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近些年，科技帶動發展，大數據、云計算、人工智能等前沿技術都已經滲透生活的各個領域，在推動各行業完成智能化轉型和新舊動能轉換的進程中發揮著重要作用。尤其是在后疫情時期，人工智能成為中國科技創新的第一風口，廣泛應用在金融、教育、醫療、能源、消費、工業等各行業多場景之中，與更多實業、產業的緊密結合，加速新一輪科技革命和產業變革進程。
人工智能帶給人們生活的改變肉眼可見，而作為同樣具有影響力的數字技術，云計算的作用則更多體現在企業的數字化轉型與運營之中。
據統計，在“十四五”規劃的全文中，僅“數字化”一詞就出現25次。此外，還有數字中國、數字時代、數字政府、數字社會、數字經濟、數字生活、數字技術、數字娛樂等高相關詞匯出現了60多次。在某種程度上，數字化已上升為國家戰略。由此，“企業上云”成為眾多企業推動“數字化轉型”的重要突破口，越來越多的企業選擇通過上云，邁出“數字化轉型”的第一步。
在這樣的背景下，人工智能與云計算開始由協同應用向深度融合發展，并在產業經濟、社會治理和公共服務等多方面全面推動社會價值的創新。
自2016年人工智能產業再次火熱以來，人工智能在深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等方面都取得了長足的進步。業界認為，目前人工智能技術的發展已經從推理期、知識期進入到了第三階段——機器學習期。隨著技術迭代和市場認知的不斷提升，產業結構基本完備，人工智能將進入全面賦能生產生活的落地開花階段。
例如，智慧工廠、智慧物流、智慧醫療、智慧教育等產業的興起，代表著人工智能應用正處于面向復雜場景、處理復雜問題的復合新階段，推進應用多元化橫向發展；智能倉儲、智能機器人、自動駕駛、自適應教育等人工智能產業化的發展，為智能服務創造出更多的創新生產和服務模式，推進新基建向縱深發展。
但就現實情況來看，盡管每個行業、各種規模的企業都在積極引入AI技術，但推動人工智能應用的落地卻仍面臨著巨大挑戰。
人工智能的發展需要三個重要的基礎，分別是數據、算力和算法。《2020-2021中國人工智能計算力發展評估報告》認為，人工智能三要素中，算力成為驅動AI產業化和產業AI化發展的關鍵要素。而我國整體在人工智能算力基礎設施方面準備不足，體現在芯片端對外依賴較大，服務器市場國內企業份額有限。在數據方面，產業數據標準化和互聯互通水平嚴重不足，降低了數據的可用性和可遷移性。
而云計算作為提供算力的重要途徑，除了能為人工智能提供算力支撐，也能夠為大數據提供數據的存儲和計算服務，從而保證人工智能的兩大發展基礎。所以從這個角度來看，云計算對于人工智能的發展至關重要的。
同時，《中國云計算產業發展與應用白皮書》曾指出，影響云計算產業發展和應用的最普遍、最核心的制約因素，就是云計算的安全性和數據私密性保護。云上數據安全已成為業務數字化、智能化升級的關鍵風險點，而人工智能技術的加持，有望為云計算的未來發展增添安全護城河。
近年來，全球以IaaS、PaaS和SaaS為代表的全球公有云市場呈現穩步上升趨勢。IDC最新發布的《全球及中國公有云服務市場(2020年)跟蹤》報告顯示，2020年全球公有云服務整體市場規模(IaaS/PaaS/SaaS)達到3124億美元，同比增長24.1%。
云計算正從IaaS向PaaS和SaaS發展，這個過程中與人工智能的關系會越來越密切，主要體現在：PaaS與人工智能結合，能推進云計算向更多的行業領域垂直發展；SaaS與人工智能結合，能全面拓展云計算自身的應用邊界；云計算與人工智能結合，能降低開發難度。
因此，人工智能和云計算技術注定要相輔相成。
在這樣的背景下，騰訊研究院通過構建用云量和AI指數（賦智量），刻畫了云與人工智能的應用情況。數據顯示，2020年一季度到2021年一季度，中國用云量指數增長57%、賦智量指數增長93%。
用云量和賦智量均持續高速增長，表明云計算和AI的使用活躍提升。賦智量增速明顯高于用云量，則表明AI的需求更旺盛、使用更活躍。在行業上云的基礎上，智能化進一步成為新的需求增長點，云智融合的趨勢日益凸顯。
智能的最終目的是服務于人，幫助人們從復雜的勞動中解放出來，為人們帶來新的啟發和認知。而要解決人工智能產業落地的問題，就必須要跳出單一的人工智能技術。由此，以數據采集、傳輸、存儲和計算為視角，綜合了人工智能（AI）、大數據（Big Data）、云計算（Cloud Computing）和物聯網（IOT）等技術的“ABCI云智融合新架構”應運而生。
該架構包含了云基礎底座、智能平臺、智能產品和服務、智能生態四層：
云基礎底座：包含存儲、數據庫、云原生、服務器和網絡計算等部分，為云智能提供豐富的算力和存儲等資源。
