施，借此助力Zenuity公司的开发与验证工作。

在第二天的议程中，Melkote先生谈到了Aruba在COVID-19疫情中的响应工作。该公司为移动诊所和偏远地区的学校提供Wi-Fi停车场热点以及更加灵活、健壮且安全的平台（包括为远程办公人员提供Aruba远程接入点）。这些用例全部存在于网络边缘位置，也证明了Aruba在这一领域中的强大实力。展望未来，相信在基于位置类服务的帮助下，用户接触行为跟踪与人群密度监控将发挥重要作用，帮助我们在保持社交隔离的同时、促进民众安全返回办公环境。Aruba在几年之前已经收购Merdian公司，并借此建立起强大的合作伙伴与解决方案生态系统，这也再次让我们对Aruba的能力充满信心。

在本周的Discover大会上，HPE公司还发表了重要声明，旨在进一步巩固其在电信行业中的发展势头。为了帮助运营商及服务供应商在5G网络与电信云领域发现新的商业机遇，HPE方面宣布将推出HPE Edge Orchestrator。从宏观层面来看，这套解决方案通过应用目录的形式提供低延迟云服务，帮助运营商为客户提供多种“一键式”边缘计算解决方案。更重要的是，这些解决方案易于部署且能够在多个位置进行扩展。结合HPE之前春季发布的公告，Edge Orchestrator似乎有望成为一款重磅产品，解锁5G核心堆栈微服务集以及开放分布式基础设施管理（ODIM）平台等多种实际边缘用例，帮助5G运营商简化部署流程。对我来说，ODIM的重大吸引力，在于它能够同时管理来自多家厂商的多代蜂窝基础设施。ODIM提供的这种核心编排能力不仅有助于提高服务敏捷性，同时也将显著节约运营费用。

HPE公司对于Aruba职能的定位与运用方式给我留下了深刻印象。一般来讲，企业在完成商业收购之后，往往会消化被收购方的知识产权并削减相关人员。但HPE的作法并非如此，考虑到Melkote先生及其团队在推动HPE整体优势战略中所发挥的重大作用，甚至将Aruba收购案理解在一种“反向”合并也不为过。此外，HPE也拥有一支强大的电信业务团队，始终以运营思路看待一切技术成果。在他们的支持下，HPE积极参与到通过强大服务与解决方案组合构建未来5G网络的浪潮当中。简而言之，Discover 2020大会再次彰显了HPE公司在边缘技术领域的领导力与业务敏锐度。无论是从企业的角度出发、还是作为一家服务供应商，我都坚信HPE公司有能力也有意愿充分把握住5G优势及潜能所带来的历史性发展窗口。  

在上个月举行的Docker DockerCon线上发挥期间，微软和Docker这两家长期合作伙伴宣布扩大联盟关系，这次的重点是简化面向双方共同客户的应用开发。为此，厂商表示将把微软Azure公有云和Virtual Studio Code代码编辑器与Docker Desktop（用于构建容器化应用的Docker开发者工具包）进行集成。

现在这项集成已经开始面向用户提供，但还处于边缘发布阶段，意味着仍需要进行一些测试和收尾才能完成。

Docker Desktop包含几种不同的工具，与微软合作的主要是命令行工具Docker CLI和Docker Compose方面，其中Docker CLI可以让开发者通过这个命令行工具使用Docker容器，而Docker Compose则是用于构建多容器应用的一款软件。

开发者现在可以通过Docker CLI登录Azure，而不必单独打开一个窗口。然后，开发者可以访问微软管理容器托管服务Azure Container Instances，并通过同一个命令行界面在服务中创建新的Docker容器。用户还可以使用Docker CLI定义配置设置，并运行其他常见命令来执行例如检查容器之类的任务。

Docker首席执行官Scott Johnston在DockerCon大会上接受采访时表示：“有大量的自动化和预先配置的智能默认值或合理的默认值，都是在幕后进行的，Docker和微软合作中有大量硬核的工程设计工作，旨在简化这个部分，使其易于使用。”除了他之外，微软开发者工具企业副总裁Amanda Silver也接受了采访。

较大的Docker应用通常由多个单独的容器组成。微软已经增加了与构建多容器应用的Docker Compose的集成，让此类工作负载也可以直接部署到Azure Container Instances。

初始部署后，开发者可以使用命令行界面来维护和管理应用。微软Amanda Silver解释说：“另一个我们真正要确保的事情是，即使在部署之后，你也可以检查和诊断这些容器和图像，而不必抛弃该工具。”

“如果出现问题，你可以打开一个shell，并以交互方式运行，能够查看容器中的日志，甚至可以检查其中一个容器，以便查看环境变量或其他容器的详细信息，”Silver说。

微软的Visual Studio Code代码编辑器是此次双方合作的一个重点。微软为该工具提供了一项Docker扩展，让开发者可以通过同一个界面启动、关闭和管理他们的容器和相关文件，在这个界面中，开发者可以编写代码使其运行在这些容器中。

Davis表示，这两个角色结合在一起有助于避免分开时经常发生的摩擦。她表示，“这两个角色之间存在持续不断的战斗。CIO是常规的运行和维护角色，创新官则负责完成所有具有刺激性的项目，然后就将这些交给CIO。通常情况下也没有预算、没有资源去支持CIO。” 这最终会令IT团队士气低落，同时，IT团队费力做了这些刚起步的计划却得不到赏识。

Davis的工作令她理所当然地站在应对COVID-19的最前线。德克萨斯儿童医院分布在90个不同的地点，大约有14,000名员工，医院在这次大流行之前就已经在做远程医疗方面的尝试。Davis与其他同事一起负责在这方面的发展。COVID-19危机开始以来，德克萨斯儿童医院仅门诊专科护理一项就将500起面对面就诊改成了视频就诊。

德克萨斯儿童医院也一直在利用科技重塑与其他患者的互动方式。去医院看医生时必须处理保险自付费用的文书工作，这是个痛点。而现在，这些事情可以在患者到达医院之前进行线上处理，患者只需要到医院的数字门户网站先进行预约。德克萨斯儿童医院还推出了为进入医院的人测体温、在移动设备上扫二维码帮助以数字方式传输患者数据等技术。

前瞻性思维

COVID-19出现后，德克萨斯儿童医院的数千名员工换成了在家里工作。由于医院之前制定了飓风季节应急计划，转换成家里工作进行得相对顺利。但大流行也是对技术领导者的强烈提醒，一定要未雨绸缪，愿意针对一些几乎不可思议的事物做出思考和相应的计划。Davis表示，“必须要先一步为可能即将发生的事情做好准备。”

德克萨斯儿童医院首席信息官兼首席创新官Myra Davis

成功的创新者也是如此。为了鼓励员工分享各方面的想法，例如更好的确保双手卫生的方法或创建新的数据驱动服务等等，Davis推出了一个创新中心，中心由一小组人组成，负责对提案进行分类并向提交提案的员工提供反馈。中心的重点主要是关于数字驱动的想法，并不关乎新的医学治疗方法或药物。在该中心建立前，医院里不存在任何明确的途径听取各种建议，初创企业和其他企业也没有途径与医院进行数字协作。

Davis定期组织“想法聚会”，征求工作人员的建议，还成立了一个创新咨询小组，其成员包括几位医生、医院的总顾问及首席护理官。创新咨询小组定期开会，审查有潜力的创意想法。小组关注的领域之一是使用软件进行低价值管理流程的自动化。小组关注的另一个领域是医院如何更好地利用最宝贵的一项资产：那些涉及曾经在医院看过病的年轻患者的大量数据。

获得公平的份额

在2019年秋季，创新中心创建之前，德克萨斯儿童医院的一些工作人员曾经与一些初创公司和供应商就数据共享安排达成过一些协议，但如果这些信息有助于公司创建成功的新产品或服务，协议里却并未就财务收益有什么定论。现在，医院则更看重获得公平的回报。Davis解释表示，“儿科领域的初创公司不是很多，我们则拥有大量的儿科数据，因此他们希望与我们合作。”

德克萨斯儿童医院最近开始了与 Configo Health的合作。Configo Health是一家初创公司，Configo Health希望创建一个大型儿科患者数据存储库及利用应用分析工具对数据进行分析，目的是帮助医院和医生更清楚地了解患者的住院风险或在患者接受治疗后康复的机会。德克萨斯儿童医院入了Configo Health公司的股并与Configo Health共享一些数据。

诸如这样的项目可能产生较大大的长期影响，但德克萨斯儿童医院首席信息和创新官同样会去实现一些小的想法，其目的就是要表明在德克萨斯儿童医院这里任何人都可以创新。成功不会明天到来，要做的是奠定成功的基础。Davis表示，“我们是在医院内部形成创业文化氛围，需要假以时日。”

现在有很多企业都在宣传要打造数字化生态，但不知大家有没有更深入的想一想，生态体系应当是什么样子？比方说自然界的生态体系是一个循环，既有站在食物链顶端的食肉类动物，又有在底层的食草、食腐类动、植物，通过彼此竞争，实现自然界的平衡。但这个时候突然有外来物种入侵或本地高级物种变异，又会怎样？畸形的自然生态发展会造成生态破坏、物种灭绝，畸形的数字化生态呢？

为什么数字化生态会产生畸形化的发展，下面将从技术、资金、数据三方面简单进行一下分析。

随着服务器CPU核心数量和计算能力的持续提升，为了充分发挥这些计算能力，人们开始采用虚拟化、云计算的方式来提升服务器的多任务处理能力。但是云计算毕竟是一种非常“重”的系统架构，包含着非常复杂的网络节点、计算节点、存储节点、控制节点等等。不是任何一个企业都可以轻易完成搭建。

数据中心建设对“风、火、水、电”均有很高的要求，需要投入的资金十分巨大。一般企业难以负担。即便一些科技型企业，具有数据中心应用需求，也通常不会将宝贵的计算资源投入到大数据分析之中。因此，除非是运用数据进行盈利的互联网企业，一般企业很少会为数字化转型投入过高的资金。

还有一些传统企业，既不缺乏技术，也不缺乏资金，但是对于数字化转型也没有较高的热情。在一次对某大型制造企业CIO采访中，我们了解到企业对数字化转型热情不高的原因在于，传统企业已经建立了一套完善的生产、加工、销售的工作流程。而数字化转型所需数据量不足，可提升效率有限，再结合可靠性、安全性等方面的综合考虑，于是形成了目前对新技术积极关注，但慎重前行的局面。

小企业用不起，大企业不想用，数字化转型就真的没有市场吗？很明显不是这样的，新冠疫情在北京二次爆发仅短短数天，凭借大数据分析就可以准确定位溯源，有效阻断病毒传播，而海外病毒传播源头至今还是个迷，只能依靠“群体免疫”的办法被动防疫。由此可知，在数据化转型后大数据分析所具备的能力，决不是加速一下企业的业务需求分析那么简单。

那么，对于企业而言，数据可以带来什么，我们可以从营销的角度先在下面两个方面进行分析。

在传统企业中，产品销售是通过代理、分销等方式，到达零售店铺向用户进行销售。然而随着电子商务的兴起，产品品类更齐全、销售环节更精简、购买方式更加便捷的线上业务正在向传统线下业务发起强大挑战。在这场挑战中，谁掌握了更多数据，就可以掌握了更多的用户，建立更广泛的渠道，最终占有更多的市场份额。很明显，在这场比赛中传统企业基本已经输在了起跑线上。如果线上业务可以完美取代线下销售，这也不失为一件好事，但是从目前看来，线上业务依然有很多隐患。

在传统营销模式中，生产企业可以通过控制货源的方式，来维持产品利润，从而保障研发、生产以及产品质量的可持续发展。然而在电子商务中，产品是直接面对的用户，而用户又缺乏相关专业的产品鉴定能力。因此，价格就成了吸引用户流量最常用的方式。因此，谋求低质低价抢占市场，或者低质高价赚一笔就跑的产品和品牌开始大行其道。品牌被践踏，质量被忽略，劣币开始驱逐良币。传统经济萧条，制造业不要说什么振兴，还可不可以正常的活下去，都将成为一件很难说的事情，归根结底是传统企业的手里没有“数”。

有些电商企业的理想很好，想做102年的企业，对待这种利益的问题，用行政的方式、用道德的方式来进行约束。但是真的可以约束的了吗？即便约束了自身，也有其他企业会来打价格战，抢流量、抢生意。最后，要不是去妥协，就是被淘汰。市场追求的是利润，而不是理想，更不是情怀。

因此，要想从根本上解决问题，还是要让企业做到“心中有数”。数据不一定要多，也不一定要“大”，但需要和疫情检测一样，在出现问题后，可以迅速发现问题，进行溯源定位。至顶网评测的目标，一向就是公开、透明，原因就是如此。有什么问题，只要摆到明面上，将问题分析透，不用下什么定语，群众心中就已经有正确的结论了。那么接下来的问题就是，应该如何让企业得到“数”。

想发展，资金、技术投入过高，企业无力负担；不发展，市场、渠道命脉握于他人之手，生死只在旦夕。怎么办？很早，至顶网云能力评估小组就看到这方面的问题，并且也在积极探索企业数字化转型的发展之路。为此，在2018年和2019年均展开了公有云主机公开对比测试活动。然而结果并不乐观。云主机可以解决线上系统搭建问题，但获取流量能力不足。借助第三方APP、小程序，可以获得流量，但流量属于平台，自身还是难以留下数据。这时候，我们关注到了容器。

青梅竹马的感情为什么让人留恋？因为他可以从小陪伴你长大，而容器也可以和你青梅竹马。之所以这么说，是因为容器对系统平台的要求很低。只要能运行Linux，可以安装Docker，哪怕是一个家用的小NAS，都可以运行。而容器的弹性扩展能力，虽然我们还没有进行实地测试，但京东的618据说也可以进行应对，而且容器镜像还可以在不同公有云平台上进行迁移。也就是说，容器是一个可以适用于大、中、小、微全部企业业务应用的解决方案，用户完全可以从小到大的在容器上构建自身的业务应用系统。这就是至顶网云能力评估小组2020年公有云评测将测试目标从公有云主机转向容器的一个主要原因。作者个人认为，有这样的一个原因就已经足够我们对容器进行重视了。

容器再好，也只不过一个底层的系统平台，成功的数字化转型，还需要看如何有效的获取数据，并成功的进行应用。在这个方面，这两年我们也已经有了一些想法，但是还需要具体的实践去验证。但真做起来才发现，想做点事情，实在是不容易。费尽心力找到一个自认为适合新零售发展的底商，但是居然两年时间还是没有出租出去，空有很多想法，但没有一个可以实践的平台去进行实施。

但我们并不会因此而气馁，要向那个追求长生的猴子学习，对不同技术，都会问上一问，试上一试，看看“可以得数据否”？最终必然能找到可以获得有效数据的真技术，并向大家进行推广。数字化转型的道路，也必定会在大家不断的努力实践中，越走越稳，越走越宽。

因此，在紫光集团“从芯到云”的战略布局下，对旗下云网板块公司进行能力整合，成立“紫光云与智能事业群”，这是基于市场的判断和动作。

如果说，“从芯到云”战略是一场持久战，那么“紫光云与智能事业群”的成立就属于重装上阵，还搭上了“新基建”的快车。

紫光云亮相世界智能大会

6月23日，第四届世界智能大会在天津正式开幕，“紫光云与智能事业群”首次亮相国家级展会，紫光集团董事长兼首席执行官赵伟国，应邀出席当天的云开幕式暨“创新 赋能 生态”主题峰会；紫光集团联席总裁兼新华三首席执行官于英涛，在24日举行的云上峰会上发表主题演讲。

今年4月成立的紫光云与智能事业群，将私有云、公有云、人工智能、视频云和软件服务等能力整合，以全新的紫光云品牌面向市场，打造了架构统一、品牌统一、服务统一，具备全栈智能、全域覆盖能力，可信、可持续创新、一站式交付的“一大朵紫光云”。

从去年的领航者峰会开始，“数字大脑计划”成为紫光集团及旗下新华三集团帮助客户实现数字化转型的核心战略，今年升级为“数字大脑计划2020”。全新的紫光云是数字大脑的核心引擎。

所以在本届大会“云展区”，我们看到“紫光云——数字大脑核心引擎”的集中展示，包括完整的私有云、公有云和混合云解决方案，以及城市视觉中枢、数字化智能引擎等内容。

云智融合助力数字化转型实践

紫光云在国家级大会的首秀，既有实力展示，也有经验分享。紫光云展区还带来了新型智慧城市建设中的一系列实践成果。可以说，在第四届世界智能大会上，紫光云完整地诠释了云与智能融合的路径。

聚合能力，用于实践。在智能时代，明确了云和智能的融合方向，就能更清晰准确地与百行百业的数字化转型相结合，找到夯实数字基础设施及平台，打造行业智慧应用的发力点。

以世界智能大会的举办地天津市为例，紫光云承接了“智慧滨海”的建设重任，将其打造成智慧城市新标杆。“智慧滨海”成功打造出“1+4+N”的新型智慧城市体系，为滨海新区各部门提供数据共享。这里的“1”，指的是以一个城市数字大脑为核心；“4”是指聚焦四大智慧板块，分别是智慧政务、智慧经济、智慧城市、智慧民生。四个板块就像是四个篮子，里面装的是N个智慧应用；N，代表的是是指根据城市管理的需要不断开发出来的智慧应用，由此实现“大数据一张图”感知城市，“大平台一张网”慧及民生，“大运营一条链”服务产业。

传统制造业也是紫光云在天津市的布局之一，包括建设工业互联网标识解析二级节点，携手禧天龙公司打造智能工厂；与天津大学共建人工智能云，在投资共建、智能升级、产业合作、人才计划四方面，全面推进天津市人工智能云产业升级，为行业赋能。

如上，始于产业思考，是紫光云探索云与智能的开始。当明确“起点”之后，目标便清晰起来，即帮助百行百业完成数字化转型。

所谓数字化转型道路千万条，找准对的方向第一条。对于部分企业来说，数字化转型，并没有一个清晰的思路，可以说很多时候是摸着石头过河，亟需一位能够助力数字化转型的合伙人。这更彰显出紫光云的价值。

本次峰会以落实习近平总书记致第三届世界智能大会贺信为指导方针，是世界智能大会聚焦智能科技产业合作、共赢、发展理念的又一次成功实践。新基建战略机遇，意味着产业升级的数字化和智能化将成为必然趋势，智能科技将迎来新一轮的高速发展。本次峰会的成功举办，也将为新一代信息技术产业提供了新思考、新成果、新实践。

这次云上峰会由至顶传媒总经理兼总编辑高飞主持，与会嘉宾还包括紫光集团联席总裁兼新华三首席执行官于英涛，联想集团执行副总裁兼中国区总裁刘军，SAP全球高级副总裁、中国区总经理李强，华为技术有限公司副总裁、华为云与计算中国区总裁史耀宏，北京易华录信息技术股份有限公司党委书记、董事长、总裁林拥军，曙光信息产业股份有限公司高级副总裁任京暘，浪潮集团高级副总裁、浪潮云董事长兼CEO肖雪，TOP Network联合创始人王阳，麒麟软件有限公司执行总裁孔金珠等知名企业家，并在“云端”带来主题演讲，围绕新一代人工智能、新基建、大数据、区块链等前沿话题展开了深刻的交流探讨和思想碰撞。

▲云上峰会议程

紫光集团联席总裁兼新华三首席执行官于英涛表示，新基建已经成为数字经济建设的重要命题，在给传统基建插上信息化的翅膀的同时，新基建让智能化和数字化提速，在建设新型智慧城市的过程中，要以数据为核心，加快释放新基建价值，激发新的应用场景，最终实现智能化。

IEEE终生会士、英国皇家工程院院士塔里克·杜拉尼从科技让生活更有温度的角度出发，解读了在全球疫情形势下，人工智能在抗击新型冠状病毒中的应用。他表示智能科技作为新一代信息技术，正在各行各业发挥关键的作用，成为新的智能形态，创造巨大的产业价值。

联想集团执行副总裁、联想中国区总裁刘军带来“智慧创造新价值”的主题演讲，他表示自2017年起，联想不断加大在天津的投资力度，旗下已经有60家公司落户，营收和税收年比年增长100%以上。联想集团顺应并推动京津冀一体化战略，实行“一总部两办公区”模式，已经使天津成为联想集团副总部中心与战略转型重要发展基地。预计2020年联想在天津将实现“千人百亿”目标，营收超过100亿，员工超过1000人。

SAP全球高级副总裁、中国区总经理李强从加快工业与智能融合，推动智能制造创新与实践的主题切入，分享迈向人工智能时代的智能制造，制造业表现出的特点，分别是以客户为中心的高度个性化定制、打造“工业4.0”时代的模块化工厂、从制造商向服务商的转型升级等三个角度带来“接地气”的案例分享与最佳实践。

华为技术有限公司副总裁、华为云与计算中国区总裁史耀宏带来“进而有为，发展新基建，共创智慧城市新未来”的主题演讲，他表示5G、云、人工智能相关的产业，将成为信息时代的高速公路，而算力是信息时代的电力。5G带宽的流量、地方算力的消耗，将成为衡量未来地方经济增长的晴雨表。

北京易华录信息技术股份有限公司党委书记、董事长、总裁林拥军同样提到数据对城市建设的重要性，城市数据湖本质是把碎片化数据转化为规模化要素的新基建，他表示数据融通产生价值，价值挖掘可以洞察规律。数据湖可以让数据更“智能”，可以赋能城市管理、社会治理、公共服务、产业升级。

曙光信息产业股份有限公司高级副总裁任京暘，谈及对新基建的理解包含三个层面，新理念、新技术、新模式。未来随着数据规模的不断攀升，人工智能应用的高速发展，全社会对算力的需求也将井喷式爆发，以算力为核心的数字基础设施是应对挑战的关键之举，越来越多的行业应用需要先进计算。

浪潮集团高级副总裁、浪潮云董事长兼CEO肖雪在演讲中表示，新基建政策的提出为数字经济发展注入了一股新的动力，在参与新基建的过程中，浪潮云希望发挥自身能力，推进物理世界和数据世界的融合，用数据因素来支持各行业的发展，支持社会进步，不仅让云计算、大数据、AI、5G这些核心技术发挥各自价值，更要将业务融合在统一的体系内，用新技术支持数据融合、场景融合，同时支持整个产业的发展。

TOP Network联合创始人王阳则表示，区块链是产业互联网的基础设施，5G+区块链催生新的商业模式，区块链在“新基建”中有很大的用武之地，主要体现在数据处理和去中心化两方面，其中数据处理包括大数据确权、为5G技术提供数据保护、为人工智能提供数据分析、为云计算技术提供可靠数据来源等等。

麒麟软件有限公司执行总裁孔金珠带来软件层面的思考，他表示麒麟软件将立足人工智能、移动计算、云端互联等未来技术发展趋势，为新基建打造安全底座，遵循功能、性能、安全、可靠四大指标，塑造一支规模逾万人的自主操作系统团队，为实现国家操作系统跨越式发展、打造安全的信息技术体系、驱动新型基础设施建设数字经济新引擎提供重要支撑。

至顶传媒作为连续四届世界智能大会的支持机构，在四届大会上都参与到了大会的策划筹备过程。乘世界智能大会东风，至顶网和科技行者还将继续扎根于智能科技领域，站在科技和产业的最前沿，持续致力于记录和推动数字化创新，始于AI，不止于AI，打造行业领先的知识与传播平台。

专业美妆博主在社交媒体上向观众们传授化妆技巧

2017年10月，在剑桥分析丑闻曝出的不久之后，Facebook公司调整了其Instagram API，保证用户更难以搜索应用背后庞大的照片数据库。虽然看似寻常，但此举却给数字营销行业带来了重大影响。

不久之前，总部位于纽约的网红营销机构Amra & Elma开发出一套平台，可从Instagram中直接提取数据，并允许客户使用AI图像分类器找到特定网红用户。例如，他们可以随时找到拥有10000到50000粉、而且在最近曾在照片中拍到Jeep车型的网红。Facebook的调整让这项功能彻底失效，而这场由AI主导的资讯对抗正逐渐成为新的常态。

曾几何时，成功的广告源自艺术创造力与雄厚财力的组合。要想雇用一家热门机构制作30秒长的广告，企业需要为此投入大量的资金，而成功的宣传反过来又能造成全民性质的轰动。

但互联网的诞生改变了这一切。如今，一切都以数据、分析及算法为核心。凭借着简单的adspend广告位竞拍机制，谷歌与Facebook已经通过广告宣传赚得盆满钵满。而在Google Ads当中，只有消费者点击广告内容时客户才需要向谷歌付费。至于Facebook方面，社交巨头能帮助客户将广告投放至更有针对性的人群，保证把内容与受众的口味联系起来。

数字营销目前已经成为广告行业中的绝对顶峰，而数据就是新的血液。数据的获取与分析能力成为新的核心技能，我们再也无法单凭经直觉以及慷慨的预算打造爆款了。有时候，了解社交媒体平台的宣传机制，反而比了解网红餐厅中的人气主厨本人更加重要。

Amra & Elma公司联合创始人Elma Beganovich表示，“AI技术改变了数字营销行业，颠覆了网红营销的游戏规则。品牌现在可以更精确地确定目标受众，并直接与他们开展交流。语音识别等技术让我们可以轻松跟踪网红们在YouTube及Instagram TV上讨论的具体话题。”

时至今日，网红营销已经成为数字营销行业中的一朵奇葩，并迎来迅猛的增长势头。各大代理商网络都在参与其中，并催生出数百家独立机构。目前整个行业的价值约为80亿美元，不考虑突然出现的COVID-19疫情的影响，行业总值甚至有望在未来两年内翻一番。女性网红营销组织（WIIM）创始人Jessy Grossman也认为目前的良好势头将必然持续：“各品牌正面临沉重的打击。企业希望让花出去的每一分钱都获得最大的投资回报。以网红营销为代表的数字营销方式无疑更高效、以数据为驱动力且速度更快。只有这样，企业才能以最低价格获得最理想的营销效果。”

在Instagram成立之初，早期网红经济完全就是新的一轮淘金热——大家完全按自己的理解进行，几乎不考虑数据驱动因素。客户希望跟网红们合作，但又无法衡量具体投资回报。相当一部分“假网红”用几千美元就能买来大量“僵尸粉”，成功完成以小搏大的华丽转身。

但随着时间推移，分析技术开始大举渗透。客户希望了解自己通过网红营销赚了多少钱，消费者则想了解这些网红是不是在拿钱“恰饭”。分析开始直接影响网红及其粉丝之间的关系。另外，监管机构也要求网红们使用明确的标签，注明自己的哪些宣传内容属于收费项目。

目前，网红营销的主要形态仍然是B2C（企业对消费者），且主要面向美妆、食品与时尚三大业务领域。但B2B（企业对企业）层面的网红营销也在快速发展，这也让我们看到网红群体在金融服务、制药以及技术领域的巨大影响力。

巨额资金开始流向圈内名人与体育明星。拥有数亿粉比的Instagram大V Kylie Jenner每发一篇文章就收费100万美元。但随着行业的成熟，后起之秀们也将在这里找到生存空间，整个行业生态与层级也在逐渐完善。头部网红拥有过百万粉丝，中等网红的粉丝数量超过十万，小网红粉丝在一万以上，影响力最小的网红也有一千到一万数量级的关注者。企业客户可以将网红与受众联系起来，进行更有针对性的营销推广。事实上，某些网红虽然关注者不多、但关注者的参与度却很高。

数百年以来，这种以名人为核心的营销活动一直大有市场，并在上世纪九十年代的真人秀风潮之下达到顶峰。但直到社交媒体平台的真正成熟，才让其成为独立行业。这类社交平台发展迅速，拥有强大的力量，但也一直面临被最新潮流取代的风险。千禧一代不喜欢使用父母们熟悉的平台，为此Facebook于2012年以10亿美元收购了Instagram（2014年又以190亿美元收购了WhatsApp）。SnapChat拒绝了Facebook的收购提议，但扎克伯格设法推出Instagram Stories功能以挤占其生存空间。

除了Instagram之外，YouTube也是个极具影响力的网红平台。视频让YouTube播主与观众之间建立起更细腻的情感纽带。Facebook于2018年6月推出Instagram TV（IGTV），但遗憾的是一直没能取得理想中的成功。

目前席卷全球的另一股新势力则是抖音。Jessy Grossman表示，“抖音已经成为每个人都回避不了的新热点，它的病毒式传播就像几年之前的YouTube。虽然主打年轻观众，但里面的各种内容都能获得不错的关注度。抖音平台提供一整套相当复杂的工具体系，努力为真正有趣的内容提供广阔的传播空间。”

客户、代理机构与网红自身正与媒体平台开展持续对抗。他们希望最可能强调自己的价值，并通过创新与人设塑造提升自己在平台上的排名。在另一方面，这些平台则希望能由网红们不断生成丰富内容以吸引更多观众。如果非要以付费方式推广某些内容，那么平台希望由自己负责处理，而非由代理商们强行插手。在这场较量中，人工智能成为双方手中最具力量的武器。

这些平台积极吸纳高人气网红，欢迎他们制造极具创意的各类内容，同时使用机器学习及其他AI技术帮助网红们进一步提升人气。此外，他们也会部署AI并不断发展相关算法，防止网红自己以及其他代理商夺取媒体平台的控制权。这就是新的斗争形态：达尔文原理加上数据资源。

AI也让网红的总体数量迎来惊人增长。广告网络Omnicom及WPP的媒体代理机构OMD与GroupM双双于2018年年初推出AI工具，将网红与适合的品牌进行匹配，并预先评估合作宣传的预期效果。

也有不少网红被指责存在造假行为：粉丝是假的、信息是假的、发布的内容也是假的。有些人号称只发布真实生活，但从内容就能看出，其中很多照片光是拍摄可能就要花一天时间，还得配合造型师、化妆师、摄影及照明团队外加后期PS团队等等。

为了维持形象，网红们还得时刻注意自己作为公众人物的身份。自本轮关于种族主义问题的抗议浪潮全面席卷美国以来，很多网红都被卷入其中。

Lil Miquela就堪称假网红界的头部战士，这位Spotify上的人气歌手、Instagram上的220万粉丝大V其实是由洛杉矶初创企业Brud于2016年创造的虚拟偶像。这家专门研究CGI、AI与机器人技术的公司甚至在2018年策划了Lil本人的“绑架”案以吸引眼球。事件引发巨大争议，但仍不妨碍Brud公司的价值提升至1.25亿美元。

当然，假网红或者说虚拟偶像也有其积极的一面。此次疫情爆发以来，WHO与同样来自洛杉矶的Influential工作室签订合同，用CGI技术渲染出一位名为Knox Frost的Instagram虚拟网红。其作用就是定期发布疫情控制信息，并提醒用户们经常洗手。Amra & Elma公司的Elma Beganovich强调，这些虚拟网红绝不是昙花一现，而已经“成为真正的游戏规则改变者，坐拥成千上万关注者与A级客户。”

与其他数字营销方式一样，网红经济与代理机构都将努力瓜分这块美味的市场蛋糕。而这场争夺的核心，就是看谁的AI、算法与数据更强、更高效。

用户可以利用Hybri的Photoscan功能将自己的数字AI朋友和合作伙伴变成亲戚甚至名人的虚拟克隆（图：Realic/Hybri）

Realic首席执行官Richard Donczi表示，Hybri几乎可以满足大家对常在身边的数字伙伴的任何需求。他告诉笔者，“ Hybri旨在令用户可以决定该数字模型应该满足什么需求。我们不仅可以自定义Hybri的外部参数，还可以自定义Hybri的内部属性。Hybri可以具有同理心、充满魅力和自信等特点。Hybri可以是个在找人聊天及在日常生活中需要帮助的朋友，也可以是个在寻找浪漫的伴侣或是个友好的家庭成员。”值得一提的是，用户在下载Hybri应用程序后将回答一系列简短的问题。这有助于确定用户数字个性的理想类型，然后由Hybri利用AI再在与用户的交互中学习。Donczi解释说，“Hybri具有记忆功能，而且长时间不使用时还会保留一个日志。” 他还补充表示，即将推出的Hybri应用程序启动活动就是为了筹集足够的资金，Realic利用资金可以“创建最好的人工智能用于Hybri一类的应用。我们要的不是‘笨拙的’人工智能，而是个智能同伴 ”。Hybri除了在AR和VR形式里出现外还可以通过语音激活，也可以通过基于智能手机的手势进行控制。Hybri由于用了AI，还可以提供各种“逼真的行为”和逼真的对话。例如，根据用户对Hybri初始问题的回答以及参数设置，Hybri可以在每天第一次互动时说好想念你之类的话或与一开始就和用户吵架。Realic将于七月为Hybri推出启动活动。据Richard Donczi说，Hybri应用将于一年后在iOS和Android上推出。他声称，尽管Hybri仍在开发中，但对Hybri的需求已经在不断上升。他表示，“从用户数量（现在超过了20,000）来看，对此类应用程序的需求还是很大的。”Donczi还认为，冠状病毒大流行和后冠状病毒时期里大家对Hybri的需求会增加，因为大家不会像以前那样冒险地随意与别人会面。他表示，“当然，在此期间，物理联系的数量已减到最低，这也就是为什么我们希望这样的应用对每个人都有益。”Realic在宣传材料里说Hybri是“全球首创”AI数字人类合作伙伴，但Hybri是否真的可以拥有这样的头衔尚不清楚。例如，2017年推出的全息同伴基于基于流行的Hatsune Miku 镜音连(vocaloid)，一名日本男子2018年甚至还娶了他的虚拟镜音连。另外，韩国开发商Cheritz也在2016年推出了一款名为Mystic Messenger的智能手机游戏，玩家可以与各种虚拟角色“约会”。该款游戏为其他类似的提供模拟伴侣的虚拟约会应用程序铺平了道路。也就是说，Hybri可能不是首个这种类型的程序，但它似乎是迄今为止构想得最全面的、用途最广泛的数字AI伙伴。如果Realic确实能够实现高度可定制以及活灵活现伙伴的愿景，同时AR和VR功能又能提供更强的沉浸感和可信度，那么Hybri最终可能真能填补我们数字时代一个空白。而由于冠状病毒可能令我们中的许多人在未来一段时间内分开，这个空白可能就更要靠Hybri来填补了。

比如，对于眼下深受全国人民关注的北京，在疫情防控工作中就落地了很多典型的人工智能应用场景。“比如，利用人工智能在高密度的人流中快速、准确地识别体温异常人群，利用人工智能技术开展远程问诊，有效降低人员近距离接触感染风险，再比如利用影像辅助诊断技术大幅度提高医疗诊断效率，解决医护资源短缺的问题等等。”在本周举行的2020智源大会致辞中，北京市委常委、副市长殷勇表示。

北京市委常委、副市长 殷勇

畅想下一代人工智能

近十年来，人工智能技术的跃进式发展和深入应用有目共睹。而在我国，政府也高度重视人工智能创新发展，提出了人工智能与实体经济深度融合的发展思路。据科技部副部长李萌介绍，目前，科技部正在围绕人工智能基础研究、关键核心技术研发、产业化应用、政策试点示范等加快新一代人工智能规划有关任务的落实，目前已经支持北京等11个地方建设了实验区，建设国家新一代人工智能开放创新平台，推动基础软硬件和技术的开放共享。

科技部副部长 李萌

基于此，未来十年，我们对于人工智能的探讨广度和深度也将再进一步。“2020年是一个十年的结束，同时也是下一个十年的开始。未来十年，如何构建多学科开放协同的创新体系，取得人工智能理论基础和关键技术的突破，如何建立人工智能安全可控的治理体系，如何与各国携手开展疫情等重大共性挑战与研究和合作，这些问题都亟需全球学术和产业界的有志之士共同探索。”北京智源研究院学术副院长唐杰表示。

对此，在大会上，多位专家对于未来十年的“下一代人工智能”的特点和期许阐述了各自观点。香港科技大学教授、微众银行CAIO杨强认为，下一代的人工智能一定要考虑到人，即机器与人是协同合作、充分交互的。而在这个过程中，有几个方面需要注意：比如，人的隐私和安全如何保障、机器的可解释性如何推进等等；再比如，如何让人的智慧充分赋予机器，而不是让机器从头学起等等。

除此之外，中国工程院院士高文还进一步补充，高效能的人工智能也将是下一代人工智能的重要形式之一。“现在人工智能的识别和认知精度如果要超过人，我们付出的代价是巨大的，尤其是在算力方面，我们的投入非常之大。所以，我希望下一代人工智能的效率更高一点，不需要再为了训练一个模型消耗那么大的算力。这就是高效能的人工智能。”高文表示。

而关于这些挑战，中国科学院院士张钹认为，问题的关键在于这是从0到1的创新，我们只有加强人工智能的基础研究才能解决这些问题。他将下一代人工智能归为第三代人工智能，并且强调，其特点是把第一代的知识驱动方法和第二代的数据驱动方法结合起来，实现从感知到认知的转变。

同样，这也是大会主办方“北京智源人工智能研究院”（以下简称“智源研究院”）两年前创立的愿景，即支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”，推动人工智能理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，引领人工智能学科前沿和技术创新方向，推动北京成为全球人工智能学术思想、基础理论、顶尖人才、企业创新和发展政策的源头，支撑人工智能产业发展，促进人工智能深度应用，改变人类社会生活。

智源研究院一年工作概览

自创立两年多来，智源研究院在学术研究、社区构建、资源交互等方面均取得了诸多进展。对此，智源研究院院长黄铁军在会上介绍了近一年来智源研究院在智源学者计划、智源社区、数据中心与智能医疗、创新中心、伦理与可持续发展等方面的工作。

智源研究院院长 黄铁军

其中，“智源学者”自2019年4月开始执行，在过去的一年里，智源研究院已经遴选并支持了以“智源研究员”和“智源青年科学家”为主体的智源学者85人，分别来自北大、清华、中科院等高校院所与优势企业。而在新的一年，新的一年，“智源学者计划”将扩充为“智源研究员、青年科学家、智源新星、智源探索者、智源博士后”五个层次，总体上再增加100名。

智源社区（baai.org）在本次大会上正式发布，其目标是通过构建高度合作的人工智能社区，充分发挥成员的协同效应，建立活跃的人工智能学术和技术创新生态，并培养出下一代问题的发现者和解决者。成员在智源社区中，可以展示研究成果，探讨新发现；参与智源大会、学术报告会、主题沙龙、论文分享等活动；社区还将帮助学者、学生、开发者、创业者找到学术交流与技术合作的伙伴。

