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如果說，過去是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的試驗(yàn)階段，實(shí)施的是開荒動(dòng)土、選種育苗，那么當(dāng)前要進(jìn)行的是精耕細(xì)作、植樹造林。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型已進(jìn)入了由個(gè)別行業(yè)、個(gè)別場(chǎng)景的“點(diǎn)狀應(yīng)用”向各行各業(yè)全流程、全環(huán)節(jié)“整體滲透”的關(guān)鍵期。

云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能深度融合，已成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型歷程中最核心的能力平臺(tái)。其中，“數(shù)智融合”正在讓AI和數(shù)據(jù)釋放更多價(jià)值，更好地驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新。

破土：

以“數(shù)智融合”重塑數(shù)據(jù)價(jià)值

對(duì)于數(shù)智化概念，可以簡(jiǎn)單地理解成數(shù)字化與智能化的結(jié)合。

其本質(zhì)是萬物互聯(lián)，第一層次是連接；第二層次是數(shù)據(jù)價(jià)值提煉；第三層次是效率應(yīng)用賦能，將數(shù)據(jù)的價(jià)值落地到應(yīng)用場(chǎng)景。

要做到“數(shù)智融合”，離不開大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)兩大關(guān)鍵要素。

從大數(shù)據(jù)角度來看，數(shù)據(jù)是整個(gè)應(yīng)用程序業(yè)務(wù)邏輯的核心，也是每個(gè)組織數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基石。

據(jù)福布斯調(diào)研報(bào)告，如果成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型公司，企業(yè)收入將增加20%，成本將減少30%，達(dá)到降本增效的目標(biāo)。

同時(shí)借助人工智能技術(shù)，可以極大提高處理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的效率、增強(qiáng)業(yè)務(wù)分析和洞察力，從而改善客戶體驗(yàn)并優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)跨越式增長。

據(jù)麥肯錫相關(guān)報(bào)告所示，人工智能在市場(chǎng)營銷和銷售、戰(zhàn)略和企業(yè)融資以及供應(yīng)鏈管理方面對(duì)收入增長的推動(dòng)效果顯著：79%的使用了人工智能的營銷和銷售團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了收入的同比增長；72%的供應(yīng)鏈管理團(tuán)隊(duì)今年也實(shí)現(xiàn)了收入同比增長。

人工智能與大數(shù)據(jù)正在形成多方位深度融合發(fā)展趨勢(shì)，不斷加速各行業(yè)的數(shù)字化升級(jí)。

一方面，大數(shù)據(jù)提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分析和可視化的能力，為人工智能技術(shù)的發(fā)展提供數(shù)據(jù)燃料。有了大數(shù)據(jù)平臺(tái)的海量數(shù)據(jù)，人工智能才有了質(zhì)的突破。

另一方面，人工智能也為大數(shù)據(jù)發(fā)展帶來算力提升和算法引擎，讓人們能夠以前所未有的速度和效率挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。

在場(chǎng)景融合方面，人工智能拓寬了大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)了描述性分析、診斷性分析，而融合人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)分析可以實(shí)現(xiàn)更智能化的預(yù)測(cè)性分析與處理決策分析。

盡管數(shù)智融合已成為各行業(yè)不可逆的趨勢(shì)，但企業(yè)要想實(shí)現(xiàn)數(shù)智化、實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)治理，仍面臨多方面的挑戰(zhàn)，比如：

在原有技術(shù)下，“數(shù)據(jù)量+成本+效率”已經(jīng)成為“不可能三角”，無法做到平衡與兼顧；
數(shù)據(jù)壁壘既高且厚，數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，導(dǎo)致持有成本、管理成本、使用門檻“三高”；
引擎不互通，各平臺(tái)間的算力資源獨(dú)享，導(dǎo)致資源利用率低，成本高居不下；
開發(fā)工具割裂嚴(yán)重，工作協(xié)同難度大，導(dǎo)致數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作復(fù)雜而低效。

