科技前沿丨企业数字化转型系列之——布局“ABCDI”新技术应用，赋能企业数字化转型

2020年开启的下一个十年，会是什么呢？

ABCDI（A人工智能、B区块链、C云计算、D大数据、InternetOfThing物联网）等新技术成为数字化转型核心动能。以云计算、大数据、区块链为支撑的信用体系、业务体系、决策体系，以人工智能为支撑的交易体系、风控体系、运营体系，正在成为推动企业高质量发展的新动力、新引擎。多种新兴技术的交叉运用，带来人机交互方式、数字化业务体系的不断革新，形成随时、随地、随心的沉浸式、情境式体验，重构人们的体验习惯和商业生态。我们一直认为，新一代ICT技术是推动企业数字化转型发展的重要引擎，而云计算更是新一代ICT技术的基础和企业数字化的底座和平台。

目前，云计算正在成为IT产业发展的战略重点。近年来全球IT公司纷纷向云计算转型，带来市场规模的进一步增长。当前云计算市场呈现出混合云成为云服务业态的重要方向，企业级的移动云应用持续升温，智慧城市和工业等重点行业应用成为云计算重要市场，垂直行业的云应用取得突破。

1、分布式计算和虚拟化技术是云计算的重要内容

从技术的角度讲，云计算给出了一种全新的计算资源管理和使用的思路。从用户的角度出发，如果对业务系统中间的技术实现并不关心，又能获得确保系统安全、可靠的应用系统，那么完全可以将IT基础设施、开发环境、应用程序放在云端，通过客户端直接获取应用系统。这种方式就是云计算的SaaS模式，他直接对用户提供应用界面，IT基础设施的部署、系统的开发运行都在云端进行，对用户透明。用户避免了IT系统建设前期巨额的资本开支，降低了业务风险，可以依据业务需要灵活增加新模块，避免过度投入导致资源浪费。PaaS模式满足了具备一定技术能力的软件开发人员的需求，用户在固定的底层硬件设备和开发环境中设计软件系统。IaaS模式则进一步放权，仅向IT管理人员提供基础的计算、存储资源，在此之上的系统、开发环境都由其自主设计。

因此可见，云计算已经成为推动数字化转型和IT组合现代化的事实平台。通过从公有云和其他服务租赁软件，企业越来越多地发现业务灵活性或成本节约。根据专业调查公司的调查数据，大多数企业从两家或更多供应商那里采购云计算服务，随着全球公有云支出超过2000亿美元，这一趋势在2019年得到了越来越多的关注。随着分析、机器学习、物联网、消息传递和数据库服务等核心业务应用程序在云端实现现代化，企业上云正在成为企业数字化转型的大趋势。通过大量调研情况显示，云计算将成为将颠覆性想法转化为令人惊叹的软件的最佳途径。

2、企业为什么需要云原生技术？

作为诞生于云计算时代的新技术理念，云原生拥有传统IT无法比拟的优势，可帮助企业高效享受云的弹性和灵活性，从而实现平滑迁移、快速开发、稳定运维，大大降低技术成本，云原生已经成为云时代的新技术标准。

（1）云原生是什么？

广义来讲，云原生是全面使用云服务构建软件。随着云计算技术的不断发展和丰富，很多用户对云的使用，不再是早期简单地租用云厂商服务器等IaaS资源。如何像互联网公司那样，快速上线应用、面对海量突发流量临危不惧？云原生的技术理念就可以解决这些问题。狭义来讲，云原生包含以容器、服务网格、微服务、Serverless为代表的云原生技术，带来一种全新的方式来构建应用。它不但可以很好的支持互联网应用，也在深刻影响着新的计算架构、新的智能数据应用。

云原生是个不断在发展的技术方向，其定义也会在日后不断演进。专业机构报告指出，到2022年有75%的全球化企业将在生产中使用云原生的容器化应用。

（2）企业为什么需要云原生？

过去数十年，企业IT架构经历了单机、分布式和云计算三个阶段的技术演进。云计算时代的第一个十年，大多数互联网公司的应用从诞生之初就生长在云端，如今，金融、制造、医疗以及政务等领域的企业和机构也逐渐将业务迁移至云上。企业的云化不仅仅是基础设施和平台的升级，应用也需要摒弃传统的设计方法，从架构设计、开发方式到部署维护整个软件生命周期都基于云的特点设计，从而构建原生为云而设计的应用，这样才能在云上以最佳姿势运行，充分利用和发挥云平台的弹性以及分布式优势。

