以下是现场速记。
浪潮信息企业推进部&集团客户部总经理 刘志勇
刘志勇：各位领导、各位嘉宾，大家上午好!
我在开始演讲之前，先分享几个数据。这个数据比较新，是7月份刚刚统计出来的数据。左边的图是目前在各个国家的数字经济的比例，这个数字是很新的。中国大概39，我们去年、前年跟踪的全球数据，我们中国大概是32、33，这两年还是在变化。蓝色的线是占比的发展中国家，上面比较高的这条线是欧美的传统发达国家。美国、德国、英国是很高的，大概60%多接近70%，日本比中国好一些，大概是一半。下边这条线是发展中国家、落后国家的平均值。
我们跟踪了好几年的全球数据，从数据上看中国确实在发展，但是我们和欧美国家之间的距离是在拉近但一直存在。最主要的原因是，中国在ToC，比如我们现在的出行服务、叫车、电商等等ToC服务里面我们确实做得是最好的。我们这个数据看起来低，主要低在我们在工业领域的应用，包括在一些科研领域的应用。整体变化大概是这样。
右边的是整个GDP增速包括辅助数据，大家看到GDP增速15点几，看起来偏大，这个数据没有扣除通货膨胀因素，它是实际的GDP增速会稍微大一点，修正完以后，去年中国是8.1。从整个增速的角度来讲，数字经济的增速肯定是好过传统的行业。
右上角的数据指的是数字经济占的比重里面，它把数字经济比例拆除哪些是应用，哪些是从业者。从业者指的是像浪潮、阿里、腾讯等等，它就是从业者，这部分占的比例从实际情况来看其实是不高的，大部分是蓝色部分，大部分数字经济的促成这部分增加的还是众多的企业，这个是我们看到的较新的数据。
从实际情况来看，数字化的转型还在加速。我今天要讲的是怎么落地的问题。
这是另外一组数据，经济的规模越大或者经济发展的情况越好，数字经济每提升一个百分点的时候，它对整体经济提升比例会增加。这里很明显有阵营，最大的是中国和美国，欧美的这些国家基本上在中间的位置，再往左就是偏的，小一点的国家。从整体来看，目前来看中美两个国家还是最大的。
从行业的角度，数字经济的深透率。行业角度，互联网肯定最大，得分很高。差一点的是能源、交通、公共事业。从实际数字上来看，传统的行业里数字经济的发展还是有很大的空间和可能性的。
全球复合增长率，从未来几年，年复合增长率16%。换句话说整体投入上，每年企业在信息化角度投入增加，大概在15%-16%的情况下是平均值，低于这个数字比平均值要低。
这个数据是引用自全球计算力指数的报告，如果大家对报告感兴趣可以通过扫描二维码可以查看，这是公开的数据。是IDC、浪潮、清华三个机构一块做的数据。
站在数字经济的角度，我们这几年改变的到底是什么?从生产力的三个要素的角度，首先改变的是生产资料，比如农作物、原料、矿石等等。从数字化跟原料之间的关系慢慢的会变成物质和数据放在一起。这周一鞍钢得了一个奖，奖项指是矿石的采掘，包括清洗产生的应用，得了奖。很典型的是我们未来在原料使用上，已经开始把原料和数据放在一块了。
第二个是生产工具包括机械、设备，这部分工作主要通过计算机融合、工业设备就是IoT的融合产生生产工具智能化的升级，加入的是工具和算法。上个月我们和TCL联合推出双碳的方案就是比较典型IoT融合方案，它把工业生产里面的数据和信息化完全结合起来之后，达到减碳的目的。
第三个是人。这个是最容易理解的，现在越来越多的我们对一些事情的判断是靠人工智能的，比如大数据、出行数据等等。
在各行各业里应用都非常大，比如说在农业里面，智慧农业每年会增加的市场规模大概在600亿左右，这都是有比较明确的应用案例。
第二个例子是金融。金融每年市场规模大概4000亿，例如说它的风控的系统。还有能源、风电，比如京东科技包括三峡集团都在大量的建风电。一个大型风电场投资基本100多个亿，对应的信息化的建设大概是三、四、五千万的比例，未来大概会有1500亿的市场规模。它在建站的时候会有很多的检测点，这些检测点就是设备产生的数据，现在这些数据基本上全部会被大量收集起来，变成能够控制系统相对智能化的体系。