各項(xiàng)因素的疊加將影響數(shù)據(jù)的價(jià)值被充分利用，讓企業(yè)敏捷決策和創(chuàng)新變得困難。

生根：

讓AI與數(shù)據(jù)持續(xù)釋放價(jià)值

如果把數(shù)智融合的升級(jí)之路比喻成建房子，那么企業(yè)到底應(yīng)該如何打好地基、協(xié)作建設(shè)流程、精益建造成本呢？

在洞察到企業(yè)數(shù)據(jù)治理難、技術(shù)門檻高、系統(tǒng)繁雜、架構(gòu)割裂等挑戰(zhàn)后，華為云結(jié)合內(nèi)部的實(shí)踐，匯集大量專家，梳理出了一套幫助企業(yè)發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值的方法。

在4月14日舉行的“數(shù)據(jù)之道·知行派”高峰論壇上，華為云EI服務(wù)產(chǎn)品部部長尤鵬介紹了數(shù)智融合平臺(tái)——由數(shù)據(jù)治理生產(chǎn)線DataArts和AI開發(fā)生產(chǎn)線ModelArts融合的獨(dú)家架構(gòu)，該平臺(tái)可讓數(shù)據(jù)和AI開發(fā)進(jìn)入現(xiàn)代化的生產(chǎn)階段，加速企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

華為云EI服務(wù)產(chǎn)品部部長尤鵬

首先，作為數(shù)智融合的最小單元，即一座房子的最小原材料，通用的數(shù)據(jù)是數(shù)智融合平臺(tái)建設(shè)的根基，它需要在平臺(tái)上無縫流動(dòng)，才能讓大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化應(yīng)用，進(jìn)而產(chǎn)生價(jià)值。

如果出現(xiàn)數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象，將影響數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)揮、進(jìn)而影響AI深入業(yè)務(wù)核心系統(tǒng)。

華為云數(shù)智融合平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)融合數(shù)據(jù)管理，基于DataArts LakeFormation，把數(shù)倉、數(shù)據(jù)湖、AI數(shù)據(jù)的目錄、數(shù)據(jù)權(quán)限、事務(wù)一致性、多版本管理等能力都融合到一個(gè)中心點(diǎn)，支持一份數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、AI、開源系統(tǒng)等多個(gè)引擎間自由共享，幫助企業(yè)用數(shù)更敏捷。

其次，當(dāng)“建筑原材料”數(shù)據(jù)開始具備流動(dòng)性，下一項(xiàng)任務(wù)則該解決數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、AI引擎不互通的問題。

我們可以把這過程理解為提升不同工種的建筑工人的協(xié)作能力。

在傳統(tǒng)開發(fā)工作中，各平臺(tái)間的算力資源通常是獨(dú)享的，這導(dǎo)致資源利用率低，企業(yè)投入成本高居不下。

華為云數(shù)智融合平臺(tái)是名副其實(shí)的“數(shù)據(jù)+AI”融合的開發(fā)平臺(tái)。華為云將云上豐富的AI能力封裝進(jìn)數(shù)據(jù)治理生產(chǎn)線DataArts當(dāng)中，支持DataOps、MLOps、DevOps無縫協(xié)同，幫助數(shù)據(jù)工程師以及業(yè)務(wù)人員以簡(jiǎn)單、熟悉的工具/語言，以拖拉拽的方式在全域數(shù)據(jù)內(nèi)使用預(yù)置AI算法。

在這過程中，華為云數(shù)智融合平臺(tái)一方面真正打通大數(shù)據(jù)和人工智能，讓數(shù)據(jù)開發(fā)、治理全鏈路智能化；另一方面以低代碼的方式降低數(shù)據(jù)和模型的開發(fā)、運(yùn)維門檻。