除此之外，在过去一年中，智源研究院的一项重要工作就是数据开放和研究。在去年的大会上，智源研究院成立了数据开放研究中心，以支持更加广泛、更加容易、更加轻量级的数据共享。据此，智源研究院围绕“开放数据”、“知识图谱”、“算法平台”三大主题，建设了面向智能医疗的数据与知识开放平台，具体包括了“新冠肺炎开放数据源”、中英文双语新冠知识图谱、通用智能平台CogDL、智源抗疫 - 药物研发小分子性质预测赛、知识疫图-全球新冠疫情智能驾驶舱，以及联合清华、协和、首都医科大学共同发布的乳腺癌智能计算与预测平台SonoBreastX。与此同时，为解决智能医疗领域的医疗数据共享问题，智源还研发了联邦学习多方安全计算平台，接下来会基于乳腺癌数据集进行智能医疗领域联邦实验，突破医疗数据共享关键技术的研发。

不只是在数据上推动开放，智源研究院还在今年启动了创新中心，通过开放自己的生态资源，支持关键核心技术的攻关，推动AI原始重大创新和关键技术落地和深度应用。具体包括：围绕智源重大学术方向，支持智源学者或高校院所AI科学家的原始重大创新成果落地；支持已初步落地成果关键技术的工程化验证和应用探索；支持新兴行业对人工智能技术的需求，加速人工智能面向实际应用的广泛渗透等。

最后，黄铁军指出，智源研究院在发布《人工智能北京共识》后，也在研究、开发和应用过程中严格践行，基于此，他孩介绍了两项重要进展：研发了保护隐私的传染链密切接触者精准追踪系统——智源蓝保（Blue Bubble）；智源联合全球科研机构相关学者，并邀请“对采用人工智能实现可持续发展有共同愿景”的国内、国际企业作为伙伴单位，成立面向可持续发展的人工智能公益研究计划。据他介绍，该计划目前已经得到旷视、滴滴、小米等企业的支持，企业支持将全部用于研究项目，研究项目面向全球开放申请，研究成果向全球公开，支持在遵循开源许可协议条件下无偿使用。

如今，这样的科幻场景正在一步步走进我们的现实生活。随着互联网普及，我们打开了通向虚拟世界的一道入口，人与人之间开始跨越空间界限被连接在一起。但互联网中的信息需要人借助终端去输入，所以，更确切地说，互联网的世界仍是一个由人“手动”构筑的虚拟世界。

从这个角度而言，物联网则更进一步，它是一个不需要人为干预的信息系统，可以连接人与物、物与物，理想的状态是——万物互联。在物联网的世界，由于人与物均实现了数字化，因此，也更接近尼奥眼中的虚拟世界。

回到现实，如今的例子也不在少数。比如，无论是设备还是产品，通过一个RFID或者二维码，它们就能向人讲述自己的“前世今生”，与消费者、生产者、流通者进行交互。“这就是一个数字化的过程，它能让过去‘又聋又哑’的产品和设备‘开口说话’。”在近日接受媒体采访时，浪潮云董事长兼CEO肖雪形象地比喻。他表示，要让所有信息和数据汇聚在一起并产生实时交互，背后依托就是工业互联网。

浪潮云董事长兼CEO 肖雪

云洲2.0：做“平台后的平台”

工业互联网是“新基建”中相当重要的一部分，根据百科的定义，其本质是「通过开放的、全球化的工业级网络平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接和融合起来，高效共享工业经济中的各种要素资源，从而通过自动化、智能化的生产方式降低成本、增加效率，帮助制造业延长产业链，推动制造业转型发展」。对于这个概念，我国也有明确描述，就是「通过新一代信息技术与传统产业的结合，催生的新模式、新生态和新产业」。

从定义中我们可以看到，在工业互联网这张“大网”中，其参与者不再是单一的企业或行业，它织绘的将是一个大产业、大业态，涉及千行百业。而针对这一趋势，浪潮云发现，工业互联网的落地将面临四大考验，包括千企千面、一业带百业、网络安全、服务运营商，与此同时，企业也面临着不敢用、不会用、不适用、用不起四大问题。因此，浪潮云认为建立一个以企业高质量发展为高点、以安全生产为底线的可信赖的工业互联网平台，并以全要素质量保障体系为贯穿的工业互联网运营商，才能真正实现一业带百业。

落到具体的产品和服务上，浪潮云近日发布了云洲工业互联网平台2.0，面向企业、政府公共服务平台、园区三大类别的客户，打造了一个基于五层架构的全堆栈服务，实现对设备、产品、业务系统以及开发者、供应商、客户、员工的七类链接，并且提供“质量码”与“云ERP”两大服务。其中，云洲工业互联网平台 2.0、云洲质量码平台和云洲云ERP解决方案被视为此次发布中的三道“利箭”。

肖雪强调，这是一个“全要素、全产业链、全价值链”的平台级解决方案，引入了中国移动和西门子等公司在云网融合、IoT等方面的经验，目的是做“平台后的平台”。

为什么要强调“三全”？肖雪解释：“拿疫情期间的口罩生产来说，这已经不只是一个口罩生产厂的事情，而是整个供应链的问题，还涉及口罩机、大量符合医学标准的熔喷布、有生产和医学标准的科研机构等等。这意味着，每一个企业都希望且必须在自己的链条上成长，才能把产能融入到大体系中。”而浪潮云的工业互联网平台赋予企业的就是这样的能力，通过把工业抽象成一个一业带百业的体系，可以大力推动产业间的融合。

云洲质量码：搞定信息的可信性和安全性

当然，要打破界限、推进融合，还有一个非常重要的问题需要解决，即信息的可信性和安全性。而这，就是云洲质量码平台的“用武之地”。

据至顶网记者了解，质量码是浪潮独创的将国家标识解析体系、区块链和国家商用密码技术融合的结果，能够连接从设计、生产、流通到消费、服务等产品全生命周期的数据，为产品赋码，形成“一物一码、一码一址”。借此，它可以帮助企业在多个场景提升效益，比如在生产过程中实现共享制造，在流通环节提升供应链效率，在消费环节实现产品追溯等等。

以近两年红极一时的章丘铁锅为例，由于产品盛行，引来良莠不齐的商家甚至小作坊一哄而上，一时间章丘铁锅难辨真假。针对这个问题，章丘铁锅以云洲工业互联网平台为支撑，从匠人工艺中总结经验，以数据的形式支撑了章丘铁锅树立品牌标准（《章丘铁锅》T/ZQTX 001-2020），实现了规模化、产业化发展，提升章丘铁锅区域品牌质量水平。同时，基于质量码，工业互联网平台上还汇集了从坯料加工、高温锤炼、手工锻打到流通溯源等各个环节的数据，实现了跨组织的全链条数据共享，并通过可信通道公示产品质量和品牌文化，传承匠人精神，有效保护章丘铁锅区域品牌。而在前端，通过大数据手段，锁定客户群体实现精准营销和网络推广，还帮助章丘铁锅打造了许多有故事、有技艺、有温度的网红产品。

据肖雪介绍，在这个过程中，企业数据流可以分成三段——第一，从设计、生产到成品的生产环节；第二，产品从工厂到门店再到消费者的流通环节；第三，消费者拿到产品后的使用、维修，拆解、回收，以及召回、补偿等服务环节。“从原材料到产品报废，我们做的是最长的流通工作数字化节点，对于离散性企业最多可分隔出3600个节点，这是一个非常大的数据流汇集。”肖雪强调，“而背后的质量码就是汇集这些数据的一个悬挂系统，它可以从横向的产品生命周期到纵向的协同共享，把所有数据串起来。”

也就是说，溯源只是质量码平台的功能之一，在这之上，它还提供对于产线协同制造、供应链协同、品控管理等能力，具体涉及了十二大功能。甚至，通过对所有环节工业大数据的汇集，质量码平台还能提供信用、贷款、保险等金融服务。

据了解，浪潮自2017年就开始致力于质量码的研发和推广，截止至目前，已经服务于茅台、格力、美的、东阿阿胶、青岛啤酒、海尔三菱等3000家企业上平台，累计赋码产品1.1万种、赋码11.43亿个，其中中小微企业2300家。

云洲精神：与生态伙伴一起创造“新大陆”

“我们正在和大家一起创造一个‘新大陆’，努力地寻找和发现新模式和新业态。而这个过程，是要靠生态来做的。”肖雪强调，这也是浪潮云工业互联网平台取名“云洲”的的原因之一，“其中，质量码和云ERP是底层的质量设施，前者主要是通过高质量发展这条主线来聚集物的生命周期数据，后者主要是基于业务以ERP为核心聚集业务流程的数据。我们的合作伙伴可以在这之上开发出各种各样的新增应用和新增产品，然后服务于企业当下最实际的需求。”

举例来说，作为云洲工业联网的两大方案型产品之一，此次发布的云洲云ERP解决方案，就是浪潮联合西门子等单位共同推出的。这一解决方案以云洲为基础，以ERP业务流程数据为核心贯穿，通过将智能产线的数字化系统和以往系统进行融合，是一个基于全栈云的云ERP体系。“我们认为，在这两条线上，会‘长’出无数的应用来，最终形成以生产流程和业务流程为核心的工业大数据。”肖雪表示。

事实上，生态的构建一直是浪潮云塑造核心竞争力的重要一步，对此，今年3月，浪潮云还宣布成立了云舟联盟，通过全新打造“3个1”支撑体系，即1个实验室（适配中心）、1个开发者支持中心、1个方案支持中心，为合作伙伴提供包括经验赋能、开发支撑、服务保障、业务创新在内的全方位支持服务。

其中，实验室（适配中心）将为合作伙伴提供多种硬件环境，便于合作伙伴进行现场测试开发；开发者支持中心将面向开发者提供从培训、应用开发、测试、部署到运维的一站式闭环服务，构建开发者生态；方案支持中心建成后，浪潮云将联合合作伙伴以客户为中心，输出围绕用户实际IT业务需求的解决方案，进一步提高浪潮云与合作伙伴的方案输出效率。

“我们认为，工业互联网发展是中国走向高质量发展的必由之路和基石。”肖雪说，“而在这个过程中，浪潮云将把自己的基因融入到整个生态中，用我们的能力和资本去推动产业生态的构建，让这个事走得更远、更长，切实地发挥它的价值。这条路就像‘云洲’精神，是一条不断坚持和发现的道路。”

疫情之后，也将引发全球宏观经济的巨大变化，客户发生新的变化，组织需要新的能力，技术需要新的架构，行业需要新的生态，在这个变化的过程中数字化转型也将成为疫后企业新需求的核心，通过数字化来打造未来企业。

“数据是企业进行数字化转型的核心，企业需要利用数据和分析来发展他们的业务。” Tableau大中华区总裁叶松林说道，我们的使命就是帮助人们查看和理解数据，尤其在这个多变的时代，就更加意义非凡。

Tableau大中华区总裁叶松林

数据价值被逐渐放大

经此一“疫”，数字化转型已经从迫不及待转变成不能等待。叶松林认为，数据和数据分析是数字化转型的关键，如果不把数据加以分析利用，数据将失去存在的意义，Tableau希望帮助企业完成数字化转型，成为一个数据驱动型的企业。

我们也看到数据在此次疫情中就扮演了重要的角色，通过数据的运用制定了各种防控措施。同时在复工复产中，数据同样也在驱动企业在新环境下更好地开展经营，这些都是数据产生的价值。

Tableau可以则可以通过三个方面帮助客户使用数据，第一、在危机时期更快作出应对：在快速变化的环境中迅速获取分析洞见，根据您信任的数据做出更明智的决策，充分利用专家云集的全球社区；第二、适应新的业务现实：灵活敏捷的探索新的业务方向，利用外部数据源获得更丰富的视角，确保所有人及时了解最新情况并积极参与；第三、用数据为所有人赋能：从数据洞见到行动一气呵成，运用人工智能发现新的洞见，扩展到整个组织。

同时Tableau在疫情期间建立了COVID-19 Data Hub新冠疫情数据中心，帮助企业领导者和公众免费获取数据帮助决策，其数据汇集了专家和Tableau社区的所有资源；Tableau On Tableau则通过分享内部案例，展示Tableau在疫情中如何进行跨职能的分析，从而帮助客户更好的使用Tableau。

在中国，Tableau还针对疫情开放了员工赋能计划，员工通过14天的学习可以获得可视化分析的基本技能，同时为个人开放90 天免费在线培训平台 eLearning。在商务上，面向大型企业提供测试及试用产品，面向小型企业免费提供3个月软件许可，并且联合经销商提供优惠活动。

用数据创造新的可能性

数据在疫情中的使用正变得更加重要，远程办公是疫情期间的主流办公方式，在这样的环境下，很多时候就需要每一个员工做出决定，而不是像之前将大家聚在一起做决定。让每一个员工做出更好的决策就需要数据的支持，同时也需要高层的信任。

同时在疫情发生后，企业在使用数据上也发生了一些变化。叶松林表示，企业过往一直在探讨的是“已知的不知道”，像门店位置对营业额的影响等，但是现在企业更愿意去探讨“未知的不知道”，像天气对于营销的影响，并且通过使用COVID-19 Data Hub新冠疫情数据中心的数据与企业自身数据交叉对比，创造新的可能性。

在具体的案例上，疫情期间全球领先的专业服务公司怡安为客户提供及时的数据洞察服务，帮助客户有效地调整业务模式。怡安在其产品的后台系统嵌入Tableau后，帮助客户的数据分析效率提高50%以上，并且有效地为商业决策进行数据挖掘。这一新工具还帮助组织更灵活、更有效地管理人才和运营，以应对疫情带来的困难。

Tableau也与一汽大众合作，在疫情期间通过直播学习、在线答疑、作业复习等方式进行在线数据分析培训。不仅为公司储备了大量的数据可视化分析人才，也促进了企业的数据驱动文化，对加速公司恢复生产和数字化转型起到了非常重要的作用。

在未来，数据分析将越来越受到重视，政府、制药等各行各业都将加大投入。同时Tableau也将从促进信任、培养人才、寻求支持、鼓励分享、改变观念五个维度辅助构建数据驱动型企业，在后疫情时代实现长期发展。

《华尔街日报》今天在报道中援引知情人士的话说，两家公司都在与顾问就潜在举措进行商议，而且这项计划还处于早期阶段，也有可能最终不会有任何实际动作。

戴尔此举的目的是释放戴尔持有的VMware约81％股份的价值，因为VMware在戴尔庞大企业家族下价值几乎是大打折扣，而另一个目的可能是为了缓解戴尔在2016年收购存储巨头EMC时欠下的480亿美元债务。

戴尔股价在今天的盘后交易中上涨了18％多，VMware股价上涨了近10％。此外，尽管以科技为重点的纳斯达克指数已经上涨了50％，但自2018年最近一次上市以来，戴尔的股价一直保持平平。

市场研究公司Wikibon首席分析师Dave Vellante表示：“让VMware从戴尔企业集群中释放出来的美好前景对投资者具有一定的吸引力。”

但是，这项计划可能不会很快发生。据《华尔街日报》报道，戴尔不得不支付大量税款，才能在2021年9月之前分拆VMware股份，因为有一条规定要求，参与分拆的两家公司必须连续运营五年才能获得免税待遇。

戴尔和VMware在5月28日发布的财报业绩均超出预期，这使两家公司的股票飙升。疫情也让这两家公司从中受益匪浅，VMware最终用户计算产品（例如VDI）的许可业务不断增长，而在家办公用户对桌面功能的强劲需求，也让戴尔的个人计算机销售水涨船高。但即便如此，戴尔的企业系统和存储业务仍然在实现增长而苦苦挣扎。

而VMware多年来致力于提供用于混合云部署的技术而实现了强劲的增长。在这种混合云部署中，企业将自己的本地数据中心与AWS等公有云相结合，VMware在本地数据中心占据统治地位，在公有云中又建立了强大的生态关系。

疫情之“危”与“机”

2020年，这场席卷全球的疫情给全球经济带来了不小的影响，它让很多我们早已习惯了的很多线下活动不得不让位于线上，远程办公成为企业的标准办公模式。这次疫情还凸显了不少企业的供应链的脆弱，断供甚至直接导致不少企业生产终止。显然，无论是对社会经济还是对个人生活，此次疫情都是不利的，但是，从加速数字化转型进展角度而言，疫情带来的影响是正面的。

“此次的新冠病毒疫情，再一次向所有的企业充分展示，数字化的转型是每一个企业必须要完成的工作，因为数字化转型可以帮助企业具有更高的韧性、更高的盈利能力和可持续发展能力。”在SAP全球蓝宝石大会中国峰会的主题演讲上，SAP全球执行副总裁、SAP大中华区总裁纪秉盟（Mark Gibbs）如此表示。

SAP全球执行副总裁、SAP大中华区总裁纪秉盟（Mark Gibbs）

此次疫情来袭SAP的业务同样收到了很大影响，尤其是第一季度。在2月份公司的业务的情况推进都不得不放缓，但是随着时间推移，出现一些积极的进展，情况得到改善，尤其是从3月底开始这个趋势越来越明确，二季度的表现比预期明显要好了。

尽管疫情带来了困难。但纪秉盟表示，他坚信我们有机会将这样一种历史性的挑战转化成历史性的机遇，因为疫情让我们看到数字化转型的重要。

“疫情再次向我们彰显数字化转型对于企业到底意味着什么。在我看来，那些具有良好韧性的企业，那些始终将关注力放在员工和公司本身，并且让员工和公司做好充分的准备，才能不断实现持续的增长。”纪秉盟说，而SAP正是能让帮助企业保持良好韧性的企业，以自己的技术优势和对行业的理解，从而帮助企业顺利实现数字化转型。

继续贯彻“智慧企业”战略

智慧企业是前几年SAP提出的一个概念，今年疫情的出现让人们看到企业业务韧性的重要性，而智慧企业也是让企业业务具有韧性的办法之一。纪秉盟表示，智慧企业仍然是SAP的战略重心。

“我们的战略重心仍然是打造智慧企业，不断发展壮大合作伙伴生态系统，加速向云的迁移，帮助中国企业进一步加速他们的数字化转型。” 纪秉盟说。

 “智慧企业”战略的背后是SAP强大的技术基础和深厚的行业积累。在商业方面，SAP有非常强大的数据库、数据分析能力、应用程序开发和集成能力，在这些技术的背后还融入了一些最尖端的技术，比如人工智能、区块链。除了技术之外，SAP有多年在各行各业中积累的经验。比如，SAP各种各样智慧企业的套件，它们可以实现端到端的业务流程的整合。

“在这一点上SAP的实力无人能及，在这么多的业务环节和业务环境当中我们将供应方和需求方如此紧密的连接在一起。”纪秉盟表示。

纪秉盟透露，目前SAP有三大工作重点：第一，SAP内部运营效率要不断提升；第二，与合作伙伴生态系统保持更强的协作和沟通；第三，帮助SAP客户加速向云迁移的过程。此外，SAP还会继续在中国开设新的办事机构，继续投入人才培养和发展，以及进一步加大研发力度等等。

加速向云迁移

随着云计算概念的普及和技术的日益成熟，越来越多的企业走上了上云之路。数据显示，中国市场的云业务已经超过了本地部署业务。在此背景下，向云端迁移已经成为行业大趋势。SAP从传统软件起家，但SAP上云之路走得非常坚决。一个体现是产品的云化，通过与云服务商的合作，支持软件上云；另一个体现是推出不少云服务，比如HANA Cloud Services。

“云服务是目前SAP中国最为关注的一个业务领域，云加速的趋势已经非常明显。尤其中小型的企业在采纳云的时候，速度非常快，因此我们决定针对中小企业的全云战略。”纪秉盟说。

不久前，为了支持湖北省的经济复苏，SAP为武汉和湖北中小企业完成了一次总额为1500万元人民币的捐赠，就是以软件服务的形式。“这一个非常切实的措施，彰显了SAP帮助中小企业加速上云的努力。通过加速转型云端，我们可以更好地帮助中国的中小型企业更便捷、更轻松地参与到全球供应链当中。” 纪秉盟告诉记者。

接下来SAP会继续与中国的中小企业进行全面合作，帮助他们更快地采纳云。为了让SAP的云产品和服务顺利在中国落地，SAP与云服务商开展了广泛的合作。比如，SAP和中国电信旗下的合资公司中数通有紧密合作，业务蓬勃发展。SAP还和阿里云开展了战略合作：2018年9月两家发布了合作的计划；2019年9月SAP S/4HANA云（ERP云）和SAP云平台正式落地阿里云；最近SAP 分析云也落户在了阿里云上。

“与阿里云之间的合作非常顺利，我们还进行联合创新，服务于中国的客户。合作涵盖很多内容，包括物联网、人工智能、大数据等等。我们接下来会以此为基础，继续扩大整个中国合作伙伴生态系统之间的合作。” 纪秉盟表示。

纪秉盟特别强调说，中国是 SAP 的重要市场，今年是 SAP 在华25周年，在中国的财富2000强企业70%是SAP的客户，董事会和 CEO 都非常重视中国市场以及我们在中国的发展。SAP将继续人才投入，专注于研发，以帮助中国企业应对新的挑战，例如供应链管理，在成本、韧性和透明度之间取得平衡。

除了数字化布道师职务之外，他还在Twitter上拥有大量关注者，并通过DisrupTV每周定期发布精心制作的视频节目。面对COVID-19疫情的全面肆虐，Vala自然也有自己的观点希望表达。在此次访谈中，Vala分享了他关于疫情背景下的商业未来、以及如何培养有价值商业受众等问题的看法。

记者: 让我们先从当前世界形势说起——目前，人们普遍认为这个世界正朝着所谓“危机跳跃”这一新的常态迈进。作为一位天生就对未来拥有敏锐嗅觉的人，您认为其中有哪些重大变化将指引我们一步步前进？

Vala Afshar：与历史上的任何其他时期相比，我们当前面临的危机都确实更严重也更深远地冲击着整个社会秩序与经济体系。自2020年3月以来，美国爆发的这场健康危机已经导致11万5千多人死亡。而过去几个月中，高达4000万美国工人因经济危机的降临开始申请失业救济金——换句话说，我们每一个人身边都有那么几个无事可做的家庭成员或者朋友。接下来，种族危机的出现又不禁让我们陷入深思。另外，到这个十年末，地球上又将再增添超过20亿人口，世界人口总量将达到100亿之巨。目前的难题令我们汗颜，但作为第一代移民，我又有信心通过我们这一代人的力量把一切做得更好。未来最严酷的考验，将体现在水资源与粮食的短缺方面。最后，全球层面的领导力危机已经出现，分歧、谎言、无知的决策以及不必要的危险言论开始甚嚣尘上。

我们需要更深入地了解情况、我们需要行使更好的判断，我们需要拿出更友善、更开放且更包容的态度。“信任赤字”令人们陷入怀疑与猜忌。为了让个人与企业在“新的常态”下取得成功，我们必须将信任提升为最为核心的价值。信任的背后是品格（正直与仁慈）与能力（可靠且有能力）的结合。信任将定义你的文化，而文化又成就你的品牌。这场转变将从根本上推动透明、友善、慷慨、平等以及最重要的可信性提升到新的维度。

记者：刚刚您谈到的是自己对未来的期许，下面我们再回顾过去。很多人关心您作为伊朗难民一步步成长的故事，也希望了解您在加入Salesforce之前在同一家机构工作近20年的独特经历。这些生活经历给您带来了怎样的启示，您又如何将这些启示转化为处理当下工作的实际能力？

Afshar：当时我的父母、姐姐和我自己以难民的身份移民到了美国。为了把握住这来之不易的机会，我的父母每周七天无休、打两份工而且坚持了25年。结合这段经历，我们的体会就是只要努力工作、重视教育并且乐观积极，就没有什么能阻止大家实现目标。当然，对于一部分人来说，需要付出比其他人更多的努力。我之所以加入Salesforce，是因为我自己建立的公司从2003年开始就选择Salesforce作为销售与服务CRM平台，可以算是他们12年的老客户了。选择Salesforce，是因为我能感觉到没有哪家企业像他们那样愿意付出一切保证客户获得成功。我也喜欢Salesforce的企业文化，喜欢他们提出的四项核心价值——信任、客户成功、创新与平等。这些价值主张定义着我们的集体行为，我也坚信价值观中蕴藏的力量。

我们还认为，业务就是最大的变革平台。自2015年加入Salesforce以来，我对这家公司有着强烈的归属感。我深爱与我一起工作的同事，以及我为之服务的客户、合作伙伴与社区。团队不是因为一起工作才建立起来的，团队源自每位成员之间的相互信任、彼此关心与充分尊重。在25年的职业生涯中，我从未像现在这样快乐而充实。当然，我还有很多东西要学。如果我们内部员工都不热爱、不尊重自己的企业，更没法指望客户做到这一点。

记者：不知道您清不清楚，您的成长经历激励了众多企业高管，帮助他们逐渐摸索出提高行业形象并改进专业及个人价值创造力的途径。在您看来，有哪些最佳实践能帮助您培养出更有针对性的高质量业务受众？

Afshar：激励与操纵之间有着一条模糊但又明确的边界，而这条界线将由我们的意图决定。如果我们以教育、鼓舞与引导作为激励，而又不期望获得任何回报，那么受众将馈以信任及关注。作为企业领导者，我们需要保持这种引导力。而保持引导力的诀窍，就是不断引导。最好的老师，一定是终身学习的学生。因此，我们会使用各种平台（包括社交网络、每周文章与视频播客）建立起个人学习网络，并在学到新内容后分享给更多人。

企业领导者需要多付出、少索取。只有将自己的思维与探索新天地的开拓者们联系起来，才能实现共同成长。我遇到的每个人，对于某些事物的了解都远胜于我自己。所以大家必须把握住每一次思维碰撞的机会，并从各种才能及专业知识中学习。作为从业者——工程部副总裁、首席客户官与首席市场官——我有机会与各位高层业务主管联系，并分享自己在经营业务当中犯下的所有错误。没有什么专家能确切预测未来，所以我给各位企业领导者的建议是，以初学者的心态与其他开拓者保持联系，抱有开放、好奇、未知与中立的心态，根据需求创造价值进而重塑未来面貌。学习、质疑、重新学习、改变自己，这才是我们真正有机会获得的超能力。

记者：从举办梵蒂冈有史以来第一场黑客马拉松活动到出书，您的个人经历真的非常独特。这些丰富的经历又给您看待业务、文化与生活的方式带来了怎样的影响？

Afshar：为迷茫的人们提供独特的机会、勇于解决那些尚未解决的问题、不以资历作为唯一衡量标准、克服“冒名顶替综合症”并积极向敢于进取的人们伸出援手。只要我们能够长期不懈地按时、按预算交付高质量的工作，那么即使缺乏某些经验或者专业知识，也完全有机会管理更大、更具挑战性的项目。当然，这种突如其来的考验会令人恐惧，但我建议大家直面压力。成长之路中的每一座里程碑，都建立在这样的自我突破之上。

我最喜欢的名言来自Eleanor Roosevelt：“每天做一件让你感到恐惧的事情。”作为一个性格内向且腼腆的人，我经常会面对那些让我感到恐惧的工作。幸运的是，在人生的大部分时间里，我的身边总有一批坚定的真理支持者，他们也给了我尝试新鲜事物的勇气。充满爱心的家庭、好朋友以及同事（包括导师与赞助商），都是我们拼搏道路上的助力。另外，请保持谦虚、友善、亲和与奉献的美德。索取者也许得到的更多，但奉献者总能赢来内心的富足。

记者：“数字化转型”让人感觉既真实又有些虚无飘渺。您经常谈起这个话题，但它似乎又有着过度炒作的风险。对您来说，特别是结合企业内部与外部生态，数字化转型究竟意味着什么？

Afshar：数字化转型的真正力量，源自以技术与信息为基础快速创造价值的能力。而这种价值创造能力，又源于成熟自主的自动化高级数据工作流程。只有在描述性、诊断性、预测性以及最终规范性等各个环节中都能贯彻成熟分析机制的企业，才能让自己牢牢占据数字经济时代下的一席之地。数字化转型强调的是组织必须能够快速了解基本事实，特别是关于各利益相关方（客户、合作伙伴、员工、社区等）的基本事实。只有这样，企业才能增强自身需求预测能力，并抢先一步设法满足这些需求。

在新时代的商业社会中，速度、大规模个性化与智能方案已经成为决定企业成败的关键。数字化转型的意义并不在于向旧流程中添加新技术，而是单纯强调业务体系的执行速度与可扩展能力。数字化转型要求我们发明新的流程、新的变更管理范式、新的组织结构、新的人才招募与保留制度、新的业务模式与收入流、新的合作伙伴生态系统以及最终建立起在新兴技术（包括机器学习、语音技术、分布式分类账以及物联网等）综合强化之下更具集成度、可扩展性及适应性的全新平台。

例如，我坚信人工智能将成为推动企业发展的新力量。我相信在未来，企业将在机器人与人类员工的共同驱动下实现自主运营。数字化转型是一项艰苦的工作，接下来的每一项业务都可以说是技术业务。至于最终的胜出者，我相信他们一定能够建立起更强大的文化、人员、流程、策略、牢固的合作伙伴关系以及令人称道的技术成果。

自2000年公司成立以来，神州数码致力于成为中国更优秀的云虚拟运营服务及数字化方案提供商。

2018年，神州数码旗下自主品牌承载者神州云科借鉴应用交付领域的国际技术，致力于打造与时俱进的国产品牌应用交付产品，为用户提供多样化的选择。为了让您更深入的了解云科ADC合作伙伴生态系统，诚邀您参加本次“神州云科应用交付线上渠道招募会”。

神州数码20年的行业领导地位 强大的运营管理能力帮助拓展业务广度

神州云科丰富的生态合作伙伴体系 帮助提升业务深度

优秀的产品品质获得更高的投资回报率

提供技术支持服务体系

提供完善的市场推广及渠道培养体系

适合Devops/多云时代的技术解决方案 帮助增加客户粘性

张 锐

神州云科事业部 总经理

在企业级网络、安全、应用交付等增值分销业务领域拥有20年的销售管理及运营经验。所带领的团队连续多年获得神州数码最佳销售团队奖。同时带领团队构建云科应用交付产品服务联盟体系，实现资源共享、合作共赢。

在企业级网络、安全、应用交付等增值分销业务领域拥有20年的销售管理及运营经验。所带领的团队连续多年获得神州数码最佳销售团队奖。同时带领团队构建云科应用交付产品服务联盟体系，实现资源共享、合作共赢。

李晓东

神州云科应用交付高级工程师

从事应用交付领域4年

具备丰富的售前和售后经验

对应用交付解决方案具有深入的研究

从事应用交付领域4年

具备丰富的售前和售后经验

对应用交付解决方案具有深入的研究

14:00-14:20 神州云科公司及渠道激励介绍

14:20-15:00 云科ADC产品及解决方案介绍

15:00-15:15 Q&A

15:15-15:30 抽奖环节

提起英伟达的优势技术时，人们首先想到的往往是CUDA。诚然，在最初亮相的13年之后，这款高性能软件仍是英伟达最引以为傲的优势之一。CUDA令高性能计算与AI应用得以在英伟达GPU上高效运行，也受到全世界程序员们的广泛拥护。它能够在数百万上GPU上支持数千款应用程序。但作为后继者，Selene也许将构建起超越CUDA库及工具的更强战壕。

下面来看Selene。它由280台英伟达DGX A100服务器组成，每台服务器安装有8块Ampere GPU，并通过490多个200 Gb Mellanox交换机实现互连。一般来说，超级计算机的安装周期往往长达一年，但英伟达的工程师们在不到一个月的时间里就完成了Selene的组装与测试，这也证明了DGX平台强大的即插即用设计与安装便捷性。

图一：Selene超级计算机可在一个月之内组装并测试完成，并提供极为强大的计算能力，这也让英伟达手中再添一张王牌。

早在2017年，英伟达公司就发布了V100以及内部使用的Saturn V超级计算机。该平台是一台专门用于英伟达软件与硬件研发的超级计算机，在全球超算排行榜中杀入了前30位，主要处理各类AI与高性能计算工作负载。此外，它还被广泛用于Ampere相关新产品的开发当中，帮助英伟达工程师及合作伙伴在多个领域建立起战略竞争优势。

首先，它为软件优化与模型开发提供了最先进的平台。如图二所示，在该芯片推出的两年之内，英伟达已经在各类高性能计算应用当中将V100的性能提升了一倍。此外，mlperf基准测试结果也表明，英伟达成功在不变更硬件的前提下，将AI处理性能提高了3倍。

图二：英伟达凭借着巨大的计算资源与人才投入，成功在芯片正式推出之后，通过软件优化将其性能提高2到4倍。

其次，Saturn V以及Selene这样的平台也为研究及协作带来了宝贵的机会。首先就是Megatron的开发，这是一套包含超过10亿参数的自然语言模型，属于对BERT（来自Transformers的双向编码器表示）的扩展。英伟达与微软希望将其打造成强大的扩展对话式AI解决方案。截至目前，还鲜有多少研究人员、开发人员甚至是研究机构拥有足以处理此类前沿研究项目的顶尖超级计算机。但英伟达自身及其合作伙伴显然不在此列。我个人曾经有幸参观英伟达位于圣克拉拉的Saturn V设施，确实令人印象深刻。我也相信Selene的出现会将英伟达的技术优势提升到新的水平。

最后，拥有这样一台内部超级计算机，意味着英伟达的工程师们能够随时随地使用一套庞大的AI平台，借此加快并改善产品开发。如前所述，AI技术正在加速芯片开发及改进最终产品方面发挥巨大的作用。例如，Synopsis的客户已经使用AI技术探索出数十亿种可能的物理布局，借此设计出功耗更低、性能更高、裸片面积更小且不再高度依赖于工程师人为干预的芯片设计方案。在近三年的使用周期当中，英伟达的工程师们利用Saturn V实现了竞争对手们需要投入数千万美元才能获得的性能优势。而实现这一切的根基，正是Ampere芯片。

英伟达公司CEO黄仁勋有句名言，“买得越多，省得越多。”他也将这一理念运用到公司内部的高性能计算及AI研发投资当中。这才是他好我也好的双赢策略。正因为如此，与一切潜在竞争对手（至少就目前来看）相比，英伟达的工程师们能够产出更好的产品，同时更轻松地与研究人员及合作伙伴开展协作。我个人甚至怀疑，像英特尔这样的大公司已经意识到Selene这类系统的重要意义，其甚至有可能成为芯片设计从业企业的新标配。

Nvidia是在ISC Digital线上高性能计算大会期间发布这些公告的。

首先，来看看这款服务器加速器，它其实是Nvidia旗舰产品A100 GPU的一个新版本（如图所示），结构更紧凑了。Nvidia在PCIe卡上配置了一个A100芯片，让企业可以将其接入服务器，从而为人工智能应用、科学模拟以及通常使用GPU的工作负载提速。

Nvidia此前已经在今年早些时候推出了一款基于A100的加速器，带有4个或者8个板载GPU。今天发布的单GPU PCIe卡可以轻松插入企业现有服务器中，从而让Nvidia更好地瞄准了一个关键市场领域：那些希望在GPU项目中利用现有基础设施的企业和组织。

如下图所示，就GPU核心规格而言，这款PCIe卡基本上和之前是类似的，主要区别有两点。首先，该产品的散热设计功率（衡量芯片热量散发的指标）降低了38％，使其运行的时候足够冷却，连接到服务器而无需专用风扇。此外，为了提高效率，这款PCIe卡在速度上做了一些权衡，性能是同类产品的90%。

相信搭载Nvidia的A100 GPU的服务器产品将很快上市。Nvidia表示，戴尔和HPE等十几家服务器厂商计划发布超过50款配置了A100的服务器系统，预计今年夏天就会有30款问世。

企业数据中心并不是Nvidia芯片唯一瞄准的领域。目前三大主流公有云厂商都已经采用了Nvidia的GPU，不仅如此，Nvidia GPU还被广泛用于超级计算机中。在此次ISC Digital大会上，Nvidia透露了有关这方面工作的最新信息，称全球TOP500榜单中前25强超级计算机中有20个都在后台使用了Nvidia GPU。

这其中就包括了Selene——Nvidia专门为自己内部研究集群打造的超级计算机。该系统是位列全球第七，性能相当于每秒27.5次万亿次运算，而且值得注意的是，Selene也是全球最节能的系统之一。

Nvidia高级产品营销经理Dion Harris在博客中详细介绍说，“Selene是TOP100系统中唯一一个打破了每瓦20 gigaflops的系统。”

除了用于扩展Nvidia的研究范围之外，Selene系统还可以作为Nvidia DGX设备系列的销售展示。Nvidia表示，通过组装DGX A100设备，仅用了4周时间就完成了整套超级计算机的组装，每个系统提供8个A100 GPU，而通常某些情况下建造大型超级计算机可能要花费一年多的时间，显然这么快的速度对潜在客户来说是很有吸引力的。

Nvidia子公司Mellanox也参与了ISC Digital大会演示。去年，Nvidia斥资69亿美元收购了这家网络设备制造商，一部分原因是Mellanox在高性能计算市场上占有举足轻重的地位，特别是TOP500超级计算机中有305套系统都采用了Mellanox的技术。Nvidia在ISC Digital上透露，Nvidia GPU和Mellanox产品现在联合起来为全球将近2/3的TOP500系统提供动力。

Nvidia还借此机会推出了新的网络监控设备Mellanox UFM Cyber-AI，该系统会扫描数据中心或者超级计算机的流量情况，发现潜在的组件故障、性能问题、以及表明存在潜在漏洞的可疑活动。

中国电子学会理事长张峰、工业和信息化部信息通信发展司司长闻库、工业和信息化部信息技术发展司巡视员李颖、中国科协学会学术部部长（企业工作办公室主任）刘兴平出席本次线上峰会并致辞。

中国电子学会理事长张峰在致辞中表示，当前，我国5G网络建设快速推进，用户规模持续增长，与各行业融合逐步深化，创新应用不断涌现。我们今天举办“中国5G应用创新大会”，就是希望能凝聚众智，促进创新，推动5G应用蓬勃发展。

工业和信息化部信息通信发展司司长闻库表示，当前，5G商用进入快速推进期，挖掘5G深度应用于垂直领域的需求，突破融通发展瓶颈是发挥5G“一业带百业”的关键所在。

工业和信息化部信息技术发展司巡视员李颖表示，通过丰富的场景案例和企业实践，我们看到目前国内相关产业主体参与“工业互联网平台+5G”融合创新的积极性不断提升，应用场景不断深化，工业互联网平台与5G之间的叠加倍增效应不断释放。

