2018-12-19 14:30
大家下午好！我代表大数据与人工智能领域向各位汇报一下2018年我们所观察到的整体产业情况、热点事件，以及我们对2019年趋势的判断。
此领域是今年新成立的领域，包括作为应用基础设施的云计算，包括信息时代重要的生产要素、战略资源的大数据，也包括我们网络和各类系统应用中，能够赋予一定的机器智能和机器信任的人工智能和区块链，这样四个领域。
首先我们看一下整体的情况。在数字经济时代，我们每个人都在产生大量的数据，也在使用大量的数据，我们刷脸进入会场，你在朋友圈发视频，都在为社会贡献大量的非结构化的数据。据IDC预测，全球的数据总量到2020年会达到44ZB。这个数据是今年一个新的数据，以往的数据是40ZB，增加了4ZB，可以看出来我们数字化的进程是在加速的，其中我国的数据量会达到8.06ZB，占全球的18%。全球大数据规模到2025年会到163ZB。
随着数据量的增长，我们也需要大量的数据存储空间。 2017年我国数据中心总体规模是166万架，2018年肯定会进一步上升。2017年市场规模达到650亿元。
不断增长的IDC的市场，也推动云计算发展。云计算越来越成为我们应用的基础设施，随着我们云网的融合，将来会不会成为我们网络的基础设施呢？全球云计算规模在逐年增长，公有云市场格局相对稳定。2017年亚马逊、微软和阿里云占了66.5%的IaaS市场份额。我国共有云和私有云市场都在逐步增加，私有云还没有形成一个绝对的巨头垄断的地位，存在多个细分市场。
从行业应用来看，云计算已经从传统的互联网行业，向传统行业渗透，包括政府、金融、物流、医疗、健康等等，越来越多的行业在上云。从整个产业情况来看，无论在政务云还是金融云、工业云，都可以看到很多产业界的布局。
多云已经成为企业上云当前的热点，多云一方面是满足业务灵活配制的需要，以及异地备份的安全需要。在这样一些需求驱动下，多云逐步成为一个趋势。我们可以看到，82%的企业是采用多云的策略。
大数据方面，据我们的调查，到2018年我国大数据产业规模会到6200亿，去年是4700亿元，同比增长了31.9%。除了量的增长之外，还有两个很重要的特征，一个就是数据的结构在发生变化，大数据量的企业在逐步增加，有50到500TB的企业数量是在增加的。数据的结构，就是非结构化数据整体是增长的，有87.6%的企业非结构化数据已经超过了一半。一方面是由于终端种类的丰富、终端的智能化，为我们数据采集提供了很好的渠道。还有就是自然语言处理、图像识别、传感器等技术的不断发展，也让数据的种类越来越丰富。
企业内部的数据主要有两大来源，一方面来自生产数据，另外一方面是客户和用户的数据。
人工智能方面，这两年发展火热，各个国家都出台了国家战略，以及配套的一些准则、重点举措等。今年11月份，德国出台国家战略，特别强调的和制造业结合、中小企业及人员培训。我国10月31号，中央政治局集体学习新一代人工智能。人工智能经过这两年的发展，已经形成了基于深度学习的技术体系，包括基础硬件层各种芯片，以及人工智能三要素，数据、算法和算力，以及软件框架，自然语言处理、计算机视觉、智能语音等基础应用技术，还有各种各样的行业应用。
我们认为人工智能它是一种赋能的技术，可以全范围赋能到各个行业去，各种网络，各种应用，都会有人工智能的赋能应用。其实在边缘，包括终端，网络中心，都在逐步的智能化。
从产业角度来看，产业规模不断扩大。企业数量持续增长，投融资的热度也是持续的攀升，很多巨头企业做了人工智能从芯片到框架，到应用算法的全方位布局。人工智能的服务保持平台化的趋势，算法、技术和平台整合的趋势明显，另外业界也有比较多的投融资并购的案例，像谷歌从2013年到现在一共有11次的并购，不断加大人工智能全方位产业能力。
人工智能使用的门槛是不断降低的，我们人机交互水平不断进步，包括智能终端、智能音箱，都有大量的人机交互的应用，对垂直行业也会产生深远的影响。
区块链今年特别热，我们叫它脱虚向实。在很多领域有一些应用的探索，除了加密货币之外，它在技术和软件、金融科技，以及媒体、电子商务等领域都有所应用。从投融资来看，全球也在加速。我国从2013年开始企业的数量也是在逐步增加。
区块链产业处于创新活跃的领域，到2018年7月份，全球的专利是3731件，比2017年增长了87%。我国区块链的专利数是全球首位，我们一直认为数量不能说明问题，还是要看专利的布局，中国和美国布局比较多的领域，还是在加密货币和智能合约。
从2018年的热点来看，作为基础设施的云计算，因为产业相对比较成熟，2018年重点还是技术体系的加强和行业深入。
从技术的角度看，以应用部署为核心的技术关注度暴增，源于Linux技术生态的容器技术以其便捷高效的应用部署能力成为焦点。容器编排技术成为管理部署分布式应用容器的标准方式， Kubernetes成编排技术首选。