云原生就是这样一套全新的理念，背后涵盖了一系列全新的技术，例如容器、微服务、服务网格等。目前，不仅互联网行业在使用云原生，制造、地产、生命科学、政府等各行各业也都在拥抱云原生技术。根据业界一份调查报告显示，58%受访者已经在生产环境中使用了Kubernetes。

（3）企业使用云原生到了什么阶段？

目前，八成新应用都是云原生化的。而权威数据显示，到2020年，将有50%的传统老旧应用将以云原生的方式改造。在这种情况下，行业也存在较为彻底的预判，未来成功的企业都将采用云原生技术，并且是深度采用。

云原生首先可以支持互联网规模应用，可以更加快速地创新和低成本试错；其次，屏蔽了底层基础架构的差异和复杂性；同时，服务网格、无服务计算等新的计算范式的不断涌现，给整体IT架构能力带来了极致弹性，从而更好地服务于业务。用户可以基于容器服务构建面向领域的云原生框架，如面向机器学习的Kubeflow，和面向无服务器的Knative等等。

通常企业IT向云演进需要进行整体规划：分析哪些应用适合先上云原生、进行彻底的微服务改造；哪些应用要慢一步、先用容器和网格计算达到一部分的治理功能，不需要太大投入也能立刻享受完整的DevOps流程。而对于一些已经无法改动的应用，则加上API接口就能保证与其它系统的整合。

3、企业PaaS将是企业竞争力的集中体现

随着云计算2.0时代的到来，PaaS的重要性日益突显，尤其是在越来越多的企业应用上云之后，因传统应用架构与云计算的分布式架构不一样，这种异构就导致了传统应用上云的困难，而传统企业业务系统要想真正实现上云，必须进行全面的架构升级。作为云计算模型中能力层，PaaS可以帮助企业从“基础设施上云”迈向“系统和应用上云”，优化了企业软件开发模式，成为传统企业数字化转型、进行架构升级的必然选择。

PaaS是云计算壁垒最高的产业链环节，而其壁垒则在于技术和生态。PaaS一方面是一个开发者平台，对应传统IT当中的操作系统、数据库、中间件等基础软件，同时也承载了人工智能、大数据、物联网、行业云等功能应用，从技术壁垒上来说相对于IaaS和SaaS都较高；另一方面，PaaS平台也同时服务客户和第三方开发者(ISV)等，具备双边的网络效应(而IaaS和SaaS更多的是单边网络效应)。因此，将企业级人工智能、区块链、大数据、企业即时通讯与设计、互联网等最新科技封装成服务，构建PaaS和SaaS整合的方案，才能够极大降低企业的开发和应用成本。由此可以看出企业级SaaS的未来在与PaaS能力的打造，因此，得PaaS者得天下。

基于企业PaaS实现组件服务化。企业在开放化、智能化的发展趋势下重构业务架构，把业务流程“组件化”，形成了可复用的“积木块”，业务组件标准化IT服务，有效支撑业务敏捷研发。形成灵活组合、快速研发的组件化创新能力。使企业具备更敏捷的市场和客户需求响应能力。

工业大数据在整个数字化里面也是一个至关重要的技术领域，现在的硅谷，包括德国很多新的工业大数据公司，提供工业数据的分析、采集，还有数据采集器。这些工业数据会在云端保存，通过工业数据的分析，可以重新来分析机器的运行以及效率提升。另外，大数据还包括对企业的业务分析与优化，引领企业智慧增长。我们要知道大数据对于企业意味着什么，意味着如何在传统BI的基础上形成敏捷的BI，然后再进行互联网数据的关联，通过应用大数据、工业大数据的分析来创造透明度。通过验证试验来了解市场、企业的运作和细分客户，采用灵活的方式形成新的商业模式、产品及服务。

