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『人工智能』新基建背景之下 未来的企业会生长在云端

【『人工智能』新基建背景之下 未来的企业会生长在云端】『人工智能』新基建背景之下 未来的企业会生长在云端
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新基建的大背景之下 ， 5G、数据中心、人工智能、工业互联网成为了必然的发展趋势 ， 科技企业纷纷在主赛道上加速布局 ， 那些生于互联网时代的企业 ， 或者率先完成传统业务重塑的企业将很有希望跑在前列 。 而以云计算的方式和理念展开业务实践的企业 ， 更是走了一条“捷径” 。
『人工智能』新基建背景之下 未来的企业会生长在云端
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新基建背景之下 未来的企业会生长在云端（图片来自houseofbots）
通过与不少行业客户接触 ， 他们的多数新应用都是在云中构建 ， 而且这些企业可能是IT互联网、金融、教育、工业、交通运输等领域 ， 可见云原生在各行各业的普遍性 。 有一项调查显示 ， 在已经部署云原生的公司中 ， 基于云来构建的应用比例会在近几年攀升到70%-80% 。
可以说 ， 云原生已成为企业在部署业务时的主要选择之一 ， 其好处在于应用可以直接基于云架构设计和开发 ， 像12原则（The Twelve-Factor App）在基准代码、端口服务、流程日志等方面也为云原生下了进一步的定义 。 不过从另一方面看 ， 云原生也不是绝对的一本万利 ， 其仍有一些成本因素是不容忽视的 。
云原生是Pivotal负责架构的全球CTO Matt Stine在2013年提出的概念 ， 当时的判断像DevOps、微服务、敏捷交付等技术至今都已成为趋势 。 当时Matt Stine认为 ， 如果用新的一体性架构去取代现有的一体性架构 ， 只是把复杂性从一端转移到了另一端 ， 这也是传统SOA的尴尬之处 ， “从运维的角度来看 ， 实际上什么都没做 。 ”对于企业来说 ， 有必要对旧有的业务进行重构 。
当然 ， 云原生也不是毫无缺点 。 一些报告显示 ， 规模越大的企业通常更倾向于选择云原生 ， 但有意思的一点是像那些营收超过200亿美元的更大型的企业 ， 往往会比较保守 ， 他们使用云原生的比例甚至不到25% 。 这一现象与企业上云的思路类似 ， 即对数据丢失、系统故障等问题的担心 ， 包括受限于监管因素只得将关键业务应用放在私有环境 。
除了安全性 ， 企业在将业务迁移上云的过程中也会遇到其他的“额外”成本 ， 例如可能会需要对应用进行部分或完全重构 ， 以调用完整的云原生功能 ， 这种重构不仅涉及重写 ， 还会有后续一系列的测试、上线、交付 ， 以及工具调用 ， 这些往往加起来会超过企业最初的预算 。
但是 ， 云计算与AI紧密联系仍让不少企业趋之若鹜 ， 越来越多的计算、存储、网络资源以虚拟化的方式交付和部署 ， AI的推理和训练也在云端完成 。 调查显示 ， 2018年企业在人工智能领域的平均投资将达到500万美元 ， 超过70%的企业客户宣称正在组织内部使用AI技术 。 考虑到部署成本 ， 多数企业在智能化初期会选择外部方案 。 随着AI与业务结合逐级深入 ， 企业关注的重点也从提升效率渗透到流程决策管理层面 。 也就是说 ， AI不再是简单的工具 ， 而是开始向生产力转变 。
对于公有云平台来说 ， 其是自带Al属性的 ， 像AWS、Azure、IBM、谷歌、阿里云、腾讯云等厂商相继推出了基于云平台的AI开发工具 ， 降低了企业迈向智能化的门 。 举个例子 ， 云服务商提供用于图像分析的认知计算API ， 当企业用户想构建一套面部识别解决方案时 ， 无需从零开始编写代码 ， 甚至不用知道这些代码的实现逻辑 ， 而是只需要直接调用API实现功能即可 。 按照这个思路 ， 自然语言处理、计算机视觉等技术同样可以让开发者拿来即用 。
例如 ， 可解释的AI系统也提供了新的图像识别方式 。 谷歌的图像分类神经网络Inception Network测试过一项名为“LIME”的技术 ， 其在图像识别时会根据图片本身搜索解释 ， 而不是触发神经网络中的某个神经元 ， 具体来说就是将原始图像的各个部分变黑 ， 通过Inception反馈所产生的“扰动”图像 ， 检测哪些扰动将算法抛离得最远 。 这一测试表明了原始图像特征对于神经网络的影响 ， 传统识别过程更多是集中在对象的某一特定部位 。


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