谢东：数字化转型最核心的技术是混合云和企业人工智能

　　11月11日至15日，第二十二届中国国际高新技术成果交易会将在深圳举行。本届高交会以“科技改变生活、创新驱动发展”为主题，总展览面积超过14万平方米，有3000多家海内外展商、近万个项目参展，各项活动将超过140场。IBM副总裁、大中华区首席技术官谢东出席并演讲。

　　以下为演讲实录：

　　谢东：大家好，2020年让我们清醒而深刻地认识到这个世界还充满了未知，充满了很多的挑战，让我们认识到对于整个人类来讲，我们还会遇到波及到每个人影响到每个人工作生活的危机。但是历史又告诉我们，每一次危机的背后其实又伴随很多的机遇，每一次的转变都是一次变得更好的机会。我们看到对于企业来讲，也都是在这场危机中不断地进行重塑，我们的工作方式、工作场所被重塑了，我们整个企业的业务流程，我们每天如何应对我们的客户，这些也被重塑了，在我们的企业内部支持我们业务流程的平台被重塑了，企业外部的合作伙伴我们的供应链系统被重塑了，同时，由于新的应用出现，安全的机制、安全的体系也被重塑了。这些重塑可能是被动的，好在它实际上是在数字化转型加速了，而数字化转型在过去几年中IBM一直致力于帮助我们的进行数字化转型，数字化转型的目标就是让企业成为智慧型企业，智慧型企业包括三大要素：开创性的平台战略，智能化的业务流程，人性化的全面体验。

　　平台战略我们认为对于智慧型企业来讲一定要有一个新型承载企业核心业务的平台，这个平台把供应端跟需求端连接在一起，把企业和客户连接在一起，这样的平台能够帮助企业在整个的生态中确定你自己的独特价值和战略定位，这样的平台也是能够促进企业不断地进行创新不断通向未来的桥梁。智能化的业务流程我们看到，对于一个企业来讲，企业里面有非常多的流程，而这里面企业一定要鉴别哪些流程是它的核心价值，要把这些价值不断地用新技术通过大数据、人工智能在混合云的架构中进行赋能，加速它的成长。

　　人性化的全面体验方面，我们看到体验的是越来越重要，而这样的体验已经不光是简单的用户端的体验，而是说在整个企业内部它的创新体验，在企业之间生态圈的体验等等，只有开创全面良好的体验情况下才能够让我们的平台战略，我们的业务流程能够更好地实施部署。

　　有了数字化转型是不是能够更好地开拓新的业务？是不是能够在一些危机面前更好地应对？答案是肯定的，我在这里给大家举一个美国网球公开赛的例子，过去30年间IBM跟美国网球协会进行深度的合作，为整个全球上百万的网球的粉丝，球员、媒体、教练等等提供一种新型的数字化体验，而今年由于特殊情况的出现，今年美网在线上举行的，第一次没有观众的，而且很多在现场需要进行技术支持的团队也是在家里工作的，好在美网一直IBM的帮助下已经实行数字化转型，把核心业务搬到以IBM的混合云为基础的新的架构上，使得当我们需要进行新的应用时候，能够快速部署，今年美网决定线上举行的时候，只用不到三个月的时间完成整个新应用的开发和部署，让用户有新的体验。没有观众是简单的，关键是在这样的过程中还实现了新的用户体验，通过IBM的技术可以用新的体验，可以在观看过程中，不光是远程看到这样的比赛，还有围绕新的以网球为主的数字平台中展开新的业务，通过数字化转型不断应对危机，实际上进一步走向未来。

　　我们看到实时的数字化转型最核心的技术是什么？我们认为就是两点非常重要的：混合云和企业人工智能，混合云大家已经看到，云技术已经成为越来越成熟的技术和越来越广泛的应用，大家会看到云会越来越多，IBM的调查显示在国内到2022年的时候，每个企业平均所面临的云可能有超过十个，这里面有企业内部测试云、开发云、生态云、合作伙伴的云，还有很多用到公有云，如何让自己的企业应用能够快速部署到这些应用里面去做到我们的应用构建一次，同时要保证这样的平台承载起自己企业内部的创新活动。以IBM为基础打造的混合云，就承载成为很好的基座，有了这样的云，我们就保证可以继承传统又放眼未来，数字化转型过程中有很多的过去原有的IT系统和应用，我们知道未来的计算系统我们相信一定是传统的计算架构加上人工智能加上量子计算混合在一起的系统，这样的系统实际上不管从算力也好、算法也好，数据也好，是分布在混合云上面的，通过混合云来提供这样的服务，所以有了混合云也就有了一个通向未来之路。

