4个数字战略布局清单

4个数字战略布局清单 近年来，中国的数字经济迅速崛起，数字工业化得到加强。信通技术在农业、工业和服务业的投资比例逐年增加。自2016年以来，中国的数字经济已经达到226万亿元，占16年国内生产总值的30.3%。随着数字经济的到来，人工智能、大数据、云计算和数据中心四大创新技术开始出现。 近年来，中国的数字经济迅速崛起，数字工业化得到加强。信通技术在农业、工业和服务业的投资比例逐年增加。自2016年以来，中国的数字经济已经达到226万亿元，占16年国内生产总值的30.3%。随着数字经济的到来，人工智能、电力和技术四大创新技术开始出现。

缺乏自主性，人工智能背后的危机

人工智能被誉为引领下一代技术变革的通用技术，以其独特的人口和技术优势在中国大面积部署。在人工智能流行的背后，隐藏的危险很早就奠定了基础。最近，美国商务部启动了一项拒绝令，一度将中兴推到了风口浪尖。这场风暴的背后，值得国内业界深思。缺乏核心和灵魂的制造业，如果没有海外核心技术的支持，能走多远？如何成功完成“中国制造2025”计划？当整个行业面临新的技术壁垒并战胜它们时，这就成了这场战争的最终目标。虽然媒体对技术的炒作非常火爆，但技术力量远胜于能力，并且行业的未来带来了更深更深的启示。今天遇到的问题不仅是中兴通讯的问题，也是中国当前制造业的缩影。大而强的企业不仅包括大规模覆盖，还需要强大的核心技术支持。

人工智能词汇眼睛经常出现在媒体版面和主要峰会论坛中。如果你仔细想想，没有核心芯片，人工智能的未来就不是很明朗。越是这样，行业越需要寻求创新，突破技术壁垒，尽快实现自主研发！

下一个维度是数字掘金的整体升级

在信息爆炸的时代，数据已经成为许多企业争夺的资源。当法律法规不够健全的时候，商业资本就开始了一种前沿战略。围绕数据资产，各种数据公司应运而生。依托信息时代的海量数据规模、爆炸时期的快速数据流、多样化的数据类型和低密度的数据价值，数据公司开始了挖金模式。不仅是信息技术行业，新的零售、制药和汽车制造行业也开始围绕数据展开。令人印象深刻的声音背后是数据开发的整体升级。近日，工业和信息化部总工程师张峰公开表示，虽然国内数据形势看似乐观，但建设数据强国仍面临五大问题:

1.大数据原有技术和产品尚未流通，系统平台技术解决方案创新有待提高；

2.数据共享水平不足。各部门之间的数据共享不顺畅，宝贵的公共信息资源和商业数据没有充分流动。

3.大数据的应用并不广泛和深入。核心业务的渗透程度需要进一步提高。

4.大数据环境下的个人信息保护、数据资产管理和保护体系不完善；

5.大数据领域存在巨大的人才缺口。既能满足行业业务需求，又能掌握大数据技术和管理的综合型人才严重短缺。

如何收集、挖掘、分析和利用当前信息，释放数据价值，深化大数据+战略，已成为新一代信息技术人才的共同愿望。

云计算，政策的平稳过渡

自部署以来，云计算已经成为技术团队的老成员。随着时间的推移，云计算应用不断增长，企业有越来越多的机会选择云计算部署。根据这种情况，从战略到战术，云计算服务提供商已经开始向一个新的阶段过渡。

如今，企业对云计算的态度微妙而矛盾。大多数企业认识到云计算部署的必要性，但他们也对云计算信息安全存有疑虑。他们拒绝部署同一品牌的云服务，选择云混合，这似乎是许多大中型企业的首选。

为了响应客户需求，各种云服务提供商开始发展各自的优势。腾讯、阿里和其他互联网提供商采取了垂直延伸战略，逐渐从IaaS转向SaaS和PaaS。然而，其他传统的信息技术服务提供商是第三方，他们坚持中立的态度，尊重企业数据，不涉及数据所有权和其他相关操作，也不与企业形成竞争关系。

SDDC，重新定义数据中心

随着企业需求的变化，当前的市场业务不再满足于传统的、繁重的IDC部署。SDDC开始重塑传统的数据中心架构，告别以前单一、呆板的设计。软件定义的数据中心是软件定义的计算机平台的组合，即虚拟机或应用程序容器、软件定义的存储和软件定义的网络。然后，这三个软件组件由系统管理软件控制，该软件处理虚拟机、存储和网络的配置和生命周期。

随着处理器性能、存储容量和网络能力的提高，硬件成本大大降低。数据中心的部署并不依赖于压缩硬件的每一个字节的性能，而是关注如何使用功能性软件来更有效地利用硬件。

在未来的国内环境中，四大创新技术将成为数字经济的重要支柱，无论是利用自动驾驶控制、城市脑思维、医学图像分析和智能语音识别技术，都将迅速提高人工智能的计算能力；仍然依靠海量的数据规模、快速的数据流、多样的数据类型和低密度的数据价值来垄断数据维度的资产；还是通过软件定义的计算、存储、网络和安全来支撑云计算的未来？或者随着一系列的变化，如开放和集成架构、标准化自动运输和硬件模块化、虚拟化、小型化和智能数据中心重建，它们将共同为数字经济开辟一个不同的未来。

在国内环境下，这四项创新技术将成为数字经济的重要支柱，无论是使用自动驾驶控制、城市大脑思维、医学图像分析和智能语音识别技术，都将迅速提高人工智能的计算能力；仍然依赖于海量数据规模、跨苏联的数据流、多样化的数据类型和低密度。仍然依靠海量的数据规模、快速的数据流、多样的数据类型和低密度的数据价值来独占数据中的资产；还是通过软件定义的计算、存储、网络和安全来支撑云计算的未来？或者，随着一系列的变化，如开放和集成架构、标准化自动运输和硬件模块化、虚拟化、小型化和智能数据中心重新配置，它们将共同为数字经济开辟一个不同的未来。