“ABC”新篇

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IT经理世界

如果将从1998年到2018年定义为中国互联网时代的上半场，2008年会是上半场的又一分界线，苹果智能手机iPhone 3G带来的不仅仅是消费者生活方式的改变，还有更多的可能性。

大数据公司TalkingData创始人兼CEO崔晓波曾多次表达一个观点，过去十年大数据领域的发展，其实就是由智能手机所带来的，这是人类历史上第一次出现能够忠实的记录线下所有的足迹和线上所有的行为，并可以完美地将线上和线下的数据连通和打穿的设备。

从时间轴上来看，快速发展的绝不只是大数据，还有人工智能与云计算技术，这些技术与理念并非源于十年前，人工智能甚至已经满60岁了，但其快速发展与应用落地，却的确多集中在过去十年。一个可能原因，是商业模式和硬件水平的进步，让这些以往用不到的“屠龙之术”有了应用的需求和条件，但反过来，技术却又成为了商业活动的催化剂，推动效率的进一步提升。

人们形象地将过去的十年称之为ABC时代的到来（ABC，AI+BigData+Cloud），这三条技术路线并非孤立的发展 ，而是在不断融合，并成为了TMT企业新的底层技术，在ABC时代，企业不仅仅需要提升技术水平，还需要改进企业的组织架构和文化以适应变化。不久前，腾讯前任CTO张志东谈到，在ABC时代，腾讯的组织变革滞后了，与之同时发生的就是腾讯第三次组织架构的调整。如果连诞生于1998年的互联网原生巨头腾讯都在变化中感到不适应，那其他的企业又该如何自处呢？

AI已来

人工智能的起源，公认是1956年的达特茅斯会议，许多先进的理念与算法也都早早提出，但其应用却迟迟难以落地。如果说有的话，1997年IBM研制的“深蓝”击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫可算一例，不过也止步于此。

而下一次类似的事件，已经是谷歌人工智能AlphaGo以4：1战胜韩国棋手李世石，和在2017年击败柯洁，但在此之前，其应用早已影响世界。2012年美国大选中，奥巴马击败罗姆尼，迎来新的4年任期，竞选团队的首席科学家Rayid Ghani居功甚伟。Rayid Ghani曾向Tom M. Mitchell学机器学习，后者被称作“机器学习之父”，撰写过《机器学习》。

在竞选之前，Rayid Ghani带领团队用一年半的时间，将收集到的数据构建成大型数据库，并做出了不同类型选民的精细模型，针对各族群选民的投票趋势实时分析，给出不同的宣传策略。例如他们发现，第一夫人的拉票邮件在春天最受欢迎，并建议奥巴马去Reddit去跟网民互动，还通过模型推演决定购买冷门节目的广告时段来定位精准选民。而Rayid Ghani和他的团队通过建立模型来预测谁会在线捐款，再将结果应用到邮件营销上等，帮助奥巴马筹集了破纪录的10亿美元。至于花钱上——据称他们每晚都用模型进行6.6万次模拟选举，推算奥巴马在摇摆州的胜率来分配资源。

计算力的提升、数据的爆炸式增长和算法的演进，是AI落地的三个必要条件。不难发现，AI在总统大选中所做的事情，同样可以用到为企业增加收入和降低成本，而AI的直接应用，就在于辅助决策。

打开淘宝天猫，发现APP比你自己还懂你，推荐的都是你喜欢的东西；打开今日头条，推送的都是你关注的新闻，就连抖音都知道你爱看小姐姐跳舞，什么都不打开，蹦出来的广告看着都很顺眼。手机屏幕的后面，不止有电路板和用户界面设计，还有AI的推送算法在起作用。最聪明的天才们都在研究如何获取点击和卖广告，是互联网时代的笑话，但卖得好，就是互联网经济的真谛。

滴滴打车的自动派单和路径规划、能自我调节交通的城市大脑、工厂中的智能设备，还有逐渐落地的无人驾驶，AI是软件，但却可以赋能实体，无论是实体经济还是虚拟经济，都可以从AI获益。MIT人工智能实验室主任Daniela Rus曾归纳过人工智能在美国最新的应用，包括在医疗领域应用于淋巴结的识别，通过人机配合将失误率由7.5%降低到1%以下，MIT和麻省医院合作的项目，可以达到97%～99%的乳腺癌筛查准确率；在金融领域，聊天机器人和机器助手为投资者提供了决策辅助；在零售业，通过分析购买数据，AI可以向购物者推荐更平衡的购物选择；在法律领域，通过自然语言处理技术的应用，协助律师查阅资料；在能源领域，谷歌的新系统，可以降低数据中心40%的能源消耗。

在中国，2017年继发布出台《新一代人工智能发展规划》后，科技部也宣布依托BAT和科大讯飞建设自动驾驶等四大国家人工智能开放创新平台，据今年7月由清华大学中国科技政策研究中心等联合发布的《中国人工智能发展报告2018》显示，中国在人工智能领域论文的全球占比从1997年的4.26%增长至2017年的27.68%，人工智能领域的投融资占到了全球的60%。

对企业来说，AI正从突破性技术走向标配。

数据大爆炸

大数据的热潮还在AI热潮之前，也是AI到来的前提之一。早在40年前，诺贝尔经济学奖获得者赫伯特·西蒙教授就曾经预言：“在后工业时代，也就是信息时代，人类社会的中心问题将从如何提高生产率转变为如何更好地利用信息来辅助决策。”他提出的“信息辅助决策”的观点曾被认为是“商务智能（BI）”的理论雏形。

