【卷首语】
1953年，詹姆斯·沃森和弗兰西斯·克里克在《自然》杂志上公开了他们发现的DNA双螺旋模型，人类从此对构成生命的基础结构有了深入且微观的认识，在此之后数十年，以DNA双螺旋结构为基础，人类在医学、生物化学、生理学领域取得了巨大的成功。
为什么DNA会呈现双螺旋结构？因为只有组成DNA的碱基排列呈现这种结构时，分子能量才会处于最低状态，符合“系统的能量越低、越稳定”的自然界规律，这一规律被称为能量最低定律（原子核外电子的排布也遵循这一规律）。DNA的双螺旋架构并非凭空而来，它是自然界内在运行规律的体现。
在数字经济时代，双螺旋结构同样存在，行业认知与数字科技这两条链条彼此紧密缠绕，构建出数字时代的基本运行法则：具有行业认知、行业经验的传统企业，借助从互联网成长起来的数字科技巨头的前沿科技能力，实现数字化增长与数字化转型；数字科技巨头则借助与传统企业的合作，加深行业认知、积累行业经验，并由此进一步加强前沿科技的洞察与研发，以云计算为基础，以数据为介质，通过行业接受且有效的方式输出人工智能、大数据、物联网等前沿技术至行业应用中。可见，两条链条彼此缠绕、彼此支持、相互赋能，驱动数字经济的发展和实体经济的智能化创新。
双螺旋结构在数字经济时代的出现，同样符合数字经济的运行规律，而且在多个案例中已经得到了证明。谷歌和埃森哲在近期宣布成立以云为中心的新业务集团，以谷歌的云服务及前沿科技，结合埃森哲的行业认知，共同服务于数字时代的企业，事实上两家公司在此前的合作中已经尝到了“云+行业”的可观收益；西门子的Mindsphere工业互联网平台的成功同样如此，虽然起步晚于GE的Predix，但是通过与阿里云等云服务商的合作，已经共创出乐观的发展愿景，预计很快就能实现盈利。
有好就有坏。沃尔玛和GE的失败值得深思：沃尔玛放弃与云服务商的合作，投入巨资自建云业务但却试水失败，如今已经宣布重新回到和云服务商合作的“老路”上；GE在工业互联网领域投入数十亿美元，如今却要出售数字业务（GE Digital），虽然失败的原因非常复杂，但是GE建立大规模云基础设施、放弃与数字科技巨头合作，导致其深陷产品能力和大规模运营的泥潭，这已经成为工业互联网的共识。
为什么数字时代的双螺旋如此有效？事实上，这背后并没有什么深奥的道理，早在1200年前韩愈所著的《师说》中就已经讲的非常清楚，不过是我们耳熟能详的十个字而已：“闻道有先后，术业有专攻”。
是的，术业有专攻，如是而已。
1、谷歌和埃森哲成立以云为中心的新业务集团
【新闻摘要】 7月底，谷歌与咨询公司埃森哲宣布，根据双方在Cloud Next 2018大会上达成的合作协议，两家公司将共同组建名为“Accenture Google Cloud Business Group”的业务集团，合作为企业客户创建“数据洞察解决方案”。埃森哲方面表示，该业务集团将由两家公司的数字化转型专家组成，旨在帮助企业客户“开发智能解决方案，并利用数据驱动的洞察力”，继而提供卓越的客户体验，加速他们的数字化转型速度与成功率。在初期阶段，埃森哲的规划中包括：构建由谷歌人工智能和机器学习平台提供支持的新业务服务、设计并提供将旧版工作负载迁移到谷歌云更简单的方法、使SAP软件在谷歌基础设施上更易于管理。
【小云评论】谷歌与埃森哲合作成立新业务集团，意味着谷歌将进一步加强云计算业务（Google Cloud）与传统产业的联系，加深行业理解力，提高服务企业数字化转型的能力，改善长期以来过分注重技术、缺少行业经验的形象，与此同时，埃森哲也需要为企业客户给出以云为基础的数字化转型路径。云计算是驱动数字经济发展和实体经济智能化创新的重要基础，它不仅为企业提供计算、存储和网络资源，更是人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术的供给平台，是企业数字化转型的资源和能力底座。云计算并非只是一种技术或一项服务：一方面，企业的数字化增长、数字化转型，将以云为基础开展和实现；另一方面，企业需要“懂业务”的云，需要具备行业知识、经验和理解力的云服务商所提供的解决方案，而不仅仅是提供云服务器或对象存储。
2、3D打印技术造出微观多孔锂电池，容量提升4倍