最后，降本增效是每個(gè)企業(yè)非常重視的目標(biāo)，尤其是在世界變局加快演變、國內(nèi)經(jīng)濟(jì)下行的背景下，當(dāng)業(yè)務(wù)在不斷增長，對(duì)云基礎(chǔ)設(shè)施投入在不可避免地增加，企業(yè)如何平衡數(shù)據(jù)量+成本+效率問題？

華為云數(shù)智融合平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)-緩存-計(jì)算三層分離。

以“和面”這一生活化場(chǎng)景進(jìn)行類比，當(dāng)數(shù)據(jù)需要較強(qiáng)的計(jì)算能力時(shí)，假如需要存儲(chǔ)能力跟著擴(kuò)容，這是十分不合理的，將產(chǎn)生類似“面多了加水、水多了繼續(xù)加面”的惡性循環(huán)。

理想的方案是把數(shù)據(jù)放到同一份OBS上，做到存算分離，同時(shí)基于華為云ModelArts的自動(dòng)緩存技術(shù)，讓本地?zé)狳c(diǎn)技術(shù)可以直接本地訪問，無需經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)處理。

所以，華為云三層分離架構(gòu)主要解決存儲(chǔ)、緩存、計(jì)算三者能力不匹配的問題，該技術(shù)可以讓存儲(chǔ)空間節(jié)省20%以上，實(shí)現(xiàn)極致性價(jià)比。

據(jù)介紹，華為云數(shù)智融合平臺(tái)由數(shù)據(jù)治理生產(chǎn)線DataArts和AI開發(fā)生產(chǎn)線ModelArts“雙引擎”構(gòu)成。

其中，華為云數(shù)據(jù)治理生產(chǎn)線DataArts是一站式數(shù)智融合開發(fā)與治理的綜合平臺(tái)，涵蓋GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)倉庫、MRS云原生數(shù)據(jù)湖、DLI數(shù)據(jù)湖探索、DataArts Studio數(shù)據(jù)治理中心、GaussDB數(shù)據(jù)庫等服務(wù)，瞄準(zhǔn)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)全流程管理，包括數(shù)據(jù)產(chǎn)生、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)交易等，解決企業(yè)數(shù)據(jù)孤島式、碎片化分布難題，使能數(shù)據(jù)可控流轉(zhuǎn)，大幅提升數(shù)據(jù)治理的效率，使開發(fā)者從繁重枯燥的數(shù)據(jù)處理工作中解放出來，將更多精力投入開發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)，進(jìn)而為企業(yè)與客戶帶來明顯的價(jià)值提升。

相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，華為云數(shù)據(jù)治理生產(chǎn)線DataArts當(dāng)前在華為內(nèi)部已生產(chǎn)出10多萬個(gè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)；在外部服務(wù)了3000家以上的政企客戶，每天有千萬級(jí)數(shù)據(jù)任務(wù)在云上運(yùn)行。

而華為云AI開發(fā)生產(chǎn)線ModelArts是AI開發(fā)的一站式平臺(tái)，提供數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)、模型訓(xùn)練、模型管理、模型部署等AI應(yīng)用開發(fā)全流程技術(shù)能力，讓企業(yè)可以做專業(yè)的AI開發(fā)和穩(wěn)定可靠的AI運(yùn)營。

ModelArts平臺(tái)提供三層加速，通過彈性調(diào)度、融合調(diào)度、自動(dòng)混部等調(diào)度能力實(shí)現(xiàn)資源極致利用，綜合分配率可達(dá)到90%，支撐數(shù)據(jù)和AI開發(fā)工作更高效：

數(shù)據(jù)加速DataTurbo：通過分布式緩存能力為模型訓(xùn)練提供PB級(jí)緩存，TB級(jí)讀取帶寬，將數(shù)據(jù)讀取時(shí)延降低至亞毫秒級(jí)，可為上千個(gè)物理及容器應(yīng)用節(jié)點(diǎn)提供高性能支持，加載速度提升可達(dá)5倍。