中国科协学会学术部部长（企业工作办公室主任）刘兴平表示，党和国家高度重视5G、人工智能、大数据、云计算等技术的发展与应用，推动5G、数据中心等新型基础设施建设。中国科协将优先开展包括5G、人工智能、工业互联网等在内的前沿科技学术交流，更好地为创新驱动发展服务。

中国工程院院士邬贺铨、中国工程院院士邬江兴、华为全球解决方案Marketing与销售副总裁郝光明、中国联通大数据首席科学家范济安、浪潮集团副总裁林巍、IBM中国汽车及通信行业首席架构师任志宏博士、爱立信东北亚区首席市场官张至伟受邀在本次线上峰会发表了主题演讲，分别围绕“5G应用创新”等话题阐述了精彩的观点。

中国工程院院士邬贺铨发表了题为《5G载物上云 融智赋能应用》的主题演讲。他表示，数字基础设施是新基建的支柱，5G是首选，工业互联网和物联网都是其中应有之义。新一代信息基础设施加快了5G、物联网、云计算、人工智能与区块链等技术的融合，特别是5G+工业互联网，推动物联网发展到智联网，提升了万物互联的应用价值。

中国工程院院士邬江兴发表了《晶上系统技术赋能新基建》的主题演讲。他表示， SoW（System on Wafer，晶上系统技术）将刷新信息基础设施技术物理形态，将从设计理念、体系架构、工艺方法、技术性能和产品形态实现全方位变革。他强调，先进工艺+体系创新，可以实现在“新赛道”上领跑。

华为全球解决方案Marketing与销售副总裁郝光明分享了华为对于“5G ToB”的想法和观点，他表示，全球5G规模部署已进入快车道，5G ToB业务积极创新。“边缘计算+AI”则是构筑5G时代运营商面向ToB业务的核心竞争力。

5G如何切实的与行业融合，赋能企业发展，确实是我们需要探讨的核心话题，作为新一代移动通信技术，5G技术的迅猛发展也正好契合了传统制造企业智能制造转型对网络的应用需求。中国联通大数据首席科学家范济安表示，5G的出现，给我国工业互联网跨越式发展提供了难得的历史机遇。

浪潮集团副总裁林巍发表了题为《全力投身“新基建”，加速5G时代云网融合》的主题演讲，他表示，5G时代，云网融合成为必然趋势，随着更多厂商的参与，整个行业走向了全新的、更加开放的生态；浪潮倡导网络架构开放，顺应云原生、开放、极简趋势打造的浪潮云熠，将加速5G与行业的融合。

5G的快速发展推动了网络的变革，也加速了数据的激增和业务模式转型，IBM中国汽车及通信行业首席架构师任志宏博士表示，数字时代的企业要立于不败之地，必须以平台为核心开展业务。而5G、边缘计算和AI的融合奠定了垂直行业突破性应用的基础，良好的技术架构能够同时支持当前及未来创新的业务平台。

5G推动了各种智能业务场景的落地，也势必推进数字化经济的发展，爱立信东北亚区首席市场官张至伟分享了《5G：数字化经济增长的新引擎》。他表示，据爱立信一份针对5G的研究报告显示，预测到2030年，全球数字化的经济大概产生的市值是38000多亿美元，在这其中，大约15000亿美元、占比39%的市值，是由5G以及跟它相关所带来的的价值，5G的作用非常重要。

中国5G应用创新大会还在下午设置了两场专题论坛，分别是“5G与边缘计算应用创新专题论坛”与“5G制造行业应用专题论坛”，针对5G行业应用的热点议题，进行高端对话和深度交流；同期，大会还设立了中国5G应用创新数字化展厅，呈现5G应用创新的最新成果。

中国5G应用创新大会是促进5G应用学术交流和技术研讨专业年度会议，随着5G与经济社会各领域的深度融合和广泛应用，每年将围绕特定的主题展开讨论。

本次峰会的网址： http://www.5g-eco.com

实际上，全球各顶级超级计算机的竞争以Linpack基准测试为核心。这套基准只是简单代替系统供应商向系统中添加计算元素，因此衡量的就只有纯粹的原始处理能力，其中不存在任何现实压力与变量。在过去25年以来，超算五百强榜单一直使用Linpack作为基准，相关结果也得到计算领域众多供应商的高度关注。但可以肯定的是，这样的测试基准已然过时。虽然基准测试能够激发各方对工作负载处理能力与蛮力计算水平的优化，但却始终体现不出能够解决现实问题的明智方法。

IBM Summit超级计算机

为了防止各机构及企业作弊，这项基准测试对计算优化方法做出了一系列非常严格的限制，且仅衡量科学计算中使用的双精度浮点（64位）数学运算（大部分计算机只针对32位数学运算进行优化）。实际上，Linpack性能数据只能表现设备实际性能中的一小部分。此外，五百强Linpack测试属于一种“简单粗暴”的峰值性能测量方法，甚至没有考虑到在当前以及未来很长一段时间内，超级计算机需要针对人工智能（AI）类工作负载进行性能优化的现实需求。事实上，就连发布五百强结果的组织自己，都在着手推广融入了AI处理元素的HPCG与HPL-AI等新型基准测试。

为了处理超级计算机生成的庞大数据，并更好地对模拟执行进行优化，机器学习与AI优化将在未来的大型数据集处理领域占据愈发重要的地位。在意识到这些局限性之后，以IBM为代表的不少系统供应商开始将目光投向五百强浮点运算之外，致力于解决现实世界（以及由客户提出）的高性能计算问题。

下一阶段的核心，在于以更具创意的方式优化数据与超算性能。业界应该寻找高效利用现有系统的方法。对高性能计算中心进行硬件升级往往会带来极为高昂的成本，因此提高效率并优化现有数据中心策略才是成本更低、浪费空间更小但收益潜力巨大的正确发展方向。

目前的智能化计算示例之一，正是IBM公布的贝叶斯优化技术。通过将这项优化技术与数据集参数对接起来，IBM方面得以大大缩短各轮模拟运行之间的计算周期，且不会对模型精度造成任何影响。该软件大大减少了计算机工作量，能够以低一个数量级的计算周期水平产生相同的结果。

IBM公司在自家内部Power处理器设计中一直在使用贝叶斯优化技术。例如，对于硅芯片设计流程中的单一环节，IBM发现贝叶斯优化能够将模拟工作量减少达79%（由135步减少至28步），同时提供相同甚至更好的结果。贝叶斯优化技术在药物发现测试中也带来良好表现，能够将候选药物的定位速度较传统搜索技术提升达40倍。另外，这项技术可以针对本地、云端或者混合云系统进行配置，且广泛兼容各类语言与平台。

目前，五百强超算排名也没能充分考虑到分布式潮流与计算能力边缘化的重大历史趋势。边缘计算允许我们立足更接近信息源的位置以数据进行预处理。五百强排名仍专注于利用设备整体解决单一问题，而分布式计算与边缘计算则采取完全不同的问题解决办法，因此必然需要一套完全不同的性能衡量指标。

政府资助的研究机构将继续为全球超算五百强中的排名而努力，但商业客户更需要务实须高效的解决方案。作为一家致力于为客户交付实际成果的厂商，IBM正积极推动高性能计算领域的又一轮创新。

透过最新的榜单，我们看到全球排名前十的超级计算机中有8台采用了NVIDIA GPU、InfiniBand网络技术，或同时采用了两种技术。其中包括美国、欧洲和中国最强大的超级计算机系统。而在2017年6月发布的榜单上，采用两家公司的系统占比总和还不到一半（203套）。

在TOP500榜单的所有系统中，有三分之二的系统（333套）采用了NVIDIA的技术。而榜单上有将近四分之三（74％）的全新InfiniBand系统采用了NVIDIA Mellanox HDR 200G InfiniBand。自2019年11月以来，榜单上使用HDR InfiniBand的TOP500系统数量几乎增加了一倍。共有141台超级计算机使用了InfiniBand，自2019年6月以来增长了12％。

凭借快速数据传输、极低延迟和智能网络计算引擎等技术上的优势，InfiniBand成为众多行业加速研究和应用的标准。比如许多全球领先的气象服务机构都选择NVIDIA Mellanox InfiniBand网络加速其超级计算平台，这些气象服务机构包括西班牙气象局、中国气象局、芬兰气象局、NASA和荷兰皇家气象局。

从上述榜单数据可以看到NVIDIA GPU加速计算和Mellanox InfiniBand网络技术在高性能计算HPC中不可动摇的地位，同时这也从侧面显示出了NVIDIA大价钱收购Mellanox的前瞻性，而随着整合的加速，相信两者会给整个HPC市场带来前所未有的变革作用。

2020年的新冠病毒疫情给全球造成了不可估量的影响。为了有效对抗病毒，全球各地的科学家和研究人员都在竞相寻找治愈COVID-19的方法，而NVIDIA科学计算平台在其中发挥了至关重要的作用。此前NVIDIA就宣布加入COVID-19 HPC联盟（COVID-19 HPC Consortium），携手各界一起查清新冠病毒的本质和来源。

在基因组学领域，Oxford Nanopore Technologies使用NVIDIA GPU在短短7个小时内完成了病毒基因组测序。

在感染分析和预测领域，NVIDIA RAPIDS团队使用GPU加速的Plotly Dash（一种数据可视化工具）为实时感染率分析提供更清晰的洞见。

在结构生物学领域，美国国立卫生研究院（U.S. National Institutes of Health）和德克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas, Austin）正在使用GPU加速软件CryoSPARC和低温电子显微镜重建首个病毒蛋白3D结构。

在治疗领域，NVIDIA与美国国立卫生研究院合作构建了一个AI，该AI可以根据肺部扫描对COVID-19感染进行准确分类，从而制定有效的治疗方案。

在新药研究领域，橡树岭国家实验室在GPU加速的Summit超级计算机上运行了Scripps研究所的AutoDock ，只用了短短12小时对十亿种潜在药物组合进行了筛选。

在机器人技术领域，初创企业Kiwi正在制造自动提供医疗用品的机器人。

在边缘检测领域，Whiteboard Coordinator Inc.建立了一个可以自动测量和筛查人员体温升高的AI系统，每小时可筛查2000多名医护人员。

从以上信息可以看到，面对空前凶残的新冠病毒，各种科技力量迅速团结起来，积极应对。而NVIDIA在其中扮演了“穿针引线”的作用，不管是其GPU硬件产品还是软件产品，NVIDIA在帮助全球应对COVID-19方面尽到了自身的社会责任。

虽然HPC和AI的价值日渐凸显，但是众所周知，HPC是耗电大户，如何优化能耗成为突出的问题，NVIDIA GPU在能耗控制方面做了很多工作。与不使用NVIDIA GPU的系统相比，其能效（以gigaflops/watt为单位）平均高出2.8倍。这也是为何排在TOP500榜单前25的超级计算机中有20台系统都选择采用NVIDIA GPU的原因之一。

在今年的TOP500榜单中，我们看到一个新面孔——Selene，这是NVIDIA内部研究集群的新成员。该系统在Linpack基准测试中以27.5petaflops的性能表现，在最新Green500榜单中排名第二，在整个TOP500榜单中排名第七。

Selene的功耗为20.5gigaflops/watt，与Green500榜单上的第一名相差甚微，但排名第一的系统体积更小，其性能表现仅排在第394位。Selene是排名前100系统中唯一突破20gigaflops/watt能效表现大关的系统，同时也是全球性能排名第二的工业超级计算机。

在能效方面，相比于未使用NVIDIA GPU的其它TOP500系统的平均能效表现，Selene的能效高出了6.8倍。除了出色的能效表现，Selene的快速部署能力也是令人刮目相看。工程师们可以使用NVIDIA的模块化参照架构，在不到四周的时间内就能快速构建Selene。4名操作人员仅需不到1个小时，就能组装起一套由20台系统组成的DGX A100集群，创建出一套性能可以达到2petaflops的系统。

通过添加NVIDIA Mellanox InfiniBand交换机层，工程师将14套分别配置有20台DGX A100系统的模块组的相连接，从而创造出了Selene。Selene系统具有：280台DGX A100系统；2240颗NVIDIA A100 GPU；494台NVIDIA Mellanox Quantum 200G InfiniBand交换机；56TB/s的网络架构；7PB的高性能全闪存。

Selene可以提供超过1exaflops的AI性能。此外，在TPCx-BB关键数据分析基准测试中，其仅使用了16台DGX A100系统就创造了新纪录，其性能表现高出其他系统20倍。Selene之所以有如此上佳表现，这得益于其架构设计和打造的NVIDIA DGX A100系统。

NVIDIA Selene的参考架构其实是NVIDIA的DGX SuperPOD，其基于NVIDIA DGX A100系统。NVIDIA DGX A100在一台6U服务器中集成了8颗A100 GPU以及NVIDIA Mellanox HDR InfiniBand网络技术，可以为高性能计算、数据分析和AI工作（包括训练和推理）等多种组合提供加速，并实现快速部署。

本计划在今年GTC上发布的NVIDIA Ampere架构的GPU由于疫情原因并没有出现GTC Digital上，但是在北京时间5月14日，NVIDIA CEO黄仁勋在其厨房中揭开了NVIDIA A100的神秘面纱。

NVIDIA Ampere GPU采用了7纳米制程工艺，包含超过540亿个晶体管，这样的数据足以令人乍舌。而NVIDIA广泛采用的Tensor Core核心也获得了更新，具有TF32的第三代Tensor Core核心能在无需更改任何代码的情况下，使FP32精度下的AI性能提高多达20倍。此外，Tensor Core核心现在支持FP64精度，相比于前代，其为HPC应用所提供的计算力比之前提高了多达2.5倍。

同时，全新Ampere架构搭载了多实例GPU（MIG）、第三代NVIDIA NVLin、结构化稀疏等技术。其中MIG技术可以将单个A100 GPU分割为多达七个独立的GPU，为不同规模的工作提供不同的计算力，以此实现最佳利用率和投资回报率的最大化。而第三代NVIDIA NVLink使GPU之间的高速联接增加至原来的两倍，实现服务器的高效性能扩展。第三代NVIDIA NVLink互联技术能够将多个A100 GPU合并成一个巨大的GPU来执行更大规模的训练任务。

得益于其诸多创新，NVIDIA A100集合了AI训练和推理，其性能相比于前代产品提升了高达20倍。目前，包括思科、Dell Technologies、HPE、浪潮、联想、Supermicro等已经发布多款内置NVIDIA A100的系统。

为了补充完善上月发布的四卡和八卡NVIDIA HGX A100配置，NVIDIA还发布了PCIe版本的A100。新增的PCIe版本A100使服务器制造商能够为客户提供丰富的产品组合——从内置单个A100 GPU的系统到内置10个或10个以上GPU的服务器等。

据悉，目前有6台在建系统虽然没有出现在此次TOP500榜单中，但它们都采用了NVIDIA于上月发布的A100 GPU。所以可以预计的是在明年的TOP500榜单中，我们将会看到更多搭载NVIDIA A100 GPU的系统。

诚如文章开始所说的，NVIDIA已经开始全面整合Mellanox，相关成果也逐渐问世。例如NVIDIA Mellanox UFM Cyber-AI平台运用AI分析技术检测安全威胁和运行问题并预测网络故障，能够大幅减少InfiniBand数据中心的停机时间。

UFM平台产品系列已管理InfiniBand系统近十年，此次扩展将使用AI学习数据中心的运行节奏和网络工作负载模式。它能根据这一基准追踪系统的运行状况和网络修改并检测性能下降、使用情况和配置文件更改。

该全新平台可发出警报，提示系统和应用异常行为、潜在系统故障以及威胁，并执行纠正措施。它还能在系统遭受黑客攻击，安装恶意应用（例如加密币挖币软件）时发出安全警报。

UFM Cyber-AI平台对UFM Enterprise平台进行了补充。UFM Enterprise平台提供网络监视、管理、性能优化、配置检查和安全电缆管理功能。NVIDIA还发布了UFM系列的第三款产品 —— UFM Telemetry平台。这款工具能够捕获实时网络遥测数据，该数据将被传输到本地或云端数据库，用于监视网络性能和验证网络配置。

NVIDIA在HPC和AI加速计算方面实力雄厚，而Mellanox在网络加速技术方面不容小视。两者的结合将会让计算与网络更加融合，这直接带来的就是突破HPC和AI的瓶颈，实现真正意义上的加速。

如今，AI和分析已成为科学计算中的新需求，AI、数据分析和边缘串流正在重新定义科学计算。NVIDA除了提供丰富的硬件产品外，也在积极发展软件，从而让软硬件更加协同。

这些软件包括CUDA 11；50多个CUDA-X库的新版本；多模式对话式AI服务框架NVIDIA Jarvis；深度推荐应用框架 NVIDIA Merlin；RAPIDS开源数据科学软件库套件；NVIDIA HPC SDK，其中内含编译器、库和软件工具，可最大程度地提高开发者的工作效率以及HPC应用的性能和可移植性。凭借这些功能强大的软件工具，开发者们能够构建并加速HPC、基因组学、5G、数据科学、机器人学等领域的应用。

NVIDIA为700多种HPC应用提速，其中包括所有使用最广泛的科学应用。NVIDIA能够为所有AI框架提速，为科学计算用户在各代架构上的应用提供无缝性能提升，比如从Volta到Ampere等。

在数据分析领域，NVIDIA使用用于数据分析的特定领域CUDA-X库（例如cuDF、cuML和cuGRAPH）以及来自Magnum IO的IO加速技术为Spark3.0、RAPIDS和Dask等关键框架提速，无论这些应用是在数据中心、边缘计算机、超级计算机还是云端。

采用RAPIDS开源数据科学软件库套件，并使用由16台NVIDIA DGX A100系统组成的集群，NVIDIA仅用了短短14.5分钟就完成了标准大数据分析基准（TPCx-BB）测试，而目前在CPU系统上运行的记录是4.7小时。

需要特别是指出是今年TOP500榜单的第一名是日本Fugaku超级计算机，而其采用了Arm作为高性能的可行选择。而NVIDIA在去年就已经宣布为Arm处理器架构提供CUDA加速计算软件。

2020年是一个极为特殊的一年，对于HPC市场也是如此。从最新的TOP500榜单，我们可以看到当下HPC发展的新趋势。虽然疫情对于我们的工作和生活造成了很大的影响，但是科技界并没有被病毒吓倒。他们正在联合起来用科技对抗病毒，而以NVIDIA为代表的企业不断赋能科学研究，帮助整个积极应对危机。

杰和科技 ISC-661工控服务器

把计算节点部署到边缘，可部署环境的适应能力应该是首先需要考虑的一个问题。和恒温恒湿的数据中心不同，边缘计算设备的部署环境虽然不会有日晒雨淋那么恶劣，但是高温、高湿情况还是难免遇到。而工控机在产品设计时就已经考虑到在这些异常环境下的正常工作问题，无论库房、地下室、甚至柜台后的犄角旮旯，只要有块地方就可以从容安置，真正实现边缘计算的边缘部署。下面我们就来看一下杰和科技的ISC-661工控服务器，是否具备边缘计算的应用能力。

ISC-661是杰和科技推出的一款应用于机器视觉的工业控制类服务器，采用标准4U工控机箱，并搭载Intel比较经典的7700K处理器和16G DDR4内存，让工控服务器的性能与价格达到比较合理的匹配。这也是第一个让作者为之心动的理由，在边缘节点中所需要的计算能力并不需要太高，放置一个动不动十几个核心、几十条线程的处理器，基本上也是英雄无用武之地，并且还会造成成用电功耗、散热等一系列问题。因此，计算能力还是适度才好，尤其是在业务分散而并不是集中的边缘节点上更是如此。

杰和科技 ISC-661工控服务器所采用Intel 7700K CPU

得益于标准4U的工控机箱高度，为ISC-661提供了充裕的可扩展空间，ISC-661所选用的杰和IBC-661主板可以提供两个PCIe×16（可以支持1个PCIe×16或2个PCIe×8板卡）、3个PCIe×4、1个PCIe×1和1个PCI全高接口，可以满足不同PCI板卡接入需求。

丰富的PCI扩展接口，可以满足高性能显卡、多网口网卡甚至GPU、FPGA等异构计算板卡接入，有效扩展ISC-661在图形处理、网络管理和异构计算方面的应用范畴。并且杰和IBC-661主板还可以提供4个SATA3.0和1个M.2（SATA）的硬盘接口，在采用固态与机械硬盘相结合的方式时，既可以满足数据分析的高性能读写需求，又可以满足异构数据的大容量存储需求。

杰和科技 ISC-661工控服务器所采用IBC-661主板

为了满足更多视频展示需求，ISC-661在机箱背面，还提供出VGA、DP、HDMI、DVI四个不同种类的显示接口，既可以满足不同显示设备的接入需求，也可以借助转换头，实现多屏接入的使用需求。此外ISC-661还提供了丰富的USB与音频接口，这里就不一一赘述了。

杰和科技 ISC-661工控服务器背部接口

此外，ISC-661的工控机箱采用了大风扇、双层过滤网设计，既保证了工控机在0-60摄氏度范围内的有效散热，又把噪音控制在了一个令人可以接受的范围之内。内部加强筋的结构设计，又可以有效的增强机箱坚固程度。更可贵的是ISC-661工控机箱的所有金属部件基本都采用的是圆角工艺，极大减小了在搬运和打开机箱进行操作时，出现“流血事件”的概率。

杰和科技 ISC-661工控机箱内部

杰和科技 ISC-661工控机箱内部特写

机箱再坚固，接口再丰富，ISC-661采用的7700K毕竟的是一款有些上年纪的“老”CPU，到底还能不能满足当前的业务处理需求呢？为此至顶网评测实验室又在Window 10平台下分别采用Geekbench 5和Iomater分别对ISC-661的CPU处理和硬盘传输性能进行了测试。

Geekbench是一款可以兼容多平台的综合测试工具，可以对处理器的加密、整数、浮点计算性能进行测试并综合性的进行打分。在本次测试中，ISC-661的单核成绩为1240，多核成绩为4829。

仅凭测试成绩打分，很难获得ISC-661计算性能的直观体验，于是我们通过Geekbench提供的已测CPU处理性能天梯表，将7700K与最高性能处理器的性能数据进行了一个对比。

Geekbench 5 CPU处理性能截图

通过Geekbench 5 CPU处理性能截图我们可以看到，ISC-661的单核测试成绩与Geekbench 5提供的标准Intel Core i7-7700K测试结果相同。得益于采用了较高的4.2GHz主频，7700K的测试成绩（1240）与性能最高的Intel Core i9-10900K（1419）相比，只有不到200分的差距，与同样4核的Intel Core i7-10700K （1352）相比，得分更缩小到了150分以内。由此可见，ISC-661的单核处理能力与最新处理器相比确实有一定差距，但并未达到完全无法忍受的程度。

在多核性能上，如果与同样是四核的Intel Core i7-1068NG7（单核1266、多核4537）相对比，测试成绩反而有292分的性能反超。由此可知，杰和科技也是耗费了一翻苦心，才会最终选用7700K这样一款计算能力适当的处理器来做为ISC-661 CPU来使用。

Intel Core i7-1068NG7 Geekbench 测试成绩截图

如果进行边缘计算的数据分析，服务器可以提供的计算能力是一个方面，数据的读写IO性能也是必须要考量的一个重要部分。因此至顶网评测实验室又利用Iomater测试软件对ISC-661的256G固态硬盘和1T机械硬盘的4KiB IO读写性能和1MiB传输带宽性能进行了测试。测试结果截图如下：

ISC-661 256G固态硬盘4KiB读测试截图

ISC-661 256G固态硬盘4KiB写测试截图

通过测试截图可以了解，在Iometer 4K顺序读写测试中，ISC-661 256G固态硬盘的顺序读I/O性能可以达到36,168.87 IOPS，顺序写I/O性能可以达到21,599.35 IOPS，具备丰常出色的读写I/O处理能力。

ISC-661 256G固态硬盘1MiB读测试截图

ISC-661 256G固态硬盘1MiB写测试截图

在Iometer 1M顺序读写测试中，ISC-661 256G固态硬盘的顺序读带宽可以达到391.81 MBps（373.66 MiBps），顺序写带宽可以达到124.02 MBps（118.28 MiBps），说明ISC-661的数据传输带宽也有很好的表现。

ISC-661 1T HD硬盘4KiB读测试截图

ISC-661 1T HD硬盘4KiB写测试截图

ISC-661 1T HD硬盘1MiB读测试截图

ISC-661 1T HD硬盘1MiB读测试截图

ISC-661在1T机械硬盘测试中，也有很好的性能表现。顺序读I/O性能可以达到24,434.66 IOPS，顺序写I/O性能可以达到23,622.59 IOPS。顺序读带宽可以达到190.67 MBps（181.84 MiBps），顺序写带宽可以达到189.26 MBps（180.49 MiBps）。I/O性能与传输带宽同样可以达到令人满意的结果。（考虑到随机读写性能主要是对硬盘控制器能力的考验，与服务器性能关联不大，因此本次评测中取消对随机读写性能测试）

最后，至顶网评测实验室采用爱剪辑视频剪辑软件，对一个包含4段视频、过场动画、配音和字幕的一分钟视频素材进行编辑转码。当设置视频尺寸大小为1280*720时，仅用31.3秒就完成了转码工作，当把视频尺寸设置为1920*1080时，也仅用45.7秒就可以完成视频编辑转码工作，视频编辑转码能力同样十分出色。

1280*720一分钟视频编辑转码

1920*1080一分钟视频编辑转码

通过上述评测我们可以了解，杰和科技 ISC-661工控服务器的计算能力适度、扩展接口丰富，并且通过工控机箱设计可以满足多种不同情况的边缘计算环境应用。在用户使用过程中，既可以将计算节点分布到离业务最近的应用边缘，及时对数据进行处理，又可以通过网络将分析后结果集中存储于云端，便于日后的大数据分析，有效的将分布与统一合成一体。但因为测试条件关系，在本次测试的时候，仅采用了Windows 10操作系统对ISC-661进行有限测试，而边缘计算未来更多会通过Linux系统在Docker上进行部署。至顶网也正在准备对Docker的公有云应用进行评测，到时候也许会再利用 ISC-661做更进一步的应用性测试，敬请大家期待。

疫情促使那些陷入困境的企业开始加快实施曾一度被推迟的云原生转型项目，大规模的人员停工、办公室关闭和团队分散，进一步凸显了自动化和敏捷性在整个软件生命周期中发挥的优势。

这个变化也让大批客户开始选择有创新力的DevOps初创公司，推动这些初创公司以前所未有的速度进入新的市场。

下面这10家DevOps初创公司加强了技术交付的方式，让开发团队和运营团队能够以闪电般的速度展开协同，而且在疫情期间，企业试图应对技术挑战的趋势，也将让这些初创公司的业务得到迅猛增长。

Chef

首席执行官：Barry Crist

十几年前，Chef是第一批为那些刚刚开始转向采用云原生开发工具和架构的行业实施基础设施配置过程标准化的初创公司之一。

此后这个领域发生了很多变化，作为基础设施即代码的先驱公司，Chef发展壮大，将产品阵容逐渐扩展到更广泛的“代码企业”——涵盖基础设施、安全性、合规性以及应用生命周期自动化。

之后Chef消除了对合作伙伴不那么友好的专有技术，从开放核心模式，转变为真正的开源模式，并在今年早些时候启动第一个正式的渠道计划。

Chef Partner Program旨在让那些希望利用Chef开源解决方案的合作伙伴可以为客户提供云自动化服务。

CircleCI

首席执行官：Jim Rose

去年CircleCI获得了来自投资方的资金，对自己主要以软件即服务模式投向国际市场的CI/CD工具套件进行了横向扩展。

CircleCI位于美国旧金山，成立于2011年，在2014年与Distiller合并，新增了面向移动应用开发人员的持续集成功能。从那时起，CircleCI变成面向云原生IT领域的通用工具，被全球很多大型企业和互联网巨头采用。

CircleCI在去年7月融资5600万美元，随后在今年4月的E轮融资中获得1亿美元的，这两轮融资帮助CircleCI向产品中增加更多能力，特别是围绕客户呼声越来越高的变更验证功能，帮助客户实现快速且有效的代码更新。

Cloudtamer.io

首席执行官：Brian Price

每个新软件版本的发布，都要求确保合规性，这使得我们往往忽略了开发团队和运营团队之间的紧密同步。

Cloudtamer.io希望通过针对跨不同云厂商运行的工作负载的持续合规解决方案，打消那些限制DevOps发挥优势的阻碍。

这家位于美国马里兰州富尔顿的初创公司，通过检测、报告和修复策略违规事件，帮助企业实现快速且敏捷的软件开发流程。

CTO.ai

首席执行官：Kyle Campbell

CTO.ai位于加拿大温哥华，成立于2017年。该公司将开发工具引入具有高度协同机制的Slack渠道中，以简化DevOps流程。

CTO.ai平台允许通过Slack命令行共享复杂的工作流，充当连接开发团队和运营团队的接口。CTO.ai通过这种“SlackOps”模式促进分散员工之间的协作。

CTO.ai平台可以直接接入大多数现有的DevOps工具，从而实现整个DevOps周期的自动化。

D2IQ

联合首席执行官：Tobi Knaup和Will Freiberg

D2IQ的前身是Mesosphere，在进行了品牌重塑和战略转型之后，D2IQ在去年年底启动首个渠道计划，招募更多专注于DevOps的咨询公司，来处理云原生的现代化项目。

D2IQ是总部位于美国旧金山，由Mesos容器编排器的创始人创建， 2019年D2IQ进行转型，专注于帮助企业大规模实施容器化架构和大数据工作负载。D2IQ在公司内部被成为“Day 2 IQ”，反映了D2IQ专注于对生产部署的持续管理。

在面对竞争对手的编排器逐渐成为行业标准化的情况下，Mesos采用率逐渐降低，于是D2IQ决定将重心转移到Kubernetes上，最近推出了独立的Kubernetes平台Ksphere。但是D2IQ的旗舰产品Data Center Operating System（DC/OS）集成了各种开源容器和大数据技术，可以让在线服务提供商和其他大客户轻松地进行大规模部署。

GitLab

首席执行官：Sid Sijbrandij

GitLab成立于2013年，是一家基于Web的git存储库提供商。但是近年来GitLab向全生命周期DevOps平台转型，增加了许多新的功能。

现在，GitLab的技术通常被大型客户作为CI/CD管道和安全流程的一个组成部分采用。

端到端解决方案，和以IPO为目标的愿景，让这家快速发展的初创公司在今年年初推出了首个正式的渠道计划，加强与经销商、服务提供商和ISV的互动。GitLab认为，合作伙伴有很大的机会可以把10万多家采用GitLab开源解决方案的企业组织变成自己的商业客户，还可以通过将数千家付费客户扩展成平台的新成员而从中受益。

Harness

首席执行官：Jyoti Bansal

这家位于美国旧金山的初创公司正在为企业带来在Cloud Native Computing Foundation中孵化的持续交付技术。

Harness.io最近更新了自己的Continuous Delivery-as-a-Service平台，新增了Contuous Efficiency功能，让DevOps团队可以直接查看运行每个应用和微服务的成本。

客户可以将Continuous Efficiency集成到Continuous Delivery-as-a-Service平台平台中，从而更好地了解他们的云支出在三大主流超大规模云上的分配。

ShuttleOps

首席执行官：Damith Karunaratne

ShuttleOps是一家去年在加拿大安大略省成立的初创公司，已经将自己的可视化DevOps平台推向了市场，该平台通过消除整个过程中的瓶颈加快应用的交付。

ShuttleOps以“软件即服务”的模式交付自己的Application Release Orchestration（ARO）技术，让参与持续整合和交付的开发人员、基础设施运营商和安全团队之间展开高度协同工作。

今年年初的时候，ShuttleOps发布了No-Code CI/CD解决方案，集成了来自知名DevOps工具提供商Chef、Docker和HashiCorp的技术，该平台可以帮助客户在三个主流超大规模云平台上快速构建、部署和管理应用。

Sysdig

首席执行官：Suresh Vasudevan

Sysdig成立于2013年，市场对Sysdig安全和合规平台的需求一直呈现增长态势，Sysdig也努力扩大全球覆盖面和产品供货范围，为下一个阶段的增长做准备。

Sysdig Secure DevOps平台可以帮助那些专注于加速向云原生转型的企业组织，跨Kubernetes容器环境监控性能和容量需求。

这家位于美国旧金山的初创公司在今年年初融资了7000万美元，该笔资金将用于扩展全球业务，并加速实现产品路线图。

最近Sysdig与Sysdig达成建议，将Sysdig作为跨IBM Cloud服务主要采用的监控解决方案。

Volterra

首席执行官：Ankur Singla

Volterra是一家得到了战略投资方强大支持的初创公司，旨在让DevOps团队能够应对在高度分布式的云和边缘环境中运行应用所带来的运营、安全和性能挑战。

去年11月这家总部位于美国加州圣塔克拉拉的初创公司走出隐身模式，融资5000多万美元，拥有100多名工程师和30多个客户。

Volterra成立于两年前，到目前为止已经发布了两款产品：VoltStack，采用Kubernetes API在整个云中部署和管理分布式应用；VoltMesh，新增了高性能网络和零信任安全特性。

这两款产品创建了一个统一化的多云和边缘环境，可以加速SaaS产品（例如微软的Office 365生产力套件，同时微软也是Volterra的投资方之一）的交付。

企业需要更好的方法管理大数据，这个需求正在推动一大批新兴公司积极开发下一代数据库软件和数据管理工具。

下面就让我们来看看这10家大数据初创公司，他们都推出了具有开创性的产品，包括下一代数据库软件和数据管理工具，引起了我们的密切关注。

Ahana

联合创始人、首席执行官：Steven Mih

总部：美国加州圣马特奥

Ahana是围绕Presto构建大数据系统的几家公司之一。Presto是一种高性能的分布式SQL查询引擎，用于处理驻留在各种数据源中的大数据。Presto最初是由Facebook开发用于查询企业多PB数据仓库中的数据的，在2013年开源了Presto技术。

Ahana最近走出了隐身模式，正致力于围绕PrestoDB开源项目开发专门的分析软件。Ahana在6月初表示，已经在由GV（前Google Ventures）领投的种子轮融资中获得了225万美元，将用于扩大技术团队规模并加快开发工作。

Aparavi

首席执行官：Adrian Knapp

总部：美国加州圣莫尼卡

文件备份和数据保护产品提供商Aparavi于今年3月首次推出了自己的Data Intelligence and Automation Platform，并称该系统可以帮助企业应对分布式IT环境中数据混乱的问题，应对风险和机遇。

该平台可以用于在本地和云系统上查找、分类、自动化和管理分布式数据，执行一系列任务包括数据发现、数据保留、数据访问、数据存储、数据保护、数据治理、风险和合规，提供了可访问分布式数据的分析、机器学习和协作工具，帮助用户将这些数据转化为有竞争力的资产。

Cockroach Labs

联合创始人、首席执行官：Spencer Kimball，

总部：美国纽约

Cockroach Labs的CockroachDB（分布式关系数据库系统）备受关注，该系统旨在支持下一代云原生事务处理型应用。Cockroach Labs在2019年10月发布了CockroachCloud，CockroachDB数据库的完全托管分布式版本。

今年5月，Cockroach Labs在新一轮融资中获得了8660万美元，总融资额达到1.951亿美元。

Equalum

创始人、首席执行官：Nir Livneh，

总部：美国加州桑尼维尔。

如今企业和组织正在生成越来越多的数据，这意味着需要实时地在不同系统之间传输更多的数据。Qualum的数据摄取平台，用于开发和管理批处理和流数据管道，针对数据仓库ETL（提取、转换和加载）、将数据整合到数据湖、针对捕获变化数据而进行的连续数据复制等任务。Equalum称其技术具有“无限速度和可扩展性”，以及零编码开发数据管道等能力。

Okera

首席执行官：Nick Halsey

总部：美国旧金山

让用户能够访问不断增加的海量数据（也就是所谓的“全民准入”），同时强制实施数据安全和数据治理策略，正在成为一项巨大的挑战。Okera开发了一个平台，让IT管理员可以使用于自动发现和标记敏感数据，制定和执行数据治理策略，以及审查数据安全性和治理操作。

Okera在4月进行的B轮融资中获得了1500万美元，总融资额达到2960万美元，这笔资金将用于扩大工程、销售和市场营销方面的投入。Okera还任命了前ZoomData总裁兼首席执行官Nick Halsey为公司新任首席执行官。

PlanetScale

联合创始人、首席执行官：Jiten Vaidya

总部：美国加州山景城。

PlanetScale开发了基于Vitess开源数据库技术的下一代数据库系统，用于部署和管理大型数据库实例集群。PlanetScale为那些希望运行自己的数据库即服务的客户，提供了PlanetScaleDB Cloud（一种完全托管的、多云的、MySQL兼容的数据库即服务）以及PlanetScaleDB Enterprise。

PlanetScale在6月发布了PlanetScaleDB for Kubernetes，数据库直接部署到Kubernetes集群中。

Promethium

首席执行官：Caycee Lai

总部：美国加州门洛帕克

Promethium在去年10月发布了自己的Data Navigation System增强数据管理软件，以应对自助式数据发现和分析带来的挑战。该系统使用自然语言处理让信息工作者可以访问企业组织的整个“数据资产”，用通俗易懂的语言回答各种问题，消除了对手动SQL脚本进行查询的依赖。Promethium在今年1月获得了600万美元的风投资金。

Rivery

联合创始人、首席执行官：Itamar Ben Hemo

总部：美国纽约

Rivery提供了一个“直观”的数据集成和准备平台，简化了将内部和外部数据聚合和转换为单一数据流以加载到云分析系统（如Amazon Redshift、Google BigQuery和Snowflake）中的过程。

Rivery在2019年11月的种子轮融资中获得了500万美元。

Starburst

首席执行官：Justin Borgman

总部：美国波士顿

Starburst售卖的Starburst Enterprise Presto是Starburst商业版的开源Presto高性能分布式SQL查询引擎，用于查找和分析散布在各种数据源中的数据。Starburst的软件让用户可以访问任何位置的数据，无需移动数据即可进行查询，从而可以作为传统数据仓库系统的一个替代方案。

Starburst在今年6月的B轮融资中获得了42000万美元，此前2019年11月进行的A轮融资中获得了2200万美元。

Theia

联合创始人、首席执行官：Kevin Hurd

总部：加拿大安大略省渥太华

Theia提供了一个企业分析中心，可以跨Tableau、Qlik和ThoughtSpot等多个业务分析工具管理内容，为业务用户提供统一的视图。该系统包括用于数据发现和治理、搜索和个性化功能的分析目录，以及用于向客户提供信息的外部门户。