【新闻摘要】 近日，卡内基梅隆大学机械工程学副教授Rahul Panat及其团队在《添加剂制造业》杂志上刊文称，通过与密苏里科技大学合作，研发出一种3D打印电池电极的新方法，这种方法能够打造出拥有受控气孔的微观金属结构，这种结构允许锂离子大量进入电极内，而在锂电池中，拥有多孔结构的电极能够带来更强的蓄电容量。因此，他们的研究能够为锂电池带来更高的蓄电能力。此外，由于3D打印制造的微观电极结构还能够让锂离子在电极内更有效的传输，这会进一步改善电池的充放电速度。
【小云评论】蓄电容量提升4倍，改善充放电速度，并且具有良好的稳定性，在电池技术难以取得突破的当下，借助3D打印技术实现的这一具有多孔结构的电池电极创新，为锂电池和高度依赖电池的全球信息产业带来了非常重要的技术红利。正如Rahul Panat所说，这一创新的关键在于3D打印技术的不断迭代发展（从挤压式打印技术到气流喷印3D打印系统的发展）以及将其应用于电池电极制造的思路上的突破，毕竟在此之前，并没有人相信3D打印技术能够创造出如此复杂的结构。以技术的不断迭代革新为基础，在应用领域上充分发挥想象力，实现与传统行业需求的交叉结合，往往能创造出意想不到的结果。
3、全球现阶段首家！苹果市值突破万亿美元
【新闻摘要】 8月2日美国东部时间中午11点48分左右，苹果公司的股价触及207.05美元，这意味着苹果公司的市值正式突破1万亿美元大关，成为现阶段全球唯一的“万亿市值俱乐部”成员，同时，这也是美国历史上首个跨越这一门槛的上市公司。据媒体报道，助推苹果公司达到这一巅峰的是8月1日发布的2018财年第三季度业绩报告，这是苹果公司历史上最好的第三季度财报：净营收为532.65亿美元，比去年同期的454.08亿美元增长17%；净利润为115.19亿美元，比去年同期的87.17亿美元增长32%。
【小云评论】首先需要指出的是，中国石油是全球历史上第一个迈过万亿美元市值门槛的公司：2007年11月，中国石油在上交所上市首日股价上涨了一倍以上，跨过万亿美元大关。当然，随后发生的事情时至今日仍然触目惊心。在苹果公司市值跨越万亿美元之后，其身后几家极有可能相继跨过万亿美元市值门槛的公司显示出了惊人的相似性：亚马逊（8892亿美元）、Alphabet（谷歌母公司，8507亿美元）、微软（8300亿美元）都在大力拓展服务于企业客户的云计算业务，并在云计算业务领域获得了表现抢眼的高速增长。作为一项被资本市场长期看好的战略性业务，亚马逊、谷歌和微软都藉此获得了华尔街的青睐，公司市值不断创造新的高点。
**4、埃隆·马斯克宣布特斯拉将要自研AI芯片
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【新闻摘要】 据CNBC报道，在特斯拉公司Q2财报电话会议上，埃隆·马斯克表示，特斯拉耗时3年自主研发的AI自动驾驶定制化芯片（被称为Hardware3）即将完成研发工作，这一新的芯片有望被用于特斯拉S、X、3等多款型号上，由特斯拉自研AI芯片组成的自动驾驶解决方案的成本与原有采用NVIDIA系统的产品基本相当，但性能远胜于后者。特斯拉Autopilot自动驾驶团队的总监Pete Bannon表示，这些AI芯片可以以全帧速支持现有的车载网络，甚至在很多时候都是空闲状态，他对特斯拉在这一项目上取得的成果感到非常兴奋，同时指出，特斯拉也在与ARM方面接触，考虑更加多样化的芯片解决方案。
【小云评论】自动驾驶汽车市场的竞争与传统汽车市场相比更为复杂，除了汽车本身的外观设计、乘坐舒适度、安全性和经济性等“汽车指标”，更多了一层“智能化、自动化乃至整车数字化能力”的竞争，消费者需要更好的数字化驾乘服务与自动驾驶体验，原本不是为了这一领域设计的NVIDIA产品只能提供“人工智能计算”的能力，而非真正的自动驾驶能力，这正是特斯拉自研AI芯片的原因：这是一款专门面向自动驾驶需求设计的AI芯片，为了自动驾驶的复杂场景和实际需要进行了深度定制化，与依赖现成的技术相比，设计制造自己的AI硬件可以给特斯拉带来更高的竞争优势，帮助特斯拉在汽车制造商中脱颖而出。
5、台积电遭病毒攻击 导致部分晶圆产线停摆