訓(xùn)練加速TrainTurbo：綜合利用內(nèi)存優(yōu)化、模型自動(dòng)切分、動(dòng)態(tài)路由規(guī)劃等技術(shù)，減少37%訓(xùn)練耗時(shí)，分布式訓(xùn)練自動(dòng)容錯(cuò)將恢復(fù)時(shí)間從24小時(shí)降低到分鐘級(jí)。

推理加速InferTurbo：基于異構(gòu)算子融合、異構(gòu)多核并行推理優(yōu)化等技術(shù)，提供2倍性能提升。

此外，華為云AI開發(fā)生產(chǎn)線ModelArts還分別提供通用場(chǎng)景套件和行業(yè)場(chǎng)景套件。

在通用領(lǐng)域，華為云提供盤古基礎(chǔ)大模型、ModelArts Pro文字識(shí)別/自然語言處理/視覺/聲音套件等多樣化AI開發(fā)工具，方便企業(yè)和開發(fā)者在華為云的平臺(tái)上高效進(jìn)行微調(diào)和二次開發(fā)。

在細(xì)分行業(yè)領(lǐng)域，華為云在盤古CV、NLP、科學(xué)計(jì)算大模型的基礎(chǔ)上，面向不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景，推出礦山、藥物分子、電力、氣象、海浪等盤古行業(yè)大模型。

華為云還與行業(yè)ISV攜手，打造9個(gè)AI Usecase，包括產(chǎn)品質(zhì)檢、工藝優(yōu)化、生產(chǎn)排程、智慧訪銷等。

這些AI Usecase和5萬多個(gè)AI資產(chǎn)都沉淀在華為云AI平臺(tái)上，幫助開發(fā)者基于海量的AI資產(chǎn)進(jìn)行商業(yè)實(shí)踐，提升AI開發(fā)的效率，推動(dòng)項(xiàng)目的平均交付時(shí)間從月級(jí)降到天級(jí)。

正所謂“無治理、不分析”，沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，就不會(huì)有智能的AI。

大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)相互激發(fā)、相輔相成，共同推進(jìn)彼此的發(fā)展，助力業(yè)務(wù)持續(xù)釋放價(jià)值，可以說是數(shù)字化時(shí)代的兩把“金鑰匙”。

發(fā)芽：

讓數(shù)智價(jià)值惠及千行百業(yè)

當(dāng)下，數(shù)智融合在千行百業(yè)逐步實(shí)現(xiàn)應(yīng)用及落地，這讓更多企業(yè)在轉(zhuǎn)型的道路上走得更穩(wěn)、更有力量。

隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型已然進(jìn)入深水區(qū)，面對(duì)企業(yè)數(shù)字化的新挑戰(zhàn)，華為云持續(xù)從技術(shù)創(chuàng)新、行業(yè)融合等方面，助力金融、教育、零售、保險(xiǎn)、政務(wù)等行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

比如在金融領(lǐng)域，民生銀行基于華為云MRS云原生數(shù)據(jù)湖服務(wù)和GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)倉庫，以一體化開發(fā)、一體化運(yùn)維、一體化應(yīng)用、一體化管理為建設(shè)目標(biāo)，啟動(dòng)融合型湖倉平臺(tái)項(xiàng)目建設(shè)。

基于華為云湖倉一體技術(shù)，民生銀行實(shí)現(xiàn)“一湖+多樣集市”，支撐離線、實(shí)時(shí)、AI、BI四大場(chǎng)景，大幅降低數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)成本，也為數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)夯實(shí)工作基礎(chǔ)。

民生銀行數(shù)據(jù)管理部資深專家劉偉

光大銀行基于華為云GaussDB(DWS)的高遷移效率，僅用6個(gè)月時(shí)間，就將數(shù)萬個(gè)批量任務(wù)遷至華為云。

光大銀行數(shù)據(jù)資產(chǎn)部處長王瑜在華為云“數(shù)據(jù)之道·知行派”高峰論壇表示：“華為云讓銀行數(shù)據(jù)在早晨八點(diǎn)半前實(shí)現(xiàn)'數(shù)據(jù)開門’，創(chuàng)造了金融數(shù)倉運(yùn)行新速度?！?/span>