在信息化和数字化的浪潮中，企业面临的是规模更大、种类更多、变化速度更快的数据，最近十年移动互联网的发展，让大量的生物特征数据、人脸、DNA以及与人体相关的数据，传感器的数据和机器产生的数据也随之产生。

大数据的发展并不会停滞，而是会继续呈指数级增长，并相比过去几年结构化数据占比较多的情况，未来将有更多维度和类型的数据出现，如何管理非结构化数据并与结构化混在一起用，以及新的场景还原和场景预测的需求，都会是企业面临的新挑战。

对企业来说，早如福特，在上世纪90年代，就在努力打破企业各部门间的数据孤岛，并卓有成效。以往企业多用数据仓库对数据进行结构化处理和分析，在整个过程中，原始数据基本上需要全部被打乱——这被称之为提取、转换和加载（ETL）。但是在今天互联网连接的世界里，数据来源众多让这种方法变得不太实用。

Hadoop最初用来索引Nutch搜索引擎，但现在几乎所有的行业都使用Hadoop来进行多种大数据工作。2003年，谷歌的研究人员开发了MapReduce，企业可以通过使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储数据，再由MapReduce的技术进行高性能并行数据处理。2009年，加州大学伯克利分校的研究人员开发了Apache Spark来替代MapReduce。Spark使用内存存储进行并行计算，比MapReduce快100倍。而基于Hadoop的开源架构，同样有商用软件公司出现，包括Cloudera和Hortonworks，不久前这两家公司进行了合并。

据工信部发布的《大数据产业发展规划(2016-2020年)》，到2020年我国大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元，年均复合增长率保持30%左右。而随着存储和计算的的问题被云计算技术解决，大数据得以更关注数据本身。近两年，数据中台逐渐成为企业热衷建设的项目，包括阿里巴巴的数据中台等，也都是企业竞相模仿的目标。TalkingData的CEO崔晓波认为，过去几年头部企业实际已经在大数据中获益，以数据中台的形式，将头部企业探索出来的能力和方法，更好地去赋能整个产业链里的中小企业，是未来大数据公司要重点解决的问题。另一方面，中小企业往往缺少数据来源， 如何实现数据共享，也是行业要解决的问题。

万物云化

电商是否格外有做云计算的基因？这不得而知，但世界第一的云计算公司亚马逊和中国第一的阿里云，都是做电商出身的。在一众TMT企业中，电商大概是最早感受大数据压力的行业，因此也会在IT建设上花最多的钱。不过，电商的基础设施一定是按照峰值来建设的，在多数时间，计算等资源就被闲置了。考虑到这些资源可以作为商品卖给其他，亚马逊在2006年3月推出了弹性计算云（Elastic Compute Cloud）服务。虽然其他企业如微软、谷歌等也先后推出了云计算服务，但投入度上远不如亚马逊。

而阿里云的萌生，和王坚脱不开关系。2008年9月，王坚加入阿里巴巴时，由于数据量暴涨，服务器的能力接近见底。当时阿里巴巴如国内许多大企业一样，标配“IOE”，I是指IBM的服务器，O是指Oracle的数据库软件，E是指EMC的存储。当时的情况是，业务停下来肯定不行，但以这样的速度继续增长，就算不断的买下去早晚也可能会撑不住——这一点后来被证明是对的，2013年的双11活动，淘宝天猫的支付达到了3.75万笔每秒，阿里云专有云总经理马劲当时在IBM工作，他为工商银行做交易项目，能做到的峰值还不到1万笔每秒。

云计算在2009年之前还属于不太被看好的项目，而中国在这一点上比国外还要慢一拍。2009年开始，国外的传统IT厂商，如IBM、VMWare、微软和AT&T等，开始转型云计算，日后成为了云计算的第二梯队；而在国内，除了阿里巴巴最终在马云拍板支持下投入到云计算中，其他有能力的企业还处于观望的状态。一步慢，步步慢，云计算的IaaS原本就是规模经济，规模大的厂商有更多的牌可以打，先发者除了在技术上有优势和经验外，还可以打价格战。在过去十年，亚马逊AWS降价超过50次，最终坐稳了全球老大的地位，占据了近半的全球市场。而国内的阿里云紧赶直追，并多少得益于政策上的优势，打了个时间差，也发展成全球第三，占据中国近半市场的云计算巨头。

云计算对企业的意义毋庸置疑，底层的IaaS取代了相当一部分的IT建设成本，而企业服务SaaS则提供了极大的便利。但就像我们在文章之初所说的，技术并非一直单线发展，而是在不断的融合。

数字化的企业，需要靠大数据技术来解决数据暴涨下的运营问题，大数据又为AI技术的落地提供了条件，云计算可以以更低的成本、更灵活的方式为人工智能提供强大的数据处理能力，同时企业还可以获取所需的SaaS服务。就像TMT已经难以被拆开，而是作为一个独立的概念，随着AI、大数据和云计算技术的不断交融，“ABC”也正逐渐成为一个特定的概念，而在ABC时代，企业所要补的课，绝不止是单一的能力或仅仅IT部门，而是从经营理念的到组织框架的全面变革。

如何在ABC时代生存发展，是每个TMT企业都要考虑的问题。

作者丨李昊原

本文选自《IT经理世界》杂志20周年特刊 TMT20年 栏目，更多精彩内容欢迎订阅纸质版杂志！现在订阅即可享受八折包邮优惠！邮发代号：1-28，购买地址：

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