【新闻摘要】 据台湾《中时电子报》8月4日报道，晶圆代工业巨头台积电在3日晚受到电脑病毒攻击，造成竹科晶圆12厂、中科晶圆15厂、南科晶圆14厂等主要厂区的设备宕机、生产线停线。对此消息，台积电证实内部系统确实在3日遭到电脑病毒攻击，但并非如部分消息所称是受到黑客攻击，在公司高层的要求下，内部工作人员已经开始重新安装防病毒软件，并相信可以在8月4日内解决此事对生产线造成的影响，恢复正常的生产运营工作。由于每年第三季度开始是台积电大客户的备货旺季，此事引发了外界对于台积电后续供货能力是否能够得到有效保障的担忧。
【小云评论】作为全球晶圆代工业巨头，台积电的一举一动都备受关注，此次内部系统遭到电脑病毒攻击，甚至导致多个晶圆厂的多条生产线宕机、停产，牵动了全行业的神经。台积电并非一家不重视信息安全的公司，恰恰相反，台积电非常重视企业信息的保护，尤其是时刻防范信息泄露、黑客入侵、病毒感染/攻击等事件的发生，“就连上厕所都要刷识别卡”，因此，此次事件让外界相当意外。台积电遭到电脑病毒攻击为全球企业的信息安全、信息保护工作敲响了警钟：企业以自身的信息安全能力不仅不足以应对电脑病毒攻击这样的常见安全问题，更难以在安全事件发生后快速恢复业务的正常运行，这可能会造成巨大的损失。特别是对于台积电来说，那些在停产期间滞留在生产线上价值连城的晶圆，恐怕在一天以后已经报废掉了。
6、甲骨文再遭打击，亚马逊计划2020年初完全弃用
【新闻摘要】 据国外媒体报道，电子商务巨头亚马逊已经将内部大部分基础设施转移到自家的AWS云服务上，并计划最迟到2020年第一季度完全弃用甲骨文的数据库软件。据其中一位知情人士表示，亚马逊脱离甲骨文产品的计划在4、5年前就已经开始，虽然目前亚马逊核心在线购物业务的部分功能仍然依赖甲骨文数据库，但整个迁移会在14到20个月内结束。此外，亚马逊不仅自身在逐渐脱离甲骨文的数据库软件，旗下的云服务商AWS更在持续推动企业将数据库从甲骨文系统迁移到AWS的云数据库服务上：截止今年7月，AWS的数据库迁移服务已经处理了8万多个数据库向AWS云服务的迁移。
【小云评论】为什么亚马逊要弃用甲骨文的数据库？阿里巴巴在2013年就已经给出了答案：首先，传统数据库技术已经很难满足互联网大发展所带来的规模化的性能需求，造成了业务响应的延迟并受到扩展性的桎梏；其次，传统数据库技术经历了很长一段时间的技术缓慢发展期，近年来虽然也在朝着云化的方向发展，但陈旧的架构尚未得到彻底变革。与之相对，越来越多的企业选择以云为基础发展企业业务、实现数字化转型，这意味他们需要的是“诞生于云的云原生应用”，而非传统技术的改良版，这也正是阿里云和AWS相继推出PolarDB和Aurora的主要原因。
7、在公海上非法捕鱼没人看见？卫星看出了小伎俩
【新闻摘要】 据《连线》网站报道，借助卫星技术，一项对过去五年船舶运行数据的研究显示出全球海洋非法捕鱼和侵犯人权行为的规模相当可观。在谷歌提供云计算资源和前沿数据技术的帮助下，卫星环境分析集团Skytruth和渔业监察机构Global Fishing Watch共同开展了一项寻求了解全球捕鱼业海上转运（在开放水域两艘船之间转移货物的行为，经常被用来掩盖不法行为）数据的研究，通过鉴别和分析7万多次潜在的海上转运行为，研究团队发现太平洋、大西洋和南印度洋的赤道地区是海上转运的高发区，而这类转运往往因为发生在国际水域而能够远离政府审查，更加顺利地掩盖背后的不法行为。据此前联合国报告显示，全球鱼获中约有15%是“非法的、未报告的或不受监督的”，此项研究对于更好地打击全球海洋非法捕鱼和侵犯人权行为具有积极意义。
【小云评论】非法转运往往出现在远离海岸的公海（国际水域），这意味着对其进行监管和打击都非常困难。在过去，仅通过人工对卫星图像进行分析难以掌握非法转运的潜在规律，更在时效性上有着严重的滞后，难以真正起到指导监管打击工作的作用。在云平台上开展的这一研究，借助云计算所提供的计算、存储资源和人工智能、大数据分析等能力，不仅更加真实、有效地反映了全球鱼获转运的潜在规律和发生频率，更证明建立全球海洋捕捞转运数据监控体系，很可能对非法转运进行有效的监管和打击。云计算为科学研究和非法行为的监管与打击，创造了全球化的网络协同和数据技术分享平台。
8、传GE想出售工业数字资产：投几十亿美元年营收5亿
