之前Mr.Key一直跟人開玩笑說，阿里的雲棲大會和F1世界錦標賽很像，每年在很多城市巡迴舉辦。以阿里雲拓展國際市場的趨勢看，遲早要辦到國外去，就更像F1了。今年是雲棲的第九年，觀察這幾年的變化，
一個明顯趨勢是：大會主題與阿里雲的客戶身份有很強的正相關性。從早年關注中小開發者、創業公司，到這兩年的央企、國企大客戶，再到今年主打“城市牌”（講“新杭州故事”），對象和視野越來越大。這不就是阿里雲客戶拓展的路徑嗎？
這背後隱藏著兩條主線，一條是雲計算發展到今天，越來越向產業層面靠攏，這比消費級互聯網蘊藏了更大機會。產業是什麼？比如製造業，怎麼進行生產流程重塑；金融業，如何降低風控成本；交通業，能不能提升資源配置的效率，讓路不那麼堵，在機場少坐擺渡車等。第二條主線是營收層面的。
雲計算行業已經符合“二八定律”，即20%的客戶貢獻著80%的營收。服務對象往產業互聯網和B端大客戶靠攏，明顯帶動了營收的增長，這從亞馬遜AWS、微軟和阿里巴巴的財報中都有所體現。
可以說，第二條主線是結果，正因為雲計算廠商看準了第一條的產業方向，導致了第二條。幾年前我曾面對面專訪阿里雲總裁胡曉明，他說了一句讓我至今印象深刻的話：
（當時）阿里雲與起步更早的AWS在技術上還有一些差距，但阿里雲在產業和場景的拓展上已經走得比AWS快，雲計算的產業時代馬上就要到來。從今天的事實看，他當初的這個判斷在大方向上是很準的。雲計算參與到產業互聯網建設，做B端的生意，為客戶解決研發、生產、營銷，甚至組織管理等實際問題，將釋放更大的價值，這一步是遲早要走的。雲計算早已不是僅為幾個遊戲、SNS創業公司提供服務器的階段了。這裡不妨以一個垂直產業“交通”為例，來說說早年那些服務於C端的互聯網巨頭，能在產業互聯網時代有何作為？
概括起來，交通業無非三要素：人、車、路。從硅谷到中國，車已經成為新風口。
比如特斯拉、蔚來汽車是做電動車的，谷歌、百度研發的是自動駕駛，這些都是圍繞車，也是現在最熱的領域；像蘋果車載CarPlay，實際上是圍繞人、賬戶，停留在消費級層面；而像GPS、谷歌地圖、四維圖新、高德、千尋位置等，這些都是圍繞路。當然，人、車、路是一個整體，各家不可能割裂地只做其中一個維度，只是各有側重罷了。就BAT而言，騰訊依然是其慣常的從投資切入產業，像蔚來汽車、四維圖新等，背後都站著騰訊；百度的更多心思在自動駕駛上，不過以國情看，想從測試路段到實際上路，無人駕駛還太過超前；阿里除了收購高德（被胡曉明感慨為最讓他興奮的一次併購），一開始是從車載系統入手的，做AliOS，與上汽等車企合作。但前幾天的杭州雲棲再看，短短几年阿里已在交通領域形成了全景式的佈局。簡單梳理一下阿里的佈局層次。最近斑馬網絡完成了16億元的首輪融資，這是阿里與上汽的合資公司，基於AliOS系統做車聯網。阿里2010年就已經在做操作系統。在市場層面，與斑馬合作的車企越來越多，且跳出了上汽自家品牌（比如榮威）的圈子，向福特、雪鐵龍等品牌客戶縱向拓展，現在有幾十萬輛車裝了基於AliOS的斑馬系統；另一方向上，包括博世（汽車多媒體）、半導體廠商恩智浦（信息娛樂平臺）、殼牌中國（加油站場景）等第三方也在不斷加入阿里的汽車生態圈。架構上，
可以把AliOS看成一個位於中間層的連接器，它向上連接車與人，屬於應用層；向下連接路與雲平臺，屬於基礎設施層。
從車到路，是阿里佈局交通的大方向，而這個基礎設施層正是考驗平臺級公司“綜合能力”的要害。
無論是互聯網汽車，還是智慧交通，本質上都是車與路的數字化，把出行數據交給機器去實時分析，輔助人做決策，而連網是數字化的前提。
胡曉明說，現在阿里雲的ET城市大腦終於能數清楚每天跑在杭州城的機動車總量了。這是不小的進步，倒不是說每輛車都裝了AliOS連網了，而是用其他手段實現的（比如圖像識別等），但大方向是數字化。車輛數字化的同時，也需要對道路數字化，比如交通標誌牌、信號燈，只有數字化才能被機器讀懂。現在的導航軟件已經能識別一條道路上的不同車道，但再精細化的定位還做不到，也看不懂交通指示牌。城市內出行還好，如果放在城市間更大的環境下，比如遇到長隧道、邊坡等複雜路況時，系統的反映通常是滯後的。假如一條長隧道內因事故造成擁堵，如果等導航地圖反映出紅色擁堵線後司機再避讓，通常已過去一段時間，後續車輛因缺乏提示，會繼續往擁堵地點開。智慧交通此時的作用就是通過傳感器獲取路況信息，經過機器分析後，用通訊服務提前告知可能經過的司機。
目前，長三角地區全長161公里的杭紹甬高速公路已經被規劃為智慧高速的試點。目前國內高速公路的平均時速在80-90公里每小時，未來杭紹甬高速希望實現120公里每小時的上限設置，有20-30%的提速空間。車路協同的設計方案能提高通行效率，長遠目標是匹配自動駕駛。去年我在德國時，從一個主城到旁邊的衛星城，出租車在高速上的時速基本保持在180公里每小時以上。因為德國高速不限速，讓初來乍到者非常不適應。
德國人的理念是高速度可以讓司機時刻保持警覺，同時提高了運輸效率。
圖：世界各地區高速上限速度當然，車路協同的訴求首先是安全，幫助司機和指揮系統做決策，其次才是速度和效率。一到冬季遇上冰凍雨雪天氣，國內高速一般會出於安全考慮封路。這其實是一種粗放式的管理，
如果機器足夠智慧，幫助決策者提高管理水平，可能一些高速路段不用封閉。車路協同，就需要龐大、密集的路測設備（感應基站）去獲取道路和車輛信息，讓司機能看懂的，機器也能讀懂；大數據傳輸需要未來5G通信的支撐；平臺上的海量數據分析又需要雲計算提供支持。
所以說，AliOS向下接連的這些基礎設施才是考驗平臺能力的要害。業界印象中，騰訊長於產品和內容，阿里強於佈局與協同。從過往的業務看，阿里這次在智慧交通上所調用的內部資源，可能是除“雙11”這種動態活動外，最龐雜的一次，涉及到AliOS、阿里雲、達摩院（無人車）、高德、千尋位置（高精定位）、支付寶、城市大腦AI、斑馬網絡等。真的是考驗協同的大場景。單從交通業這個垂直產業角度看，雲計算就大有可為，何況放在整個產業層面。這些細分產業正是構成城市運轉的一個個單元。
所以，放眼未來的數字化城市，雲計算是開啟智慧的根基
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