市场研究公司Gartner最近将Theia评为该领域的“酷厂商”。

Covid-19（2019冠状病毒）危机要真正得到解决只能等到在国家及全球范围内部署有效疫苗以后。没有人可以预测要等到什么时候。尽管许多IT供应商声称我们会有一套“新常态”工作实践，但危机的第二阶段可能比第一阶段更加混乱和令人困惑。各方都在制定计划重开办公室和恢复工作、重开课堂教学及重新开始零售贸易活动，但在美国这些计划是由各个城市、县和州各自制定的。在接下来的几个季度里并无正常可言，谁也不知道大家会被要求怎么做、必须怎么做以及自己愿意怎么做。

笔者在之前的一篇文章里讨论过许多公司在响应第一阶段时遇到的业务问题。此文旨在提醒IT主管反思团队在过去几个月里的表现并考虑一下自己的团队是否为第二阶段做好了充分准备。如果说第一阶段是百米冲刺，那么第二阶段就是一场马拉松赛。IT团队在第一阶段产生的肾上腺素激增无以维持第二阶段的绩效。要为即将到来的马拉松比赛做好准备，领导者应该回答以下几个问题。

我们有合适的技能吗？

第一阶段对我们团队有一定的要求，这些要求是不是揭示了未来12-18个月所需技能的重大差距？少数关键人员需要完成某些工作，是否存在关键带宽约束迫使我们依靠这些少数人呢？这些问题需要在广泛的范围内提出。这些问题不仅适用于技术技能，也适用于管理IT财务、项目、供应商和业务合作伙伴所需的专业技能。

我们在说正确的事情吗？

时下公司面临的挑战和机遇并无常态可言，而自己的团队是否本能地退回到了日常活动舒适区了呢？那些用于确定业务项目优先级、响应应用程序增强请求和解决生产支持问题的传统流程是否在第二阶段里仍然合适呢？ IT团队总是在试图取悦于公司里许多不同的支持者。他们经常过度投入但表现欠佳。是否需要建立新的流程序确保团队能够专注于第二阶段里公司所面临的最重要的策略问题呢？

我们是否专注于业务成果，而不仅仅是运营指标？

团队生产力并非处决于一天或一周里消耗、交换及完成或创建了Zoom时间、Slack消息、Jira任务和Box文件夹数量。IT里还有无数其他指标，例如服务台做完了的工单数、解决了的生产支持问题、过剩的服务器容量、网络延迟和成功抑制的信息安全攻击等等，其实这些替代指标也不能很好地衡量IT有效性。在接下来的几个月里，团队成员对工作安全性的担忧将上升，而在团队成员的真正生存取决于交付切实的业务成果时，他们可能会试图对活动指标的过度依赖来证明自己的存在。

我们有正确的领导力吗？

在第二阶段里，IT领导者将面临着双重困境，一方面需要维持最高员工生产力水平，另一方面又要维持团队工作的产品质量。大多数领导者在第一阶段里都是依靠持续的沟通对团队进行管理。Slack、Zoom、Teams或Gmail等工具可以进行持续的交互，这对于保持单个团队成员的注意力并为他们的工作安全提供某种程度的情感保证方面可能是有用的，但在某种程度上，这种交互越了界，成了直白的微管理。微管理是新的癌症，会降低生产力及破坏创造力。微管理不可能在即将到来的马拉松赛里成为确保团队表现的可持续手段。微管理无论出现在何处，都应积极予以消除。

IT领导者在第二阶段里还需要积极防范IT部落习气。大多数IT组织其实都是一个拥有各种独特技术技能的部落集合。在第一阶段里，这些部落里的成员会与其他技术部落的同伴进行互动，部落之间也趋向于专注于日常交流。若无多个IT团队的支持，主要业务计划很少可以取得成功。在第二阶段里，各IT团队需要采取具战略意义的业务计划，加强部落间的沟通是非常重要的。

最后，IT领导者需要积极管理那些在第一阶段里未能达到期望的团队成员的绩效。在当前的财务状况下，每位员工都很重要，对于那些未能履行职责或影响了其他员工生产力的人，相应的容忍度应该是很小的。许多领导者担心解雇会触发团队内部的工作安全问题，但在许多情况下，情况恰恰相反。有些员工要同时应付工作责任、养育子女和财务问题，他们可能不会公开批评同事的表现。但是，在他们无需弥补别人的过失时，他们自己的动力和生产力很可能会增加。

到了照镜子的时候了

IT主管实际上应该常常回答上面列出的几个问题。而当前情况之所以独特是因为在危机的第一阶段里IT团队承受了不少压力，压力可能凸显了上述一个或多个领域的缺陷。对以上几项的评估十分紧迫，原因是在第一阶段未能解决的明显组织绩效问题很可能是治愈第二阶段里团队失败或不作为的良方。

不存在“新常态”。在可预见的未来这一段时间里会出现一系列“下一个常态”，这些下一个常态会比我们在过去几个月里的集体经验更加难以预测，我们要承受的压力更大。务必现在就行动起来，应对以上列出的各个问题，如此我们还有机会在即将到来的马拉松赛里取得胜利！

英特尔也用“水利万物而不争”来形容生态之道。水和共存看似没有联系，却因为水的精神让“水”成为致富的法宝，开创出一条“水生态+扶持合作”的道路，带来了生态效应。

对此，英特尔把打造生态视作自己的DNA，在生态方面深耕细作，发挥水之态，悄无声息又润泽万物。

“英特尔有着全面的产品领导力、解决方案创新力和生态系统构建力优势，能够真正结合中国的市场特点和用户需求，为行业数字化转型和智能变革提供有力支撑。”

英特尔公司市场营销集团副总裁兼中国区总经理王锐表示，英特尔致力于成为行业数字化转型的最佳伙伴，为最终用户提供切实的价值。

如今，处在智能世界的浪口，AI及数据分析为金融、健康医疗、工业、通信及交通等多行业客户开启了全新的机遇。据IDC预测，到2021年，75%的商业企业的各类应用将应用人工智能；到2025年，所有数据中将有约四分之一是实时产生的，而在这一庞大的增量中有95%的数据将通过各种物联网（IoT）设备产生。

大趋势之下，英特尔也为AI与数据分析打造了广泛产品组合和生态系统支持，推出最新的数据平台产品组合，包括集成AI加速的英特尔第三代至强可扩展处理器、英特尔首个人工智能优化FPGA Stratix10 NX、第二代英特尔傲腾持久内存、最新英特尔 3D NAND SSD及相关软件解决方案等，助力智能新基建建设，驾驭数字经济新浪潮。

随着“智能 X 效应”概念的提出， 数据时代的人工智能、5G、智能边缘等行业转折性技术加速突破和融合，正成为智能世界的新型基础设施。对此，英特尔将不断深化以数据为中心的转型，以集成AI加速的至强可扩展平台为基石，提供全面的XPU芯片平台，携手产业生态，赋能“智者更强”，以改变世界的技术造福个人、企业和社会。

而随着工作负载类型的变化，相对于物理机和全闪磁盘阵列方案，用户对基于虚拟化平台的超融合系统性能延迟还存在顾虑，导致核心系统始终未被整合到超融合系统当中。

为了解决这样的难题，SmartX正式发布基于核心软件SMTX OS与英特尔傲腾持久内存的高性能、低延迟超融合解决方案与SmartX Halo P系列一体机。

SmartX在业内首次将英特尔傲腾持久内存以App Direct Mode （应用直接访问模式），并作为核心组件用于超融合解决方案中。与此同时，通过对计算虚拟化、存储网络以及存储介质的端到端优化，以有限的计算资源获得业内领先的高性能与超低延迟服务器虚拟化存储性能。在集群测试中，只需要3个节点P系列一体机，即可达到120万的IOPS ，同时，应用端延迟保持在100us以下。

傲腾是英特尔推出的全新存储技术，其中傲腾持久内存就是以内存形态封装，支持像普通内存一样插在内存槽使用。

英特尔傲腾持久内存在内存和SSD之间新增加了一个存储层级，具备像内存一样的超低访问延迟，超高寿命与可靠性，同时还具备持久化存储和按字节访问的能力。在App Direct模式下，特定的应用程序可直接访问由英特尔傲腾持久内存带来的独立持久内存资源。

SmartX 联合创始人兼CTO张凯表示，基于英特尔傲腾持久内存的高性能，低延时，非易失等特性，SmartX希望打造以英特尔傲腾持久内存作为缓存，NVMe NAND SSD作为存储介质的全闪超融合解决方案。这个方案将大幅度改善业务系统延时，使得SmartX 产品可应用于对延迟要求最苛刻的核心业务。

张凯说，从成立开始，SmartX就非常关注性能，因为性能对于客户来说是一个非常有价值的指标，决定了可以支撑的业务类型，比如核心业务系统对性能要求非常高，如果说你的性能无法达到，就无法迁移到超融合系统上面。

所以，2019年SmartX启动代号为Sailfish（旗鱼，海洋中最快的鱼类）项目，将英特尔傲腾持久内存App Direct模式用于缓存加速，同时对 SmartX超融合软件SMTX OS进行全方面优化。

众所周知，超融合带来的敏捷性、便捷性、易用性、可运维是被广泛认可的情况，很多行业客户开始大规模采购超融合系统，这已经证明超融合相比传统架构具有很大的优势。

但是问题也来了，相比裸金属服务器和中高端存储设备，在性能上，尤其在延迟上超融合是不是可以和传统架构一决高下，很多客户是有担心。“基于英特尔的全新存储硬件产品，我们从硬件到软件对整个系统进行了升级，充分发挥软件和硬件结合的优势，从而让超融合在性能上已经达到甚至是超越传统中高端存储所达到的性能。”张凯说。

为了充分发挥傲腾持久内存的能力，Sailfish项目对计算虚拟化到存储网络以及存储介质进行了端到端优化。而由于超融合架构的部署特点，以上的性能都必须在有限的计算资源实现，这一限制条件为Sailfish项目带来诸多的挑战。

张凯表示，在现有SMTX OS软件栈中，一个IO请求会经过：计算虚拟化层、网络层和存储层。IO请求在经过每一层系统时，都会带来额外的性能开销，这些性能开销来自于上下文切换，系统中断以及内存拷贝等等。为了充分发挥傲腾持久内存的性能，解决方案对这三个层次分别进行优化，以做到端到端的IO加速。

基于此，SmartX研发团队对系统进行了如下重大改进，SMTX ZBS分布式块存储专门开发了以DAX（Direct Access）模式访问持久内存设备的适配程序，缩短了IO堆栈以获得更佳的性能和更低的延时。

为了保证在有限的CPU资源下提升持久内存的带宽性能，SmartX技术团队创新地引入了IO/AT DMA引擎实现了异步写入持久内存的机制，使得单个CPU内核的最大写入带宽提升至10GB/s。

在存储层，Sailfish项目充分发挥英特尔傲腾持久内存App Direct模式低延迟和持久化存储的能力，保存集群中最经常被访问的数据。同时为了保证数据的可靠性和高可用特性，缓存的数据也会以副本的形式保存到其他的节点中。不仅如此，SMTX OS充分利用持久内存的字节访问特性重新设计了日志，有效解决日志写放大问题。并通过DMA方式，将内存与持久内存之间的数据拷贝任务，下放到硬件中完成，极大地提高了内存拷贝的效率，在提升存储性能的同时，不产生额外的CPU资源需求。

在计算虚拟化层，通过SMTX ELF Boost模式将存储虚拟化功能，从虚拟机中下放到存储软件栈中，避免了因IO请求经过虚拟机而产生额外的性能开销。同时通过VM与存储系统共享内存的方式，避免在IO路径上发生内存拷贝，直接通过vHost技术将虚拟机内存中的IO数据直接共享到ZBS上的vHost Target。

在存储网络层，通过使用RDMA over Converged Ethernet（RoCE ）进行网络IO加速，并将网络协议的实现部分，下放到网卡硬件上完成，充分利用网卡硬件的加速功能，极大地降低分布式存储在网络通信时的性能开销。

“经过以上优化，我们在IO性能提升了3.2倍基础上，在延迟上有85%的降低。这是我们Sailfish项目带来的价值，使用该方案，SmartX超融合一体机三个节点的最小系统即可达到120万IOPS，而且虚拟机端的IO延时可从ms级别降低至us级别。”张凯说。

目前，Sailfish项目中使用到的技术已经集成到了最新的SmartX Halo P系列一体机中。SmartX Halo P系列一体机不仅能够胜任交易类数据库、机器学习等对IO性能要求苛刻的核心应用场景，并且能够以更高性能提升虚拟机密度，进一步简化IT部署，降低整体拥有成本。SmartX Halo P系列一体机已经在金融行业进行了测试和部署。

与市场某主流中高端全闪阵列相比，三节点的SmartX Halo P系列一体机的8KB随机读性能为120万IOPS，达到全闪阵列的1.4倍，顺序读带宽达到25GB，是全闪阵列的2.1倍，同时应用端延迟只有100us，而全闪阵列仅控制器端延迟就达到了500us。不仅如此，P系列一体机依旧保持超融合架构简单、弹性的特点，并提供相比于中高端阵列，极具竞争力的总拥有成本。

张凯表示，得益于性能优化，该超融合解决方案可以应用在三个场景中：高性能、低延迟的核心数据库，比如Oracle数据库或者微软SQL Server；高性能高密度服务器的数据中心整合；AI机器学习。“仅占用少量计算资源，最小系统三节点即可达到甚至超过中高端全闪阵列指标，而应用端延迟远低于中高端全闪磁盘阵列。而相比中高端磁盘阵列，SmarX超融合产品的总拥有成本、系统弹性和易维护性具有巨大优势。”

超融合市场发展到现在已经非常成熟，一方面其降低了用户IT系统的复杂性和运维难度，让用户更多把自己的精力集中在业务层面。同时超融合业提供了更好的敏捷性，超融合是横向扩展、分布式存储架构，在并发性能上和传统架构相比会有一个非常大幅度的提升。

凭借优异的产品稳定性与特性，SmartX产品已经被银行、证券、保险、基金等金融行业用户应用生产环境。

SmartX CMO兼战略合作总监库依楠表示，虽然2020年开年受到疫情影响，但是疫情期间SmartX业务稳中有升，团队持续扩张。“我们在整个中高端市场继续深耕，拓展我们的优势。比如在金融领域，交通银行、陕西信合、东方证券、国泰君安、泰康集团、中信建投等都是SmartX的客户。特别是在几大国有银行中，使用的国产超融合产品只有SmartX一家。”

当然除了金融，SmartX也在拓展其他行业，比如制造业的华晨宝马、洁柔，商业连锁方面的美宜家，大型地产商恒大、碧桂园等。

能够取得这样的市场成绩，SmartX的合作伙伴功不可没。为此，SmartX制定了一系列的渠道拓展计划。在疫情发生后，SmartX举行了多场线上招募会，也进行了一系列的线上代理商的培训课程，参加过的渠道超过1000家，有合作意向的超过30%。

库依楠透露，SmartX正在推进基于超融合的私有云解决方案，因为越来越多的用户将超融合应用在私有云建设中，整个私有云的改造不是一个简单的云化过程，超融合提供了非常好的资源池整合方案，同时还实现了整个分布式架构到软化定义的转化，这种融合部署的方式也进一步简化了用户的IT基础架构。

目前，SmartX基于超融合的私有云解决方案已经在某大型国有银行和券商落地，超融合加上第三方云管平台，构建一个简单、成熟、稳定、弹性、开放性的IT基础架构，用户可以一步一步实现云化改造。

“超融合依旧是公司最重要的方向，我们的目标是要围绕超融合架构全面替代用户原有的IT基础架构。我们现在也在逐渐增加云原生相关的产品和解决方案，SmartX还是一如既往地围绕存储和计算的核心引擎进行突破。”库依楠说。

在云原生时代，SmartX会进一步加强分布式存储的持久化功能，比如在容器里部署分布式存储，同时计算引擎支持虚拟化容器统一的管理、编排。SmartX关注核心模块的自主开发，进而增加智能运维、双活等功能。

对于未来超融合的发展趋势，库依楠表示，SmartX的演进是围绕如何使用超融合真正替代用户原有的基础架构，让新IT基础架构具备生产就绪能力。“SmartX将持续携手英特尔等业内专业厂商，探索更多前沿技术在超融合系统中的应用，引领下一阶段超融合创新。”

在赋能用户存储更多数据方面，英特尔提出了“数据存储金字塔”（亦称内存和存储层级）的战略模式，并通过傲腾技术 + 3D NAND存储技术组合拳的形式，实现了内存和存储业务的高速增长。如今，内存和存储已成为与英特尔处理器业务同等重要的产品线，最新数据显示，2020年Q1英特尔的存储业务销售额同比增长46%。

2020年6月，英特尔公司非易失性存储解决方案事业部副总裁，兼数据中心傲腾存储事业部总经理David Tuhy在英特尔内存和存储业务发展的最新进展线上活动中表示，2020年Q1的市场成绩之所以如此突出，傲腾存储技术起到了关键的作用。“相对内存来讲，DRAM并没有按照摩尔定律的成本/性能进行演进。相对存储来说，我们看到即便是最先进的产品——NAND SSD也开始放慢其性能增长的速度，所以基于3D Xpoint介质的傲腾技术成为内存和存储层级内新的增长引擎，一举打破了内存和存储瓶颈，使数据更靠近计算，并弥补了DRAM以及NAND SSD在容量和性能上的不足。” David Tuhy表示。

傲腾和3D NAND满足了对内存和存储层级结构中的新存储层的需求

在整个计算系统中，数据的存储金字塔一直存在瓶颈。介于内存和NAND之间的延迟、性能和容量等差距过于悬殊，让数据的价值不能有效发挥。特别是随着AI、5G、边缘计算的发展和落地，大量数据需要实时分析才能发挥数据的价值，这些需求凸显了目前在内存存储层级结构中存在的一大空白——其中，DRAM容量不够大，固态盘速度又不够快。所以英特尔提出的“数据存储金字塔”概念，并推出傲腾战略来弥补这一空白。籍此，介于DRAM和3D NAND之间的新技术——英特尔傲腾持久内存将大有作为。

目前，英特尔正在努力让傲腾持久内存在几乎所有的数据库里得到使用，并根据不同的应用和不同的数据库形式，进行大量的开发和优化。

据英特尔公司数据中心事业部产品管理高级总监Kristie Mann表示，“傲腾持久内存自发布以来，发展势头十分强劲，目前已有85%以上的概念验证转化成实际的应用部署，产生了超过200次的概念验证，同时也在诸多世界500强企业、云服务提供商以及OEM厂商和新兴服务提供商等中得到部署。”

比如说Oracle的数据库Exadata X8M应用英特尔傲腾数据中心级持久内存，在于Exadata采用复杂的远程直接内存访问（RDMA）技术，使数据库能够直接访问部署在智能共享存储服务器中的持久内存，从而绕过整个操作系统、网络和IO软件堆栈。与之前的Exadata版本相比，这可将Exadata X8M中的IO延迟减少十倍。

百度用于支持其基于云的信息流服务中的数据存储和信息检索的“Feed-Cube”的高级内存数据库，通过部署英特尔傲腾数据中心级持久内存和第二代英特尔® 至强®可扩展处理器，百度能够确保Feed-Cube的高并发性、大容量和高性能，同时降低总体拥有成本（TCO）。

百度推荐技术架构部主任架构师汪瑫表示：“通过在Feed-Cube数据库中采用英特尔傲腾数据中心级持久内存，百度能够节省成本效率，扩展内存容量，并始终能够帮助我们的信息流服务发展。”

同时在沟通会上英特尔发言人也透露代号为“Barlow Pass”的第二代英特尔傲腾数据中心级持久内存，代号为“Alderstream”的基于PCIe 4.0的第二代英特尔傲腾固态盘和用于数据中心级固态盘的144层QLC（四级单元）NAND产品也将也将于2020年下半年陆续推出。

下面这10家脱颖而出的网络安全初创公司都是自2018年以来成立的，至少获得了1000万美元的外部资金，都推出了合作伙伴计划或者关键产品的增强或更新。这些初创公司中，有5家公司位于美国加州，2家位于美国马萨诸塞州，其余3家分别位于美国德克萨斯州、爱尔兰和以色列。

这些初创公司正在致力于解决各种安全挑战，例如将任何设备上的用户连接到私有应用，提供对公有云平台的高速、低成本可视化，帮助客户在新出台的隐私法规下履行各项数据请求的相关义务。

Axis Security

首席执行官：Dor Knafo

Axis Security成立于2018年，今年3月在由Ten Eleven Ventures领投的A轮融资中获得1400万美元，旨在为企业组织提供对私有应用访问便捷且安全的控制。根据LinkedIn显示，这家位于美国加州圣马特奥的初创公司有32名员工，而去年只有10名员工。

今年4月，Axis Security推出了针对VAR、系统集成商、MSSP、OEM合作伙伴和分销商的Axis Security Partner Program（ASPP）计划，帮助企业为远程办公的员工提供安全的应用访问权限。该计划分为两层，包括业务发展机会、培训、联合营销、合作伙伴推广材料、市场营销合作基金、销售线索和现场客户计划。

Axis Security的Axis Application Access Cloud提供了一种新的无代理模型，在几分钟内就能把任何设备上的用户连接到私有应用，而无需网络或者其他应用。该产品解决了隐式开放网络访问的问题，解决了VPN相关的网络安全痛点。

Confluera

首席执行官：Abhijit Ghosh

Confluera成立于2018年，在今年5月由Icon Ventures领投的B轮融资中获得了2000万美元，用于推动云基础设施自主安全性的普及。根据LinkedIn显示，这家位于美国加州帕洛阿尔托的初创公司目前有25名员工。

Confluera的实时攻击拦截与防御平台旨在明确阻止安全漏洞的发生。Confluera表示，该平台将网络安全范式从事后手动连接点转变为实时拦截和阻止正在进行的复杂多阶段攻击。

Confluera 1.0会根据相关的风险评分自动确定优先级，提供完全可行的响应和补救建议。

Cysiv

首席执行官：Partha Panda

Cysiv成立于2018年，在2月由ForgePoint Capital领投的A轮融资中获得2600万美元，用于扩大业务运营规模并进一步增强平台。根据LinkedIn显示，这家位于美国德克萨斯州欧文的初创公司拥有63名员工，而一年前只有43名员工。

Cysiv最早是Trend Micro内部孵化的一个业务，后来以Trend Micro和安全隐私标准开发公司HITRUST之间展开的合作对外发布，旨在为那些加强网络攻击防御的美国企业提供高级网络风险管理服务。之后，Cysiv从Trend Micro公司分拆出来，成为一家独立的公司。

Cysiv的SOC即服务平台与技术是技术无关、厂商无关的，可以提取来自各种来源的安全日志以及其他重要的上下文数据。Cysiv表示，它采用先进的数据科学技术，实现那些耗时的、复杂的、关键的活动的自动化，以检测、调查和修复那些隐藏的、逃避的、新型的威胁。

Evervault

首席执行官：Shane Curran

Evervault成立于2018年，在今年5月由Index Ventures领投的A轮融资中获得1600万美元，用于让软件开发以更好的、更简单、更安全的方式处理敏感数据。根据LinkedIn现实，这家位于爱尔兰都柏林的初创公司目前有11名员工。

Evervault正在开发用于数据隐私的API，利用“隐私笼”让开发人员以简单的、可扩展的、保留隐私的方式处理高度敏感的数据。Evervault正在帮助那些需要处理高度敏感数据（例如位置数据、银行帐户数据、付款数据、儿童数据、企业数据、健康医疗数据）的企业一起开发API。

Evervault的目标是将GDPR的99个条例内容提炼成一行代码，这在概念上看是很简单的，但在操作上却十分复杂。Evervault将利用A轮融资获得的资金扩大团队规模，关注点仍然是帮助开发人员轻松解决数据隐私问题。

Orca Security

首席执行官：Avi Shua

Orca Security成立于2019年，在今年3月由GGV Capital领投的A轮融资中获得2000万美元，用于投资人才、市场增长和研发。根据LinkedIn显示，这家位于洛杉矶的初创公司目前有47名员工，而一年前只有21名员工，预计到2020年底团队规模和业务规模将翻一番。

Orca表示，已经开发出了公司首个也是目前唯一一个云安全工具，可以在几分钟内找到漏洞、恶意软件、配置错误、密码泄露和弱密码、横向移动风险以及高风险数据，而无需代理或者进行资产整合。Orca表示，这将让客户获得对AWS、Azure和GDP环境的更高可见性，而所需的时间和运营成本只是同类解决方案的一小部分。

Orca将客户的云资产视为一种互连的资产网络，根据环境上下文优先对风险进行优先级排序，从而可以避免成千上万的安全警报，找出最关键那几个少数问题，以及这些问题的精准补救措施。

Perimeter 81

首席执行官：Amit Bareket

Perimeter 81成立于2018年，在3月由Toba Capital领投的A轮融资中获得450万美元，这笔资金将用于支持公司的快速成长，并加速上市策略。根据LinkedIn显示，这家位于以色列特拉维夫的初创公司目前有62名员工，而一年前只有39名员工。

Perimeter 81在去年7月份推出了“Zero Trust Application Access”，在用户得到允许能够在经过完全审核、可以记录和监视的会话中快速访问应用之前，使用“零信任”策略保护网络、员工和应用的安全，并始终让应用与网络是隔离开的。

去年7月底，Perimeter 81与SentinelOne展开集成，确保端点在加入Perimeter 81的云安全网络之前是完全合规并受到保护的。然后在今年2月，Perimeter 81于SonicWall展开合作，让企业无论在什么位置都可以连接到一个安全的网络，安全地访问物理资源和云资源。

Persona

首席执行官：Rick Song

Persona成立于2018年，在1月由First Round Capital和Coatue Management领投的A轮融资中获得1750万美元，用于保护和识别任何互联网交易的双方，以减少数据泄露、深度伪造和合成身份欺诈等行为。根据LinkedIn显示，这家位于美国旧金山的初创公司目前有39名员工，而一年前只有11名员工。

Persona表示，仅通过向客户提供经营业务所需的个人身份信息数据，就可以保护客户免于承担责任。将审查流程中的人为因素剔除，是安全且可扩展地验证身份的唯一方法，因此Persona一直致力于实现这个缓慢而痛苦的流程的自动化。

Persona利用最佳实践（例如数据库查找、反向电话查找、文档验证、政府ID验证）和生物识别选项（例如上传自拍和实时视频捕获）来生成面部相似度评分，然后根据个人独有的风险状况定制身份验证体验，简化用户流程，同时防止欺诈行为。

Privafy

首席执行官：Guru Pai

Privafy成立于2019年，在今年1月获得了2200万美元的少数股权投资，用于为自己的云安全业务持续扩展产品开发。根据LinkedIn显示，这家位于美国马萨诸塞州伯灵顿的初创公司目前有63名员工，而一年前只有36名员工。

当数据在不同位置、不同云、不同移动设备和物联网之前移动的时候，Privafy的云原生应用将为这些数据提供全面的保护，从而抵御未经授权的入侵和恶意攻击等网络攻击。

隐私加密功能可以防止未经授权的监听攻击，端点身份保护可防止端点克隆，防火墙技术可通过深度内容检查提供动态边界安全性。而且Privafy正在与渠道合作伙伴、宽带和无线运营商、下一代托管服务提供商展开合作，在全球范围内提供该解决方案。

Randori

首席执行官：Brian Hazzard

Randori成立于2018年，在4月由Harmony Partners领投的A轮融资中获得2000万美元A，用于发展公司的Attack Platform并将红队经验推向市场。根据LinkedIn显示，这家位于美国马萨诸塞州沃尔瑟姆的初创公司有29名员工，计划明年将工程、上市和攻击运营部门的员工规模翻一番。

Randori最早是专注于为CISO预测威胁行动者的下一步攻击，验证和了解特定攻击对企业组织能造成的影响。一年后，Randori推出了Randori Recon，提供了最有可能成为目标的名单。

然后在今年2月，Randori Attack Platform首次发布，让企业可以安全、经济高效且连续地练习如何防御现实世界的攻击，帮助他们评估最有可能遭到破坏的地点和方式。Randori表示，该平台通过模拟现实攻击的各个阶段映射国家攻击者和犯罪分子。

Securiti.ai

首席执行官：Rehan Jalil

Securiti.ai成立于2018年，在今年1月由General Catalyst领投的B轮融资中获得5000万美元，用于推动客户采用率、全球影响力和产品能力的持续快速增长。根据LinkedIn显示，这家位于美国圣何塞的初创公司目前有186名员工，而一年前只有99名员工。

Securiti.ai在去年11月首次推出Privacy.ai，旨在通过利用人工智能和熟练的机器人，将所有需要遵循各种复杂的全球隐私法规的主要职能实现了自动化。企业可以使用Privacy.ai在几小时内（而不是几周时间）履行数据请求义务，费用仅为人工操作的一小部分，同时大大降低了遭受财务处罚的风险。

截止到1月，Privacy.ai已经累计处理了超过1亿个身份证明，这也促使Securiti.ai推出了更多产品增强功能，以及免费增值产品和自助服务产品。现在Security.ai已经扩展到南美、加拿大和亚太地区等地区，还增设了销售、市场营销和亚太地区副总裁的职位。

本月早些时候，OpenAI宣布已经构建起有史以来规模最大的AI模型。这套惊人的模型名为GPT-3，已经成为令人印象深刻的伟大技术成就。但在这辉煌的背后，也凸显出人工智能领域一种令人担忧的负面趋势——更可怕的是，主流舆论对此尚未给予足够的关注。

现代AI模型需要消耗大量电力，而且对电力的需求正以惊人的速度增长。在深度学习时代，构建一流AI模型所需要的计算资源平均每3.4个月翻一番；换句话说，从2012年到2018年间，AI计算资源消耗量增长了30万倍。而GPT-3，只是这股潮流的最新体现。

总而言之，AI技术带来的碳排放已经不容忽视；如果行业趋势继续下去，那么情况将很快失去控制。除非我们愿意重新评估并改革当今的AI研究议程，否则人工智能领域很可能在不久的未来成为引发气候变化的罪魁祸首。

在当今以深度学习为中心的研究范式当中，人工智能的主要进步主要依赖于模型的规模化扩展：数据集更大、模型更大、计算资源更大。

GPT-3就很好地说明了这种现象。这套模型中包含多达1750亿个参数。为了帮助大家更直观地理解这个数字，其前身GPT-2模型（在去年发布时，同样创下了体量层面的纪录）只有15亿个参数。去年的GPT-2在拥有千万亿次算力的设备上训练了几十天；相比之下，GPT-3的训练时长将增长至数千天。

这种靠“每况愈大”模型推动AI技术进步的问题在于，这类模型的构建与部署都需要消耗大量能源，并由此产生巨量碳排放。

在2019年的一项广泛研究当中，由Emma Strubell牵头的一组研究人员估计，训练一套深度学习模型可能产生高达62万6155磅的二氧化碳排放量——大约相当于五辆汽车从出厂到报废的总二氧化碳排放规模。如果这还不够直观，那么每个美国人每年平均产生3万6156磅二氧化碳排放量。

可以肯定的是，这项估算主要针对那些高度依赖于能源的模型。毕竟结合当前现实，机器学习模型的平均训练过程绝不至于产生60多万磅二氧化碳。

同样值得注意的是，在进行这项分析时，GPT-2仍然是研究领域规模最大的模型，研究人员也将其视为深度学习模型的极限。但仅仅一年之后，GPT-2就成了“纤细瘦小”的代名词，下代模型的体量超过其百倍。

最重要的原因，就是训练这些模型的数据集本身也在快速增肥。在使用包含30亿个单词的数据集进行训练之后，BERT模型在2018年实现了同类最佳的自然语言处理（NLP）性能。而在利用包含320亿个单词的训练集完成训练之后，XLNet又超越了BERT。不久之后，GPT-2开始在包含400亿个单词的数据集上接受训练。最终是我们前面提到的GPT-3，它使用的是一套包含约5000亿个单词的加权数据集。

在训练过程中，神经网络需要为每一条数据执行一整套冗长的数学运算（正向传播与反向传播），并以复杂的方式更新模型参数。因此，数据集规模越大，与之对应的算力与能源需求也在飞速增长。

导致AI模型大量消耗能源的另一个理由，在于模型开发过程中所需要的大量实验与调整。目前，机器学习在很大程度上仍是一个反复实验试错的流程。从业人员通常会在训练过程中为当前模型构建数百个版本，并通过不断尝试各类神经架构与超参数确定最佳设计方案。

之前提到的2019年论文中还包含一项案例研究，研究人员们选择了一个体量适中的模型（显然要比GPT-3这样的庞然大物小得多），并对训练其最终版本所需要的电力、以及生产最终版本所需要的试运行总量进行了统计。

在为期六个月的过程中，研究人员共训练了该模型的4789个不同版本，折合单GPU运行时长为9998天（超过27年）。考虑到所有因素，研究人员们估计，该模型的构建过程将产生约7万8000磅二氧化碳，超过美国成年人两年的平均二氧化碳排放量。

而到这里，我们讨论的还仅仅是机器学习模型的训练部分。而训练只能算是模型生命周期的开始；在训练完成之后，我们还需要在现实环境中使用这些模型。

在现实环境中部署并运行AI模型（即推理过程），所带来的能源消耗量甚至高于训练过程。实际上，英伟达公司估计，神经网络全部算力成本中的80%到90%来自推理阶段，而非训练阶段。

例如，我们可以考虑自动驾驶汽车中的AI模型。我们需要首先对该神经网络进行训练，教会它驾驶技巧。在训练完成并部署至车辆上之后，该模型将持续不断地进行推理以实现环境导航——只要汽车仍在行驶，模型的推理过程就将不间断地进行。

毋庸置疑，模型中包含的参数量越大，推理阶段所带来的电力需求就越夸张。

要探讨这个问题，我们先要找到能源使用与碳排放之间的对应关系。那么，该如何准确判断这种对应关系？

根据美国环保署（EPA）公布的数据，在美国，一千瓦时电力平均对应0.954磅二氧化碳排放量。这一平均值反映了碳足迹变化以及美国电网当中的不同电力来源（包括可再生能源、核能、天然气以及煤炭等）的客观比例。

如上所述，Strubell在分析中采用了美国本土的电力碳排放平均值，以根据不同AI模型的能源需求计算对应的碳排放量。这个假设已经相当合理，因为Amazon Web Services的电力组合就一致符合美国整体的发电来源结构，而目前的大多数AI模型都会选择在公有云端进行训练。

当然，如果尽可能使用可再生能源产生的电力进行AI模型训练，其碳足迹必将有所降低。例如，与AWS相比，Google Cloud Platform的电力结构中可再生能源的比例更高（根据Strubell的论文，AWS的可再生能源占比17%，谷歌方面则占比56%）。

我们也可以再举个例子，由于所在地区拥有丰富的清洁水电资源，因此大西洋西北部区域的硬件设施在训练模型时所产生的碳排放将低于全美平均水平。值得一提的是，目前各大云服务供应商都在强调其在碳排放控制方面做出的努力。

但总体来说，Strubell认为美国的整体电力组合仍然具有充分的说服力，可用于大体准确地估算出AI模型的碳足迹。

模型体量与模型性能之间的关系，则能帮助我们了解提升模型规模到底能够给AI技术发展带来怎样的帮助。这方面数据倒是非常明确：模型体量的持续增加，最终会导致性能回报急剧下降。

我们用实例来证明这个观点。ResNet是一套于2015年发布的知名计算机视觉模型。该模型的改进版本名为ResNeXt，于2017年问世。与ResNet相比，ResNeXt需要的计算资源提升了35%（按总浮点运算量计算），但精度却只增长了0.5%。

在艾伦人工智能研究所2019年发表的论文中，我们可以看到更详尽的比较数据，其中记录了不同任务、模型与AI子领域的模型规模收益递减情况。与GPT-2相比，最新发布的超大型GPT-3模型也出现了显著的收益递减迹象。

如果AI社区继续沿着当前的道路前进，那么研究人员们必然需要花费更多精力构建起越来越大的模型，但由此带来的性能提升却越来越小。这意味着成本/收益率将变得愈发不相称。

既然收益递减客观存在，为什么人们还在不断推出越来越大的模型呢？一大主要原因，在于AI社区当下仍过于关注能在性能基准测试中创下新高的“最新”纪录。在众所周知的基准测试中拿下新顶点的模型（即使仅提升一个百分点），也能赢得研究人员们的一致认可与好评。

正如加州大学洛杉矶分校（UCLA）Guy Van den Broeck教授所言，“我认为比较准确的比喻，就是某个盛产石油的国家能够建造一座很高的摩天大楼。在摩天大楼的建造过程中，当然能够帮国家积累下「最先进的技术」。但这一切……无法带来任何科学意义上的进步。”

目前，AI研究议程领域这种“越大越好”的偏执精神很可能在未来几年给自然环境造成重大破坏。这就要求我们在深思熟虑之后进行大胆变革，将人工智能重新引导到持续性更强、生产力水平更高的正确轨道上。

首先，每一位AI从业者应该尽快将“缩短周期”作为研究目标，借此降低技术发展对环境造成的影响。

而最重要的第一步，就是增强AI模型碳排放问题的透明度与量化考核。当AI研究人员发布新模型的研究结果时，除了性能与精度两项核心指标之外，还应该附上模型开发过程中的总体能源数据。

经过认真分析，艾伦人工智能研究所的团队提出将浮点运算作为研究人员们最通用也最准确的能效衡量标准。另一支小组也创建出一款机器学习碳排放计算器，可帮助从业者们借此估算当前模型的碳足迹（其中涵盖硬件、云服务供应商以及地理区域等诸多因素）。

遵循这些思路，研究人员们还需要在模型训练过程中，将能源成本与性能收益之间的关系作为不能回避的重要度量。明确量化这项指标，将促使研究人员们重要收益递减问题，进而在资源分配上做出更明智、更平衡的决策。

希望随着可持续AI实践的普及，技术社区能够在评估AI研究时着重考虑这些效率指标，并把这些指标的重要性提高到精度等传统性能指标的水平，最终使其在论文发表、演讲分享以及学术成果等领域发挥更重要的作用。

当然，其他一些方法也有望在短期之内帮助AI模型减少碳排放：使用更高效的超参数搜索方法、减少训练过程中不必要的实验次数、采用更节能的硬件等等。但单靠这些补救性的措施，不足以彻底解决问题。人工智能领域需要在根本上做出长期转变。

