<mark id="oztn4"></mark>
0
人類的認知總是被碾壓，而且猝不及防。沒辦法，名為“科技”的火車正開得越來越快 —— 中國引入互聯網才23年，中國首筆互聯網交易發生在9年前，智能手機也興起才幾年，這些卻都已成了生活中不可或缺的一部分。
如今這列火車駛向一條名為”智能“的軌道，在可預見的未來又將開始新一輪加速。之后，它又會用怎樣的姿勢刷新我們的認知？5月23日上午，在云棲大會·成都峰會上，阿里云資深總監肖力用一場名為《通往智能之路》的演講，和在場的人聊了聊他的看法。
▲ 肖力
Wannacry 勒索病毒剛爆發沒幾天時，有人發現中招的大多是內網的機器，云服務器反倒很少受害，于是他們很詫異 “云上的機器居然比不連接互聯網的內部機器更安全？” 。
肖力覺得這很合理，
2006年中國爆發過熊貓燒香病毒，08年前后又爆發過爆發“沖擊波”、“震蕩波”，為什么這次勒索病毒依然危害這么巨大？這和人們迷信物理隔絕的固有安全觀念有很大關系。
有的單位建立了和互聯網不互通的內部網絡，仗著”物理隔絕“而自持安全，依然使用非常老舊的系統，補丁升級滯后，缺乏快速響應能力，所以中了招。
在他看來，阿里云的客戶在此次勒索風波中就幾乎沒有受到影響，正是得益于公共云模式的智能驅動和快速響應，做到在事前預防安全問題。 Windows 遠程漏洞的利用工具剛曝光，阿里云的大數據分析就預測將會有一次大爆發。幾個小時之后，阿里云官方發布了修復方案和安全建議。
物理隔離在補丁升級和安全響應上都存在一定的天然缺陷，安全廠商各自救火，做的都是事后的工作，雖然也能取得補救效果，但如果有云安全的‘事先預測’，就能防患于未然，公共云在這方面有著解決問題的最佳優勢。
肖力說。
雷鋒網發現，近年不少第三方研究機構發布的數據，也間接佐證了這一觀點，根據 McAfee 發布的《2016年云信任調查》：
從2015到2016年，完全信任公有云的比例從13%漲到了23% ，能夠信任公有云的人也從50%到了2016年的71%，而這些信任感的增強源于云平臺對安全的投入增加、安全功能的發布、安全支持和服務的提升。
Intel 云安全報告也表示：
人們對于云安全的擔憂正在迅速減弱，74% 的組織已經將敏感數據存儲在公共云。在 2015年，51%的用戶僅使用私有云，2016年這一數字就降到了24%。
中國人以前有個不太好的習慣，喜歡把用不著又舍不得扔的東西堆在陽臺，興許以后有用呢？最終讓陽臺硬生生變成了雜物庫。
在數據分析層面，許多人也有過類似想法 —— 數據大就是大數據，捏著一大堆數據覺得自己能做大數據分析。即使這個數據現在沒用，將來一定會有用，現在不能用，也一定要把數據存起來找到方法之后再用。最后工程師們發現，數據量越來越大，存儲維護費用更新費用越來越無法承擔，在沒有任何轉化的情況下，“大數據”變成了一個不受控制的毒瘤。
怎樣才能讓數據變得有價值 ？肖力認為關鍵在于兩點：數據在線和計算能力。這也是”云計算大數據“應該叫做”云數據大計算“的原因 —— 云數據即數據在線，大計算則強調數據的分析和計算能力。
在我眼里，數據沒有大和小之分，它最重要的是在線；只有打破數據孤島，讓數據發生更多的匯聚，更多的交換，更多的更新和挖掘，才能產生更大的價值，這就是“大計算”。
他舉了個例子，阿里云幫助杭州市政府實現一個可以智能化管理城市的城市大腦。為了做好數據分析，阿里云邀請了13家公司以及政府有關部門，根據需要將各種數據匯集到云端，其中包括公安部門的攝像頭數據，交警部門的交通數據也有衛星地圖數據等等，通過大量的數據交互、深入的分析和挖掘，讓數據產生關聯，才能幫助整個城市解決好交通出行、交通管制甚至道路修建等問題。
試想，如果各方面數據形成孤島，單獨的公安數據，單獨的交通數據，恐怕都很難解決復雜的城市管理問題。
這樣的例子在身邊比比皆是，肖力提到了高德地圖。
一邊是地圖數據，一邊有整個城市車輛出行的數據，兩個數據匯集在一起，再加上深度挖掘和分析的能力，這才能夠給出用戶最佳躲避擁堵的方案，讓數據產生了新價值。
數據常有，數據的價值卻不常有，但擁有數據的企業卻能借助大平臺的計算能力，讓他們數據變得有價值。
肖力現場舉了個案例：
協鑫在全球光伏領域的領先企業，工廠全自動化，車間幾乎沒有一個人。但工廠負責人卻表示，他們在自動化過程中有大量數據積累存儲下來，卻沒有能力做計算。
協鑫把數據接入到阿里云數據分析平臺，對光伏切片制造進行分析，發現在良品率跟生產過程中包括機房溫度、車間溫度、設備狀況等 60 多個數據維度有關。
我們對協鑫全過程進行檢測，我們通過幾個月的努力，最終幫助協鑫提升了1個百分點。這意味著一年節省上億成本。
據雷鋒網了解，阿里云目前開放了兩大數據分析平臺。肖力說，企業可以在平臺上完成整個數據的采集，數據的清洗，數據的分析，數據應用，在各個層面。今年他們計劃把這個平臺開放出來，通過有多種數據模型，降低用戶使用數據的成本，讓企業更方便的做數據智能應用。
5月23日成都云棲大會那天，成都信息工程大學與阿里云聯合宣布共建“成都信息工程大學·阿里巴巴大數據學院”。雷鋒網了解到，這已經是全國第三所由阿里巴巴與高校聯合冠名的大數據人才培養學府。
同時，“天池”算法大賽的新項目 —— 利用 AI 技術捕捉地震余震的算法比賽，也被擺到了重要議程。肖力稱之為“最厲害的算法在民間”。
阿里云看重數據分析能力和實際業務場景的結合，這一點從他們在大數據人才選拔和培養方面的投入力度就能看出。
根據阿里云官方消息，3月底啟動的天池醫療 AI 大賽目前已有超過 1300 支隊伍，共1700 人報名參賽，而這只是天池大賽眾多領域中的一個。4月底，阿里云又啟動了電力 AI 大賽，這些都是數據分析能力與各個垂直領域業務的直接結合。
肖力也希望有更多數據開發者能夠進入阿里云數據分析平臺，幫助企業更好思考企業與數據結合方面遇到的問題。
企業購買了計算機并不代表企業擁有計算能力。自建數據中心還將面對基礎設施穩定性的問題，互聯網安全問題以及高額的成本，而云模式可以讓用戶享受到平臺的能力，從而更好的專注于自身發展。
駛入”智能“之路的科技列車，在可預見的未來將行駛地越來越快，且悄然無聲。或許哪一天，如今做出的努力成為現實，醫生借助 AI 精確診斷病情，地震變得有規律可循，我們身邊的空氣、水源、食品也因為精準的數據分析而變得純凈、安全。當然，那時的人們也像如今習慣智能手機一樣習以為常，只是偶爾有人回頭一望，也不禁感慨這些由數據、計算和智能帶來的巨大改變。
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