大数据让企业开启“智慧+”创新新模式。强化数字化智能化应用，打造智慧服务、智慧产品、智慧风控、智慧运营。

所以，企业管理自身的数据、行业数据以及外界数据的能力是企业核心竞争力的重要组成部分，用大数据来进行业务的优化、市场的分析、风险的主动防范、引领企业的智慧增长是我们要做大数据的意义所在，如上图所示。

人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。强化数字化智能化应用（AI），打造智慧服务、智慧产品、智慧风控、智慧运营，满足实体经济和人民群众对服务的新需求，开启“智慧+”创新新模式。

在业内人士看来，AI是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。

AI正在与各行各业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新的产业浪潮。据专业机构发布的关于人工智能对全球经济影响的报告显示，到2030年，全球GDP的14%将由AI带动。华为去年发布《GIV2025打开智能世界产业版图》白皮书也指出，基于ICT网络、以AI为引擎的第四次技术革命正将我们带入一个万物感知、万物互联、万物智能的智能世界。到2025年，全球物联数量达1000亿元，企业对AI的采用率将达到86%，创造出23万亿美元的数字经济。

我们可以展望一下AI在零售业的应用。去年8月，权威咨询公司对全球400名零售高管做过一项调查，结果显示，到2022年，AI等新技术将每年为零售商节省资金3400亿美元，并且其中的80%将归功于AI技术的运用，它可以使供应链和退换货程序更高效地运作。可以预见，未来AI将成为零售业使用的主流技术，并将在很大程度上提高零售商市场的效率，且发展潜力无限。10年、20年，时间将会一晃而过。有业内人士称，目前，零售业已经处在变革的前夜。与前三次变革围绕“成本、效率、体验”进行渐进式创新不同的是，零售业的第四次变革将会是一个大浪潮，是一场暴风雨。在变革的过程中，智能技术会驱动整个零售系统的资金、商品和信息流动不断优化，在供应端提高效率、降低成本，在需求端实现“比你懂你”、“随处随想”、“所见即得”的体验升级。不可回避的是，在这场大浪潮与暴风雨中，会有很多企业倒下，也会有很多企业焕发出新的生机与活力。变与不变或许就在一念之间，而结果却会变得大不相同。

AI的未来发展将会呈现五大趋势：

趋势一：AI将超越工具和支撑系统，成为基本生产力，改变各行各业的生产方式。

趋势二：算力的大小，将决定生产力的大小。

趋势三：智能计算将无处不在，端、边、云同构将成必然。

趋势四：AI将成为人类脑力的延伸，助人类突破空间、时间、表象局限，帮助人类更好地认识世界，改变世界。

趋势五：安全和隐私保护将成AI发展最大挑战之一。

这段时间，“区块链”成为舆论热词。习近平总书记在中央政治局第十八次集体学习时强调，“把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口”“加快推动区块链技术和产业创新发展”。党中央的前瞻判断，让“区块链”走进大众视野，成为社会各界舆论共同关注的焦点。这番来自最高层的定调意味着区块链引导技术变革的地位得到了中央的认可。从科技层面来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点公式算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。简单来讲，在区块链系统中，每过一段时间，各参与主体产生的交易数据会被打包成一个数据区块，数据区块按照时间顺序依次排列，形成数据区块的链条，各参与主体拥有同样的数据链条，且无法单方面篡改，任何信息的修改只有经过约定比例的主体同意方可进行，并且只能添加新的信息，无法删除或修改旧的信息，从而实现多主体间的信息共享和一致决策，确保各主体身份和主体间交易信息的不可篡改、公开透明。通俗来讲，区块链可以视作一个账本，每个区块可以视作一页账，其通过记录时间的先后顺序链接起来就形成了“账本”。因此，区块链是一个分布式的共享账本和数据库，具有去中心化、不可篡改、全程留痕、可以追溯、集体维护、公开透明等特点。这些特点保证了区块链的“诚实”与“透明”，为区块链创造信任奠定基础。而区块链丰富的应用场景，基本上都基于区块链能够解决信息不对称问题，实现多个主体之间的协作信任与一致行动。