我们需要退后一步，承认单纯建立越来越庞大的神经网络并不是通往广义智能的正确路径。从第一原理出发，我们必须逼迫自己去发现更优雅、更高效的方法，对机器中的智能进行建模。我们与气候变化的斗争，甚至是整颗蓝色星球的未来，可能也都将维系于此。

引用AI界传奇人物、深度学习教父Geoff Hinton的名言，“未来可能掌握的某些研究生手里，因为他们对我所说的一切深表怀疑……他们可能会彻底抛弃我的观点，从零开始再次探索。”

AI社区必须敢于建立人工智能的新范式，这些范式既不需要指数级增长的数据集、也不需要恐怖的电力消耗。小样本学习等新兴研究领域，也许会成为我们走向光明未来的新道路。

作为最初的智能来源，人脑也将给我们带来重要启发。与目前的深度学习方法相比，我们的大脑非常高效。人脑仅几磅重，运行功率约20瓦——只够让低功率灯泡亮起昏暗的光。然而，它们却也代表着宇宙中当前已知的最强大的智能形态。

AI研究人员Siva Reddy也不禁感叹，“人脑只需要极低的功耗，就能达成令人惊奇的表现。问题在于，我们如何才能制造出这样的机器。”

从本质上看，远程办公不仅仅是办公场所的简单切换，作为企业数字化转型中的一环，远程办公对企业文化的冲击也是肉眼可见的。比如说，信任问题。过去，考勤情况会被作为衡量一个员工表现的重要指标，甚至还有不少公司都设有所谓的“全勤奖”，对很多管理者来说，“人在即心安”的心态常有。但如果是远程办公，管理者就无法确定员工在家是在睡觉、打游戏还是陪孩子，在这样的情况下，企业内部的信任机制和信任文化就会变得尤为重要。

也就是说，利用数字化工具进行企业变革，文化转型将是一个大前提。在这方面，微软被认为是近些年来文化转型最为成功的企业之一。自萨提亚接任以来，微软内部进行了组织架构和绩效体系的全面调整，而这些举措正在让微软重新变得极具活力和创造力。

找到合适人才，持续提升员工技能

“微软这几年最重要的经验是——数字转型，‘文化先行’。”微软大中华区首席转型官赵质忠在日前的SAP全球蓝宝石大会中国峰会“智慧HR分论坛”上接受了媒体采访，他表示，“‘数字’只是工具的一部分，在转型过程中，最重要的实际上是怎么塑造文化。”

微软大中华区首席转型官 赵质忠

而从人力资源管理的角度说，赵质忠认为，企业塑造文化的方法可以总结为两点：第一，改变企业现有的做法；第二，招聘时考虑与企业未来文化更相符的人才。

以微软自身为例。和过去围绕单一订单的销售方式不同，为了支持业务的云转型，更好地向客户提供持续的云服务，微软从岗位职责、培训机制等方面对内部销售和营销部门进行了重新调整，其中涉及全球4000多个员工。比如，要求销售人员与客户进行定期沟通、及时了解客户痛点等等。

此外，对于人才的选择，微软也有自己的一套准则。比如，更看重应聘者的态度和心态。在赵质忠看来，未来人才的环境适应性是最重要的，因为技术的更新日新月异，也许今天非常流行的技能在明天就已经落伍。“拿部门经理来说，我们会侧重三个特质——具备非常清晰的沟通能力、能够保持团队士气、能够达成组织的目标。”他再次强调，“另外，内部文化中的coaching（教练）机制也是非常重要的。”

因此，近几年来，微软投入了大量资源在员工的技能重塑上，尤其是线上培训。更确切地说，微软称这种“线上培训”为“Skilling”，目的是帮助员工在如今外部迅速变化的环境中，通过培训不断提升自身技能、提高快速应变能力。

“Skilling是基于SAP SuccessFactors平台来做的，与传统培训不同的是，由于所有培训课程都通过线上进行，可以让员工更灵活地安排，利用碎片化时间随时随地地学习。”赵质忠表示，“平台每个季度都会提醒员工有什么一定要做的培训。甚至，员工之间如果看到一些很不错的培训也可以互相分享。”。

据他在论坛对话中介绍，在一些特定的培训中，员工每个星期都要“交作业”，然后由老师在后台对‘作业’进行反馈。“最后，还要交一份报告，并接受打分，只有打分通过后才能结业。”赵质忠说，“另外，Skilling还会针对不同的模块，对员工进行长期培训，在这些培训中，虽然没有打分制，但员工会被要求定期进行整理和总结。”

培养“成长型思维”，转变HR角色

可以看到，转型后的微软正在变得越来越开放，不仅对外更加注重“竞合”，对内同样强调协作。比如，早在五年前，微软就对员工评量机制进行了大幅度调整，废弃了传统的相对性评量方式。

“过去，员工之间是竞争的关系，在一个团队中，排名最后的就会被淘汰。虽然当初的立意是想激励员工一同进步，但最后变成了恶性竞争，非常不利于员工之间、部门之间的协作。”赵质忠解释说，“而现在，我们不再讲究相对性，反而更强调个人业绩，同时，鼓励基于别人创造出来的已有的东西达成自己的目标，另一方面也鼓励大家去创造可以造福于更多人的东西，帮助别人达成他们的目标。通过这样的方式，企业内部的合作就变得越来越融洽。”

这样的调整背后有一套统一的“方法论”，也就是2015年萨提亚在内部提出的“成长型思维（Growth Mindset）”文化理念，这个理念的大意是，认为人的优势、能力可以通过不断的努力提升，不需要无所不知，而需要时刻保持强烈的好奇心，善于提问、耐心倾听、勇于探索，在失败中收获经验而不是相互指责。

当然，要让员工保持这样的成长心态和协作思维，人力资源管理部门的“新任务”就是创造一个更适宜的办公文化，除了上文所说的创造更开放的学习平台，对HR来说，还要从自身的职责和角色上做出改变。“以前，大家心目中的HR只是负责管理纠纷、发放薪水，而如今，HR的工作要从之前的‘后台’转到‘前台’，形成文化面、人才面的战略观，才能帮助CXO团队更好地进行管队管理。”赵质忠表示。

“举例来说，通过AI+HI（Human Intelligence）实际上可以帮助人力资源管理部门做到之前很多做不到的事情，帮助我们更好地了解员工的动态，并据此进行相应的决策。”“当然，这并不意味着人力资源会被数字工具取代，但是，不会用工具的一定会被会用工具的人取代。”赵质忠补充说。

总结而言，在企业数字化转型的过程中，企业的角色应是一个引导者，其关键在于，通过组织的变革激发员工的创造力，帮助员工保持竞争力，而不是作为一个主导者去敦促员工的转型。而在这个过程中，包括人工智能等在内的数字化技术会起到非常关键的作用，它们将帮助企业建立符合数字化人才的管理机制，从而应对数字时代人才管理挑战。

IDC基础设施平台和技术研究经理Sebastian Lagana表示：“2020年第一季度整个融合系统市场在艰难的宏观环境中表现出了弹性。企业不断寻求利用软件定义基础设施的优势，推动超融合系统市场继续扩大规模，同时认证参考系统和集成基础设施细分市场实现了自2019年第二季度以来的最高增长，而这主要是受到了那些配置丰富的平台强劲销售表现的推动，这种平台可以满足医疗和电信等行业工作负载的苛刻要求。”

融合系统细分市场

IDC的融合系统领域分为三个细分市场：认证参考系统及集成基础架构、集成平台以及超融合系统。该季度，认证参考系统和集成基础设施市场收入超过14亿美元，同比增长4.4％，占所有融合系统收入的36.8％。集成平台的销售额同比下滑8.7％，收入为4.78亿美元，占融合系统市场总收入的12.3％。超融合系统的销售额同比增长8.3％，收入达到20亿美元，占整个融合系统市场总收入的50.9％。

IDC以两种方法对超融合系统市场中的技术厂商进行排名：按超融合解决方案品牌进行排名，或者按提供核心超融合功能软件的厂商进行排名。第一张表格显示了按市场品牌排名的情况，第二张表格显示了按超融合软件厂商排名的情况。表格中的数据涵盖所有软件和硬件，最后汇总为整体市场规模。

就超融合系统市场的品牌而言：戴尔是最大的厂商，收入为6.663亿美元，所占份额为33.6％。Nutanix的品牌硬件收入为2.60亿美元，占超融合基础设施市场总收入的13.1％。HPE位列第三，收入为1.187亿美元，份额为6.0％。

注：

* 戴尔代表着戴尔与EMC在所有显示季度中的销售总额。

从该市场的软件所有权角度来看，运行VMware软件的超融合系统在该季度的总收入为8.412亿美元，占整个市场的42.4％。运行Nutanix超融合软件的系统在该季度的厂商收入为5.617亿美元，占整个市场的28.3％。这两个金额均代表所售超融合基础设施硬件、超融合基础设施软件和系统基础设施软件的价值，和硬件品牌无关。由于硬件销售是一个重要因素，因此不应该认为该图表仅反映或者完全反映了各厂商的整体软件表现。

注：

* 在全球融合系统市场中，当两个或者多个厂商之间的收入份额差等于或者小于1%的时候，IDC认定这些厂商为并列位置。

这次融资资金全部来自于位于日本东京的保险公司Sompo Holdings。作为合作的一部分，Sompo和Palantir将推出一个基于Palantir技术的、瞄准日本医疗领域的数据平台。Sompo还在融资公告中表示，最终将把双方的合作伙伴关系扩展到其他市场。

根据Crunchbase的数据显示，加上这次最新融资的5亿美元，Palantir的总融资金额至少达到了25亿美元，这也使得Palantir的估值在140亿至150亿美元之间。

Palantir的数据管理和分析软件可以帮助企业组织处理来自各种不同来源的数据。Sompo计划在日本推出的数据平台，就是基于Palantir面向私营企业的Foundry产品。

Palantir还有一款面向公共领域的Gotham产品，主要供美国情报机构、执法机构和其他政府机构使用。但Palantir的一些面向公共领域的项目引起了争议，特别是与美国国家安全局（National Security Agency）以及移民和海关执法局合作的项目。Palantir公司首席执行官Alex Karp在5月份的一次采访中透露，Gotham现在“为全球大部分的情报工作提供服务”。

Karp还在这次采访中透露，Palantir有可能在一年内上市。彭博社最近的一份报告援引消息人士的话说，Palantir可能会在几周内提交IPO文件。

Sompo这次投资的5亿美元为Palantir扩大了财务渠道，可用于让其资产负债表对投资者们更具吸引力，而且这次融资让Palantir具有了更大的灵活性，可以等待IPO条件最有利的时机。所有这一切都意味着，这次融资可能已经影响了Palantir的上市时间。

如果是在今年的话，Palantir的IPO可能是2020年科技企业最大的IPO之一，但要争夺第一的位置，可能还要面临一番竞争。

据说另一家大数据公司云数据平台提供商Snowflake，最近在新一轮融资之后估值达到124亿美元，已经在本月初提交了IPO申请。据英国《金融时报》报道称，这次IPO可能会让Snowflake的市值高达200亿美元。另一家为B2B企业提供销售数据的ZoomInfo Technologies，在今年截至目前最大的科技IPO中获得了约9.34亿美元资金。

一个人的发展不光要靠自我奋斗，更需要考虑历史进程。在成长期间，格拉迪斯这样的小城镇工作机会越来越少，但硅谷等技术中心对人才的需求却愈发旺盛。在2003年从弗吉尼亚大学拿到计算机科学博士学位之后，Scott凭借自己出色的论文加入谷歌公司，并在那里出任高级工程总监。2011年，他又离开谷歌加入LinkedIn，并最终晋升至LinkedIn工程与运营高级副总裁。三年半之前，他转而加盟微软并出任CTO职务。他对自己的职业生涯与发展轨迹非常满意，但也有着自己的遗憾，就是被迫远离自己深爱的家乡故土。

在深入考量自己的两难困境之后，他把自己的想法写了下来，并在今年4月出版了与Greg Shaw合著的《重新编程美国梦（Reprogramming the American Dream）》一书。在他看来，“硅谷是个梦幻般的地方，但我们应该有能力在任何地区都创造出机遇与繁荣，而不该被牢牢束缚在那些沿海创新中心城市。”

Scott坚信，机器学习与人工智能将帮助美国的小镇青年们一步步成长为出色的创业者、企业家。这样的变革将使企业进一步降低在小镇雇用员工的负担，配合机器人完成各类技术开发工作。他还希望随着部分企业的蓬勃发展，带动更多偏远地区的年轻人们以技术为动力开创自己的事业，并最终建立起覆盖全国的良性循环。

但要实现这个梦想，首先需要解决一系列基础层面的障碍。Scott指出，“除非我们生活的所有区域都拥有良好的宽带设施，否则根本不可能让孩子接受良好的教育、没办法吸引并挽留真正优秀的从业人员，更不要谈经营企业了。目前，美国有2500万民众没有可靠的宽带接入服务，其中有1900万来自乡镇社区。这肯定是我们需要改善的头等大事。”Scott还提到，风险投资机构也需要加倍努力，着重在非传统区域内投资偏远位置的企业。在这方面，他着重介绍了Steve Case通过“革命资本”发起的“Rise of the Rest See Fund”基金项目。

Scott强调，单靠风险资本的力量恐怕还不够。行业还需要建立起完善的公私合作关系。在Scott看来，“我们应该拥有足够的勇气与执行力，努力借人工智能与机器学习技术之力实现这个目标，而整个国家也有必要将一部分资源投入到这个方向上。我们可以在私营企业、学术机构与政府部门之间建立起良好的合作关系，借此解决符合公共利益的重大问题，例如建立起普惠性质的高质量、低成本医疗保健体系。阿波罗计划不是终点、而应该是起点，我们必须有信心超越历史。”

有些人往往认为人工智能学科太过深奥、太过复杂，年轻人们根本不可能掌握，这可能导致不同代际之间出现知识断层。但Scott对此表示反对，他说：“既然我们人类可以通过沟通实现相互协作，就一定可以教会机器如何解决问题。在如今这个时代，掌握编程或者计算机使用知识的门槛其实比以往任何时候都更低，同时也是最重要、最需要全面普及的一项大政方针。将这套完整的技能组合传授给下一代，将是我们的首要任务。”

Scott和他的妻子还建立起Scott基金会，努力为孩子们创造自给自足、建立事业的机会。Scott本人也坚信掌握技术将是实现成功人生的重要前提，毕竟他自己的日常工作与亲身经历正是这一观点的最好佐证。与许多人感叹人工智能的兴起将消灭大量工作岗位不同，Scott认为人工智能与其他技术的进步同时也会在美国的每一个角落催生出新的业务形式与发展空间，这终将抵消技术迭代所带来的负面影响。

升级5G，却用不到5G，这也是目前不少手机用户的常态。

来看一组数据，根据工信部今年4月的统计显示，在已有的5000万5G套餐用户中，只有2000多万用户拥有5G手机。可见，如今5G手机市场，高端产品扎堆，价格阻挡了很多用户尝鲜5G的脚步。

这时候，一款价格亲民的5G手机就显得十分必要了。华为畅享20 Pro以1999元的价格正式杀入5G赛场。

华为如何打5G手机这张牌？

华为2020分析师大会的数据显示，截至2020年第一季度，华为5G智能手机全球累计发货量超1500万台，在中国5G手机市场出货量占比55.4%，位居市场第一。在满足各层级消费者需求方面，华为一直处在引领地位。

目前，华为发布的5G手机，价格覆盖范围从千元到万元。随着华为畅享20 Pro的发布，华为进一步完善了全价位段的5G手机市场布局。

实际上，早在2018年，华为就公布了5G路线图，从商用5G无线路由器CPE，到5G无线Wi-Fi产品，再到推出不同价位的5G智能手机，在普及国内5G终端的道路上，华为一直是领航者。

2019年6月25日，华为Mate 20 X 5G 版获得国内首张5G终端电信设备进网许可证。值此一周年之际，华为畅享20 Pro发布，同样以领先的5G技术，接过了普及5G的重任，华为相信这款新品一定能带给大家惊艳的全能体验。

6个5G频段，国内和海外随便用

华为畅享20 Pro搭载了5G SoC芯片，支持NSA/SA双模组网，并且带来价值巨大的“六频段全网通”。其支持的六个5G频段包括：n1/n38/n41/n78/n79/n77。那么，六频段究竟有何优势，能带来怎样的领先体验？

由于每家运营商所获得的5G频段不同，所以对手机频段有非常明确的要求。中国移动规定，5G终端要支持SA/NSA双模，支持n41、n78、n79频段，而中国电信则明确要求5G终端必须支持n1、n78，中国联通的要求也是5G终端必须支持n1、n78。

其中，n79频段，具有频段高，容量高，带宽高，利于近距离传输的特点，能让用户在身处演唱会、地铁站、商场等人口密集的场所时，也享受网络高速体验。而n77、n38是全球主要发达国家如欧洲、俄罗斯、日本的5G主要频段。华为畅享20 Pro的六频段广覆盖，能让消费者在上述场景下都匹配到合适的5G频段，畅享5G生活。

不仅如此，华为畅享20 Pro加持了5G全场景智慧天线技术，重点攻克了双手握姿下横屏游戏信号衰减、断续的痛点。同时，单独设计的5G侧边独立天线，具备1T4R轮发技术，及智能天线切换+智能调谐技术，12根天线26种调谐状态，覆盖单手通话、单手上网、双手横握游戏视频等不同的使用场景。

主打5G，那别的功能呢？

似乎这是一款定位5G的手机，那在其他配置、功能方面会不会打折扣？答案是不会。

在外观方面，华为畅享20 Pro配备了6.5英寸珍珠屏，分辨率为2400×1080，且拥有20:9的屏幕比例；带来“星河银”、“深海蓝”、“幻夜黑”三种配色，配合玻璃材质机身；屏幕还加入了90Hz刷新率和180Hz触控采样率，全面提升影音娱乐体验。

华为畅享20 Pro在拍照方面，搭载由4800万像素主摄像头、800万像素超广角与景深摄像头、200万像素微距摄像头组合而成的后置AI三摄，配合高感光夜拍、手持超级夜景、疾速抓拍等模式。同时，针对年轻人喜爱的自拍功能，华为畅享20 Pro的前置1600万高清摄像头，加入了全新升级的HDR逆光影像技术、夜景人像模式，以及自适应AI美颜相机。

在整体用机体验上，华为畅享20 Pro也尽显全能实力。22.5W华为超级快充配合4000 mAh大电池，全新EMUI10.1，更带来了畅连通话等诸多新功能。

据悉，华为畅享20 Pro 6GB+128GB版售价1999元、8GB+128GB版售价2299元，于6月19日16:08在华为商城等各大电商平台开启预售，并将于6月24日10:08线上线下全面开售。

然而数千年后，当人类文明进化到数字时代，兵刃早已被取代，人们的生产力工具变成运筹帷幄于千里之外的PC电脑。

市场调研机构IDC曾指出，商用电脑是数字化转型最强大的生产工具，相信不会有人反驳。尽管近几年PC市场一直被唱衰，但纵观移动设备与终端的迭代与演进，手机、平板等设备仍只能是“备胎”，因为在大部分场景下真正实现高效率地工作，还是需要依靠PC来实现。

但商用PC再细分，可以有个人笔记本电脑、台式机以及处理大型内容任务的工作站。与其他生产力设备相比，工作站被称为是“生产效率”的保障，因为从辅助设计、工程制造、图形处理、媒体娱乐、虚拟现实甚至其他计算密集型行业应用它都能够轻松应对。

可以说，工作站是“上知天文、下知地理”的全能型选手，但却一直被“又大又笨”的体型所耽误。但如果告诉你， 戴尔Precision工作站已经将15寸版本做到了1.8kg重量，与笔记本一样轻薄，简直不敢想象。

戴尔Precision最重要的基因：性能、可靠、沉浸式

相比资深商用级PC“Latitude”的西装革履，戴尔Precision工作站更像是一位憨厚老实的学霸，通过不断完善自身技能，为行业持续输出。

事实上，Precision工作站作为戴尔端到端解决方案一部分，提供机架、塔式、移动工作站多样化选择，而戴尔也为其开拓了多线业务：从热门的大数据计算到智能制造、虚拟现实、人工智能，小至计算机辅助设计、工程制造、图形处理、媒体娱乐等领域，后端的计算支撑都有戴尔工作站的身影。

戴尔科技集团专业工作站资深产品经理庄明强将Precision工作站的特性，归结为三点： 智能化性能、关键任务可靠性、沉浸式工作体验。

性能不用过多解释，Precision工作站搭载最新英特尔酷睿、博锐和至强处理器，以及最高NVIDIA Quadro RTX 5000专业图形处理器，可轻松处理VR/AR、AI、复杂3D CAD及创意剪辑工作负载、数据科学计算应用程序等任务。

其次可靠性， 用工作站的用户往往都会用到专业软件，比如说制造业里面建模，做CAE仿真， 石油行业做勘探石油，并且要长时间运行，中间不能出现任何的中断，稳定性和可靠性非常重要。此外，戴尔与独立软件提供商（ISV）合作，对所有戴尔Precision工作站进行测试和优化，从而为用户提供最佳体验。

再次是沉浸式工作体验，比如戴尔微边框技术，能够实现最大的屏幕实际使用面积，并带来更好的视频会议体验，以及提供优秀的色彩还原，如100%的Adobe色域，100%的DCI P3的色域等等。

告别刻板印象，让每一款产品找到最佳“临界点”

实际上，不仅是在戴尔Precision工作站，包括所有戴尔商用终端产品线，不管创新走到哪一步，性能与可靠，绝对是第一优先考虑的事，不妥协的态度，已经成为戴尔Style。

但随着工作站越发轻薄， 就意味在某种程度上可能会减损或牺牲机器的性能与质量。那戴尔如何化解“轻薄”与“性能”之间矛盾呢？那就让每一款产品找到最佳“临界点”。

这其中有两个关键技术，其一是戴尔微边框技术，其二是散热技术，为了在CPU/GPU并行的高性能和图形处理器的更高能耗之间的取得平衡，戴尔工程师开发了散热设计解决方案，其中包括可以快速散热的双反向出风风扇，以及用更薄的均热板代替散热管。

戴尔Precision 7550移动工作站

庄明强表示，戴尔Precision 7000系列工作站一直拥有戴尔最强大的15英寸和17英寸移动工作站，新款戴尔Precision 7550 和7750仍在前几代产品的基础上进一步将尺寸缩减了20%，重量减轻了6%，并具有惊人的可扩展性。这些设备非常耐用，搭载最新英特尔酷睿、博锐和至强处理器，以及最高NVIDIA Quadro RTX 5000专业图形处理器，可轻松处理VR/AR、AI、复杂3D CAD及创意剪辑工作负载、数据科学计算应用程序等任务。

戴尔Precision 5750移动工作站

戴尔最小型、最轻薄的移动工作站Precision 5550及全新Precision 5750，这两款15英寸和17英寸工作站，起始重量分别为1.8kg和2.1kg。配置了精致的纵横比为16：10的四面微边框(InfinityEdge)显示屏和 显示器/机身比分别为93%和94%，轻量的铝质机壳承载了续航、外观风格与便携性的完美平衡。

全新戴尔Precision 3550和3551系列移动工作站能以高性价比提供工作站级的可靠性和性能。它们对图形处理需求稍弱的用户非常理想，例如2D CAD、比较复杂的Excel工作表、入门级创意应用程序等。

数据科学工作站为“AI就绪”研究降低门槛

除了硬件层面的改良，戴尔还将眼光放在了更长远战略规划上。在“过去式”的成绩前，戴尔Precision渴望用“AI”刷新一波存在。庄明强表示，戴尔于今年上半年推出Precision数据科学工作站产品组合。

客户可以通过在预先配置且预先验证的数据科学工作站上运行模型，最大限度地加快流程、提高工作效率并获得更有价值的洞察。该产品组合基于戴尔的Precision 7000系列移动工作站以及5820和7920塔式工作站，采用NVIDIA Quadro RTX 5000、RTX 6000和RTX 8000 GPU。该系统已通过NVIDIA NGC认证，能随时协助数据科学家、开发人员和研究人员快速部署带容器的AI框架，并使用预训练的模型或模型训练脚本让用户领先一步。此外，数据科学工作站产品组合针对RAPIDS驱动的NVIDIA数据科学软件进行优化，包含了GPU优化的XGBoost、TensorFlow、PyTorch和其他领先的应用程序。

其实对于AI工作站，戴尔早在2017年就进行尝试，戴尔科技集团专业工作站产品经理汪志军也对一台AI工作站具备的显著特性做出概括，包含一 强大的性能，二操作系统认证，三AI的相关容器平台支持，最后还有一个认证，NVIDIA NGC认证。

正如戴尔Precision基因所表达的，在持续创新的路上，戴尔心中永远放着两件最重要的事：一个工作站的性能，另一个是工作站的可靠性。同时，这两个因素也将是戴尔产品“待客之道”。未来，戴尔Precision将加强与Intel、Nvidia和AMD等合作伙伴的合作，第一时间将最“用心”的产品传递到每一个戴尔用户。

英特尔的目标是通过产品组合为每个以数据为中心的工作负载提供服务，持续推动以数据为中心的领域从云到边缘的颠覆性创新。英特尔公司数据平台事业部副总裁、英特尔至强处理器和存储事业部总经理Lisa A. Spelman表示，英特尔一直投资于能充分释放数据潜力的平台技术的研发。凭借领先的规模、广泛的产品组合以及生态系统的支持等独特优势，英特尔将不断满足人们对数据迁移、存储和处理日益增长的需求。

在近日举行的主题为“‘芯’存高远 智者更强”的英特尔数据创新峰会暨新品发布会上，英特尔宣布推出最新的数据平台产品组合，包括集成AI加速的英特尔第三代至强可扩展处理器、英特尔首个人工智能优化FPGA Stratix 10 NX、第二代英特尔傲腾持久内存、最新英特尔3D NAND SSD及相关软件解决方案，以在数据中心、云和智能边缘领域支持客户进一步加快人工智能和数据分析等工作负载的开发和部署。

硬件层面，英特尔加大了连接性方面投资，旨在让数据从以太网到硅光子再到交换机的迁移过程变得更加迅速。通过对3D NAND和傲腾技术的投资，英特尔一直在内存和存储领域进行创新。为了建设丰富的CPU和XPU产品线，英特尔进行了数十年的投入。

Lisa表示，英特尔拥有独特的优势，可提供在CPU，GPU，FPGA和专用加速器插槽中部署的标量、矢量、空间和矩阵架构的各种组合，使客户能够选择对应的产品组合承载相应的计算类型。比如随着近3500万颗芯片的部署，至强可扩展处理器目前已成为全球以数据为中心基础设施的基石，它可以处理各种以数据为中心的工作负载；凌动处理器拓展了在功率受限用例中的应用；FPGA可编程解决方案助力实现从普通级别到更精细的计算执行的加速；Movidius、Habana和GPU加速器则作为补充产品进一步为工作负载提供加速功能。

英特尔一直致力于为至强处理器注入AI训练和AI推理功能。第一代英特尔至强可扩展处理器加入了AVX-512，并优化了FP32。在2019年继续进行了相关改进，在第二代至强可扩展中引入了英特尔深度学习加速技术，从而显著提高了基于INT8推理的性能。

随着第三代至强可扩展产品的推出，英特尔将至强拓扑优化的数量从24个增加到44个，并加入了对bfloat16的支持。第三代英特尔至强可扩展处理器是业界首款具有内置bfloat16支持的主流服务器处理器，增强了现有的深度学习优化能力。

bfloat16是一个精简的数据格式，与如今的32位浮点数（FP32）相比，bfloat16只通过一半的比特数且仅需对软件做出很小程度的修改（如必要），就可达到与FP32同等水平的模型精度。新增的bfloat16支持同时为CPU的AI训练和推理性能提供加速。

在第三代至强可扩展处理器平台上，英特尔提供四路、八路的服务器，为当今AI融合的数据密集型数字服务提供内置AI加速和持久内存领导性。这一处理器专为深度学习、虚拟机（VM）密度、内存数据库、任务关键型应用及分析密集型工作负载而设计。

第三代至强可扩展也是当前唯一最多可提供八路可扩展性的x86平台。对于那些将老旧基础设施进行更新换代的客户来说，与使用寿命已达5年的同等级四路平台相比，其有望在常见工作负载3上获得预计约1.9倍的提升和高达2.2倍的虚拟机提升。

据悉2021年代号为Sapphire rapids的至强可扩展处理器已经启动，其将包含一项全新的称为Advanced Matrix Extensions或AMX的AI功能，从而确保至强平台成为AI的最佳CPU平台。

除了至强可扩展处理器，英特尔Stratix 10 NX FPGA——英特尔首个针对高带宽、低延迟AI加速所打造的AI优化FPGA产品。此类FPGA可针对自然语言处理、欺诈识别等具有高计算要求的应用程序为客户提供可定制、可重新配置、可扩展的AI加速。英特尔Stratix 10 NX FPGA配备集成式高带宽内存（HBM）、高性能网络功能以及最新AI优化算法模块AI Tensor Block，其含有AI模型算法常用的低精度乘法器密集阵列。

英特尔公司副总裁、可编程解决方案事业部总经理David Moore表示，FPGA具有独特的定位，可以为快速创新的客户提供高性能的自定义工作负载。

为了使创新者能够提供智能服务，英特尔开发了一种方法，使开发人员能够在英特尔包括FPGA在内的各种产品组合中快速部署AI解决方案。例如，数据科学家可以利用OpenVINO在不了解FPGA的情况下利用FPGA进行AI推理。他们可以在Tensorflow，Caffe或mxnet等标准AI框架中进行训练，并通过OpenVINO进行函数调用，从而在几秒钟内部署该解决方案。

英特尔Stratix 10 NX嵌入了一种新型的AI优化模块，称为AI Tensor。Stratix 10 NX通过AI Tensor块，扩展了基于FPGA的高性能AI推理，让硬件定制化能力的优势得以进一步拓展。与当今用于人工智能推理工作负载的Stratix 10 MX相比，AI Tensor提供的INT8计算性能高出多达15倍。Stratix 10 NX FPGA针对跨多节点大型模型的实时AI加速进行了优化，作为多功能加速器与英特尔至强处理器相得益彰。

CPU和FPGA产品的更新外，英特尔GPU产品也在开发中。同时，第三代英特尔Movidius VPU（Keem Bay）也即将推出，它是英特尔边缘AI产品组合的最新成员，一种专用于计算机视觉和深度学习推理的AI加速器。

英特尔在去年第四季度收购了Habana，以加强AI产品组合，并加快在新兴、快速增长的AI芯片市场的工作。英特尔已经整合并强化了产品路线图，调整了软件资源，现在还向大型CSP提供了Habana的第一个深度学习训练处理器。

除了计算产品，英特尔一直在进行系统性地投资，弥合内存和存储层级间的鸿沟。英特尔傲腾SSD通过快速缓存和存储加速应用程序，提升了每个服务器的规模，并减少延迟敏感工作负载的交易成本。与DRAM不同，英特尔傲腾持久内存技术可提供高性能智能，以更低的成本提供比DRAM高的容量，并且在计划或计划外重新启动后，数据不必重新加载到内存中，也可以保留其数据。

英特尔傲腾持久内存200系列，是英特尔下一代的持久内存模块，可支持前所未有的内存容量，并以最快的速度访问持久存储的数据。傲腾持久内存200系列提供的CPU对持久性数据的访问速度比主流NAND SSD读取数据快225倍以上。与第一代产品相比，英特尔傲腾持久内存200系列的平均内存带宽增加了25％。

针对使用全闪阵列存储数据的系统，英特尔发布了新一代高容量英特尔3D NAND固态盘：英特尔SSD D7-P5500 和P5600，能够满足AI及分析工作负载的密集IO需求，并具有提高IT效率和数据安全性的高级功能。

英特尔SSD D7-P5500和P5600固态盘建立在英特尔浮栅结构的3D NAND技术，实现了业内领先的96层TLC的面密度，在该面密度下具有领先的写入性能以及领先的数据保留能力。与上一代NVMe NAND相比，这些驱动器具有全新的PCIe控制器，固件，并且可部署第3代和第4代PCIe，可将延迟降低40％，并将性能提高33％。

第三代至强可扩展处理器引入了英特尔傲腾持久内存200系列，可在四路系统中提供多达18TB的内存数据，非常适合进行内存数据库、密集虚拟化、分析及高耗能计算等数据密集型工作负载的管理。

第三代英特尔至强可扩展处理器及英特尔傲腾持久内存200系列目前已开始陆续交付。5月，Facebook宣布将基于第三代英特尔至强可扩展处理器打造其最新的开放式计算平台（OCP）服务器。其它大型云服务提供商，如阿里巴巴、百度和腾讯也已宣布采用英特尔新一代处理器。通用OEM系统配置预计于2020年下半年推出。英特尔SSD D7-P5500和P5600 3D NAND固态盘现已发布。英特尔Stratix 10 NX FPGA将于2020年下半年交付。

Lisa表示，生态系统就是英特尔为客户从硬件中提取价值的方式，这也是公司非常具有战略眼光的一部分。我们每个人都付出了巨大的努力，推动生态系统和软件的优化。“不管是我们打造的OneAPI，还是软件能力，我们都有持续的投入。这是One Intel，以及跨多产品线的理念的缩影，以确保所有的产品技术都可以完美地协调配合。”

在软件方面，英特尔对客户常用的软件不断进行优化，包括流行的开源框架、定制拓扑结构等等；通过应用程序工程和支持开源社区，英特尔使AI开发人员能够在Intel平台上进行编程；英特尔正在通过oneAPI建立一个统一的编程模型，为开发人员提供统一的体验，同时使产品组合当中的所有AI产品的性能得以最大化。

随着英特尔不断扩展领先的AI产品组合，更好地满足多样化的客户需求，英特尔也不断通过oneAPI跨架构工具组合帮助开发者简化异构编程的流程、加速性能、提升生产力。凭借这些高级工具，开发者可在英特尔CPU、GPU、FPGA上实现AI工作负载的加速，并使代码可以在目前及未来的英特尔处理器及加速器上得以兼容。

英特尔oneAPI跨架构工具生态系统使开发人员能够为AI、HPC和其他计算密集型应用程序提供高性能和高效的开发。而英特尔OpenVINO发行版工具包是用于开发AI应用程序的软件工具集，其重点是加快对诸如计算机视觉、语音等用例的推理。

David表示，开发人员的生产力是英特尔战略的一个关键部分，其中一个目标就是使FPGA设计流程更高效。OneAPI是在至强可扩展平台上的平台级异构集成，而OpenVINO则针对深度学习应用，能够读取、部署和优化FPGA加速器的目标集成。“因此，当我们展望FPGA的应用范围时，除了人工智能，我们的一个重点是通过对英特尔软件框架、标准机器学习框架以及行业资料库的集成利用，提高FPGA设计流程的整体生产力。”

针对第三代至强可扩展处理器平台的bfloat16支持，深度学习框架（包括TensorFlow和Pytorch）优化过的版本将支持bfloat16，并通过英特尔AI分析工具包即可获得。英特尔同时为OpenVINO工具包和ONNX Runtime环境提供bfloat16优化，以简化推理的部署工作。

在生态方面，从公有云提供商到OEM平台以及AI Builders社区（SI，ISV等），他们已经使用Intel AI技术建立了蓬勃发展的合作伙伴生态系统。在活动上，来自华大基因、金山云、国电南瑞集团、腾讯云、阿里云等各行业用户代表，在主题演讲环节分享了他们部署AI和数据分析解决方案、推动IT架构转型、提供创新云计算服务的最佳实践。

英特尔在解决方案级别上交付，通过生态系统驱动的解决方案，客户用例POC验证和英特尔精选解决方案，使AI易于采用和部署。英特尔精选解决方案是英特尔生态建设的典型代表，帮助合作伙伴加快产品推向市场的速度。但这也是英特尔的战略优势。

基于全新的平台产品组合，英特尔还对其精选解决方案组合进行了全面升级。英特尔最新发布3个全新精选解决方案，以及5个经过强化的精选解决方案，重点覆盖数据分析、AI及超融合基础设施三大领域。面向基因组分析的增强版英特尔精选解决方案正在全球范围内被应用于新冠疫苗研发，而面向VMware Horizon VDI on vSAN的全新英特尔精选解决方案将用于增强远程学习。

英特尔公司市场营销集团副总裁兼中国区数据中心销售总经理陈葆立表示，英特尔是一家平台型公司，更关注生态的构建力。“我们在产品领先力、解决方案创造力以及生态构建力三个方面和各行各业的客户或者是方案提供商进行合作。”

在方案创新方面，英特尔关注如何与国内优秀的方案商更好地把产品进行融合，打造行业应用方案。英特尔精选解决方案的出发点就是把新技术和国内的优秀方案商进行定制化匹配，预先配置和性能实现最优化，让行业用户通过简单操作就可以进行部署。

“我们产品开发的速度是遵循客户至上的准则，现在领先的用户一直有新的需求，包括人工智能、5G，从而让我们的开发速度也在加快。我们希望推陈出新，可以服务到最终用户。OEM合作伙伴也始终和我们紧密配合，在我们推出新平台的时候就可以匹配推出新的产品和方案来满足最终用户的需求。”陈葆立说。

20多年来，英特尔持续推动数据中心领域的创新，凭借软硬结合的优势、规模化的能力以及与客户的深厚合作，英特尔灵活创新的产品和解决方案经过了客户的实战考验，并在广泛的应用中被成功验证。随着以数据为中心的转型不断深化，英特尔围绕硬件、软件和生态系统构建全新AI优化数据平台产品组合，携手产业生态，赋能“智者更强”，以改变世界的技术造福个人、企业和社会。

在知识经济的今天，企业办学更是将这一传统昂扬创新，呈现出群星灿烂的发展格局。Unity大学，是培养动漫、影视、游戏、虚拟现实等人才的基地，是有梦想的开发者的集结地，是未来的创作者的圣地。于是，她所闪烁的星光，有点不一样……

Ⅰ

据《2019中国游戏产业年度报告》显示,2019年，中国游戏市场和海外市场出口收入超3100亿，游戏开发是现在收益最高的领域之一。

全球全平台游戏中，Unity引擎占了半壁江山，构建交互式和虚拟体验。不乏《精灵宝可梦》、《王者荣耀》等风靡全球的崛起之作。以此为起点，Unity技术正探索至动漫、影视等领域。