从产业的角度来看，云服务商致力于打造全栈能力。2018年3月份全球最大的SssS服务商，是做客户关系管理的，与开源应用集成服务发行商也做了合并，能够极大地增强云计算资产组合的能力。
开源模式也会发生变革，一方面开源本身极大地促进了云计算产业的发展，传统的开源模式也遇到了一些瓶颈，大家都在探索一些新的模式，包括开始收费、更改协议等等。
原来我们是处于信息化阶段，数据越多越好。到现在数据这么多的情况下，数据不好的话就会成为垃圾。我们认为数据价值越来越受到重视，怎么把它作为资产管理起来，是当下关注的热点。一些国家已经开始准备对数据收数字税，从国际来讲，DAMA建立了数据管理指南，银监会发布了银行业金融机构数据治理的指引。对数据价值进行评估，有不同的方法，包括成本法、收益法、市场法等，各种方法也有它的优缺点。相比我们传统的数据管理，数据资产管理模式都在升级，首先是应用范围，作为资产就是要为企业产生价值的，原来我们管理数据，只是内部的管理，作为资产之后，要做外部的运营，所以它的应用范围逐步的增加。管理手段也是从人工转变到智能化，另外一个就是组织职能的变化，传统的模式是IT部门管数据，而数据资产管理是需要业务部门来牵头的。还有它的处理架构和数据对象都发生了变化。
数据资产管理，目的就是要让数据变得可用、好用，数据资产管理有八项管理职能和五大保障措施，管理是流程性的东西，但是也需要技术手段的支持，我们梳理了数据管理的工具，包括数据集成的工具，商务智能的工具，还有用户分析的工具，都是有助于数据资产管理的，目标就是要使我们的业务数据化，数据资产化，资产价值化，价值最大化。
人工智能产业发展还是比较快的。机器与人不同，我们人花很短的时间，很快就可以认知一个事情，其实机器需要大量的数据。一个小孩几次就可以让他知道这是一只猫，但是对于机器来讲需要大量的数据它才知道这是一只猫。为了解决大量的数据标注代价昂贵的问题，就产生了迁移学习，卷积神经网络存在一定的局限性，产生了胶囊网络。生成模型难以描述和建模，产生了生成对抗网络，难以完成动态决策性任务，产生了强化深度学习。在整个基础应用领域，无论是语音、语义还是计算机视觉，都取得了新的突破。应用也催生了多种形态的芯片，国内外巨头在芯片领域是有布局的，国内企业都有跟进，如华为发布了的终端和云端芯片。一些初创企业在专注终端的推断芯片，也会有一些资本的收购，还有并购的事件。
人工智能也在加速赋能智能终端。终端的智能化水平在不断的提升，越来越多的机器人、智能终端等也在持续的增长，人工智能已经成为智能终端新的驱动力。美颜、性能优化和解锁是人工智能在智能终端领域应用比较高，我们每个人手机在拍照的时候都会有这样的感受。
区块链这一年的热点就是脱虚向实，而且供应链金融是首先落地的，已经有一些行业应用的生态。我们把它总结为三类，价值转移类、存证类、授权管理类，像金融领域也是应用比较多的。区块链最先在供应链金融能够获得一些应用，主要是供应链金融产业链比较多一些，所以有很多行业的痛点，包括信息孤岛、信任的问题，还有难融资、清算，自动完成等需求。
基于区块链技术可以实现信息流转环节全链条的贯通，也可以解决多级供应商的信任问题，更便于部署，便于风险控制，所以获得了比较好的应用，无论是小微企业、核心企业、金融机构，都能带来一些好处。
展望一下未来，从云计算的角度来说就是云边协同，主要是由于产业互联网发展产生的需求。再有就是云网结合，还会引发一些监管的需求，传统意义上的网是基础的业务，基础设施，而云作为增值业务，云网融合还会带来一些监管的问题。
从大数据来讲，技术还是会不断创新，面临数据的增长，还有非结构化数据的处理，还有个人信息保护的问题，以及实时处理的需求，为了解决这样一些问题，都在不断地技术创新。
从产业结构来看，世界最大的两家大数据服务商合并了，一方面可能会产生技术的创新，另外一方面，对于大数据市场的发展，也可能会带来一些新的变化。
未来大量人工智能的应用前景比较乐观，无论对经济总量的贡献，还是核心产业的规模，都会有很大的增长和带动。但是我们也要看到，人工智能在应用的过程中也会面临一些资质、数据、标准、安全等相关的问题。人工智能会对我们传统产业带来深远的影响，无论对硬件还是AI算法，它都会对我们现有的基础设施或者计算系统产生一些影响。未来很多的开发都会基于人工智能来做，它的研究会持续的火热，它的使用门槛会不断的降低。基于认知的弱人工智能还是会大放异彩，但是能达到因果关系的强人工智能还需要一段时间。
区块链底层技术会不断的迭代更新，无论是性能和扩展性，以及架构方面，都会不断的提高技术成熟度。我的介绍就到这里，谢谢大家！