还有制造业，制造业的升级非常多。大到一个大飞机的脉动车间，小到一条很小的生产饮料、零食的流水线，现在已经在越来越多的产生数字化的变化，导致智能化的结果。
我们在数字化的时代，我们现在看到的转型，我们把它分解成五个方面：
底层的是数据和信息的变化。它比较典型的结果是盈利模式的创新，比如说共享单车，它是特别明显的颠覆性的业务模式的创新，它跟其他还不太一样。比如电商是不是创新?它还是买卖的过程，它只是把交易场所给改变了。但是共享单车它是把所有权改变了，比如以前要骑自行车必须得买，你得拥有它的产权才能拥有它的使用权。但是共享单车它的改变在于，你没有它的产权但是拥有那么一段时间，几分钟或者一段距离的使用权，它之所以能够做到这样的改变，就是因为背后大量的数据。比如得知道自行车的位置，你骑了多长时间，你停在哪里?每天还要有人管理，这些都基于数字化手段的管理。
第二个是全方位体验的转型，比如产品和服务的创新。比如每年6.18、双十一网络购物时一个爆款出来，大概被仿制时间缩短到7到9天，你能看到这个产品卖得不错，会有其他人模仿这个产品的时候，从它的产品设计到整个文案到产品生产出来最快的速度只要7到9天时间。通过互联网，有大量东西可以定制。比如前段时间我们家孩子中考的时候，有家长送几灌可口可乐饮料，上面写上名字，这就是产品体验的改变。
再就是工作资源的转变。我们在智能工厂、产线上也好，生产模式跟以前有很大的区别了。比如说弹性的流水线，比如饮料，同一条流水线一天可以换13个品种，需要清洗、换包装，一天平均每2个小时就可以换一个品种，这个在很大程度上改变我们生产产品的效率。
还有是运营模式的转变。比如研发、管理，现在越来越多的研发数据开始在系统里去共享，比如国内家电领域用得特别多，家电领域都有自己小型的超算，一般来说可能投资1千多万，高一点的大概五、六千万的投资，所有研发东西以服务的模式对研发单位提供。它的好处是你研发出来很多数据可以共用，这个是在运营模式上的创新。
最后是整个企业决策系统的改变。比如更丰富的或者更有能力的BI。
从企业数字化转型的过程中也会经历过程，前面还有比如从机械化到电子化到数字化的过程不提了，左边还有挺长的过程。
截取到后半截，会变成今天资源池化，拥有服务器的质量包括算力资源的池化。第二个是服务开始变得服务化，以前是业务部门要提出一个需求、上一个系统或者要管理业务是提需求。现在系统上得差不多了，在这种情况下不是提需求，而是信息化部门主动提供服务，这是本质转变，从原来被动接受业务部门要求到今天慢慢主动提供服务。
接下来是整个数字化，比如数字孪生。现在数字孪生极端的做到，一个建筑物，一个桥都可以孪生出来，包括对桥的运维都可以通过数字孪生手段做运维。
最后达到的目标是智能化，让整个系统有自己决策的能力，它会给你提出你自己对业务、对管理各种各样的建议，由决策者或者决策团队去做总体的决策。
在实现数字化的过程中，浪潮观点认为未来一定分三个维度。第一个是云;第二个是数据;第三个是智慧化。这三者之间的关系是什么?云可以列为基础架构，云基础架构是整个数字化的基础，数据是核心，所有的东西最后都来自于数据。智能化其实是目标，所有的数据分析完以后，我们达到企业的智慧化发展目标。
所以从云的角度，我们现在看到的整个市场趋势，这个市场趋势是大家的需求带来的。这几年有巨大的发展。在全球云市场，从五年前到现在一共增长5.4倍，中国的企业在云上的投入是特别大的，这个投入增长幅度比美国还要大。95%企业至少有一款应用在云上，咱们国家因为涉及到合规、保密规定，原来涉及军工不上云，但是现在已经讨论它有一部分工作也要挪到云上。所以从大中型企业来看，云基本已经是趋势了。
今年年初我们开始做国资云，跟央企的调研。我们大概一共调研了31家央企，全是国资委下属97家里面的，基本上100%都在做云的规划，而且在已经实施了。无非考虑是否合规，是否和国家政策相符相一致，而不是要考虑是否上云。