▲现在已经有不少游戏开始涉足虚拟现实元素，将现实世界变为虚拟的游乐场。图为Unity制作的《愤怒的小鸟》AR版游戏

不仅如此，她永远保持好奇心，关注数字孪生、关注娱乐产业。它站在行业与行业的思维节点，在交互中，行业应用潜力在逐渐被发掘，积累的行业资源也在逐渐被释放。

但是，人才的缺乏，正在让游戏、动画等领域的数字化能力逐渐碎片化。高端开发人才储备，也远远落后于产业的发展。据统计，未来十年对Unity技术人才的需求预计将增长72%，游戏开发工程师需求量涨幅为146%，VR/AR软件工程师需求量涨幅超1400%。面对巨大的市场需求，相关从业人员的薪资待遇也水涨船高。网易游戏更是为懂得Unity技术的应届生，开出了年薪30W的高薪。

但即使这样，游戏、虚拟现实、数字孪生等相关的职业培训，仍有很多“误区”需要澄清。

人才培养不是空中楼阁，更没有捷径。万丈高楼平地起，企业雇主、联盟平台、院校三方，需三方衔接；人才需求、行业发展、生态体系，要三维联动，给人才培养的基础建设留足时间。

▲Unity合作伙伴

人才培养不能关起门来，脱离实践。纸上谈兵终觉浅，要与战场“零距离”，要在实战化教学中觅真经。专业性的课程内容，需要被吸纳；实战性的技巧训练，需要被融入。从教学，到实践，从认证，到就业，四个环节打通人才培养闭环。

Ⅱ

授之以鱼 ，不如授之以渔。人才培养必定对Unity大学技术能力、资源能力、服务能力，提出了更高的要求。

前者是市场维度，后者是技术维度。两者如何联动？又如何聚力成为模式经验？Unity，正在以标准先导，参与技术体系和认证体系的制定。Unity全球官方初、中、高级认证，也已成为事实上的游戏设计和编程技能行业标杆，代表产业的最新发展方向。

同根同源的Unity大学，亦是与行业标准接轨，具备标准完善的学习系统和资质认证能力。在这里，有全球课程研发体系与专业一线官方讲师和权威顾问。前者，以全球教育产品为基础，由Unity、腾讯、网易、完美、盛趣等专家细心打磨，始终保持培训课程的高标准、高质量，是人才实战和技能提升的主线。后者，以四位Unity官方技术专家和行业专家和大学教授等组成的智囊团，是教学资源和指导建议的牵引力。

▲Unity大学智囊团：从左到右，分别为Unity合作伙伴Unity大中华区平台技术总监杨栋、Unity大中华区教育技术总监鲍健运、Unity大中华区资深培训师林晓晓、首批Unity大中华区官方讲师康中华

在这里，除了扎实的基础教学内容以外，Unity大学还将以作品为导向展开项目制学习。让学员在实践中一路过关斩将，厘清理念、思路、经验、方法。这些犹如一块块拼图，最终拼出未来的创作者的完整模样。

▲Unity制作发布的《异教徒》短片

在这里，有最“上游”的技术体验和优秀案例实操。Unity公司，在全球有2000多名研发人员，具备充沛的研发能力与创新潜力。让Unity大学，顶着传奇的光环行走，并天然继承官方特有的技术优势，第一时间获得创新想法，输出培训课程、优质案例等资源。从《Windup》、《异教徒》等标杆资源案例，解密转场特效、数字人类、场景灯效……在这里，为期三个月的脱产学习，将全方位了解游戏开发、影视动画等行业领域的应用。除了收获一个属于自己的完整的Unity毕业作品、求职推荐信、可官网查询的Unity大学结业证书，还有，含金量最高的Unity能力“通行证”、人才联盟的就业保障支持。从Unity开发程序员、Unity3D工程师，到3D场景建模师、新媒体交互设计师等等广泛的就业选择，同时还有机会进入Unity实习1-3个月。

这些种种，是以Unity之名，向人才的致敬。

Ⅲ

对比传统封闭割裂的人才生态，Unity大学，尤为强调的是以就业为导向的，合作去中心化、人才多元化。

▲图为Unite大会上，8家知名企业校园招聘会现场，包括腾讯、网易、西山居、完美、盛大等知名游戏公司

有人说，Unity大学，是全新的联接纽带。左手，是有梦想的开发者、未来的创作者；右手，是全球知名技术平台、游戏公司；中间带，就是人才培养的“造血工厂”，将不同的角色融入人才生态，并携手提供人才所必需的核心能力模块。

如今，坐落在上海浦东新区的她，正将“世界因为创作者变得更多而更美好”的愿景，不断延伸和实践。

这不仅是Unity的初心，更是代表着她“培养未来的创作者”的使命和格局，方得始终。

霍尼韦尔量子计算机系统中用于容纳离子阱的腔室。

工业巨头霍尼韦尔公司本周四表示，他们目前已经开始实际使用量子计算机处理客户业务。该计算机拥有6个有效量子比特（qubit），由此实现的“数量”计算也让这套系统成为目前实际生产环境中最强大的量子计算设备。

此次公告，也印证了该公司今年3月立志打造64量子比特计算机的决心。

在今年3月的采访中，霍尼韦尔公司量子计算负责人Tony Uttley表示，“我们将在未来3个月当中发布全球性能最强的量子计算机。这也是我们霍尼韦尔长久以来所追求的目标。”

Uttley还指出，包括摩根大通在内的多家客户正使用该设备处理多种早期应用，其中部分应用很难在基于电子的经典计算机上快速执行。

Uttley解释道，摩根大通已经对霍尼韦尔的设备进行了“数小时的使用”，并对结果感到“欣喜若狂”。Uttley并未详细描述具体应用细节，只表示都是金融服务业中的“常见”任务，包括欺诈检测以及利用人工智能方法制定交易策略等等。

Uttley介绍称，“他们主要测试了一部分基础电路，这些电路往往无法在其他厂商的量子计算机上运行，或者至少无法在无噪声干扰的前提下运行。他们发现，我们的量子计算机能够成功运行这些任务并获取正确的结果。”

摩根大通当晚就在arXiv预发表平台上发布了相关研究论文，标题为《量子预测的规范构造（Canonical Construction of Quantum Oracles）》。这篇论文还特别感谢了霍尼韦尔以及Uttley本人，致敬他们“在霍尼韦尔量子计算机上的实际测试提供了宝贵的帮助。”

Uttley拒绝透露其他客户的具体身份，但表示目前已经有多家客户使用该系统处理以下三类应用任务：优化、机器学习以及化学与材料科学。这些客户将霍尼韦尔系统作为其经典计算场景中的一种协处理器，类似于利用GPU图形芯片辅助CPU计算的方式。Uttley将这种机制称为“QPU”。

他解释道，“他们实际上只占算法总体计算量中的1%到5%，量子计算机负责给出非常具体的结果，这些结果随后会被反馈给经典计算机。”

在容纳离子阱的腔室中，量子运算得以顺利执行。

Uttley宣称，霍尼韦尔的系统拥有世界一流的技术水准，而且得到IBM基准性能测试的证实。根据IBM公司T.J. Watson研究人员科学家Andrew W. Cross及其同事去年10月在arXiv预发表平台上发表的论文，此项基准测试能够衡量“计算机成功实现多大规模的等宽等深随机电路。”

IBM在测试中只指定了一项衡量标准，即“量子体积”。量子体积概念由Cross及其同事于2017年首次提出，其中结合了量子计算机性能的多个维度。根据Cross及其同事的描述，量子体积中具体涵盖“性能参数（包括相干性、校准性、错误、串扰、观察者错误、门保真度、测量保真度、初始化保真度），以及诸如连接性及门设置等多种设计参数。”这项衡量指标适用于任何特定量子计算机架构，足以准确衡量一切可运行量子电路的系统。

而霍尼韦尔量子计算机在该测试中得到的量子体积为64，根据以2为底64的对数计算，得出的结果即为该系统的有效量子比特数值。

在大多数情况下，系统中的有效量子比特数量要低于系统中的原始量子比特或者说物理量子比特，这是因为部分量子比特会在纠错过程中丢失。但Uttley介绍称，由于拥有出色的系统设计，霍尼韦尔的量子计算机不会丢失任何原始量子比特。

他介绍道，“我们现在的量子体积为64，意味着我们能够提供6个有效的量子比特。虽然数字看似不高，但与竞争对手们的区别在于，我们只需要总计6个量子比特即可实现6个有效量子比特。我们的系统不受任何连接性限制，所有量子比特都可实现完全连接，亦不受任何保真度限制。大家可以想见这是一套多么精准的系统。”

离子阱。

霍尼韦尔的硬件设计确实与量子领域其他厂商的方案有所不同。霍尼韦尔系统由捕捉到的离子组成，所谓离子，即具有净正电荷或负电荷的原子。在这套方案中，离子阱是一套经过装配的装置，大小约为常规计算机芯片的四分之一。过去二十年，科学家们一直在探索如何捕捉离子。相较于其他量子计算实现方法，离子具有某些更为理想的特性，例如由此创建的量子比特相对更稳定——也就是各量子比特间的“相干时间”更长，即所有重要量子保持纠缠态的时间周期更长。

在一篇新闻稿中，霍尼韦尔方面称其计算机系统由一个“超高真实腔室”组成。该真空腔室采用不锈钢球结构，大小与篮球相仿，还设有用于引入激光照射的开口。在运行过程中，研究人员需要利用液氦将该腔室冷却至零下441华氏度、即仅比绝对零度高10度的水平。

离子阱就位于腔室当中。当激光照射到腔室开口并撞击被捕获的离子时，即会发生量子操作，这些操作的基本原理类似于经典计算机中移动电子以通过由硅晶体管组成的栅极。

过去一年中，霍尼韦尔逐步通过新闻采访及正式出版物披露关于这套系统的细节信息。其中包括去年11月霍尼韦尔与微软共同发布的一项合作伙伴关系，旨在通过微软Azure云服务开放这套量子计算系统。

这项合作伙伴关系尚处于测试阶段，目前还没有任何活跃客户。Uttley表示，在最终测试完成之后，这套量子体积为64的系统也将被搬上Azure平台，双方“有望在接下来几周内通过Azure让客户体验到这套系统的表现。”

Uttley还重申了该公司今年3月公布的另一项计划，即努力在未来五年当中以每年一个数量级的速度推动系统量子比特水平的快速增长。

Uttley指出，“我们的意思是，在一年之内，我们至少要实现10个有效量子比特。”按照以2为底进行计算，这样一套系统的量子体积将达到1024。

“我们对达成目标拥有充分的信心。”

而且与竞争对手不同的是，霍尼韦尔的使命在于“打造尚不存在的东西。整个系统开发过程就像修建礼堂，而唯一能够确定的就只有最终容量要求。”

“整个项目必须具备完善的基础设施，并在符合容量要求的前提下保证各子系统的正常运作。目前，我们相当于只完成了一小部分座位的安装。但这已经是成功的第一步，接下来我们可以继续添加更多座位，进而极为迅速地提升量子比特水平。”

从传统上说，这是一个非常耗时的过程，但是有很多数据科学、机器学习和人工智能平台可以自动化地完成其中大部分的工作，让企业和组织可以更快速地利用大数据资产获得竞争优势。

以下就让我们来看看数据科学和机器学习领域的这10家热门初创公司。

BigML

总部：美国俄勒冈州科瓦利斯。

BigML提供了一个全面的托管式机器学习平台，可以轻松构建和共享数据集和模型，进行高度自动化的、以数据为驱动的决策。更具体来说，BigML可编程的、可扩展的机器学习平台可以自动进行分类、回归、时间序列预测、聚类分析、异常检测、关联发现和主题建模任务。

BigML Preferred Partner Program支持推荐合作伙伴、销售合作伙伴、销售BigML并监督实施项目的合作伙伴。

Cinnamon AI

总部：日本东京

Cinnamon是Gartner今年评出的“酷厂商”之一。Cinnamon开发了一种系统，可以扫描非结构化的印刷文档和数字文档，从PDF和Word，到手写便笺和传真等所有内容，并提取关键点。该系统融合了人工智能和机器学习技术，通过消除数百万小时的手动输入和其他重复性任务降低业务运营成本。

Cinnamon还提供了最先进的语音识别AI系统。

除东京总部之外，Cinnamon在美国加州圣马特奥、中国台湾、越南设有办事处。

DataKitchen

总部：美国马萨诸塞州剑桥。

业务流程是数字化转型的关键，而数据流是管理和更改业务流程的关键。DataKitchen是DataOps领域的先驱，提出了管理组装产线（而不是很多麻烦的临时流程）等数据分析流程的概念。

DataKitchen的平台通过数据工程、数据科学和业务分析流程来管理数据管道。DataOps在协作工作流程中结合了敏捷开发、DevOps和统计流程控制等概念。

DotData

总部：美国加州圣马特奥。

DotData的DotData Enterprise机器学习和数据科学平台能够将人工智能和商业智能项目从几个月缩短到几天，让数据科学过程足够简单到几乎所有人（不仅仅是数据科学家）都可以从中受益。

DotData平台基于DotData的AutoML 2.0引擎，可以提供数据科学和机器学习等任务的全周期自动化。

DotData在2019年10月的A轮融资中获得了2300万美元，并于2019年12月获得了AWS合作伙伴网络高级技术合作伙伴资格。

Iguazio

总部：美国纽约和以色列荷兹利亚

Iguazio Data Science Platform可以自动化并加快机器学习工作流程，使企业能够大规模地开发、部署和管理人工智能应用，从而改善业务成果——Iguazio称之为“MLOps”。

今年1月Iguazio筹集了2400万美元资金。

Octopai

首席执行官：Amnon Drori

总部：以色列Rosh Ha'ayin

Octopai开发了一个自动化的、集中式的元数据管理和搜索引擎系统，让数据科学家和商业智能团体可以发现、管理和跟踪共享的元数据。

该软件可以保持企业内数据的一致性，帮助业务分析人员查找和了解可用数据，还可以用于以数据沿袭为关键的大数据治理和合规任务。

Ople

总部：美国加州圣马特奥。

Ople平台可以自动执行那些往往需要数据科学家才能完成的大数据任务，例如数据准备和预测模型创建、优化和部署。该软件利用机器学习模型来解决预测维护、供应链优化、金融欺诈检测和客户流失等复杂预测分析问题。

3月，Ople通过Tableau最近发布的Analytics Extension API，将自己的软件与Tableau的商业智能和数据可视化工具进行了集成。

Siren

总部：爱尔兰、戈尔韦和费城

Siren Investigation Intelligence Platform利用数据模型来驱动相关数据发现，结合了搜索、商业智能仪表板、链接分析、大数据记录和警报功能。

Siren被Gartner评为2020年分析和数据科学领域的“酷厂商”，在2019年11月的A轮融资中获得了1000万美元资金。

Tellius

总部：美国弗吉尼亚州雷斯顿

Tellius提供了一个搜索驱动的分析平台Tellius Genius AI Engine，让用户更容易了解业务大数据的问题，并从这些数据中获得可行的洞察。该引擎结合了机器学习来发现数据中的模式和关系，同时也会从数据本身和用户操作中学习。

Tellius系统的语音、搜索和自然语言能力是对自助式BI和分析项目的加强。

Unsupervised

总部：美国科罗拉多州博尔德

无监督系统使用增强的人工智能、数据科学和机器学习，帮助那些不具备深厚数据科学技能的人们分析大量复杂的结构化和非结构化数据，以发现有意义的模式和洞察。

连接和聚合大数据通常是需要手动操作的，耗费时间的，而Unsupervised的软件可以将这个过程实现自动化，因此也被Gartner评为该领域的“酷厂商”。

“尽管当前新冠病毒大流行迫使许多企业组织暂停了一些创新的物联网部署，但物联网仍将是关键的‘恢复增长’加速器，对于最终用户来说，某些特定场景仍然是安全的选择，他们将把重点放在这些方面以提升到自动化的全新水平，实现无处不在的远程体验，以及超高速的连接体验，”IDC客户洞察与分析研究副总监Andrea Siviero这样表示。

物联网支出同比增长最慢的行业，也是受疫情期间经济衰退冲击最大的行业。个人和消费者服务（包括酒店、主题公园、赌场和电影院）将是今年物联网支出唯一出现下滑的行业，同比减少0.1％。增长最慢的三个行业分别是离散制造业（增长4.3％），包括石油和天然气在内的能源行业（增长5.0％）、交通运输业（增长5.7％）。但是在预测期末，这三个行业仍有望实现两位数的复合年增长率。医疗、保险和教育将在今年物联网支出增长最强劲的几个行业，增长率分别为14.5％、12.3％和11.9％。2020年消费级物联网解决方案支出将同比增长13.9％。

从使用场景来看，物联网支出也出现了类似的情况，支出增长受到了疫情的冲击。今年，有两个用例（空中交通监控和互连油田勘探）方面的支出将出现下滑，而总支出最大的几个场景支出增长最慢，例如制造运营、生产自动化和货运监控，分别为5.6％、5.2％和4.7％。今年支出增长最快的几个用例，都来自那些物联网总支出呈现增长态势的行业，包括电动汽车充电、床旁遥测和远程健康监控。而以消费者为主导的智能家居，是物联网总支出第二大用例，同比增长14.4％。

“COVID-19带来了一股迫使物联网发展成熟的新力量，企业被迫调整自己的技术路线以应对这场危机，而这可能会进一步扩大两类物联网采用者之间的鸿沟：信心坚定的高级用户，和那些不想只单纯地收集数据、想了解ROI、想通过物联网项目变现的人；另一类人群可能会推迟在物联网上的投资，短期和长期内看不到明显收益，逐渐落后，而其他人会把他们的物联网专业知识集中用在那个能帮助他们在下一个新常态中占据有利地位的用例上，” IDC客户洞察与分析高级研究分析师Svetlana Khimina这样认为。

物联网服务，包括IT和安装服务，以及后续服务（或者内容即服务）将成为2020年和预测期内最大的一个技术类别。这两个类别合加起来约占物联网总支出的三分之一。硬件支出主要包括模块/传感器采购，这部分支出接近于物联网服务支出。软件支出主要包括应用和分析软件的采购支出，将是今年增长最快的一个技术类别，五年复合年增长率为13.5％。

在整个预测中，中国、美国和西欧将占物联网总支出的约四分之三，这三个地区最初的支出总额是比较接近的，但是中国的支出增长速度要高于其他两个地区，复合年增长率为13.4％，而美国和西欧分别是9.0％和11.4％，这也让中国成为物联网支出的主要地区。物联网支出增长最快的地区依次是中东和非洲（复合年增长率为19.0％）、中欧和东欧（复合年增长率为17.6％）和拉丁美洲（复合年增长率为15.8％）。

“COVID-19已经给中国物联网市场造成了极大的破坏，尤其造成了供应链、生产、交付和部署环节的延迟，从而导致2020年初所有行业和用例的物联网支出都出现下滑。不过随着中国市场逐渐开始复苏，我们预计未来今年将出现反弹，企业将开始让物联网在疫情防控、缓解市场冲击方面发挥重要的作用，” IDC中国高级市场分析师Jonathan Leung这样表示。

“在这种‘新常态’下，远程学习、在家办公、人们需要使用越来越多的应用和技术……过去几年向云端转移的趋势，正成为让企业和政府机构能够在这个不可预知的大环境下保持正常运转的核心技术和基础设施。诸如Zoom、DocuSign、Citrix、Microsoft Teams和Slack之类的应用正冲在前线为全球消费者和企业实现协作功能，同时这些应用的后端有AWS、微软Azure、Google Cloud等公有云/混合云作为坚强后盾，最终促进了全球虚拟办公和通信的发展，”Wedbush Securities分析师Dan Ives在本月初公布的一份报告中这样表示。

在风投资本的支持下，初创公司将继续依靠云运转下去。

根据市场研究公司Gartner的调查显示，由于新冠病毒和全球经济衰退带来的影响，今年全球IT支出预计将下滑8％，至3.4万亿美元，而云计算支出预计将增长19％。

据Ives称，很多企业“发现自身缺乏云能力而被疫情搞的措手不及”，因此云端迁移和基础设施项目的进展速度超出了此前的预期。

“我们认为，新冠病毒大流行是技术领域部署云环境的一个关键转折点，以前我们一直预测迁移到云中的工作负载将从2022年的33％增长到2022年的55%，这是保守估计，现在这种情况下可能会提前整整一年达到这个目标。我们预计未来十年内云相关的支出将达到1万亿美元，因此包括网络安全、数据中心、云堆栈、混合云、应用都将从中受益，微软Azure和AWS这两家核心厂商在疫情期间和疫情之后都会一直看到云基础设施支出的加速增长。”

下面就让我们来看看这些值得关注的云计算初创公司。

Aiven

成立仅4年时间的Aiven是一家云数据平台提供商，提供托管的开源数据库、事件流、缓存、搜索和图形解决方案。Aiven位于赫尔辛基，在柏林、悉尼和波士顿均设有办事处，为Apache Kafka、Cassandra、Elasticsearch、M3和PostgreSQL等开源项目提供完全托管的服务。Aiven有大约500家客户，其中包括Atlassian、Comcast、OVO Energy和Toyota等企业。今年2月，Aiven在由硅谷风险投资公司IVP领投的B轮融资中获得了4000万美元。去年，Aiven的营业收入翻了3倍，达到1200万美元，员工总数翻了一番，达到42人。Aiven表示，将利用这笔风投资金将员工规模扩大3倍，增加支持新的开源技术（例如M3和Flink），并推出新的企业级功能。

Cockroach Labs

Cockroach Labs成立于2015年，曾开发了企业级分布式SQL数据库CockroachDB，可以帮助企业组织在云中移动和管理重要的交易数据。Cockroach Labs的客户包括Bose、Comcast、Equifax和Netflix。去年5月，这家位于纽约初创公司表示，在由Altimeter Capital和技术投资公司BOND领投的D轮融资中获得8660万美元，总融资额达到1.95亿美元。Cockroach将利用这笔资金加强研发，帮助客户满足在家办公的要求，让客户从基于云的旧数据平台迁移到可弹性扩展的多云平台上。去年，Cockroach Labs的员工人数翻了一番，并且推出了自助式分布式SQL数据库CockroachCloud。

GitLab Inc.

GitLab是一家开放核心公司，提供订阅产品的商业功能，支持开源GitLab。GitLab是一个DevOps平台，以单个应用的形式交付，用于整个软件开发和运营的生命周期。GitLab在今年4月启动了合作伙伴计划，最近还认命了渠道负责人Michelle Hodges，计划在IPO之前扩大市场覆盖面。本月GitLab收购了位于西雅图的Peach Tech公司（一家专门从事协议模糊测试、动态应用安全测试、API测试的安全软件公司），以及位于特拉维夫的Fuzzit公司（一家提供连续模糊测试解决方案、覆盖指导测试的公司），以加强自己的DevSecOps产品。

Grafana Labs

Grafana Labs是一家商业公司，提供了开源的测量和分析仪表板Grafana，Grafana的开发者TorkelÖdegaard也是公司的联合创始人。今年5月，Grafana Labs宣布全面升级到Grafana 7.0，新增了一个名为Amazon CloudWatch Logs的插件，简化了自定义插件的开发，提升了可视化的功能和速度。Grafana Labs的商业产品包括面向大型企业的Grafana Enterprise，以及基于Grafana的托管堆栈Grafana Cloud，其中包括了Prometheus和Graphite（用于测量）和Loki（用于日志）。去年秋天，Grafana Labs在由Lightspeed Venture Partners领投的A轮融资中获得2400万美元，这笔资金将用于加速打造一个围绕Grafana的开放的、可组合的、可观察的平台，用于测量、日志和跟踪。Grafana Lab的拥有1000多家客户，其中包括Bloomberg、eBay、PayPal和Sony等。

Imply

Imply提供了一种实时的云原生分析解决方案，用于存储、查询和可视化事件驱动型数据。Imply的解决访问是围绕开源Apache Druid实时分析数据库构建的，可作为自托管或管理服务运行在公有云或者私有云上。Imply位于美国加州伯林格姆，成立于2015年，得到了硅谷风险投资公司Andreessen Horowitz的支持，目前已经累计获得4530万美元的风投资金，包括去年12月的3000万美元，总估值达到3.5亿美元，这些资金将被用于产品开发以及随着Apache Druid市场需求增长进一步扩大市场范围。

LogDNA

位于美国加州山景城的LogDNA提供了基于Kubernetes的多云和本地日志管理解决方案，可提供对开发环境和生产环境的洞察，从而快速分析和搜索来自不同位置的PB级数据。 上个月LogDNA在IBM Think Digital大会上获得IBM Cloud Embed Excellence Award。IBM Log Analysis with LogDNA和IBM Cloud Activity Tracker with LogDNA是构建在IBM Cloud Kubernetes Service上的，并与IBM Cloud进行了集成，被IBM Cloud和Watson在内部采用。LogDNA的客户包括Asics、Drop、Life360和澳大利亚维珍航空等。

Mutable

位于美国布鲁克林的Mutable正在打造低延迟的公有边缘云，以提供更快的、质量更好的互联网服务，从而成为“面向服务器的Airbnb”。Mutable是Techstars和UpRamp的成员公司，今年3月在由Lunar Ventures和Fly Ventures领投的种子轮融资中获得150万美元，将利用这笔资金进一步开发公有边缘云，扩大产品产品和业务开发团队规模，以及扩展到新的市场和地区。Mutable还计划发布用于边缘解决方案厂商产品演示和部署的Mutable Marketplace。

OwnBackup

OwnBackup是一家云到云的备份和恢复厂商，可以对SaaS和PaaS数据进行每日自动备份，面向那些部署了Salesforce应用的客户。OwnBackup位于美国新泽西州恩格尔伍德克里夫斯，成立于2015年，是Salesforce金牌ISV合作伙伴，并于2018年获得了Salesforce Appy Award。OwnBackup在《 Inc.》杂志去年公布的年度增速500强私营企业中排名第102位。OwnBackup在Salesforce Ventures参与的C轮融资中获得2335万美元，并宣布了扩大欧洲市场的计划。

Spot

CloudOps软件提供商Spotinst在4月更名为Spot，云数据服务厂商NetApp本月宣布收购了了成立有5年时间的Spot（交易金额未公布），希望在应用驱动的基础设施领域树立领导地位。Spot最近发布了最新的Cloud Analyzer产品，该产品使用专有的机器学习和自动化功能来识别和自动管理云基础设施的性能、可用性和成本。作为AWS Partner Network Global Startup Program的成员之一，这家位于特拉维夫和美国旧金山的初创公司已经从Highland Europe、Intel Capital和Vertex Ventures等投资方那里获得了5260万美元的风投资金。

Yugabyte

Yugabyte是一家专注于开源分布式SQL数据库厂商，本月在由8VC领投、Wipro Ventures、Lightspeed Venture Partners和Dell Technologies Capital参与的B轮融资中获得3000万美元。前Pivotal软件业务总裁Bill Cook于今年5月加入Yugabyt担任首席执行官，领导Yugabyt下一阶段的发展。Yugabyt成立于2016年，位于美国加州桑尼维尔。Yugabyte的YugabyteDB是一个开源企业级关系数据库，另外两款商业产品是Yugabyte Platform（一种可在任何公有云、私有云、混合云或者Kubernetes基础设施上使用的自助式私有数据库即服务产品）和Yugabyte Cloud（一种通过AWS和 Google Cloud提供的托管数据库服务）。

ADRM位于美国北卡罗来纳州，成立已经有三十年时间了。ADRM提供的数据模型，可以作为一种数据蓝图，让企业梳理他们想要处理的信息，并以通用格式对这些信息进行标准化处理。数据模型是数据分析项目的核心，也是很多其他涉及到大规模业务信息管理场景的一个重要组成部分。

ADRM表示，十多年来一直与微软一起服务联合客户项目，合作范围遍及美洲、欧洲和中东、澳大利亚和新西兰。

ADRM的专长针对行业特定场景开发数据模型，例如梳理患者数据或者创建制造企业核心业务指标的统一模型。ADRM称，已经积累了一个横跨10个行业、65个领域的数据模型库。微软将通过这次收购获得这些模型，直接提供给垂直行业客户，而不必依赖其他外部合作伙伴。

“这些能力加上微软Azure，将大规模提供给客户，让客户能够加快数字化进程，降低各种重要项目的风险，”微软Azure全球工业企业副总裁Ravi Krishnaswamy在今天的博客文章中这样写道。

ADRM首席执行官Kevin Schofield补充说，他的团队已经加入Azure全球工程部门。“过去一年中，我们与Azure团队紧密合作，致力于将ADRM全面的行业数据模型与Azure存储和计算相结合，为企业客户带来显著的加速。”

最近云计算巨头都试图通过收购那些拥有解决方案可以让自身云平台更易于使用的公司，微软这次收购也是延续了这个势头。报道称，今年2月AWS收购了DataRow，这家软件开发公司可以让Amazon Redshift中保存的记录的可视化变得更为简单。同样在2月，谷歌收购了Cornerstone Technology，帮助企业将大型机应用更快地迁移到Google Cloud。

今年微软已经进行了多次收购。5月微软收购了英国机器人过程自动化提供商Softomotive，在此之前还收购了Affirmed Networks和Metaswitch Networks，都是为电信企业提供网络管理软件的厂商，报道称微软收购Affirmed Networks的金额为13.5亿美元。

SAP HANA 2.0 SPS05是面向本地环境的终极版本

SAP承诺将支持HANA 2.0 SPS05一直到2025年，因此HANA 2.0 SPS05也被视为现有HANA 1.0客户的最终本地迁移目标，不过SAP仍然采用了发布多个短期升级的做法，这也是本地数据库平台升级的标准做法，因为客户不一定会以云中惯用的、持续交付的方式进行升级。除了SAP之外，Oracle也采取了类似的策略。

HANA 2.0 SPS05版本的一大亮点是支持SAP HANA Cloud混合云，SAP HANA Cloud是SAP完全托管的、多云的、基于使用情况付费的数据库即服务（DBaaS）。SAP推出了一种新的云网络，可以保护从本地SAP HANA数据库到SAP HANA Cloud的连接安全性，提供了数据和查询联合的接入。SAP HANA Cloud连接到本地和远程数据源，提供了数据的同一来源，可减少数据冗余。SAP HANA Cloud还可以扩展成多个数据层，具有独立的存储和计算功能，具有弹性。

SAP HANA 2.0 SPS05可以利用机器学习、空间和图形之类的功能查询HANA Cloud并返回结果，还可以在云存储的数据湖中进行联合查询。HANA 2.0 SPS05的数据虚拟化功能可以扩展到HANA Cloud（作为远程数据源）。此外，客户可以选择通过联合查询或者复制的方式访问数据，而且可以实时切换选择。毫无疑问，在涉及多模式与通用数据库的选择时，SAP的地位显而易见。这让SAP与Oracle保持齐头并进，Oracle也在力推多模式支持，但与单纯的云计算是有区别的。

SAP Data Warehouse Cloud足迹不断扩大

SAP在去年发布了SAP Data Warehouse Cloud，现在这项业务覆盖的范围已经大大扩展了，扩展到建模和集成数据与业务语义领域。

概括来说，SAP Data Warehouse Cloud是作为一种超越数据库的端到端分析云服务，HANA数据平台重新设计为部署有容器和微服务的云原生架构，计算与存储分离，最初发布时，SAP Data Warehouse Cloud集成了HANA与SAP Analytics Cloud的多项功能，为数据仓库提供了集成的自助服务分析和可视化能力。

但SAP并不是唯一一家去年秋天推出了端到端数据仓库服务的厂商，例如，微软就将Azure SQL数据仓库重新设计为Synapse Analytics。

这反映了端到端云分析服务的新颖之处，SAP和微软正是利用这一点，推出了不同的功能组合。SAP最初专注于为业务分析师提供集成的自助服务功能，而微软则是把重点更多放在了后端，将自己的数据仓库服务与Azure Data Factory结合，后者瞄准了整合数据转换管道的后端（Azure Synapse还通过支持ADLS云存储和Spark处理扩展到了数据湖）。只需要单击就可以把Azure Synapse集成到Power BI和Azure机器学习等分析服务中，同时也可以打包成单独的云服务。

新发布的SAP Data Warehouse Cloud将覆盖范围也扩展到了数据集成方面。尽管并不需要重新打包SAP Data Intelligence数据集成功能，但Data Warehouse Cloud集成了很多数据流（转换）和数据虚拟化的功能，可以解决数据工程师和DBA的问题，而对于业务分析师来说，还有另一个途径集成数据，那就是通过业务建模。

数据流与构建数据转换管道有关，提供了可视化转换选项，可以通过拖拽操作使用预构建的操作工具（例如数据投影、聚合、联接、过滤和联合），或者对于那些偏爱编程的人来说，还可以使用脚本编辑器使用Python 3进行转换。转换之后，还有用于协调列和过滤数据的功能。

对于业务分析师来说，另一条途径就是将数据映射到业务实体中，例如客户、产品、产品结构、销售渠道、时间等。业务分析师可以指定对象，然后将这些对象映射到数据模型，所有这些操作是独立于底层数据层的。然后为业务模型设置参数，包括结构实体（定义与其他实体的关系）、事实模型、消费案例、授权场景（根据用户或角色来访问数据）。反过来，这些模型会形成业务目录，作为定义、发现、重用模型，以及管理生命周期的起点。

如前所述，云为数据平台提供商提供了打破工具链中各种孤岛的机会。在云中，将整体系统重构为容器中部署的微服务，使得数据和分析厂商有机会打破工具孤岛。现在，微软已经行动起来了，Oracle也有可能紧随其后，目前看来，相比AWS和GCP，端到端的体验将让微软和Oracle独树一帜。

作为第三代至强可扩展平台的一部分，英特尔发布了全新英特尔傲腾持久内存200系列，和新一代高容量英特尔3D NAND固态盘：英特尔SSD D7-P5500 和P5600。

英特尔公司副总裁兼至强处理器与存储事业部总经理Lisa Spelman介绍第二代傲腾持久内存200系列，全新的散热技术、超高的数据访问速度以及超大的内存总容量和带宽。

英特尔傲腾PMem 200系列是针对第三代英特尔至强可扩展处理器进行了优化的第二代高性能持久内存，英特尔 Optane PMem 200系列平均提供比上一代产品多25％的内存带宽、12-15瓦的低功耗设计（TDP），提供128 GB，256 GB和512 GB模块，最大容量为512 GB。

英特尔傲腾持久内存200系列能够与传统DDR4 DIMM共存，与DRAM并排占用相同的主板插槽。 针对这些下一代处理器进行了优化的平台可以每个通道支持一个Intel®Optane™PMem 200系列模块（单个插槽最多支持六个），每个插槽提供高达3 TB的PMem，每个插槽提供4.5 TB的总存储容量。

英特尔傲腾持久内存200系列与为工作负载（例如数据库，分析和虚拟化基础架构）软件生态系统兼容。

针对使用全闪阵列存储数据的系统，英特尔发布了新一代高容量英特尔3D NAND固态盘：英特尔SSD D7-P5500 和P5600。这些3D NAND固态盘采用了英特尔最新的TLC 3D NAND技术以及全新低延迟PCIe控制器，能够满足AI及分析工作负载的密集IO需求，并具有提高IT效率和数据安全性的高级功能。

英特尔SSD D7-P5500 和P5600采用最新的 TLC 英特尔® 3D NAND 技术构建的下一代高容量固态盘。支持 PCIE Gen4 的新主控和固件使其具有低延迟和可扩展的特性。与上一代英特尔® 固态盘相比，连续性能提高了 2 倍，随机混合工作负载性能提高了 44%。满足人工智能和分析工作负载的高强度 I/O 要求。先进的功能可提高 IT 效率和数据安全性。

英特尔公司副总裁兼至强处理器与存储事业部总经理Lisa Spelman表示：“快速部署AI和数据分析对当今各类企业至关重要。英特尔一直致力于不断强化处理器的内置AI加速能力和软件优化优势，以更好地为全球的数据中心和边缘解决方案提供动能，并通过打造无与伦比的芯片基石，助力释放数据中的无限洞察。”

那么，我们是否需要新的数据交易系统与这种趋势相匹配？

世界经济论坛就此提出数据流项目（Data Flows Project），即使算不上严格意义上的数据交易所，它也至少在努力为全球各地流通的数据流提供新的标准化往来范式。

根据2020年6月世界经济论坛发布的博文及白皮书，“数据流项目旨在推动各国政策框架与跨境治理协议的持续发展，借此解决与区域数据治理相关的问题、实现社会效益，并将数据流通可能带来的不利风险降至最低水平。这项工作需要各参与方之间建立信任，因此框架当中也包含有信任保障机制，例如数据隐私与安全支持。”

世界经济论坛实现建立起一套以社区为中心的系统，保证系统之内在构建可互操作及受信数据策略方面享有共通的设计与实践思路。该组织建议首先建立试点性技术方案，而后进行推广与规模化调整。此外，世界经济论坛还建议并倡导以负责任的方式使用数据资源。

技术分析师们谈到，从2018年到2022年，全球数据总量预计将增加一倍，而2022年到2025年期间数据量可能将再次翻倍。但与迅猛增长的数据总量相对应，世界经济论坛指出目前全球跨境与跨设备间数据流通的本地化监管环境仍然相当零散，缺少统一的组织与标准。基础的缺失，显然会阻碍这股庞大数据流的正常往来。

在该组织发布的《塑造技术治理的未来：数据策略平台》倡议书中，世界经济论坛提到“目前全球共有超过120项数据隐私法，这也带来了前所未有的不确定性。考虑到大部分数据来自各类公共与私人资源这一客观现实，监管、商业以及社会层面的风险因素正在给通过数据共享实现社会整体利益带来阻碍。”

为此次数据流项目贡献商业建议的组织之一，正是法国Dawex公司。Dawex向来以其数据市场平台闻名，可帮助不同企业之间实现数据集交易，并帮助企业客户通过分析数据流的形式、特征乃至实际价值获取收益。Dawex亦是世界经济论坛管理机构评出的技术先锋之一。

Dawex公司联席CEO Laurent Lafaye表示，“我们对此深感荣幸——这证明数据交易在当今全球经济中正发挥着核心作用。受邀加入世界经济论坛数据政策工作组，是对Dawex重要使命的认可，我们希望促进企业与各类组织之间的数据交换、为数据经济的平衡发展创造有利条件。”

在这一为工作服两年计划当中，各世界经济论坛技术先锋将共同参与新技术与创新方案的设计、开发与部署。Dawex公司将与其他决策者及私营组织领导者一道，协助确定关乎核心数据问题的全球议程。在此之前，Airbnb、谷歌、Kickstarter、Mozilla、Spotify、Twitter以及Wikimedia都获准进入技术先锋名单。