【新闻摘要】 据华尔街日报报道，通用电气（GE）正在为前CEO 杰夫·伊梅尔特一手建立的数字业务（GE Digital）的主要资产寻找买家，这意味着，GE不仅正在试图与前CEO引以为傲的标志性项目说再见，而且将要把工业互联网的明星产品Predix转手他人。就目前披露的信息来看，除Predix之外，GE悠久的MES软件Proficy、资产管理APM软件、数据安全软件等数字资产都将被出售，但GE也在公开场合表示，该公司仍将继续为航空、电力等大型企业客户提供软件和数字化服务。此前，Predix及GE Digital，是前CEO 杰夫·伊梅尔特重新定位GE、摆脱对金融和媒体资产依赖、提振低靡股价的整体战略中的关键组成，该公司希望通过帮助公用事业和航空等行业领域的客户收集和分析数据，让其能够更好地管理设备，而GE能够由此成为工业互联网的平台中枢。
【小云评论】GE出售包含Predix在内的GE Digital资产，在全球工业界引发了轩然大波，作为工业互联网领域最早期的实践，GE的数字化业务和Predix倍受关注，但在投入了数十亿美元之后，明星产品2017年的相关收入仅为5.5亿美元，这远低于杰夫?伊梅尔特的承诺以及GE对数字化业务的期待。Predix及GE Digital的失败并不意味着工业互联网的失败，西门子的MindSphere平台已经明确预计会在2020年获得盈利，但后者显然走了一条不太相同的路：西门子积极与包括阿里云在内的云服务商合作，避免重复构建及运营规模庞大的基础设施，专注于提供自身所擅长的工业服务能力。
9、谷歌眼镜回来了，有云计算和AI支持 功能更强大
【新闻摘要】 据Futurism报道，在旧金山举行的谷歌云计算业务会议上，以色列公司Plataine展示了一款针对谷歌眼镜的新应用，它主要适用于制造业工人，该应用能够理解人类的口语并提供语音回答，功能类似工厂版的亚马逊Alexa。Plataine的应用程序利用谷歌云计算部门所提供的AI技术及服务构建，在生产企业员工需要迫切解决紧急问题时，可以通过与谷歌眼镜上的应用程序对话，或是在谷歌眼镜上展示相关问题的有用信息，来寻求帮助。目前，Plataine正在与通用电气、波音和空中客车等企业合作，在增强图像识别能力的同时，更好的服务于大型企业的生产、物流等环节。
【小云评论】销售两年后，谷歌宣布因“个人隐私问题”在2015年停止了谷歌眼镜的销售，但外界普遍认为，无法找到真正的应用场景及单一、乏味的功能，才是谷歌眼镜下架的主要原因。2017年，谷歌重启谷歌眼镜计划，这一次的区别在于：新的谷歌眼镜定位于生产环境，比如说需要解放双手的生产工厂或是在手术中为医生提供医疗记录、辅助信息展示等功能，但更重要的是，卷土重来的谷歌眼镜这一次借助云服务和AI技术的能力，真正变成了一个“在线、智能、连通云端”的革命性生产工具，在企业生产环境中具有很高的实际应用价值和广阔的应用想象空间，同时也让谷歌眼镜这一曾备受争议的硬件，充分体现了它“免提计算”的优势。
10、AI未来可帮助管理负面情绪
【新闻摘要】 麻省理工学院媒体实验室的研究者们开发了一种机器学习模型，它通过对数千个面部图像的学习，获得了比传统模型更精确捕捉面部细微表情变化的能力，可以更准确地衡量人们的外在情感表现。不仅如此，如果提供一些新的额外训练数据，该机器学习模型能够很快地学习并适应全新人群，达到与原有初期训练数据相同的效果，这意味着该模型已经具有了非常强的学习能力。该模型研究者之一的Oggi Rudovic表示，该项研究的目的是为了提高现有的情感计算技术，未来不仅可以用于个人机器人、教育机器人应用过程中的人类情绪评估，或是更好地理解自闭症儿童的情绪，也许还可以帮助人们通过对面部表情的细微变化掌握，发现和管理压力等负面情绪。
【小云评论】传统的情感计算往往致力于找到一个“通解”：基于对一系列描述不同面部表情的图像进行训练，学习比较明显的面部特征，比如当人笑的时候嘴唇是如何卷曲的（向上还是向下），将这些普适的面部特征学习并进行一定的优化之后，就将它们标记在图像的数据集中并应用于新的图像，但事实证明其结果非常糟糕。麻省理工学院媒体实验室的研究者们将个性化模型技术与多专家模型（MoE）技术结合，帮助挖掘细颗粒度的个人面部表情数据，每一张面部表情图像都实现了微粒化的分析，从而让模型获得了精确捕捉面部细微表情变化的能力。这正是《微粒社会》一书中所展现的：我们通过技术不断解构人类、社会和世界，直至呈现出前所未有的微粒化，并通过对这些“微粒”的学习，更好的了解世间万物。