1、区块链的运行机理

区块链是一个共享的分散分类账，有三个值得注意的部分：

分布式系统：分布式对等工程具有由系统成员组成的节点，其中每个部分存储区块链的不可区分的副本，并被允许验证和确认系统的数字交换。

共享记录：系统中的个人将正在进行的计算机交换记录到一个共享的记录中。算法被运行并检查建议的交易，一旦大多数个人批准了交换，就会将其添加到共享记录中。

高级交换：任何可以存储在区块链中的数据或数字资源都可以作为高级交换。每个交易都组织成一个区块，每个区块包含一个加密哈希值（离散函数将任意长度的二进制值映射为固定长度的较小二进制值，这个小的二进制值称为HASH值），以直接的、按时间顺序包含交易。

那么区块链如何创造信任与合作机制呢？深入到具体的应用场景，我们就能够看得更加清楚。区块链“不可篡改”的特点，为经济社会发展中的“存证”难题提供了解决方案，为实现社会征信提供全新思路；区块链“分布式”的特点，可以打通部门间的“数据壁垒”，实现信息和数据共享；区块链形成“共识机制”，能够解决信息不对称问题，真正实现从“信息互联网”到“信任互联网”的转变；区块链通过“智能合约”，能够实现多个主体之间的协作信任，从而大大拓展了人类相互合作的范围。总而言之，区块链通过创造信任来创造价值，它能保证所有信息数字化并实时共享，从而提高协同效率、降低沟通成本，使得离散程度高、管理链条长、涉及环节多的多方主体仍能有效合作。

2、区块链的主要特征

上述对区块链的描述听上去充满了未来感和技术色彩，但本质上它是一个去中心化的分布式账本。去中心化，也就是说所有的交易都是点对点发生的，无需任何的信用中介或集中式清算机构确保信息的正确性；分布式账本，意味着当交易发生时，链上的所有参与方都会在自己的账本上收到交易的信息，这些交易记录是完全公开，且经过加密、不可篡改。我们可以把区块链的特征归纳如下：

（1）去中心化

去中心化意味着，在区块链网络中分布着众多的节点，节点与节点之间可以自由连接进行数据、资产、信息等的交换，而无需通过第三方中心机构。例如我们目前常规的转账需要通过银行这个中心机构，在区块链网络中，我们将能实现直接点对点的转账。

（2）去信任化

区块链使用了密码学技术来保障区块链上的信息不被篡改，主要用到的是密码学中的哈希函数以及非对称加密。也就是说，交易双方不需要等到建立信任之后才开始进行交易，而是通过密码学等技术手段保证可靠性，加速业务的进程。

（3）可追溯性

区块链上保存了从第一个区块开始的所有历史数据，连接的形式是后一个区块拥有前一个区块的HASH值，区块链上的每一条记录都可通过链式结构追溯本源。

3、要理性看待区块链

但我们也要理性地看到区块链疯狂热炒背后也隐藏着风险。某些企业的区块链业务并不成熟，也许只披上概念的外衣，没有科学的方法论指导，并无实质性落地应用，炒作成分太多。目前区块链技术整体仍处于探索研究和尝试应用阶段。此外区块链行业尚未形成统一的标准，标准空白使其无法在全球普及，只能在各国内自成体系。中国工信部2016年发布《中国区块链技术和应用发展白皮书》，对我国区块链标准化明确了路线图，也对行业发展具有重要指导意义。其次区块链虽然并非新生事物，但近年的火爆却是前所未有的，因此政策监管相对滞后，要达到监管合规性和大型金融机构对区块链的认可支持，还需时间去逐步完善。最后，区块链技术的特点，如去中心化和完全透明化，不仅打破过去集权式束缚，形成新生产关系和社会习惯，也对传统业务造成巨大冲击，势必会遭遇旧势力的抵制，所以新技术能否通行无阻还存在些许疑问。区块链技术与加密货币相伴而生，但区块链技术创新不等于炒作虚拟货币，应防止那种利用区块链炒作空气币等行为。同时还要看到，区块链目前尚处于早期发展阶段，在安全、标准、监管等方面都需要进一步发展完善。对于利用区块链存储、传播违法违规信息，运用区块链进行非法交易、洗钱等行为，也应该予以严厉整治。通过包容审慎监管，既包容试错又严禁越界，才能更好推动区块链创新发展。发展区块链大方向没有错，但是要避免一哄而上、重复建设，方能在有序竞争中打开区块链的发展空间。