　　我们看到混合云在IBM提供的混合云架构上还兼顾现在新起来的以5G的边缘云。再说一下人工智能，人工智能的威力大家已经充分见识到，具有感知的能力，能够进行图片的搜索，能够认出物体，还有认知的能力，可以理解人的感情跟人进行对话，未来人工智能可以具有处理复杂事务的能力，决策的能力，还能在物理世界中直接产生动作，在很多的环境中成为关键的应用。这几年越来越多的人工智能应用已经越来越用到企业中，不光是在企业中应用，也会遇到挑战，虽然很多应用中我们知道机器是需要学习的，人工智能的学习能力是超强的，不仅能从数据中学习，能够从规则中学习，甚至从过去的失败教训经验中学习，这个学习过程中看到有成功的案例，但是企业应用中也有很多的挑战，比如说每个任务都是新的任务，我们缺少很多现成大量的好的标注，而这个企业中仍然会面临人工智能所应用所需要遇到的持续学习的问题、工程化的问题等等。要解决好这个问题，在IBM我们现在看到的核心关注的研究重点，我们现在分在三个方面：自然语言处理、自动化、信任的问题。

　　自然语言我们相信人工智能系统一定会跟人共存的，帮助人进行决策，帮助人更好地进行工作，特别是在企业应用中。同时，我们看到人工智能还能够帮助人进行各种文本分析，比如说现在科学实验每年现在有多少文件，各种科学的论文可能超过200万篇，我们在研究中需要大量的理解到底有哪些新的发现，这些需要人工智能收集分析这些信息，并且把信息进行聚合，为人提供更好的支持。

　　自动化的过程是现在人工智能其实应用起来还是相当复杂的，人工智能以深度学习为代表的方法，你只要灌输进去就好了，这是一个简单的比喻。但是人工智能的模型如何设计，参数如何调整还是一个需要大量经验的，这个时候需要一些人工智能的方法帮助我们来设计人工智能系统，帮助我们设计管理人工智能系统，这就是我们所谓的AI  for  AI，这样可以帮助当企业应用人工智能的时候，即使是一些企业内部数据比较少，人工智能的团队不那么有一个强大的人工智能团队的时候，也能够应用人工智能的。

　　还有信任的问题，包括人工智能的伦理道德问题，这是IBM最先提出并且积极倡导的，我们相信要有人工智能系统更加有可警示性、有公平性、可靠性、透明性，只有这样的人工智能系统，当它应用在企业中的时候才能被人们所信赖。我们知道这种数字化转型它的核心要素，知道它的关键技术之后，到底怎么样实现？IBM所建议的就是车库的方法，就要像初创公司一样把不同的部门人，把企业跟应用端场景和技术结合在一起，通过互相的交流，互相的合作，发现新的应用，就是把聪明的头脑聚合在一起，用在共同目标下，在一定科学方法论指引下进行交流，不断创造新的场景，我们相信只有这样的话能够促进人工智能和混合云的应用加速，加速这样的进程。这样的过程是IBM是现在为用户服务很重要的手段，应用的非常成功，今年的疫情期间IBM也打造了通过云上的虚拟方式，为用户提供车库的方法，用设计思维的方式，跟用户一起开发新的应用，挖掘新的应用场景。

　　我们相信对于数字化的转型来讲，还有三大核心因素，两大技术要点，一个方法，就是321，我们需要一起行动，2020年一定会在人类历史上成为关键的节点，我们也相信只要我们大家一起通过技术不断地加强深化这样的转型，我们抓住机遇，我们共同创造一个美好的明天，这个美好的明天属于我们所有人，谢谢大家。

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