汛期应急通信如何保障？

我对一些当下较为热门的概念做了一些梳理，其实想要了解区别，我觉得得先知道它们各自的定义。

1、先说数据中台

它的起源我就不说了，相信大家或多或少都看过这个有趣的故事：15年马云携高管访问supercell这个游戏公司，这个游戏公司为什么牛逼？就是因为它的员工不多，但是却造出了很多知名的游戏，原因就在于它的中台战略深入人心，如何像他们一样提高人效？这才是高管们关心的。

回到国内，中台的概念就被造出来了，从起名可以看出来，是处于中间位置，连接前后的作用，最终的目的是提高员工和企业的效率。

阿里事业部不下十几个，淘宝、天猫、 1688、聚划算、菜鸟物流，每个事业部都有独立的架构体系，对应各个的开发和运维，这会出现功能重复建设，数据格式不统一，口径不一致。

中台的出现就是为了解决这些重复造轮子的情况，打通各个业务系统的数据，有些费时费力的代码，写过一遍了，为什么还要再写呢？此处@各研发。

再拿某公司来说，很多人都觉得它是app工厂，造出了很多知名的产品如X音、X条等，但是他们的研发背后，肯定有一套，和阿里一样的，合理的数据中台体系。


 

在这个过程做好了之后，我们在整个物流、仓储甚至制造方面，可以一个一个用 AI 对接起来，慢慢的我们就很聪明的可以知道，每一个产品应该生产多少，存多少，送到什么地方去存，什么时候会卖完，什么时候需要补货，而且甚至在商场里面该放在什么位置，都可以来优化它最终的销售。

最后想谈一下重构整个行业规则的可能性。

其实医疗是一个非常巨大的机会，这里好几个例子我想更深入的讲一下。

用 AI 来制药，我们投资的有一家公司就是在用化学的方式来寻找最合适的小分子，来加上用 AI 能够对于各种制药的这种顺序，看看哪些药和哪些病是能够产生最大的经济价值，帮助更多的人恢复健康，还有能够有更高的概率通过临床实验。在这个过程中我们发现如果一切顺利的话，有可能发明一个新药，可以比过去快了 4 到 5 倍，这就成功地重构了医疗行业。

创新工场在人工智能方面做了 40 多个案子的投资，最近我们也发现越来越多的 AI 公司它必须要能够落地，必须要能够对接传统公司，要用 AI 做传统产业赋能和价值的创造。

而今天中国也面临了非常重要的一个时刻，我们的传统行业特别需要来降本增效。我们面临的几个大问题，第一个是作为世界的制造大国，我们的人力成本在变得越来越贵，而且生产力和效率相当不足。

如果实际去看一些我们的零售、生产的环节，我们发现有各种方面是需要提高效率。比如说在工厂的生产力，或者虽然有比如说淘宝拼多多带来那么大的消费者的效率，但是他的后台很多的事情欠缺效率。另外还有很多线下商业也需要提升效率，比如说还有 700 万多家这种夫妻店。

最后还有很多行业，包括了教育行业、医疗行业等等的，它的效率都是需要提升，而人工智能正好可以用来提升效率的。所以从整个产业的发展来说，我们可以看到的过去 10~20 年，巨大的价值来自于前端的创新，让很多行业能够上网，用 APP 变得更方便，创造了大量的价值，产生了大量的数据。

那么未来的 10 年，我们看到的更多的传统行业，比如说制造、医疗、教育，面临他们的下一个阶段的提升，是要针对性的去改变，提升他们现有阶段的效率，用 AI 来提高赋能，用刚才讲的 4 个方法来创造新的价值，这会是整个经济提升的一个最巨大的机会，也是我们做投资的看到最好的投资的方向。

另外还有两个很大的因素会让我们对加 AI 特别的看好。第一个因素就是今天的疫情虽然是对世界是一个很大的灾难，但是实际上它改变了我们的使用习惯，让更多的线下的业务变到线上了，非数据化的电子数据化了，那么产生了更多数据以后，就也能够做出更好的 AI。

所以我们看到在医疗、办公、教育等等的行业，越来越多都是走了数据化的路线，那么我相信“+AI”的这些行业，也会因为疫情加速了 AI 的落地。

最后还有一点当然就是新基建了，要做好行业化的 AI，要让传统企业拥抱 AI，那么我们在各方面的计算、通讯、数据方面都要有非常好的基础才能够跑起来。就像过去如果没有好的基础建设，没有公路，没有城市建设，我们造车也没有办法发挥价值。

今天如果我们想要各个传统行业好好的用上 AI 的话，那么数据中心、5G、 IoT 还有大数据和 AI 都是非常重要的，这几个环节是会结合到一起。所以我深深的相信“+AI”在新基建之下能够实现数据化、IT 化、云端化的一步到位，这对于重构提升中国经济将扮演一个重要的角色。

（编辑：保山站长网）

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