在電力行業(yè)，國網(wǎng)天津市電力公司是業(yè)內(nèi)首個(gè)采用華為云Stack MRS全棧實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)湖能力的國企。“電力營銷2.0系統(tǒng)上線后，靈活報(bào)表決策、電費(fèi)快報(bào)時(shí)延降至5分鐘，電費(fèi)測(cè)算提效14倍。我們以實(shí)際行動(dòng)踐行'人民電業(yè)為人民’的企業(yè)宗旨，為天津市700余萬用電客戶提供更優(yōu)質(zhì)的供用電服務(wù)，為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)電網(wǎng)力量。”國網(wǎng)天津電力數(shù)字化部處長倪家明表示。

國網(wǎng)天津市電力公司數(shù)字化部處長倪家明

在制造領(lǐng)域，“全球玻璃大王”信義集團(tuán)聯(lián)合華為云展開全面的數(shù)據(jù)治理，以數(shù)據(jù)使能咨詢?yōu)闋恳瑯?gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理體系，制定1200+數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和300+數(shù)據(jù)指標(biāo)，自動(dòng)采集超40萬點(diǎn)位的生產(chǎn)設(shè)備狀態(tài)、工藝數(shù)據(jù)，每天處理3億多條數(shù)據(jù)記錄，幫助信義集團(tuán)全域數(shù)據(jù)融通共享。

華為云還支撐了海螺水泥“工業(yè)大腦”的建設(shè)。

首先，幫助海螺水泥統(tǒng)一了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，建立了數(shù)據(jù)資產(chǎn)模型，完成了數(shù)據(jù)資源全景梳理，為企業(yè)生產(chǎn)邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新階段掃清障礙。

其次，華為云通過兩級(jí)工業(yè)物聯(lián)平臺(tái)的構(gòu)建與IT&OT數(shù)據(jù)的打通，成功將生產(chǎn)大數(shù)據(jù)與AI融合應(yīng)用。

此外，華為云以統(tǒng)一的IT/OT數(shù)據(jù)匯聚分析為基礎(chǔ)，為海螺水泥構(gòu)建了具備感知、記憶、認(rèn)知與決策能力的生產(chǎn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)各區(qū)域工廠產(chǎn)線設(shè)備的橫向?qū)Ρ?、縱向?qū)?yōu)，對(duì)產(chǎn)線狀態(tài)的智能化實(shí)時(shí)監(jiān)控與精確調(diào)整。

海螺水泥工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新室主任王書信表示，雙方合作的全椒海螺試點(diǎn)工廠實(shí)現(xiàn)近100%工藝參數(shù)值在線自動(dòng)設(shè)定，分解爐溫度穩(wěn)定性提升40%以上，窯況異常率減少50%以上，出窯熟料質(zhì)量穩(wěn)定性提升40%以上，人員勞動(dòng)強(qiáng)度降低了24%以上，成效顯著。

海螺水泥工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新室主任王書信

數(shù)智融合這一把火，已從星星之火漸成燎原之勢(shì)，并在千行百業(yè)落地生花。

結(jié)語

面對(duì)數(shù)字化時(shí)代大潮，傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型迫在眉睫。

將數(shù)據(jù)和智能進(jìn)行有效融合的“數(shù)智融合”解決方案，是破題的關(guān)鍵，可讓AI和數(shù)據(jù)釋放更多價(jià)值。

華為云將數(shù)據(jù)和智能進(jìn)行融合統(tǒng)一，持續(xù)賦能傳統(tǒng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理和資產(chǎn)沉淀，為更多企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化和智能化升級(jí)構(gòu)筑起堅(jiān)實(shí)的創(chuàng)新基石。

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