智能进化论|让云计算与人工智能回归本质，拥抱新基建( 二 ) 作者：缪可延

从物理距离的促因来看， 5G时代的边缘计算是混合云架构的延伸，是即将来临的下一篇章。 IDC预测，到2023年，有一半新的本地基础设施将会部署在关键的边缘站点，而不是在公司的数据中心，目前这一比例还不到10% 。对于企业来说， 5G可以使移动数据获得极高速、低延迟和最小传输延时的联接，企业能够利用5G的潜能来支持类似应急响应、机器人手术或者是联网车辆安全功能等关键应用，无需再把工作负载发送到中心云端，避免了现在以毫秒计的延时。
IBM所提供的边缘计算服务与解决方案，结合了IBM多云环境的经验与专长以及红帽业界领先的开源技术，可以为各行各业带来全新的发展机会。我们有充分的理由相信， 5G和边缘计算对企业计算能力的影响将不亚于手机对消费者的影响。抓住这个机会，意味着企业现在需要做出重要的架构选择。 IBM认为，企业应该坚定不移地采用基于开放技术和标准的混合云策略来迎接5G时代的到来。
关于人工智能，我很欣喜地看到人工智能的价值也在回归本质。今天已经不再是拿人工智能做噱头的时代， IBM在制定人工智能策略时，聚焦于对企业最为重要的方面，致力于帮助企业更好地预测、实现自动化，优化运营和管理。
过去几年，尽管人工智能的技术、产品和解决方案得到了一定的发展，但是在企业中的应用尚未普及。 IBM商业研究院的调研报告显示，中国只有不到14%的企业真正用到了人工智能。人工智能的普及之所以雷声大雨点儿小，主要是因为企业在使用人工智能的过程中通常会碰到三大挑战，即数据的复杂性、AI人才的不足和AI的可信性。可喜的是，长期致力于人工智能研究与开发的IBM不仅拥有领先的人工智能技术，也是应用人工智能解决商业和社会问题的市场领导者（IBM连续三年被IDC评为“人工智能全球市场占有率第一”），对于企业所面临的每一项挑战， IBM都有相应的技术和解决方案。
第一，数据的复杂性。 IBM的人工智能阶梯（AILadder）可以帮助企业解决数据难题，做到“数据就绪” 。基于IBM在全球实施的数千个AI项目的经验， IBM打造了一个开放且可扩展的数据和AI平台-CloudPakforData ，可以帮助企业收集、组织和分析数据，然后再把AI融合到企业整体经营中去，为企业提供端到端的数据就绪、分析和人工智能应用的全方位能力，而且不用4个小时就能部署在任何云上。
第二， AI人才的匮乏。今天AI人才的录用和培养成本极高，企业如何在可控的成本之下发挥人工智能的作用？为此， IBM做了多层次的设计，以满足企业不同层次的需求。例如，针对具备人工智能开发能力的企业， IBM可以提供全套的人工智能全生命周期解决方案，满足企业自己构建、管理人工智能模型的需求；针对企业业务部门有强烈需求，同时又面临上线时效性和人才的挑战， IBM会推荐产品化的人工智能解决方案应用给业务人员直接使用，无需具备编程能力，如WatsonAssistant和WatsonDiscovery等；第三种是嵌入式的IBM人工智能技术，不是提供端到端的解决方案，而是提供人工智能的能力嵌入到IBM自身的产品或者第三方的产品中去。通过这些方式，帮助企业打破AI人才缺乏的瓶颈，加速智能化转型。
第三，可信AI的挑战。 IBM通过可信化、可管理的平台，监督和管理企业运营中人工智能的应用、算法和模型，使企业在应用人工智能的同时，可以规避可能存在的AI偏见风险。同时， IBM承诺不会利用客户的数据，以及客户数据创造的模型和洞察来提升IBM人工智能的能力。 IBM的人工智能紧跟客户的需求，大部分产品平均3到4个月就更新一个版本，而这些提升都源自IBM自身技术的发展和应用。
此外，与IBM混合云架构一脉相承的，是IBM人工智能的开放性，这既是我们的技术承诺，也是客户所需。 IBM的Watson采用开放的体系架构， Watson使用到的数据、文本、流程、模型、结果等等，用户都能很直观地看到，并且能非常方便地以API的方式让企业内外的其它应用程序调用。这样可以快速地扩展人工智能在企业中的应用范围，真正实现人工智能无处不在。为此， Watson还获得全球的API大奖。