此轮工作的重点，是在保证适当的治理控制之下，更轻松地跨越国家/地区边界实现数据移动。世界经济论坛方面认为，如果没有这样的支持，人工智能等数据密集型技术方案将永远不可能真正普及。该组织认为，以往关于数据的争论与摩擦往往源自概念性误解，例如认为数据在某些区域内能够得到更好的保护、或者只有坚持数据本地化才能为当地人群带来最大价值等。

根据世界经济论坛的介绍，“各国之间的监管差异永远无法彻底消除，这种差异本身也是适当且必要的。为了解决问题，必须建立起一套可互操作式框架，保证既跨越边界反映需求、又切实减少监管层面的工作负担。”

数据流项目包含一系列具体工作流程，其中一项重点是开发出基于特定区域、且在法律层面具有互操作性的数据流模型。目前，欧盟与亚太经济合作组织都拥有自己的数据流管理模型。

第二种模型则不再以地理区域进行划分与区别，而是基于特定的垂直主题与关注点（例如可以包含某一特定行业或者某种特定专业服务类型，探讨内部存在的数据流汇集趋势）。这两种模式都将为世界范围内的广大发展中地区建立新的方法，帮助这些投资相对有限的区域找到适合自己的数据交换通道。

世界经济论坛指出，“虽然整体互操作性是我们的最终发展目标，但在项目推进初期需要先确定出一个有针对性的方向，例如对罕见病的研究，并据此建立起具备明确收益的数据共享框架及用例。这方面用例可以包括跨边界的人道主义数据使用方法，以及在医疗保健行业中如何推动数据共享。”

总体来看，数据流项目最核心的诉求有两点：1）为全球数据流建立新的“航道”，保证其能够顺畅流通至全球范围；2）以Dawex为代表的各技术先锋企业着力建立虚拟数据市场，帮助其他企业机构以不同的可见度级别购买正规且成体系的数据产品。

美味佳肴的成功秘方往往在于配料的质量，而现代商业的成功秘方也离不开质量上乘的数据……期待这一全新市场的发展成熟，毕竟众多迫切需要大量数据资源的企业“老饕”早已饥渴难奈。

Dropbox公司CEO Drew Houston

与世界各地的大多数商业领袖、技术从业者以及知识工作者一样，Houston也早已习惯于使用虚拟工具。他在接受《福布斯》独家专访时指出，“在远程办公场景下，我们可以轻松用10个小时开完19场时长约半个钟头的视频会议，连身子都不用挪动一下。但问题是，不同的通讯工具会同时发出提示，用户面朝一块屏幕，但背后的Slack或者电子邮箱上已经积压了无数消息。这确实让人不知所措，也是目前远程办公方案需要解决的实际问题。”

这位首席执行官表示，Dropbox公司自2007年由Houston与Arash Ferdowsi共同创立以来，一直在努力帮助用户提高办公效率，进而模糊工作与生活之间的边界。在新冠病毒时代，全世界的劳动者们开始越来越多地留在家中处理工作，这也推动了远程办公浪潮的进一步普及。

对于目前市值90亿美元的Dropbox公司，目前最重要的任务就是重新审视自己的产品组合，因为即使是Houston自己，也至少要等到9月1号之后才能重返办公室。他表示，“对于大部分客户来说，Dropbox代表的不仅仅是他们桌面上的一个个文件夹，而是他们真正处理工作的地方。我们为这样的成就感到振奋，但问题在于，我们拿出的解决方案还没能真正满足用户的一切需求。”

因此，在这位CEO公布的“第一轮分布式工作”计划中，Dropbox希望“进行一番大清理”。该公司已经顺应“随处工作”时代打造出多项全新功能，其中包括无需安全知识即可跨设备存储及同步密码的新型密码工具，以及能够保护机密信息并授权家庭成员紧急访问权限的Vault工具。Houston指出，Vault是一款收费工具，不仅能够安全保存遗嘱、信托或者其他重要文件，同时也提供自动将计算机文件备份至Dropbox的功能。以此为基础，您可以使用不同的终端设备完成信息互换，并通过家庭套餐计划创建最多六个账户以实现文件及照片共享。

Houston表示，他们的目标是打造出更加灵活的未来工作环境，保证劳动者们摆脱不必要的外出安排，尽可能通过聊天、视频、文本与电子邮件进行信息筛选，借此记录刚刚完成的内容或者接下来的工作目标。Houston总结道，“这将是一种永久性的转变。虽然很多人愿意回到办公室，但也有不少人希望借此机会彻底告别痛苦的通勤。这既是一股持续性的力量，也将带来永久转变。换句话说，我们再也回不到过去。虽然这一切仍需要时间来安稳过渡，但我对未来的工作方式充满期待，其中蕴藏的无穷可能性令人着迷。”

而要想实现这一切，云服务厂商与广泛的技术业务体系自然不可或缺。不过从警察机关使用人脸识别软件到对特朗普总统发布的社交推文进行真实性检查，高科技行业在掌握强大的社会影响力之余，也意识到自己正被推向监管审查的风口浪尖。

在谈到Dropb公司的立场时，Houston指出“我们都很清楚，技术对我们的日常生活有着非常重要的影响。这个世界总是需要领导，而技术领导者只是全球领导力量中的一部分。但如果能够充分发挥建设性的心态，例如「我们该如何解决这些问题？我们该如何为解决问题做出贡献？我们又该如何充分发挥企业内优秀人才们的进取心与创造力？」等等，相信技术业界将在塑造新时代与新世界中扮演更重要的角色。”

Houston本人向Black Lives Matter捐赠了50万美元，Dropbox公司的其他员工也纷纷慷慨解囊。Houston补充道，“我们鼓励员工们参与其中，并给整个社群带来积极的影响。我们也将继续努力改进Dropbox，让天然更具包容性的技术方案以开放的态度迎接一切社群、一切需求。”

这个命题，相信戴尔最有感触。

根据IDC统计显示，2020年第一季度全球PC出货量约为5320万台，同比下降9.8%。但以将近1050万台出货量的戴尔却成为前五大PC厂商中唯一出现同比上涨的，相比2019年第一季度出货量增加了1.1%，占据市场份额的18.7%。

数据是产品最好的佐证，不跌反而上涨，这背后的原因是什么？戴尔也在2020戴尔全新商用客户端产品及解决方案发布会上，首度揭秘“隐藏”在戴尔商用产品中的秘密。

戴尔商用DNA三要素：创新、智能安全、客户至上

做一款产品是简单的，但做好一款产品却是很难的。如何定义产品的“好”？这就需要把产品研发的眼光放进市场走向中去检验。

在戴尔科技集团全球副总裁、大中华区商用客户端解决方案事业部总经理桃乐姗看来，商用市场呈现了三大趋势变化，分别是碎片化的时间灵活办公、多元化的产品及产品体验、数据安全。

梳理内在逻辑，这也意味商用市场不可能靠一招鲜打遍天下，而是需要走在用户之前去了解用户。所以在戴尔商用终端产品上，你会看到不断修整的产品革新：更智能、电池寿命更长、扬声器更强大、设计更紧凑。

从一款产品到全线产品再到多种解决方案，环环相扣， 这种联动效应也让戴尔在商用产品设计与服务理念上，梳理出一条主轴线和“保鲜”秘籍：第一是创新，第二是智能安全，第三是一切以客户至上、注重敏捷高效，桃乐姗表示这也是戴尔在商用市场上有9个季度不错表现的根本因素。

如何打造一款创新且具有持续影响力的产品，是戴尔商用不断输出的价值。通过三十多年行业沉淀，如今戴尔手中也握有不错的底牌：一是商用终端全系列产品“对症下药”、二是销售通路多元更贴近用户、三是每个产品都有自己的生命力。

事实上，对于戴尔来说，每一次看似大胆激进，实则都是扎实的研发功底。这次2020戴尔全新商用客户端产品及解决方案发布会，又相继带来多款新品，清晰明了一睹这家公司的产品布局、规划及理念，而故事的开头就从Latitude说起。

Latitude——5G和AI就绪 最智能的商用PC

企业高管、出差繁多的职场人士需要最好的PC设计、续航能力和连接性。作为戴尔最小、最轻和最智能的15英寸商用PC——Latitude 9510正式登上舞台。这款产品轻至1.4 kg， 5G就绪，电池最长可续航34小时，同时还是戴尔首款搭载英特尔博锐处理器并获得英特尔雅典娜计划认证的商用PC。

另外两款新品为全新Latitude 7410 和7310，分别是戴尔最小型的14英寸和13英寸高端商用笔记本电脑，专门为平衡性能和便携性而设计，其中Latitude7410是业内首款采用4K低蓝光显示屏的高端商用PC，有助于提高可阅读性和眼睛舒适性。

Precision——让创意变成现实的生产力工具

Precision移动工作站产品组合，专为大量图表处理、数据分析、CAD建模等严苛工作负载而设计。配置NVIDIA专业图形处理器和第10代英特尔酷睿博锐和至强处理器以改善性能，并获得了独立软件供应商（ISV）认证。

戴尔创新性将其外形做到极致小巧。目前戴尔Precision 5550和5750是戴尔最小型、最轻薄的15英寸和17英寸移动工作站，有16:10比例的四面微边框InfinityEdge（最高HDR 400）显示屏，全新Precision 5750也是VR/AR和AI就绪的产品，可以处理快速渲染、细致的可视化和复杂的模拟工作。

为提高数据科学家在AI机器学习研究中的数据准备和模型训练的工作效率，戴尔于今年上半年推出Precision数据科学工作站产品组合。基于戴尔Precision 7000系列移动工作站以及5820和7920塔式工作站，Precision数据科学工作站产品组合已通过NVIDIA NGC认证。用户可以通过在这些预先配置且预先验证的数据科学工作站上运行模型，最大限度地加快流程、提高工作效率并获得更有价值的洞察。

OptiPlex——化繁为简 颠覆台式机

“All-in-one”是戴尔在台式机上看到的潜力，全新27英寸OptiPlex 7780一体机采用英特尔 Unite就绪设计 ，为用户提供无缝协作能力，可快速开启会议，并即时无线共享协作内容。

全新OptiPlex 7080塔式机最高可配高达 10 核的 i9 处理器，并支持高达125瓦的CPU，可实现更高性能。同时可以选配英特尔博锐技术的处理器，并提升易管理性、稳定性和安全性。

作为戴尔高端台式机系列产品，全新OptiPlex 5080系列专为出色的性能和可靠性而设计，涵盖塔式机、小型机和微型机，外形更加时尚，且散热面板面积进一步扩展。此次全新OptiPlex 5000和7000系列产品还创新性地融入搭载AI功能的戴尔智能调优软件Dell Optimizer，提升机器响应速度，并可通过不断学习用户的工作方式，优化用户使用频率高的应用程序。

成铭系列是专为中国市场定制，一直致力于满足中国行业用户的需求。此次经过重新设计的成铭3990/3991塔式机在产品外观上延续了鸟巢设计的中国元素，并且更加时尚和小巧，机箱尺寸减小至14.7L。新品配备Windows 10神州网信政府版/NeoKylin中标麒麟操作系统，保留多种传统接口；可选360瓦高效电源，高效节能且VR就绪。

写在最后

戴尔用一次简洁有力的发布，向外界展示了沉淀了30多年的行业底蕴与商用实力。但任何成功并非一朝一夕就能达成，而是需要积硅步以致千里，戴尔同样如此。

戴尔创新道路上不断探索，以Latitude、Precision和OptiPlex不同商用终端产品为点，再以不同产品组合到多种解决方案为面，从点到面，串联的是戴尔商用三个理念：创新、智能安全、一切以客户至上，注重敏捷高效。

除了在硬件产品方面强有力的保障外，接下来，戴尔商用更将重心放在了“统一”包括部署与管理，最佳的体现正是工作空间（Unified Workspace）和员工队伍角色快速启动（Workforce Persona QuickStart）服务，让企业 IT人员可以轻松地为不同员工角色确定所需部署的最佳设备，并根据员工需求、工作方式、地点提供最需要的支持。

注重创新与可持续发展并行，在PC不断探索的道路上，戴尔扮演了多个角色，既是追逐设计天马行空的“创意大师”，亦是为每一款产品研发做无数次测试的靠谱“工程师”。

迎接容器云世界

容器是当下软件行业最受关注的技术。作为一种比虚拟机更轻量的虚拟化技术，容器因为其敏捷性、弹性和可移植性，被给予厚望。Gartner就预测，到2022年全球会有75%的企业会使用基于云原生容器的技术构建它们的应用系统。

虽然容器并不是作为虚拟机的替代者出现，也并不会完全替代虚拟机，但与虚拟机相比，容器的确有自己的优势，特别是当虚拟化规模从几十台到几百台到现在的几千台时，管理成本、运维成本越来越大时，而容器更为经济适用。这是因为虚拟机会占用大量系统资源：每个虚拟机要运行一个完整的操作系统、消耗大量的内存和CPU资源。

“去年我们开始应用容器技术，就我们已上线的几个基于容器的应用系统而言，在目前的敏捷迭代开发模式下，应用容器以后明显提升了软件研发效率和系统运维能力。在资源利用率、灵活性和弹性等方面均有提升，能实现应用快速上线、滚动升级、快速回滚等功能，降低应用运维的复杂性。”此次大赛的企业发起人代表、浙商银行金融科技部数据中心系统部经理周佳介绍，

中国联通软件研究院副院长陈斌也表达了同样的观点。他们的实践表明，基于容器云可以实现硬件采购成本大约 50%的下降，同时通过将容器、微服务、DevOps 三者完美结合在一起，可实现持续集成、持续测试、持续交付和持续部署，能节省30%的运维成本。因此，电信运营商越来越多地在生产中使用云原生技术，而容器云是云原生的核心关键。

不过，容器技术前景虽好，落地却并不容易。容器技术从一诞生起就与开源相伴，当下，主流的容器相关技术，包括Docker、K8s等都是开源软件，和其他开源软件一样，掌握容器技术的人才相对缺乏是容器落地过程中的一道坎，这也决定了容器技术的落地需要在人才上多做工作。

实际上，通过大赛让更多人学习和掌握容器技术，也正是本地大赛的出发点。大会主办方红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康说，本次大赛的一个重要目标就是助力企业培养自己的有开放、协作精神的复合型专业人才。

“从技术发展趋势来看，我们认为容器云是云战略的基石，而且容器云一定要以开放理念和开放技术来构建。”曹衡康表示。

据悉，大赛主要有两个方面的内容，一方面是人才技术能力的更新与升级，从精通闭源技术到拥抱开源世界；另一方面是跨部门的协同与合作能力，如DevOps、 CI/CD等就不只是技术问题，还涉及到文化与组织问题。

“容器技术的落地需要依靠掌握了容器云创新技能的创新人才，而当前人才是最大的瓶颈。传统大中型企业急迫需要既拥有深厚行业经验累积＋掌握新技术能力的人才。”大赛联合主办方twt社区创始人晓黎表示。

多方联手为企业赋能

此次大赛筹备的消息一经发出，便得到了众多红帽容器云生态伙伴的积极响应和共创支持。除了IT社区twt社区和红帽之外，还包括英伟达、Veritas、亚马逊云服务（AWS）、阿里云、浪潮商用机器有限公司等。从大赛的框架涉及到大赛所需要的资源也都是群策群力。

“在不确定的世界里，开放生态的合作才是动力之源、发展之本。此次大赛得到了众多企业呼应，正是因为大家有共同的目标与愿景，就是开放、协作、创新发展，共同为企业IT中坚力量赋能，加速国内容器应用落地，进而加速国内数字化转型的进程。”曹衡康表示。

据悉，本次大赛面向五大行业（银行、保险、证券、电信、制造）、五大关键技术岗位（架构师岗、运维管理岗、运维技术岗、运维工具开发技术岗、研发技术岗），覆盖容器云相关的29个工具链。由企业社区和共创厂商组织的百位技术专家联手为用户提供包含岗位学习教程、在线自测练习、职业技能认证、实用解决方案、线上实操环境、专家在线辅导等最优质的学习平台。

值得一提的是，上述5大技术岗位也是从容器项目建设落地、代码分析、平台构建、测试和部署上线，到后期的平台运营、运维整个全生命周期中抽离出来的，整个大赛中五个岗位都会独立组织运营，每个都涉及到学习、认证和比赛三个阶段。

“我们希望，一方面是能够帮助企业IT人掌握容器核心工具链，包括里面的主流产品技术的应用，另一方面是能够帮助企业加速容器项目建设落地，帮助构建产业实施标准的过程。”晓黎说。

而对于企业中的IT人而言，通过赛事可以快速获取高价值知识、得到专家的指导，与同行互相交流，不仅通过学习竞赛作品的最佳实践，达到开拓眼界、提升技能的目的，同时通过参与大赛，深入掌握容器的本质，实现技能的生机，为迎接容器云的世界做好技能储备。

SolarWinds亚太和日本地区销售副总裁Sojung Lee告诉记者，数字化转型的挑战之一就是要实现全天候的可用性。为了确保IT基础设施的稳定性和安全性，实时对整个IT基础设施进行监测是必不可少的。只有这样，我们才能能够及时发现问题和故障查找，这就是ITOM，即整个IT的运营管理，SolarWinds则致力于为市场提供ITOM解决方案。

随着企业发展需要，用户的IT环境日趋复杂，从最简单的网络架构已经逐步发展到混合IT的环境，IT部门除了增加相关业务部门的管理人员以外，还需要统一的监控运维服务，但是这对IT管理员提出了新的挑战，如何在有限的资源下，做到统一平台，有效的监控！

SolarWinds成立于1999年，总部位于美国德克萨斯州奥斯汀市，提供高效能且经济实惠的IT管理软件。无论企业是何种类型及规模，架构复杂与否，产品能让全球各类型的企业监控和管理IT 服务、基础架构及应用程式，涵盖内部部署、云端及混合型模式。

SolarWinds提供的解决方案易于部署与使用，已经为来自190个国家及地区的30多万名客户提供了一系列的支持，这些客户既包括来自财富500强的大企业，也包括中小型企业和初创企业。SolarWinds通过为他们提供稳定的IT服务和解决方案，这些客户也能够为他们的合作伙伴和客户稳定的IT服务。

“SolarWinds提供的IT基础设施和ITOM解决方案是跨全行业的，但是医疗、物流、金融服务等行业是重点应用领域。我们的DNA就是为客户解决问题，基于我们对整个行业的了解，包括为整个IT专业人员所提供的服务。”Sojung Lee说，“我们建立起THWACK社区，所有的IT专业人员都能够彼此分享和沟通交流专业的知识。SolarWinds会倾听这些声音，并且THWACK社区现在在全球已经拥有15万名注册IT专业人员。”

目前，SolarWinds提供的ITOM解决方案，涵盖了整个软件的开发到上市的策略，再到服务交付和质量管理，从监测、管理一直到服务，致力于为客户提供稳定、可靠的IT服务。SolarWinds在国际知名的评测机构IDG和Gartner的评测报告中也名列前茅。

谈及自身的优势，Sojung Lee表示，IT运维管理市场竞争非常激烈，但是SolarWinds的优势也非常明显，产品与服务更加广泛与强大，而且扩展性更好。

例如现在市场上存在很多云端或者应用程序的监测解决方案服务商，他们涉及的ITOM比较窄。而相比行业的其他大型IT厂商，SolarWinds的产品在成本和价格上性价比更高，更容易部署实施落地。

整个ITOM的服务管理包含四大支柱，即应用、数据库、基础设施和网络。SolarWinds除了这些管理支柱之外还有两块：服务管理，不仅是有关IT的服务管理，而且涉及到HR人力、采购流程方面的管理；IT安全。

SolarWinds Head Geek Sascha Giese表示，在应用程序驱动的世界，我们把IT作为一个整体来看，前面提到的每一个单个要素需要一起及时协作，并且可以实时地进行对话。

我们已经进入到一个混合多云的时代，与单一厂商相比，SolarWinds在多品牌共存的混合环境下提供了更为广泛的覆盖范围，实现整个端到端的可见性。

Sascha Giese说，客户无论是云端还是在本地IT架构进行部署，都需要确保对IT运维管理的有效性。如今全世界在朝着云端的新环境发展，所以SolarWinds也会做出相应的变化以适应形势，实现对云的广泛支持。

毋庸置疑，现在新的技术不断涌现，企业也在尝试不同的技术组合驱动业务的创新。但是，Sascha Giese表示，SolarWinds通过跟客户良好的沟通，了解他们当下的痛点和需求是什么。“我们不会把太多的资源用在那些客户还不需要的‘新鲜功能’，即使在研发方面也是一样，我们希望能够知道客户现在的实际痛点并帮助他们解决，节约用户成本。”

“和很多其它中小型竞争对手相比，SolarWinds提供的是非常容易购买的新订阅模式。今年我们所强调的不仅只是订阅模式，还包括传统的SaaS一系列模型，以及SolarWinds提供的其它轻松适用的一系列IT运营产品，或者能够在不同的云环境当中进行部署的新订阅模式下的定价，而且这种定价也提供与永久授权版本级别相同的功能。”Sojung Lee说。

SolarWinds在ITOM市场的成功，除了自身过硬的产品技术外，还有赖于合作伙伴的网络为一系列的客户提供增值服务。

Sojung Lee说，SolarWinds在整个亚太地区，包括中国和日本在内的业务也是在很大程度上会受到这些渠道以及合作伙伴的推动。我们也提供了一系列包括课程、项目或者社区的主要内容，帮助客户成功。

除了SolarWinds的渠道伙伴能够给客户提供一系列的资料参考和培训材料以外，SolarWinds还提供全天候的各个方面的支持，包括中文在内的多语言支持，SolarWinds也有在整个销售周期当中提供SmartStarts等等有关安装服务一系列的指导和指南，因此在这样一系列的支柱和举措下，SolarWinds实现了95%的客户保留率。

其实在中国已经有许多公司正在使用SolarWinds的软件提供稳定的IT服务。“今年我们在中国采取了更为积极主动的方法，在中国的数字销售人员以及整个渠道的管理人员人数增加了一倍，以更好地支持中国的渠道伙伴，而且我们也在中国扩大代理招募工作。”Sojung Lee说。

通过和中国的伙伴一起携手合作，SolarWinds把数字营销和其它营销活动扩大一倍，已经正式启动了微信公众号，更好地在本地市场进行沟通传播。

另外，近日SolarWinds宣布安稳特（M.Tech）成为其在中国的指定增值总代理商。此次双方合作升级，将帮助SolarWinds在中国进一步细拓银行、金融、保险、制造、教育等垂直行业，帮助用户在本地、跨云和多云环境中应对监测、管理和应用保护、服务器、数据、架构以及网络等各类IT挑战。

“现在很多企业都在经历数字化转型和变革。比如最近中国提出的新基建七大支柱中，也跟数字化转型密切相关。我们希望助力中国新基建的发展，实现IT基础设施的全栈可视化，为整个IT系统提供基石性作用。我们会为中国客户量身定制，并助力他们在新基建的项目中取得成功。”Sojung Lee最后说。

据Gartner称，到2025年将有大约75％的数据需要在边缘进行分析和决策。Gartner还认为，到2023年将有超过50％的大型企业针对物联网或者沉浸式体验部署至少六个边缘计算场景，而在2019年这一比例还不到1％。Gartner预测，将有超过40％的物联网数据需要在边缘进行处理，这就是为什么各个领域的厂商都在重点投资物联网新产品和新服务。

下面就让我们来看看这十家最热门的边缘计算初创公司。

Cartesiam

首席执行官、联合创始人：Joel Rubino

Cartesiam表示，已经实现了简单且价格合理的边缘人工智能。Cartesiam的NanoEdge AI在边缘互连对象（例如物联网）内置的微控制器上实现了机器学习功能。Cartesiam的NanoEdge AI Studio是一款嵌入微控制器的软件，通过一种包含了AI设计的机器学习静态库来收集知识，让客户能够在边缘进行学习、推理和预测。

Cato Networks

首席执行官、联合创始人：Shlomo Kramer，

Cato Networks提供了SD-WAN和边缘安全性，致力于将远程办公、移动用户、数据中心和云资源连接到安全且优化、全球托管的SD-WAN中。 Cato的边缘SD-WAN设备Cato Socket是一种零接触设备，可以在几分钟内启动并运行，而Cato的Secure Access Service Edge（SASE）则是将网络和安全点解决方案功能整合为统一的云原生服务。

EdgeConneX

首席执行官：Randy Brouckman

EdgeConneX提供了面向边缘的专有数据中心解决方案，包括小型单元、Point of Presence、远程位置的定制中心。EdgeConneX的EdgeConneX多访问边缘计算基础设施可用于测试5G网络并为虚拟现实平台提供支持，而EdgeOS是针对边缘数据中心的专用操作系统。自2013年成立以来，EdgeConneX已经在全球范围内建立了40多个边缘计算数据中心，功率从10kW到100MW不等。

Edge Intelligence

联合创始人、首席执行官：Kate Mitchell

Edge Intelligence提供了一个实时处理数据的软件平台，让客户可以洞悉来自服务器、路由器和威胁情报平台的边缘分布式数据。Edge Intelligence的旗舰分析架构可以提供对地理分布式数据的集中管理和访问、自动化软件安装和编排。Edge Intelligence软件让客户可以不受限制地从设备网关收集，包括大型工业环境中使用的可编程控制器和分布式控制系统。

EdgeMicro

创始人、首席执行官：Mike Hagan

EdgeMicro提供与其Edge Traffic Exchange专有技术绑定的边缘托管数据中心，该技术可促进蜂窝无线电、缓存数据和计算服务之间的本地IP访问。EdgeMicro交钥匙型的边缘数据中心可以是位于任何光纤点的，例如停车场和屋顶。EdgeMicro提供站点位置、工程和设计、安装、调试、维护和监视相关服务。目前EdgeMicro正在部署数百个模块化数据中心，提供边缘所需的规模和灵活性。

Edgeworx

首席执行官、联合创始人：Kilton Hopkins

Edgeworx专注于通过ioFOG Engine将Kubernetes带入物联网边缘，让客户可以使用开源技术在任何端点上运行任何软件。ioFOG软件与Kubernetes无缝集成，使Kubernetes能够一直编排微服务直至边缘。Edgeworx的边缘原生基础设施工具和平台让开发人员和运营商能够将他们的云扩展到边缘。

Pensando Systems

首席执行官：Prem Jain

Pensando Systems在前思科首席执行官钱伯斯（John Chambers）的支持下，开拓企业和云计算的新边缘服务模式。Prensado的平台包含了定制的可编程P4处理器（称为Capri），该处理器经过优化可以执行软件堆栈，从而以最低延迟和低功耗要求以云计算的规模提供云、计算、网络、存储和安全服务。Pensando Policy and Services Manager在整个软件堆栈中提供生命周期管理、安全性和可见性。

Swim.AI

首席执行官、联合创始人：Rusty Cumpston

Swim.AI基于边缘的软件提供了实时分析和机器学习，其软件部署在边缘，可处理来自设备和创建基础设施的大量流数据。Swim.AI表示，客户可以集成Swim.AI的开源Swim Continuum，汇总来自本地或者边缘源的静态数据和动态数据，创建一个“事实来源”，能够轻松添加各种新的数据源。

Vapor IO

创始人、首席执行官：Cole Crawford

Vapor IO的Kinetic Edge平台可以提供边缘托管、边缘交换和边缘网络服务。Vapor IO结合了基于软件定义的、基于网络的边缘技术，消除用户和应用之间不必要的延迟。Vapor IO的Synse开源API让数据在网络和数据中心内均可操作。今年早些时候，Vapor IO筹集了9000万美元资金，用于在2021年底前将自己的Kinetic Edge平台部署在美国36个主要的区域市场。

Zededa

首席执行官、创始人：Said Ouissal

Zededa以云交付型服务的形式，为边缘提供集中的可见性、控制和保护。Zededa通过向分布式企业提供可见性和安全性，自由地在任何硬件上部署和管理任何应用以及连接到任何云或本地系统，从而成为物联网边缘编排领域的领导者。Zededa正在通过边缘虚拟化软件加速物联网和人工智能的普及，让边缘应用部署变得更容易。

IDC的报告《2019年全球ODM Direct基础架构市场份额：新工作负载的兴起和供应链重组的一年》显示，全球企业ODM Direct基础架构市场收入在2019年同比增长0.2%，达到了212亿美元。在这一年中，ODM Direct基础架构系统总发货量同比增长9.7%，达到330万套。交付给前七大云服务提供商（CSP）的ODM Direct基础架构系统数量在2019年同比增长了4.8%，达到了280万台，而这些CSP在总体出货量中占据的份额却同比下降了4.0%。

IDC的基础架构平台和技术研究经理Leon Kao表示：“如果以新系统出货量来看，在2019年，ODM Direct基础架构市场的增长是非常强劲的。……这受到了大型云服务提供商对数据中心系统升级的影响，这些提供商看到了对现有服务和人工智能工具等新兴服务的强烈需求。在2020年，新冠肺炎疫情之后的‘工作、生活新常态’为服务提供商和CDN供应商创造了更多的需求。我们预计这种需求状态将持续到今年的第三季度。”

除了市场总体情况之外，这份报告还分析了每一家ODM Direct供应商利用这种需求状态的程度。领先的ODM Direct厂商（按照交付系统的价值进行衡量和排名）包括：Quanta、Wiwynn、Foxconn、Inventec、MiTAC、ASRock Rack和Gigabyte。这七家厂商在全球2019年212亿美元的销售总额中占据了89%的份额。你可以在发布的报告中找到更多关于这些厂商的详细信息。

注意：

ODM Direct指的是原始设计制造商（ODM）直接向云服务提供商进行系统销售——不通过传统的OEM合作伙伴。

排名前七位的云服务提供商包括亚马逊、微软、Facebook、谷歌、阿里巴巴、腾讯和百度。

零售业和工业等多个领域的需求出现下滑。不过企业高管们仍然认为，物联网的长期前景是充满希望的，他们强调，初创企业在未来物联网发展中可以发挥重要的作用。

英特尔物联网业务销售总经理Brad Haczynski上个月曾表示：“这场疫情告诉我们所有人，如果你还没有数字化转型战略，现在就需要向前迈一步了。”

市场研究公司IDC指出，物联网和5G、高性能计算等新兴技术是“科技行业全面复苏的基础”。

下面是2020年截至目前最热门的10家物联网初创公司，这些公司拥有新颖的、创新的产品和服务，可以随着“新常态”的出现推动整个行业向前发展。

Augury

首席执行官：Saar Yoskovitz

Augury推出了一款结合各种无线传感器和人工智能算法的产品，帮助企业组织监视机器的运行状况和性能表现。

Augury位于纽约和以色列。该公司曾在去年12月宣布获得了来自Qualcomm Ventures AI基金的800万美元，此前在2019年年初的时候，Augury在C轮融资中获得了2500万美元资金。

Augury的产品始于Halo无线传感器，可以监控机器的振动、温度和磁数据等信息，然后记录这些数据并将其发送到Augury的安全云端，运行AI算法，以进行预测性维护和资产绩效管理。

Circonus

首席执行官：Bob Moul

在Boomi前首席执行官Bob Moul的带领下，Circonus提供了一个针对物联网分析和IT监控场景的机器数据智能平台。

这家位于美国马里兰州富尔顿的初创公司表示，这个平台每秒可以处理来自各种来源的数万亿个数据点，从而为企业和组织提供更丰富的、更准确的业务流程分析，以改善决策。

今年1月，Circonus在由Osage Venture Partners领投的A1轮融资中获得了680万美元，这笔资金将被用于招聘更多员工，扩大销售和市场营销团队规模。

Claroty

首席执行官：Thorsten Freitag

工业网络安全厂商Claroty旨在通过威胁检测、资产管理和网络分段软件来弥补IT与运营技术之间的安全空白。

这家位于美国纽约的厂商，将目光投向了IT-OT安全漏洞，去年秋天Claroty任命数据保护厂商Druva前首席营收官Thorsten Freitag担任公司首席执行官。

从那以后，Claroty开始不断扩展自己的安全能力，Secure Remote Access软件中新增了网络监控功能、威胁检测功能和漏洞管理集成，以及网络卫生评分功能（可以分析哪些OT资产和系统受攻击的风险最高）。

FogHorn Systems

首席执行官：David King

FogHorn Systems提供的边缘智能平台，旨在简化边缘设备中的人工智能和机器学习工作负载。

这家位于美国加州桑尼维尔的初创公司在今年2月表示，公司共有100多个工业物联网用例，数十家客户，自去年开始与大型工业公司签署价值数百万美元、多年时间跨度的企业许可协议，使得年许可预订量比去年增长了近10倍。

良好的发展势头让FogHorn在今年年初的C轮融资中获得了2500万美元，该轮融资由韩国工业集团LS领投，Intel Capital、Honeywell Ventures和GE Venturescam参与。

Myriota

首席执行官：Alex Grant

Myriota为远程位置的物联网设备提供了低成本、低功耗的卫星连接。

这家澳大利亚初创公司在今年4月表示，已经在B轮融资中获得约1900万美元，该轮融资由Hostplus和Main Sequence Ventures的领投，In-Q-Tel、Boeing HorizonX等投资方参与。

Myriota表示，产品的低功耗模块通过与环绕地球的纳米卫星相连接，可以支持数十亿个设备部署，同时降低这些设备的功耗。

Ordr

首席执行官：Greg Murphy

Ordr是由前Aruba高管创立的一家物联网安全初创公司，使用人工智能来自动识别、保护和分段网络上的设备。

去年，这家位于美国加州圣克拉拉的公司走出了隐形模式，由前Aruba Networks首席执行官Dominic Orr担任董事长，前Aruba Networks高管Greg Murphy担任首席执行官。迄今为止，Ordr已经从投资者方那里累计筹集了1650万美元。

今年5月Ordr启动了全球合作伙伴计划，为解决方案提供商提供了多种确保企业IT网络连接设备安全和控制的方法。

Phizzle

首席执行官：Ben Davis

Phizzle旨在通过软件堆栈让物联网部署更具可扩展性和效率，从而使低功耗边缘设备也能提供服务器级的性能。

这家位于美国旧金山的初创公司表示，自己的EDGMaker软件堆栈可以将路由器、网关和交换机等边缘设备的电源效率提高至少5倍，从而让功率在40瓦或更低的设备性能匹敌200瓦的服务器。

Phizzle在5月表示，一家财富100强制药企业成为了Phizzle的第一家客户，该客户使用EDGMaker实现颗粒计数器和pH平衡器等设备的管理自动化，从而大大节省了运营成本。

Roambee

首席执行官：Sanjay Sharma

Roambee提供结合了多传感器物联网模块和人工智能软件的实时货运跟踪和资产监控解决方案。

这家位于美国加州圣克拉拉的初创公司在1月曾表示，已经在B轮融资中获得1520万美元，该轮融资由Anchor Group领投，Intuitive Ventures、物流集团Jebsen＆Jessen、印度尼西亚无线服务提供商Telkomsel和工业家Anant Singhania参与。

Roambee表示，来自制药、物流、食品和饮料等行业的200多家顶级企业正在使用Roambee的平台跟踪货物，获得有关室内外环境以及运输过程状况和位置的洞察。

Seeq

首席执行官：Steve Sliwa

Seeq的软件可以对来自传感器和机器收集的制造数据进行高级分析，从而让企业能够监控系统并进行预测性维护。

这家位于美国西雅图的初创公司有一支远程员工队伍，在今年1月Seeq曾表示，已经在B轮融资中获得了2400万美元，该轮融资由沙特阿美能源投资公司领投，Altira Group、Chevron Technology Ventures和Second Avenue Partners参与。

Seeq表示，公司在40多个国家/地区有50多个渠道合作伙伴和客户，包括英荷石油、天然气巨头荷兰皇家壳牌公司、制药巨头默克和罗氏。

Skylo

首席执行官：Parthsarathi "Parth" Trivedi

Skylo提供的服务通过卫星提供NB-IoT网络连接，以实现价格合理且无处不在的物联网连接。

这家位于美国加州圣马特奥的初创公司在主要企业和政府客户那里完成现场测试之后，于今年1月走出隐形模式，获得了来自软银集团等投资方的1.16亿美元投资。

Skylo表示，这种连接的起价为每个用户1美元，模块价格不到100美元，服务成本比现有卫星解决方案低95％，将有助于为农业、渔业、铁路和物流等行业提供大规模的、价格可承受的连接方案。

近期，在华为Σco时间——重构校园“新”内核，筑蒙新“基“遇”线上直播会议上，华为中国政企智慧校园解决方案总监董峰与三盟科技股份有限公司大数据产品总监罗龙分别分享了华为智慧校园实践以及校园“教育大脑”—AI+大数据智慧校园整体解决方案。一起研讨面向新基建的后“疫“情时代，如何利用云计算、人工智能、物联网、大数据等高新技术激活沉淀的校园数据资产，发挥数据价值，促进高校整体数字化转型，以智慧校园建设带动科研和人才培养，构筑内蒙新基建下的人才生态和产业支撑。

数字校园向智慧校园转型进行时

《国务院关于印发国家教育事业发展“十三五”规划的通知》谈到，支持各级学校全力推动信息技术与教育教学深度融合，鼓励学校利用大数据技术开展对教育教学活动和学生行为数据的收集、分析和反馈。为推动个性化学习和针对性教学，学校积极建设智慧校园，综合利用互联网、大数据、人工智能和虚拟现实技术探索未来教育教学新模式。

在数字校园的建设过程中，从传统的信息化建设到新一代信息技术创新应用的建设过程中，数字校园面临信息、业务、数据孤岛等挑战。数字校园向智慧校园转型就是要打通业务孤岛，实现互联互通，来打造基于大数据的智慧教学环境、智慧教学资源、智慧校园管理、智慧校园服务以及信息安全体系等。

面对数字校园向智慧校园转型的数字化挑战，华为联合合作伙伴基于自身实践和行业经验积极有序的推动智慧校园的建设。

智慧校园建设需要顶层设计

“自己的降落伞自己先背着跳一回，华为通过自身实施数字化改造，把所有的风险和困难都经历一遍，以便后续为客户提供更好的价值服务。” 董峰表示，基于华为自身数字化转型的成功经验，华为凭借ICT行业引领能力和顶层咨询规划能力，成功落地“云中苏大”等校园案例。

华为在信息化领域的经验和能力可以为学校智慧校园的建设提供顶层设计，通过系统谋划，从全局的角度，对各个高校的信息化建设进行统筹规划，形成“一盘棋”的整体战略思维，提出更加规范、有序、全面推进智慧校园建设的纲领性文件，保障智慧校园的建设从战略到执行有序、高效，不偏离轨道。