在云的角度，以前我们说云往往指的是比如我们在数据中心，哪怕很大的一个数据中心，把资源池化完以后，用云的方式把各个二级、三级单位或者总部提供服务。但是最近这两年云上也有新的变化，大概是这一两年发生的，就是边云计算的加入，现在有新的可能未来云和边是一定协同的。大家看到这个结构就是在云和边端协同的新的结构。
给大家举一个很简单的例子，比如说国家粮食储备库的管理，原来是摄像头的数据，因为要做大量的监控。它在监控的时候，所有摄像头的数据都要传到分中心去，在存储中心里做计算，比如算仓库的门有没有打开，是不是人进来出去以后没关门，不该过车的地方过车，有没有明火，有没有发生霉变等，它是通过传感器、摄像头方式做计算。
但是这里有一个问题，改造从2017年开始，到现在四、五年，新一轮改造正在做。做这一轮改造的时候已经不再把数据传到数据中心去算了，所有的数据会直接传到边缘，就是离你摄像头最近的地方挂着一个一个边缘盒子，盒子可大可小，小到只有手掌大小，大到可以实现42U的机柜，可大可小。在工厂是加固的，比如工厂高温、高湿度的会用到这种东西，根据算力、环境不同，越来越多的应用这些东西。比如在智慧工地上也用的挂的盒子和右边这两种。大型数据中心，比如未来做车路协同用到左边大型设备。
未来在整个架构里会越来越分层解耦，你可以随便更新你的摄像头。原来高清后来4K现在8K，不管你怎么更新你都是传到边缘服务器上，算力不够就把盒子摘下来，它支持四五种天线，只要有传输协议都可以支持。未来在整个云的建设中会增加逻辑层，就是边缘计算的层。最后结论把边缘云连起来之后再到区域中心的云，现在很多大型央企在解决自己的业务问题时，基本上用新的云边协同的结构。
不管是云也好还是边也好，最后中途还是要处理数据的，关键问题还是在整体的数据上。比如说云海是浪潮的产品，不管你用谁的产品，它的逻辑结构都是一样的，整个管理都是一样的。底层是所有数据的采集和数据的交互，包括OT和IT的数据，通过文件系统以后到你的存储节点、计算节点，再经过身份识别、权限控制，这块是安全等级的防护。防护完以后再上面去做计算和相关的分析，再上面就是支持应用，计算完以后结果就是你的应用，比如说你的库存等都是在最上面那一层。
目前的情况，我们在整个数据平台上还面临一个新的问题。就是信创以后我们在同样一个系统里还需要支持多种技术路线的CPU，比如ARM、延用原来的产品，大概有四五种技术路线要做兼容。未来在整个数据平台上的建设，实际和云是等同起来的，因为如果没有这个，整个数据是利用不起来的。
刚才说基础就是基础架构平台，最重要的是数据，最终要达到智慧化的目的，因为我们做完以后就是要形成结果的。站在结果的角度，我们看到现在的物理世界和数字世界的结合是越来越紧密的，大家应该有感觉，最近这一两年你能听得出来打电话往往是机器打的，识别率越来越高，有些时候你是无感知的，但实际都是语音跟你对话，最关键的是它对自然语言的理解。
所以我们从数字化和人的现实之间，你越来越没法分辨，现在还有网络主播都不再是人了，而是机器。
我们现在数字世界、现实世界不断融合，比如防疫最典型，规模庞大、涉及方面比较多，涉及人影响的范围特别大。比如现在拿着健康宝，每个省地情况都不一样，现在越来越融合了，比如北京认外地的核酸检测，这部分就相当于你要想出去做一件事儿，不管出去吃饭、开会还是要出差去哪里，基本上你已经离不开数字世界给你提供的便利了。
极端的情况就是元宇宙，元宇宙不是简单的孪生事情，它给你模拟另外的可能世界，是另外一个跟人类世界一样可能的运作的很有意思的世界。这不是游戏，里面会有政治、经济，这是另外新的世界。这是AI未来大的发展趋势。
从我们AI的训练和推理的角度，人工智能的根本是什么?好多种解释，我比较接受的解释，其实它就是在特别、特别多的数据里去找到它的规律，然后把特征提取出来。如何识别一张图片它到底是鸭子还是鸡，这个是比较典型的，当然它只是实验。从我们现实世界上，怎么把它应用到我们的生产里面?