4、区块链技术展望

区块链是当今最两极分化的技术，充满着希望和失望，无法满足热炒所带来的高期待。虽然具有颠覆性，但仍然缺乏可大量传播的用例。在反复尝试中，医药数据管理和货币化与区块链技术的可能性逐渐体现出来。中国在区块链领域拥有良好基础，一些大型互联网公司早有布局，人才储备相对充足，应用场景比较丰富，完全有条件在这个新赛道取得领先地位。国内许多创新型医药公司和国外的医药巨头公司都在着手利用区块链技术来转型、创新，悄悄推动着医药生态链的变革发展。

区块链承载明日世界，区块链将会颠覆网络世界。这项技术涉及范围之广、来势之迅猛，导致许多关于它的描述沦为抽象的概念解释，而不是讨论它对网络世界中人们的互动方式将要产生的深刻影响。从更大视野来看，人类能够发展出现代文明，是因为实现了大规模人群之间的有效合作。市场经济“看不见的手”，也是通过市场机制实现了人类社会的分工协作。在此基础上，区块链技术将极大拓展人类协作的广度和深度。也许，区块链不只是下一代互联网技术，更是下一代合作机制和组织形式。

物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，与互联网结合形成一个巨大网络。其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。物联网清晰地描述了一种唯一确定的物理对象间的连接，物品能够通过这种连接自主的相互联系，这种交互作用发生在其与机器之间，对象与对象之间。物联网的提出突破了将物理设备和信息传送分开的传统思维，实现了物与物的交流，体现了大融合理念，具有很大的战略意义。

工业物联网是工业4.0的核心基础，有无处不在的传感器，这些传感器进行互联以后就形成了大量的数据，然后回到数字中枢，进行数据的清洗、整理、挖掘，数据再增值。过去的大数据在服务业企业运用比较多，工业企业很多数据是没有被完全挖掘出来，现在一个新的市场正在形成，就是通过工业物联网来形成的大量数据来重新产生价值，所以工业4.0第一个基础技术领域是工业物联网。

综上所述，基于ABCDI的技术融通，再与业务融通所形成的“核聚变”，推动着万物互联(InternetofEverything)迈向万物智能(IntelligenceofEverything)时代，进而释放出数字经济爆发增长。数字经济将呈现全新的运行规律——以数据流动的自动化，化解复杂系统的不确定性，实现资源优化配置，支撑经济高质量发展的经济新形态。

如上图所示:数字经济的五层架构包括:

Ø  底层的技术支撑，“数据+算力+算法”的运作范式；

Ø  “描述-诊断-预测-决策”的服务机理；

Ø  消费端和供应端高效协同；

Ø  精准匹配的经济形态；

Ø  “协同化、自动化、全球化”的治理体系。

数据+算力+算法是企业科学、高效和精准地进行资源配置的最优范式。企业是经济社会的基本运作单元。数字经济体系内的企业，利用数据+算力+算法，在不确定性的世界中进行决策。企业是一种组织，与市场、政府是一样，是一种配置资源效率的组织。企业竞争的本质就是资源配置效率的竞争，就是以数据自动流动化解复杂系统的不确定性，优化制造企业的配置效率。企业面临各种各样的挑战：缩短研发周期、提高班组产量、提高机床使用精度、提高设备使用效率。所有这些问题，都可以归结为如何提高资源配置效率。在实践中，企业力争把正确的数据、以正确的方式、在正确的时间、传递给正确的人和机器。从根本上说，“数据+算力+算法”提供了一种服务，历经描述、诊断、预测、决策四个阶段，最终实现优化资源配置的目的。

未完待续

来源：企业数字化转型白皮书

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