DT观察 | DT化进程持续展开:未来十年科技是什么样子?

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云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
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简介: 约100年前的1910年,有感于曼哈顿的灯火通明,美国意象派诗人埃兹拉-庞德这样赞颂新奇的电力:“这就是文明诗一样的美景,因为我们已把星星摘了下来,终于遂了心愿”。无数的热议、想象、憧憬、幻想,同样发生于100年后的今天——DT时代! DT时代的模式升级与范式转移之产业篇 相

约100年前的1910年,有感于曼哈顿的灯火通明,美国意象派诗人埃兹拉-庞德这样赞颂新奇的电力:“这就是文明诗一样的美景,因为我们已把星星摘了下来,终于遂了心愿”。无数的热议、想象、憧憬、幻想,同样发生于100年后的今天——DT时代!




DT时代的模式升级与范式转移之产业篇


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宋斐 潘永花 田丰 


如果说IT时代类似工业时代的第一次工业革命,标志着信息文明的开端,那么DT时代则类似工业时代的第二次工业革命,标志着信息文明逐步步入成熟期。当前,DT正在转入“产业快速发育”及“应用拉动”的发展阶段,模式创新与业态创新也开始出现。所谓产业DT化就意味着传统企业和行业将数据这种新的生产要素与其他要素融合起来,实现数据业务化,衍生出创新模式的过程。



从IT到DT的历史变迁



回望IT的发展史,会发现数据的角色以及形态,从计算机诞生伊始就开始发生着不一样的变革。


第一次工业革命是以机械代替手工为代表,2006年云计算概念出现以前的IT时代,正类似于信息时代的第一次工业革命。


1964年,IBM发明System/360大型计算机,这个时代的计算机最主要的目的是替代手工操作,以主机/终端的计算模式为主,数据和应用以集中的方式保留在主机,在主机进行计算和处理,终端主要是界面的作用。


1965年,摩尔定律出现了其主要是指当价格不变时,集成电路上可容纳的元器件的数目,约每隔18-24个月便会增加一倍,性能也将提升一倍。近半个世纪来,伴随着计算能力的迅速提升,PC端处理能力的增强使得客户机/服务器的计算架构成为了主流,数据变得分散,服务器端与客户端都有数据存储和处理能力。


而TCP/IP协议的出现以及宽带网络的发展使得网络边界从内部延展到全球,Internet进入人们的工作与生活,从互联的角度,数据开始跨越企业边界流动起来,数据之间的共享开放成为可能。


在DT(数据技术)时代,人、事、物都在被数据化,数据成为新经济的核心生产要素。IT时代以自我控制、自我管理为主,而DT时代则以服务大众、激发生产力为主。


在IT时代,技术的使用者以大型企业用户为主,主要用IT来提高自己本身的生产效率,改善业务流程,数据的流动、共享非常有限,数据主要用于查询和报表展示;而在DT时代,有了云计算基础设施,数据的开放、流动、共享成为可能,数据开始激发新的生产力。



DT技术群落:以云和大数据为核心


DT意味着信息技术的发展,终于有能力、以低价格的形式还原、映射、记录和支撑商业世界的运行。DT时代的技术基础并不是单一的某种技术,而是以云计算和大数据技术为核心的技术群落,这一组新的技术群落包括云(计算)、大(数据)、智(智能化)、物(物联网)、移(移动互联网)等,它们共同驱动了DT新世界的到来。


云与大数据技术的结合使得中小企业和创新创业企业利用IT技术处理和管理数据的成本得到了大幅降低,同时进行应用开发、测试、上线的速度获得快速提升,这就使得中小企业可以拥有与大企业同样的技术能力。据阿里研究院测算,云计算能够降低70%的IT投入成本,同时提升互联网创新效率高达70%。


案例
Face++


Face++是一家年轻的公司,成立时间4年左右。2011 年10月,由三个“85后”清华学子创办,Face++是一家专注于图像识别和深度学习的技术公司。通过Face++,可以实现云端身份认证,用户兴趣挖掘,移动体感交互,社交娱乐分享等多类型应用,向开发者们提供人脸检测、分析和识别服务。


对于Face++来说,当大量开发者调用识别服务时对于平台整体的处理能力有很高的要求,如果自己采购服务器和存储产品,成本很高,但利用云服务可以大幅降低门槛,这就是Face++与阿里云合作的初衷。因为当进行人脸识别的时候,需要处理大量来自面部的各种特征,对包括结构、五官、肌肉以及动作等方面的数据进行分析。如果平台的服务器不够稳定、性能不够强大就会严重影响到识别效果与用户体验。


面向未来,云大智物移的新技术群落,还能带来更多的可能性与想象空间。正如阿里巴巴集团董事局主席马云所言,“我们在经历的这一次技术革命,是在释放人的大脑。未来三十年,整个变革会远远超过大家的想象。” 


综合世界经济论坛、阿里研究院、华泰证券研究所等机构的研究:借助芯片、传感器、智能终端等科技领域的快速进步,未来10-15年“云大智物移”这一组新的技术群落还将发生进一步令人期待的快速演化。


未来十年科技发展预测





各产业的DT化进程




在DT化的过程中,“人、事、物”都在被数据化,瞬间产生了大量人与人、物与物、人与物之间的数据。


据IDC每年针对数字宇宙的研究,中国数据量在2014年达到909EB(1EB=1000PB),占全球比例为12%,到2020年这个数字将会达到8060EB,占全球比例将会达到18%。正是基于这样的背景,DT受到了各界广泛关注,已渗透到金融、医疗、消费、电力、制造等几乎各个行业。


随着大数据领域的新产品、新技术、新服务不断涌现,行业的DT化进程正在加速。


不同的行业基本上会沿着“信息化-在线化-云化-DT化”的过程发展。行业DT化进程的速度,与行业的信息化水平、行业与消费者的距离、行业的数据拥有程度最为相关。


第一类是互联网和营销行业。互联网行业本身就是离消费者最近的行业,同时拥有大量实时产生的数据,在线化是其企业运营的基本要素,因此DT化的程度是最高的。与之相伴的营销行业,是围绕着互联网用户行为分析、为消费者提供个性化营销服务为主要目标的行业,因此这一行业的DT化程度也很高。


第二类是信息化水平比较高的行业,比如金融、电信这两类行业,它们内部信息系统相对比较完善,对内部数据有大量的历史积累,并且有一些深层次的分析类应用,目前正走在内外部数据结合起来共同为业务服务的阶段。政府行业的信息化程度和数据化程度差异较大,但政府的DT化将会是未来整个DT世界发展的关键,它通过数据开放可以使政府数据在线化走得更快,从而激发数据类创新创业的大发展。


第三类是制造业、物流、医疗、农业等行业,它们的DT化进程还处在初级阶段,但未来消费者驱动的C2B模式会倒逼着这些行业的DT化进程逐步加快。


未完待续...
转自:阿里研究院

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