我们给大家举一个例子。比如有全国做注塑建的最大企业-重庆。比如笔记本电脑外壳，他们是最大的份额。以笔记本为例，长方体六个面每个面要检测，要检测有没有黑点、裂口、不合格的地方，原来都是靠人的眼睛去检，现在全都上到一个流水线上，用机器视觉的方式去检查它。检查有效率从原来50%几到现在接近100%。怎么实现的?很标准的是把特征提取完以后，大量照片、图片拍完以后，进而提取特征，提取特征完之后进入训练过程，训练模型可以用然后推到产线进行推理。从模型建立到产线现场推理，最后把这个东西变成可用的模型。所以我们在整个AI推理训练的平台上，目前已经在国内应用越来越广泛。
云、数、智不能孤立，分别做各自的事儿肯定不对。从整个发展过程中，我们从云的角度它的经历过程从原来传统的安装软件，一个服务器装多少个软件，不够再增加服务器，慢慢的变成虚拟化，软硬件开始解耦了，再逐渐的变成资源池化。我们现在看到的大中型企业不做云化的基本上看不到了。最后的目标是实现整个在云的服务化，我们把刚才讲的内容变成一条直线，看得更清楚一点。
从数字角度，我们从原来传统的数据库变成统一的大数据平台，难点在于整合平台收集数据。最上面的是智从原始要做智慧化的模型，需要去算，不管检测双碳还是笔记本外壳缺陷的，原来要单独做开发，把开发变成应用，这是传统的办法，效率很低。现在慢慢的都是通过云的形式，以微服务的形式去做开发，开发完以后把应用直接部署在云上，让各个单位去使用。这个是我们理解的未来在云、数、智之间是如何发展的。
这是整个大框架，这是比较详细的，我们可能没有时间一个一个给大家讲一遍。这是目前我们总结应该是最全的版本，云数智融合的建设方案。底层还是传统的硬件，这是离不了，但是它会产生异构化的硬件，比如边缘盒子、把数据中心直接移植到工地上、工厂旁边，这些设备跟以前设备外观、形象都不太一样。再上面一层是整个云平台的建设，这一整套的东西，跟它平行的是安全和灾备的平台，对大中型企业来讲结构都差不多。最上面的管理是超融合、私有云和AI的计算。
比如我们国家在建国资云上明确给出指导意见1+N+M，1是国家统一大云，N是具体某一个央企所在的，包括它的行业云，包括它的集团大云，到M的时候就是一个一个的模块了。比如航天科工模块设计跟中国船舶设计完全不一样，最上面这一层就是M那部分。
我们今天主要讲基础架构，没涉及任何系统应用。我们大的连云再数再数据中台再加上智慧化的一整套推理训练的系统，未来你装在什么地方，你还得放到具体的地方。这个地方叫做智算中心，就是原来数据中心的升级。左边是基础结构上边是各种各样的应用，用在不同的二级单位或者业务模块上的云。
我们现在强调几个关键原则：1.云原生。现在越来越多大中型企业比较介意安全问题和可控要求;2.平台化;3.国产化。要支持一云多心，在同样云平台下不同技术路线都要能支持得了，咱们现在的操作系统和原来传统用微软的差别很大;4.交互体验，达到智能化和端到端。
随着国家经济发展，浪潮的发展一直跟国家的发展是密不可分的，紧紧的关联在一起。我们在过去几年里还是取得了一些成绩，去年我们已经超过了惠普，我们希望未来在工作中能够和各位领导、各位嘉宾有些配合，争取把国家的数字化的战略真正落到实处。
我今天分享的内容就是这些，谢谢大家!
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