三盟科技为智慧校园打造“教育大脑”

三盟科技结合新一代信息技术融合人工智能技术AI、大数据技术AIoD、 物联网技术AIoT、人脸识别技术AIoF四大核心技术，推出“教育大脑”智慧校园系列产品，全面提高高校在环境建设、教学和管理领域的应用服务水平。

罗龙表示，“教育大脑”作为校园核心决策中心，实现新一代信息技术与教学能力、学生安全和校园管理与社会服务的高度融合。结合人工智能、物联网等先进技术自动识别潜在风险点，实现安全事件提前预警、教学资源实时推送、管理行为精准预测，通过联动和专业分析，构建涵盖校园智慧教学环境、智慧教学资源、智慧校园管理、智慧校园服务等的一体化校园建设。

通过建立校园大数据平台，整个校区数据治理基本完成、业务系统烟囱消失、数据准确性和一致性问题得到解决，实现全校数据共享和决策，为高校提供教育教学智能一体化平台，融合多种教学场景，为学校展现教育教学全过程真实面貌，从而极大提高学校教学质量。

通过新一代人脸识别、人工智能等技术，建立大数据BI系统，实现全校态势感知和实时监控，为智慧校园的建设，积极发挥大数据预测预警的功能，从而提高了校园安全管理水平。

我们可以看到，基于华为智能校园整体解决方案，通过三盟教育大脑的落地，能够实现了对智慧校园“新”内核的重构，助力智慧校园从校园安全到教学质量、校园管理等全方位的提升。

Anthony Scriffignano, Dun & Bradstreet公司高级副总裁兼首席数据科学家

在日前的AI播客中，Dun & Bradstreet公司高级副总裁兼首席数据科学家Anthony Scriffignano分享了自己作为数据科学从业者的工作状态，以及人工智能如何改变金融行业的前景、经历与见解。

数据科学的当前定位

在Dun & Bradstreet公司，Scriffgnano主要负责技术创新与开发工作，同时也管理着“世界上规模最大的同类商业数据库”项目。Scriffignano解释道，这套前所未有的数据库持续从全球各个国家（除朝鲜与古巴之外）收集大量数据，日均摄取达数百万次。

这套数据库融合了每一种语言与写入系统，而且由七套不同的集成化数据库共同组成。这一综合性数据系统在跟踪企业数据的同时，亦会对总体风险及发展机遇做出全球性观察分析。以此为基础，该数据库得以实现大规模数据分析，进而检测供应链异常以及客户购买行为中发生的变化。毫无疑问，要从如此庞大的信息库当中提取价值，数据科学将成为我们不可或缺的关键武器。

对于像Dun & Bradstreet这样的组织来说，最大的挑战之一在于如何寻找经验丰富的数据科学家，保证这些既拥有从业背景、又颇具实践经验的人才处理如此巨大的研究数据集。遗憾的是，目前的人才市场还无法满足他们对于数据科学技能的需求。

Scriffignano表示，他相信AI技术正在快速发展，并必将在未来逐渐取代熟练的数据科学家，进而实现技术本身的普遍化与大众化。在Scriffignano看来，成为一名成熟数据科学家所需要的技能，在范围与深度方面都要远远超过机器学习模型开发者。从本质上讲，真正的数据科学家需要专注于立足更广泛的问题从数据中提取价值；相比之下，目前很多自称数据科学家的从业者实际上更像是机器学习工程师，也更多关注机器学习模型开发方面的工作。

Scriffignano认为，我们需要更多关注数据科学家概念中的“科学家”部分。在他看来，数据科学家必须有能力从观察到的数据中提出新的问题或者理论，对这一理论进行实验设计与具体测试，而后得出结论并分享相关结果。Scriffignano注意到，大多数组织只要求数据科学家给出可重复使用的模型，他强调只有将数据科学家视为改进与创新工作中的关键，才能帮助组织迈向成功。他还指出，正是由于不愿放权让数据科学家们接触单纯模型开发之外的新领域，才导致众多组织长期无法真正在数据科学与AI技术领域取得进展。

挑战：治理与伦理

除了从大数据集中获取价值的问题之外，Scriffignano认为，人工智能与数据科学还面临着来自治理与伦理层面的诸多挑战。这一点在涉及个人信息时体现得尤其明显。在建立大型数据库并使用私人信息建立智能模型时，我们该如何保证以负责任的方式使用这些私人信息？

目前世界各国之所以开始以愈发严格的态度审查机器学习模型，一部分原因就是这类模型往往涉及大量隐私性与安全性因素。无论模型关注哪些具体特征，隐私与安全都已经成为无法回避的现实问题。Scriffignano提出一个有趣的观点，认为AI法规终将陷入为了满足需求而努力迎合所有人、又为了迎合所有人而产生更多需求的怪圈或者说泥潭。人们希望进一步提升模型的自定义空间与开发开放式，但又不愿意在隐私权方面做出妥协。

一部分企业与个人将从使用大量数据的模型当中受益，这些模型需要庞大的数据基础以做出更精确的预测，但这同时也将以获取大量私人信息为代价。有些人可能不希望自己的数据被囊括在这些模型当中，而这又反过来导致模型的精度有所下降。结果就是，面对机器学习模型的发展与所需数据量的扩展，总会有人对现状感到不满。

Scriffignano坚信，政府监管机构如果希望在保障国家安全的同时回避与隐私相关的问题，那么最好的办法是对技术发展抱有开放的态度。在世界上的不同地区，法律与法规的制定与细则总会存在很大差异，不同司法管辖区间对于道德伦理的认识同样可能不太一致。这种现象目前已经体现得相当明确：欧洲在道德伦理方面约束得最为严格，中国对隐私保护的关注度不高，而美国则处于二者之间。某些国家更希望强调隐私保护，而另一些国家则更重视国家安全或者经济发展。

正如Scriffignano所提到，其中的核心问题是，机器学习本身并不存在地理界限。在某个区域内完全不可接受的实践，在另一个地区则可能并无不妥。因此，模型的构建位置与使用位置也可以据此有所区分。毕竟模型的传播往往很难控制，所以这种低隐私要求区域生产、高隐私要求区域消费的作法很可能成为未来的通行方案。

在本次播客节目中，Scriffignano还表达了自己对于拟人化AI的厌恶之情。他更愿意选择较为务实的思路，这不禁让我们想起由算法与流程驱动的目前这波AI技术变革。Scriffignano以人工通用智能（AGI）为例，提出了自己的具体观点。他认为，如果我们无法以所掌握的大量数据为基础提出正确的问题，那么人工智能的真正突破永远无法到来。

他还预见出一种未来，认为专业人士将与AI携手并进。只要我们保持警惕，就不必担心彻底被机器或者机器人所取代。为了实现这样的美好未来，我们当然需要保持审慎的心态并高度重视数据伦理与治理问题。只有这样，AI才能真正成为通往全新时代的桥梁。

“ VeeamON始终是我们与客户和合作伙伴沟通的绝佳契机，今年的活动也是如此，” Veeam首席执行官Bill Largent表示。“尽管我们都期望能够在拉斯维加斯接待客户，但由于全球疫情，我们决定改为线上活动，以确保Veeam社区（员工、合作伙伴和客户）的福祉与安全。在接下来的两天里，与会人员将参与到他们所期待的同样激动人心的VeeamON体验中，洞悉对云数据管理未来发展的深刻见解，尽享‘思想碰撞’的乐趣。这场VeeamON盛会将在Keith Urban现场音乐会中落下帷幕。”

Veeam首席营销官Jim Kruger补充说：“此次活动的重点，也是今天的首要主题，就是帮助我们的客户将业务扩展到混合云和多云平台以实现数据保护。我们的会议将指导客户实现业务连续性和数据保护模型的现代化，为所有客户提供其数字化转型过程中所需的帮助。在整个VeeamON期间，我们将分享组织如何采用适合本地、混合云和多云的新数据管理模型，同时我们将发布一系列令人振奋的消息，使客户能够从传统的解决方案过渡到简单、灵活、可靠的更高数据智能水平。”

今年年初，Veeam宣布其2020年第1季度的年度经常性收入（ARR）同比增长21％，在其独特的订阅许可解决方案（包括Veeam 通用许可，VUL）的市场采用方面取得了巨大成功，预订量同比增长97%，客户数量超过37.5万。在IDC最新发布的《2019年下半年数据复制和保护软件追踪报告》（IDC Semi-Annual Software Tracker for Data Replication & Protection 2H’19）中，Veeam的收入增长最快，2019年下半年的环比增长达到9.8％，同比增长达到20.5％，超过了总体市场平均水平的3倍。Veeam取得这一成功的关键，是因其最近推出的业界强大的混合云环境完整数据管理和保护解决方案——Veeam Availability Suite（VAS）v10。 凭借150多项新功能和增强性能（包括现代NAS支持、多虚拟机即时恢复和增强勒索软件保护），v10的下载量自全面上市以来已经超过20万次。

免费注册VeeamON，请访问http://www.veeam.com/veeamon/register

 钟屹（William Zhong)，赛灵思数据中心事业部中国区高级销售总监

Aaron Behman，赛灵思数据中心事业部视频产品营销总监

基于赛灵思新型的 Xilinx实时服务器（ RT Server ）参考架构，两大全新一体机将双管齐下，助力当今服务提供商以每通道最低成本提供视频质量和比特率优化的多种类型应用，例如电子竞技与游戏直播平台、社交与视频会议、远程直播教育、远程医疗和视频直播等，并较基于软件的架构或者固定架构解决方案，都能显著降低总拥有成本（ TCO ）。

图：赛灵思新型实时服务器（ RT Server ）参考架构

新款赛灵思实时视频一体机专门为边缘和本地计算密集型工作负载量身定制，该类型工作负载往往对视频通道密度、吞吐量和时延具有严格要求，新款一体机采用经过优化的硬件架构和软件，可提供业界最高通道密度和最低时延。此两款新设备为业界提供了集成不同赛灵思 Alveo™ 数据中心加速器卡的两种预配置选项——高通道密度视频转码一体机和超低比特率视频转码一体机。

图：基于赛灵思 Alveo U30 加速器卡的高通道密度视频转码一体机

图：基于赛灵思 Alveo U50 加速器卡的超低比特率视频转码一体机

赛灵思数据中心事业部市场营销副总裁 Donna Yasay 表示：“随着视频流量呈指数级增长，架构优化成为重中之重。在目前的新冠疫情期间，我们每个人都在经历着各种各样的远程办公、学习和娱乐，并发通道占用的大规模增长正在冲击着服务提供商的业务模式，且不断推高带宽成本。采用赛灵思新型 RT Server 参考架构，将使得供应商们可以最大限度地降低成本，同时交付高品质的视频直播服务。”

高通道密度视频实时转码一体机专为实现每通道成本最小化而开发，可集成多达 8 张 Alveo U30 数据中心加速卡，该加速卡也在今天宣布推出。新款 Alveo U30 加速卡可以满足外形小巧加速卡实现高密度视频处理的需求。 Alveo U30 基于 Zynq UltraScale+ MPSoC ，这是一种功耗优化型的全可编程片上系统（ SoC ），集成了用于超高清视频的视频编解码器和图形引擎。U30卡同时支持H.264和HEVC（ H.265 ）编解码器，并且每卡能传输多达16个1080p30通道。

超低比特率优化的视频转码一体机专为实现高质量直播视频而开发，同时有助于降低带宽成本。可搭载多达 8 张 Alveo U50 加速器卡。Alveo U50 卡基于赛灵思 UltraScale+™ 架构并采用高效的 75 瓦小型封装，内置 8GB HBM2、100GbE 网络和 PCI Express 4.0 。 Alveo U50 可支持多达 7 个全高清 1080p60 通道，另外还提供 8 个完整的 ABR 阶梯（全部采用 x265 中等预置）。

这两款新型一体机均采用 FFmpeg 框架而构建，为系统开发者提供了通用的 API，方便他们快速替换现有软件和基于 GPGPU 转码器基础设施。软件合作伙伴致力于构建在标准FFmpeg层之上运行的应用。HEVC 编解码器以组件化的方式从头开始重新构建，以便于提供更强的编解码器控制（低至帧级），支持系统集成商调整帧率控制，并精细调节其他参数以优化视频质量和比特率，从而适应特定的最终应用。自适应计算器件具备ASIC 解决方案所无法比拟的独特的灵活性优势。两种新一体机都可以在1080p30 分辨率和x264中级（ Medium ）预置条件下，将 H.264 x264的成本、占板面积和功耗降低4 倍。

赛灵思 RT  Server 参考架构采用经过优化的硬件架构和软件协议栈构建而成，从门级（ gate-level ）到软件和AI 堆栈，全面助力实现特定工作负载的性能最大化。这两款新型一体机均采用 1RU 机柜安装规格，支持完整的 Docker 容器和 Kubernetes 管理功能，能够轻松实现扩展部署。

慧与公司（ Hewlett Packard Enterprise, HPE ）已在 HPE ProLiant 服务器上认证通过 Alveo U50 和 Alveo U250 加速器卡。HPE ProLiant DL380 Gen 10 和 HPE ProLiant DL385 Gen 10 Plus 服务器是率先采用赛灵思 FPGA 的 HPE 服务器。HPE 将成为首家提供基于 Alveo U50 的比特率优化型视频实时转码一体机一级服务器 OEM 厂商。 Alveo 卡通过 HPE 服务器的认证，意味着使用 Alveo 平台为云端和本地工作负载加速的 OEM 服务器合作伙伴和 ISV 应用的数量的进一步的扩大。

HPE 的 HPC 和 MCS 计算加速器策略师 Michael Mangiafico 表示：“当今的计算密集型工作负载加速了市场对差异化视频转码、视频分析和数据库加速解决方案的需求。通过与赛灵思展开协作，在 HPE ProLiant 服务器内集成基于 Alveo 的高性能多功能产品，我们正在为市场提供能够立即投放市场的现成解决方案，面向新兴的直播应用提供一系列功能支持。”  

赛灵思增值经销商 Wowza已将 Wowza Streaming Engine™ 媒体服务器集成到基于赛灵思 RT 服务器参考架构的一体机中。这种基于网络的 GUI 应用，使得用户可以通过易用直观的方式对直播视频进行管理。该集成预计将在今年第三季度完成并提供。

Wowza产品高级总监Anthony Lazaro表示：“Wowza与赛灵思及其 VAR紧密合作，将Wowza Streaming Engine媒体服务器集成到了基于RT Server 的一体机中。 未来，这种集成将为视频直播提供经济高效且易于管理的完整解决方案。”

赛灵思视频实时转码一体机目前通过赛灵思授权增值经销商或服务器 OEM 厂商供货。Hypertec是最早拥有基于赛灵思 RT Server参考架构优化一体机的VAR合作伙伴之一，其CIARA一体机系列专注于视频转码市场应用。

Hypertecu营销副总裁Benoit Robert表示：“我们与赛灵思紧密合作，发布了即将推出的2U CIARA一体机，该一体机采用单插槽AMD处理器设计，可支持多达7张全新的Alveo U30加速卡。我们很兴奋能够携手赛灵思，为业界提供这种专用的直播视频一体机，其将为那些希望扩展其视频流，以实现更具成本效益基础架构部署的客户提供前所未有的通道密度支持。”

微软的高管们已经介绍过微软对急救人员、医疗工作者和其他一线工作者优先的策略。他们分享过一些该公司如何对不太必要的服务进行节流的信息。他们还公开承认供应链方面存在的挑战导致某些数据中心组件短缺，进一步加剧了满足云服务需求的难度。

今天，微软的高管们表示，微软数据中心的员工已经一直在全天候工作，安装新的服务器（同时保持彼此之间的距离不少于六英尺）。微软首先在灾情最严重的地区增加了新服务器，并且一天24小时不间断地在安装新的硬件机架。

他们还表示，微软已经将该公司的一根海底电缆的容量翻了一番，该电缆横跨大西洋，传输各种数据，并且“与另一根海底电缆的所有者进行了协商，以增加容量。”他们还补充表示，工程师们将在两周内将America Europe Connect电缆的容量增加两倍。

与此同时，该公司的高管们表示，产品团队检查了运行在Azure上所有的微软服务，以便为需求更大的热门服务释放更多的容量，例如Teams、Office、Windows Virtual Desktop、Azure Active Directory的Application Proxy和Xbox。在某些情况下，工程师们重写了代码以提高效率，这有点类似于他们对视频流处理的做法——该公司的高管们表示，在一个周末的突击之后，它们的效率提高了十倍。

微软的高管们表示，Teams将其保留的容量分配到其他数据中心区域，采用这种策略的流程通常需要数月之间，而现在不得不在一周之内就完成了。此外，微软Azure Wide Area Network团队在两个月内为承载了该公司数据的光纤网络增加了110Tb的容量，并增加了十二个新的边缘计算站点，这些站点将这个网络连接到属于本地互联网供应商的基础架构上，以帮助减少网络拥塞。

微软的高管们表示，该公司还转移了自己内部的Azure工作负载，以躲避全球需求高峰，并转移了来自高需求地区的流量。在消费者方面，微软已经将游戏工作负载从英国和亚洲的高需求数据中心移出，并致力于减少一天中高峰时段的带宽使用。

微软还被迫升级了其预测模型，以应对新冠肺炎疫情大流行引起的云需求激增。微软为其多种预测模型技术（ARIMA、Additive、Multiplicative、Logarithmic）增加了一些基本的国家/地区上限，以避免过度预测。该公司还调整了模型，根据每个行业和地理区域的使用情况考虑拐点和增长模式，同时增加了关于新冠肺炎疫情对各国造成影响的外部数据源。

微软的高管们表示：“在整个过程之中，我们谨慎行事并且倾向于过度配置，但是随着使用模式的稳定，我们还是会根据需要进行调整。”

微软在为Teams扩展计算资源方面也吸取了一些教训。该公司的高管们表示，通过重新部署一些微服务以支持更多的小型计算集群，该公司能够避免一些针对每个集群扩展的局限，加快了部署的速度，并且获得了粒度更细的负载均衡。微软还在运行不同微服务使用的虚拟机或CPU的类型方面变得更加灵活，这样该公司可以专注于总体计算能力或者内存，增加每个区域中Azure资源使用效率。而且工程师们能够通过减少CPU花费在生成化身上的时间等方式优化服务代码本身。

微软增加了新的路由策略以利用空闲容量。该公司的高管们表示，呼叫和会议流量被路由到多个区域以应对流量激增，并且在一天中各个时段的负载均衡帮助微软避免了广域网节流。通过使用Azure Front Door，微软能够针对每个国家/地区进行流量路由。而且，该公司对缓存和存储进行了多项改进，最终帮助实现了有效载荷规模减少了65%，反序列化时间减少了40%，序列化时间减少了20%。

微软还调整了公司的突发事件管理策略。把突发事件管理的轮换从每周一次改为每天一次。它引入了来自整个公司的、更多的突发事件管理器，并推迟了所有服务的非关键性调整。

微软的高管们表示，所有这些云容量的扩展都将影响微软构建和维护Teams等各项服务的方式，这些服务都是基于Azure的。“今天，我们只需要更改配置文件就可以做到的事情，在以前可能需要购买新的设备，甚至可能还需要增加新的建筑。”

对于Teams的未来，微软计划使用其Azure Kubernetes Service，从使用虚拟机的部署模式过渡到使用容器的部署模式。该公司的高管们表示，他们希望最大限度地减少REST的使用，以支持更高效的二进制协议，例如gRPC。

据报道，现在微软的客户在某些地区达到Azure容量上限的情况并非始于新冠肺炎疫情大流行——虽然疫情的蔓延让更多的人开始在家工作。去年秋天，就有很多East US2 Azure的用户报告称，由于Azure的容量问题，他们甚至无法启动虚拟机。随着新冠肺炎疫情大流行的不断发展，微软的这些容量提升举措是否能够让关于Azure容量问题的报告在未来不再出现，让我们拭目以待。

而现如今，在我们的日常生活中，从网上购物到在线外卖，从远程看房到网约叫车，在衣食住行的各个场景，都融入了大量的金融服务。这意味着银行已经不再只作为独立实体的概念存在，而是转变成了无处不在的数字化服务。这就是Bank 4.0的基本形态。

既然面对的客户是“千人千面”，那么，银行所提供的产品也势必慢慢出现差异化，对应地，IBM把这样的变化称为“千行千面”。“现在，我们已经很难用同样的一个产品去服务所有的银行，每家银行都有自己的业务特点，有自己特殊的客户群、服务方式和营销方法，这就导致后端的系统支持、组织制度也要相应作出调整。”IBM全球企业咨询服务部中国区金融行业总经理范斌在日前接受记者采访时表示，“所以，对于那些走在技术前沿的银行，我们会使用‘量体裁衣’的方式去帮他们搭建企业级的系统架构。”

IBM金融核心锐变团队大中华区总经理/ IBM全球企业咨询服务部中国区金融行业总经理 范斌

围绕五大关键步骤 向未来金融企业转型

用技术语言来理解，所谓 “量体裁衣”的方式，指的是“企业级架构驱动的未来金融企业转型”。就在上周，IBM商业价值研究院发布了同名白皮书《破茧化蝶 涅槃重生——企业级架构驱动的未来金融企业转型》，其中指出，中国金融行业正在面临着一系列的挑战，比如客户场景多、差异大，市场竞争加剧、合作困难，监管日趋严格、合规要求高，风险种类多、管控难度大，技术更新迅速、变现慢，运营成本高、效率低等等。

与此同时，加上疫情的影响，非接触式的业务模式更加常态化，这也对金融机构的数字化和线上化服务能力提出了更高的要求。而随着市场变化的加速，金融机构的敏捷响应能力同样变得愈发重要。比如，为了响应某个需求，企业临时搭建了一些功能模块，然而当需求发生变化时，已有的资产没办法充分复用，就不得不又去做新的模块。更关键的是，由于企业级、条线间、部门内、分支机构与总部之间、业务部门与 IT 之间存在一个个“竖井”，前线难以迅速整合后端的资源提供给市场，也难以与外部生态系统有效融合，这就会极大地影响响应的速度。

因此，范斌认为，面对这些挑战，金融机构必须站在全局的高度，对经营理念、业务模式、操作模式开展全面的转型。具体来说，应该构建一个企业业务建模+微服务设计的业务中台模式，并部署在敏捷的混合多云平台上。而其业务架构设计一般可以围绕战略规划、顶层设计、业务建模、中台设计和IT实施五大关键步骤展开。

其中，业务建模指的是深度分析现状业务执行情况，定义业务目标，并设计流程模型、产品模型和数据模型，落实流程能力。“银行的任何业务都可以通过科学的方法进行模型化，这会大大提升业务的敏捷性。比如，我们要改一个数据，放在数学世界是很容易的，但如果在现实世界去改就会有很多细枝末节。所以，当银行把业务逻辑都通过拆分放到同一平台上后，不仅业务敏捷性会得到很大提升，对客户服务的效率也会提高。”范斌表示。

IBM把这些模型划分为几个类别，即流程模型、数据模型、产品模型和客户体验模型。“其中客户体验模型是融汇在其它三个模型之内的，核心就是为客户提供更好的体验。”范斌解释说。

成立金融核心锐变团队 实现双方共创

为了向客户提供更优质且更具差异化的服务，IBM Services还在大中华区特别成立了一个“超级战队”——IBM金融核心锐变团队，由范斌出任该团队大中华区总经理，为银行提供从设计、开发、实施和运维的端到端服务。

据范斌介绍，这一团队名称的拟定是经过推敲的。其中，“锐”字取锐意进取、敏捷、睿智之意，意在帮助客户用IBM业界首创的方法进入到全新的数字化旅程；“变”字取变革、变化之意，意指随着消费者消费方式的改变，银行业务模式发生变化，因此IBM提供的服务方式也将持续升级。

IBM金融核心锐变团队的人员来自IBM的多条服务线，如数字化战略团队、分布式核心及支付解决方案团队、企业架构与流程建模团队、智能化数据应用及数据管理团队、云战略和运营团队等等，可以说，全面覆盖了数字化变革的各个领域。在规模上，目前该团队已经初步形成了700-800人的企业咨询和设计团队，以及近6000人的服务支持团队，包括开发，实施、测试、运维、全球资产等等。

相对过去的服务方式，IBM金融核心锐变团队将向金融机构提供更多业务层面的咨询和服务，并且在这个过程中，IBM的顾问更多的是以教练的角色与客户一起进行探讨，由IBM提供方法论，然后由企业自己主导进行业务流程的梳理和模型的构建，是双方共创的一个过程。“通过这样的方式，企业得到的不只是一个可运行的系统，而是培养了一批能做业务的人。”范斌表示。

回顾中国银行业的变革史，大致经历了三波变化。第一波，是在2000年前后，从中国最大的一家银行开始，越来越多的银行机构开始陆续进行不同省市和地区的数据集中项目；第二波，是在2013年之后，银行业开始采用企业级建模的方式构建新一代信息系统的构建，目的是打破原来银行业务的条条框框，实现流程优化，提升公共服务能力；第三波，就是当下基于多云混合分布式的系统构建，目的是进一步打通全渠道的数据，释放数据的价值。

值得一提的是，在这三波变革过程中，IBM都是非常重要的参与者。“现在，IBM成立了金融核心锐变团队，正是充分发挥了IBM中国在中国银行业从第一波开始积累技术、业务和服务经验，希望和客户一同见证未来十年的变化。”IBM大中华区全球企业咨询服务部云应用服务总经理马勇表示。

IBM大中华区全球企业咨询服务部云应用服务总经理 马勇

举例来说，在过去几十年里，基于服务和实践经验，IBM总结了一套涉及流程、产品、数据的方法论。以数据为例，IBM构建了一个名为FSDM (financial services data model)的数据模型，其中有超过7000多个的数据项，并且每个数据项都有专门的定义，基本覆盖金融行业所需数据。对银行来说，可以把它当成一本字典，从中挑选适合自己的东西放到模型上。

敏态与稳态双轮驱动 完成涅槃重生

目前，IBM正在帮助中国某大型国有商业银行，采用企业级业务建模的方法，通过分布式微服务架构，采用新艺术、新方法、新工艺，搭建灵活开放的平台，通过业技深度融合，形成未来数字化零售银行转型所需的新型能力，实现为业务赋能，将为超数亿用户提供服务。

据了解，该项目设计了个人存款业务相关领域的业务方案和应用需求，为新一代核心业务系统的建设提供业务需求，基于预研的应用架构和技术架构规划成果，完成了新一代核心的应用原型开发和验证。

需要强调的是，企业级业务建模的方法虽然解决的是敏捷性的问题，但金融业务本质上是求稳的，因此，范斌认为，在这个过程中，银行一定要对自己的治理结构非常明晰，并把它视为一个一把手工程去推进。“在稳态方面，首先，银行的业务本身要稳，不能今天明天就没有了；其次，系统架构要稳，不允许出现频繁宕机和频繁出错。”范斌告诉至顶网记者。

关于这两点，一方面，IBM能够支持银行中所有的业务类型，既包括传统业务也包括未来的创新业务，甚至可以通过组装的方式来实现，从而同时保证业务的敏捷性和稳定性；另一方面，落到具体的细节，IBM提供的是基于微服务的混合多云架构，可以支持包括主机、x86、公有云、私有云等在内的各种环境，帮助企业做到灵活部署。“比如，对于某大型国有银行，我们设计的就是横跨多种不同平台的架构，如果任何节点出问题，就可以快速部署或迁移到另一个环境。这是保证银行后台业务稳定运行的基本前提。”范斌解释说。

总结而言，对银行来说，既要保持业务稳定的大前提，同时还要把握瞬息万变的市场脉搏。而企业级架构的设计和实施，将为金融企业的蜕变和转型提供强有力的抓手。当然，对金融行业来说，除了底层架构，还需要从根本上转变企业的文化、经营理念和人员能力，才能完成涅槃重生。

从全面上云到加速重构

近几年，云计算在中国得到快速普及，不少企业或多或少从云计算技术中受益。阿里云继去年提出要全面上云之后，今年提出要深化云的应用，也就是“加速重构”。

在阿里云智能总裁张建锋看来，全面上云是一个技术性阶段，重点在于从原来的非云基础设施转变为云；而全面重构是一个更强的深化。

阿里云智能总裁张建锋

“上云更多着眼于技术升级，而要重构，就需要关注的面会更广，包括理念要升级，组织要升级，经营模式、运营模式要升级。”张建锋说。

基于这一个认识，张建锋表示，阿里云明确提出要“做深基础，做厚中台，做强生态”。所谓“做深基础”是指继续要做芯片、数据库、路由器、交换机等，基于云的特点来构建整套的IT基础体系。

 “做厚中台”是在“中台”这个新型的操作系统上提供更多的功能，以方便上层的应用开发，这些功能包括AI能力、大数据的处理、IOT的能力以及对移动。值得一提的是，在阿里的中台中钉钉被赋予了重任，张建锋表示，钉钉已经远不只是一个沟通工具，它更是一个平台，阿里中台的重要组成部分。

“做强生态”是指不是阿里云来做所有事情的。阿里云愿意在一个开放的体系中，让所有软件开发商、其他合作伙伴基于云的结构、基于一个新型的操作系统来帮助各行各业完成应用的开发和交付。

“我们提出做深基础、做厚中台、做强生态，这是我们作为数字经济时代基础的一个主要的出发点，也是一个落脚点。

云原生的分布式数据库PolarDB-X

在阿里云线上峰会上，阿里云一口气发布六款产品和多款解决方案，这也是具体落实张建锋所说的“做深基础、做厚中台、做强生态”战略。阿里云的分布式数据库PolarDB-X也是其中之一。

PolarDB-X采用了基于云原生一体化架构设计，这款阿里云自研的分布式数据库可支撑千万级并发规模，专注解决海量数据存储、超高并发吞吐、大表瓶颈以及复杂计算效率等瓶颈问题。

PolarDB-X很容易让人联想到2018年阿里云推出的云原生数据库PolarDB，这也是阿里云数据库业务中成长最快的业务。PolarDB本质上还是一个集中式数据库，但它其实已经享受到分布式技术的红利了，PolarDB采用了计算、存储分离的架构，其底层采用的就是分布式共享存储，从而可以保证数据库的海量存储能力，而PolarDB-X将这种分布式的能力扩展到了计算层。

“PolarDB的计算是一写多读多个计算节点，最多做到16个节点，现在，PolarDB-X相当于在PolarDB之上又加上了一个分布式拓展层，这样可以根据企业的并发需求、数据量进行水平拓展。”阿里巴巴副总裁、阿里云数据库负责人李飞飞说。

阿里巴巴副总裁、阿里云数据库负责人李飞飞

在李飞飞看来，PolarDB-X的一大亮点是借助PolarDB-X的水平拓展层来支持分布式的事务处理和分布式查询，并最终为客户提供一个完整的从云原生再到分布式架构上的升级路径。另一个特点是，PolarDB-X是一体化透明式分布式数据库，也就是说业务系统不需要去关心，也就是不需要传统的中间件，也不需要分布、分表，因此对业务系统的侵入性会非常非常小。

据悉，PolarDB-X也是阿里巴巴核心系统正在使用的数据库。PolarDB-X连续多年稳定支撑了天猫双11，在1秒钟内系统负载增加了135倍情况下依然保持稳定，峰值TPS达8700万次，但成本仅为传统数据库的 1/6。

云数据库是技术演进的必然趋势

发展至今，数据库已经有超过40年的历史，特别是关系数据库不管是历史还是技术都已经非常成熟，而随着云计算的普及，数据库市场迎来快速变革，这就是以云原生数据库为代表的新一代数据库的出现。Gartner曾就此专门发布研究报告认为，数据库的云化是必然趋势。

李飞飞在接受采访时表示，云原生数据库是技术自然演进的必然结果。不管是在中国市场还是海外市场，都可以看到云原生架构为企业业务带来的实实在在的技术红利。从市场来看，这几年云数据库的崛起也的确非常迅速，开始抢占传统数据库的市场。

李飞飞认为，云实现了资源池化，但要把资源池化的优势发挥出来，还要用分布式的能力实现水平拓展、弹性、高可用。

“把云原生和分布式能力完美良好的结合在一起，同时再利用K8S容器化的这种部署方式，可以使得整个运维管控大大简化、编排大大简化，这是整个数据库技术的第一个趋势。”李飞飞说。

除了数据库的云化之外，李飞飞认为数据库技术还有以下两个明显趋势：

一个是数据仓库和数据库系统一体化，即HTAP数据库。如果数据库和数据仓库一体化，就是实现数据交易处理和数据分析利用同一套系统处理，好处是数据从生产到处理到存储到消费，可以完美的处理好，而不用将数据在各个系统之间来回迁移。

最后是智能化。得益于人工智能技术的快速进步和普及，智能化已经在数据库的各个层面得到应用，并且与数据库系统进行深入整合，帮助实现数据库运维的智能化、自动化，也就是现在经常说的“自动驾驶的数据库”。

李飞飞表示，阿里云要客观认识自己，既要认识到自己的长足，同时也要认识到自己的不足。比如，Oracle领导数据库市场40多年，在数据库内核上积累了自己的优势（比如查询优化），有非常明显的优势。另一方面，正因为它在传统商业数据库领域深耕多年，体量大、整个系统非常复杂，想向云转身没那么容易的，要经过非常大的代码修改和架构改造。相对而言，云计算厂商去做数据库，没有历史包袱，更加有利于在新的赛道上发挥出自己的技术优势。这也是PolarDB等云原生数据迅速崛起的背景。

专为机器智能设计

Graphcore是IPU的扛旗人。Graphcore是一家来自英国的明星初创公司，到目前为止，公司总共融资超过4.5亿美金，其中包括一些非常知名的金融投资者、战略投资者，比如，微软、三星、博世、宝马、戴尔等。IPU是一种专为机器智能设计的全新芯片类型，采用的是完全不同于CPU、GPU的全新处理器架构，专门适用于AI负载。

Graphcore高级副总裁兼中国区总经理卢涛告诉记者，机器智能是一类全新的计算负载，有自己的特点。比如，AI算法通常涉及大规模的并行计算；数据结构通常是非常稀疏的矩阵；和传统的科学计算或者高性能计算（HPC）相比，智能计算普遍都是低精度计算。另外，AI应用经常会有数据参数复用、静态图结构。由于这些特点的存在，使得传统CPU、GPU在处理这类工作负载的效果并不理想，而IPU则有明显优势。

Graphcore高级副总裁兼中国区总经理卢涛

“CPU是面向应用和网络设计的处理器，是一个标量处理器；GPU是面向图形和高性能计算、以向量处理为核心的处理器。AI是一个全新的负载、是以计算图作为表征，因此需要一种全新的处理器架构，而Graphcore开创的IPU就是针对计算图的处理来设计的专用处理器。”卢涛说。

据卢涛介绍，Graphcore的IPU在架构上做了大量创新。其中一大创新是，IPU内核采用了大规模并行MIMD，有一个非常大的分布式片上SRAM，这个SRAM高达300 MB。因此，相比CPU+DDR2或者GPU+GDDR/HBM，IPU能够实现10到320倍的性能提升。

“近些年，芯片的计算能力提升很快，但内存的性能提升却相对缓慢。IPU的一个创新设计就是采用了大规模并行MIMD和庞大的分布式片上SRAM。”卢涛说。

Graphcore IPU的另一大架构创新是采用了构建大规模数据中心集群的BSP技术（Bulk Synchronous Parallel），这种技术目前在谷歌、Facebook、百度这样的大规模数据中心都在使用。IPU也是目前世界上首款BSP处理器，通过硬件来支持BSP协议，并通过BSP协议把整个计算逻辑分为计算、同步、交换三方面。

据悉，Graphcore IPU已经量产的GC2处理器拥有236亿个晶体管的芯片，在120瓦的功耗下有125 TFlops的混合精度、1216个独立的处理器核心（Tile），300 M的SRAM能够把完整的计算模型放在片内。另外，内存的带宽有45 TB/s、片上的交换是8 TB/s、片间的IPU-Links是2.5 TB/s。Graphcore IPU的这些硬件条件为其最后高性能地完成AI应用奠定了非常强大的基础。

一款全新架构的处理器要想真正落地，配套的软件自然必不可少，其中就包括编译器、开发平台以及其他相关的各种配套软件和工具。对此，Graphcore推出了IPU配套的开发平台——Poplar SDK。Poplar是架构在机器学习的框架软件（比如TensorFlow、ONNX、PyTorch和PaddlePaddle）和硬件之间的一个基于计算图的工具和库，目前提供750个高性能计算元素的50多种优化功能，可以支持各种标准的机器学习框架，包括TensorFlow 1/2、ONNX和PyTorch，很快也会支持百度飞桨。在部署方面，Poplar目前可以支持容器化部署，能够快速启动并运行。今年5月，Graphcore还推出了一款名为PopVision Graph Analyser的分析工具。开发人员在使用IPU进行编程的时候，可以通过PopVision这个可视化的图形展示工具来分析软件的运行情况、调试效率。

优势初步展现

硬件架构的创新加上配套软件使得IPU在人工智能的应用上表现优异。比如，在BERT训练方面，采用NVLink-enabled的GPU平台通常需要50多个小时才能达到一定精度，而IPU平台只需36.3小时。在BERT推理方面，IPU目前在 BERT 上训练的时间能够比 GPU 缩短 25%以上。

微软的一位机器学习专家在5月27日举行的Intelligent Health峰会上分享了如何使用IPU训练CXR（胸部X光射线样片）。在微软自己专门创新的SONIC CV 模型里，IPU只要30分钟就能够完成传统的GPU需要5个小时才能完成训练的工作量。

卢涛介绍，目前基于IPU的应用已经覆盖了机器学习的各个应用领域，包括自然语言处理、图像/视频处理、时序分析、推荐/排名及概率模型，广泛应用于医疗、金融、制造以及5G等多个行业，极大降低了开发者和用户的决策与开发成本。

卢涛表示，目前中国企业使用IPU分为两个渠道，其一是购买IPU服务器，戴尔已提供此类服务器；另一渠道是通过云服务商购买基于IPU的云服务。为了进一步配合IPU在中国的落地，Graphcore在中国已建立起两支技术服务团队——一支是以定制开发为主要任务的工程技术团队，另一支是以客户技术服务为主的现场应用团队。

“AI应用需要专门的处理器，而IPU正是这样的处理器。目前，AI在各行各业均得到广泛应用，IPU可以基于自身优势为世界的智能化进程增添不竭动力。”卢涛最后总结道。