智能平臺層：包括機器學習平臺，物聯網使能平臺和大數據平臺，為行業開發者提供一站式的平臺服務。
智能產品和服務層：包括語音、圖像、人臉識別等標準化的人工智能能力，數字虛擬人、對話機器人等人機交互服務，企業畫像、聯邦計算等云大數據SaaS產品，以及面向C端用戶的物聯網小程序。
智能生態層：面向消費互聯網、產業互聯網以及可持續的社會價值創新三大方向，提供金融、工業、教育、醫療、政務、交通、文旅、傳媒、地產、文娛等各行業的智能化解決方案。
借助“云上智能”不僅能實現由單點智能到全局智能的升級，更是推進了物理世界和數字世界的全面連接、交互和融合。
對生產者來說，云上智能可以提供人機協同的環境，輔助生產者更好地完成工作，達成更多的創新；對開發者來說，云上智能可以幫助其降低開發門檻，并加速獲得變現收益；對于管理者來說，云上智能不僅可以洞察行業趨勢和新興機會，還可以為其內部組織管理提升效能，加速協同。對C端用戶來說，智能化將讓人們獲取更為便利的服務和更優質的體驗。
與此同時，從“用云”到“賦智”，也構成了中國數字產業增長的主要動力。
根據騰訊《2021云上智能白皮書》顯示，從行業分布來看，數字原生的電商和以文創、游戲為代表的數字內容行業，是當前的用云大戶；效率和安全需求巨大的金融行業賦智領先，是行業均值5倍多，行業工具、文創緊隨其后。
（ 用云量：數字原生行業大幅領先，傳統行業加速上云）
（賦智量：金融大幅領先，行業工具、文創緊隨其后）
從地域分布來看，AI產業集中于頭部城市，以北上廣為代表的發達地區保持領先，其余城市較為接近；江西，河南多個城市排名上升超100名，邊疆和中部增速更快。
“云智融合”的進程使人工智能正在變得更加模塊化、集成化。從廠商定制化的解決方案到用戶主動調用，人工智能的應用門檻逐步降低。同時，深度融合之后，不僅讓硬件功能更加豐富，軟件功能更加智能，還將激發更多的新模式、新業態，為各地區、行業的高質量發展注入新動能。
眼下，以云計算、大數據、人工智能、物聯網等技術為驅動力的第四次工業革命，正以前所未有的速度席卷全球，各行各業都將迎來數字化、智能化發展的新機遇。然而，盡管我們已經感受到了智能化給各行各業帶來的巨大潛力價值，但落地之路仍然任重道遠。
智能化轉型是一項系統工程，需要從規劃到實施的長期投入。對此，騰訊研究院提出了“技術、數據和人”三要素的轉型框架，幫助企業識別到實施智能化過程中不同階段提升的重點。
（圖：智能化轉型框架）
并在云基礎底座之上，利用一系列技術將安裝、部署、運維、調優集成于云上完成，構建起一套云智能線架構，從而實現降本增效。通過智能化框架和云智能線架構，騰訊得以整合AI、大數據、IoT等三大技術能力，針對客戶需求開發金融、工業、教育等行業專屬的數智網，實現了產業上下游數智融通。
在中國銀行的項目中，客戶可通過騰訊云IT的TI-ONE平臺，開展風控聯合建模，通過挖掘客戶異常行為，實現資金流量預測和貸后風險預測，大大提升了風控系統的防控能力。同時，TI-ONE開放接口的特點使得銀行內部的IT人員在項目交付后續，可以自行構建其他需要的場景，只要數據滿足要求，即可方便地進行模型訓練、評估和預測。
在醫療領域，騰訊利用云上AI能力，為綜合醫院提供AI導診、AI預問診、AI臨床助手等產品，極大助力醫療機構提升醫療水平和服務效率。同時，基于騰訊云安全存儲與強大算力，打造了一站式智能服務平臺——“騰訊覓影·開放實驗平臺”，在搜集、管理標注數據集，訓練、開發、驗證模型，云端部署應用，課堂示教，多中心數據集構建和聯合科研等6個方面，助力醫療機構、科研院校和科創企業在醫學人工智能領域的合作創新。
早前，我們都說企業要數字化轉型，要“上云”，將企業的業務、流程和應用部署到云端，而今天我們談論的更多是智能化升級，也就是上云之后，如何讓業務、流程和應用在云上跑得更快、更好。過去，“互聯網+”是做加法，現在從“互聯網+”到“智能+”，要多的是乘法，要用數字化和智能化技術深度改造傳統行業的生產方式、商業模式、產業結構的過程，重塑核心競爭力。
眼下，金融、能源、工業、廣電、教育、醫療等多個產業正在加速推進智能化轉型，未來需要更多元的架構支撐，云智融合成為必然。而在這個過程中，騰訊不僅要為各行各業進入數字世界提供豐富的數字接口和數智化工具，更要深度參與，成為智能生態的共建者，實現發展共贏和多重價值。
相信隨著云上智能的不斷落地與成熟，會有越來越多的政企逐漸將更多數字化、智能化技術集成到自身業務和產品體系中。屆時，全新的數字格局將會被打開，率先落子者會享受到更多數智升級的紅利，迎來新的商業繁榮。
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