20世纪信息革命发生以来，企业始终是社会各界中探索信息化、数字化的先锋，而数字化技术也早就成为企业创新、发展生产力的根本途径。

企业探索数字化、信息化、智能化的这条大路，在今天又被赋予了全新的时代意义与出发动力。2020年，广大企业面临着多重压力与多重机遇并存的极特殊局面。疫情的影响、经济放缓带来的压力、国际贸易局势引发的波澜，让众多企业举步维艰；同时，5G商用潜能、AI技术点燃的生产力革新，以及“新基建”带来的产业推动与政策红利，都让企业看到了新的发展机遇。可以说，今天广大中国企业面对的基础面是：慢跑一步就会被时代的压力赶上，而快跑一些，就可以追逐“新基建”与技术融合爆发的广阔机遇。

但是这种判断，更多是理论和宏观上的，今天不会有哪家企业忽视云计算与AI带来的变局。但往往不知道自身究竟如何融入新技术带来的机会。从理论可行到产业可用，需要实事求是地梳理一条道路出来。

2020年8月7-8日，在深圳举行了主题为“共创·共享·共赢：技术创新与产业生态新议程”的中国信息化百人会2020年度峰会。了解信息化技术的朋友肯定知道，这一峰会堪称中国信息化产业的风向标，汇集了产业组织、学界专家、领军企业代表等行业顶尖声音，往往能给产业各界带来价值极高的推动与参考价值。

在这场分享中，我们不但能透视今天企业奔向云与AI这一时代机遇所面临的挑战与机会，同时通过在云计算、AI等技术上的积累与解决方案构建，向大众展示了企业应用云与AI的现实逻辑，遇到问题后如何解决问题的可行性方案。让我们基于这次分享，去看看今天的企业勇士，如何跨过六道裂谷，去追逐云与AI的彼端。

一、彼岸：奔跑在第四次工业革命的晨曦

如今，AI对企业的价值应该已经不言而喻。早在2016年，埃森哲发布过一份人工智能报告，将AI技术理解为一种新的生产力要素，指出AI技术应可以通过智能自动化、提升生产者能力和效率，以及促进各行业创新来支持企业发展，提升生产力水平。在此后的五年时间里，我们可以从实验数据、产业案例到大规模行业应用等多方面证实AI技术的产业价值。今天的产业实践已经表明，AI在深入生产系统后，具有对经济增长显著的提升作用，也是企业在不改变基础生产模型前提下，提升产业竞争力与创新能力的首要技术实现方式。

而下一个问题在于，企业如何应用和获取AI。这里就要提到云计算体系对AI提供的支撑作用。深度学习技术先训练后部署的基础使用方式，导致任何企业所应用的AI算力都必然是弹性的，因此自身搭建大规模AI算力体系与数据池往往不符合企业的成本需求。因此云计算是提供AI算力的最有效方式，同时云也可以让AI算法、模型、训练工具与企业需求灵活弹性对接，成为企业成长式应用AI的基础。

另一方面，云计算本身对于企业数字化升级的重要性不言而喻，从资源利用率，到运维、管理、软件应用，云计算都具备天然优势。而AI的融入也成为了企业上云新的利益诉求点。可以说，云与AI是天然结合的共生伙伴关系，也是企业赖以进入智能化发展阶段，触发生产力变革奇点的主要方式。

根据华为全球产业展望GIV预测，到2025年，全球企业将普遍使用云技术，基于云技术的应用使用率将达到85%；AI技术将加速渗透到各行各业，将有97%的企业在生产和运营管理中采用AI；全球产业的数据量将达到180ZB，企业数据的利用率将达到86%。云将成为企业最主要的创新基础和效率提升手段，是AI将成为企业的核心生产力和创新引擎。有效利用云与AI的融合，深入产业实践，也已经在多领域企业的合作中被证明了核心价值。

比如说中国人寿构建了国寿“一朵云”，实现全集团管理、资源、算力聚合。通过“国寿混合云”金融云平台，为全集团提供统一的云服务与生态，承载全年10万多次营销活动，节省30%以上IT开支。另外，通过共享云端丰富的生态应用，中国人寿构建了保险行业云应用市场，为保险行业生态链企业赋能，实现了行业生态的融合和扩张。

而在传统意义上的实体经济，比如油气勘探产业，大庆油田建立大数据分析和AI创新应用，整体算力提升了8倍，勘探数据处理从数天缩短到数小时；叠前地震数据处理工区面积提高5倍，地层勘探深度从5000米下探至8000米。

由此可见，云与AI正在形成企业提升生产力，迎合时代变革的主要技术方式。越来越多专家学者认为，AI就是继蒸汽、电力、信息系统之后，触发新一次工业革命的关键通用技术。而今天应用云与AI的企业，可以说就是奔跑在第四次工业革命晨曦中的勇士。而ICT产业今天的重要任务，就是护航这些早早觉醒的勇士，快速通达云与AI的彼岸。

二、荆棘：通向云与AI，先要跨越裂谷

企业通往云与AI的道路上，显然不会是一帆风顺的。路途中的荆棘既是一种必然，也是企业跨越挑战，增强行业竞争力的主要实现方式。

云与AI说起来容易，而在产业实践中往往会产生意料之外的挑战，其根本原因在于云与AI的应用底座，正在从实验室体系调整到真实生产空间中的产业体系，这会让云与AI的“根茎”体系必然发生一定程度的调整。企业必须有效适应和克服这些调整，才能真正得到云与AI的时代红利。张顺茂将企业迈向智能化过程中，所遇到的挑战总结为“六大裂谷”，即：

2.1应用裂谷

企业用户往往存在大量的历史IT资产，这些IT资产不可能完全推到重建，因此新旧系统必须融合并存。这就给云与AI系统的兼容性、适配度提出了挑战。

2.2数据裂谷

企业用户内部，数据孤岛问题严重，数据难以共享和统一分析。打通企业的数据界限，实现多维数据的融合与体系化调用，是实现企业智能化的基础问题。

2.3能力裂谷

企业运维能力有限，随着企业应用系统越来越多，运维人员整天忙于救火，疲于应付。在AI代表的新系统融入企业时，必须保证企业有能力处理各种各样可能发生的新问题、新需求，从而确保智能化顺利发展。

2.4人才裂谷

AI等新技术的应用，需要人才，但企业用户往往缺乏这方面的人才，新技术根本用不起来。解决这一问题既需要社会各界对AI等新技术人才的培育培养，也需要更多AI能力的工具化、自动化、智能化，让企业可以忽视一定人才门槛，更好应用智能技术。

2.5技术裂谷

企业用户对于数据的安全性十分重视，但却不知道采用什么技术，才能确保企业数据的安全。适合应用的云与AI体系，必须从根本上解决企业的技术安全问题。

2.6行业生态裂谷

行业领先者面临着构建行业生态，为行业生态赋能的挑战。企业广泛的软硬件需求，必须在有效的生态系统中得到满足。而生态构建需要广泛的生态角色参与并共同构建。

跨过裂谷，既是企业探索者本身的责任，同时也是云与AI产业链共同面对的责任与机遇。

技术融合与智能化创新的时代已经到来，奔向新的技术纪元，或许是无数企业应对时代挑战的先决方式。这场行动前，需要有人侦察地形、绘制地图、搭建桥梁。云与AI时代的先行者，已经在时代前沿开始行动。