当前，以云计算、大数据、物联网、人工智能、5G为代表的Cloud2.0新技术集群的融合发展，推动着技术范式的转变，并与各行各业广泛渗透和融通，成为新工业革命的主要驱动力，是改变传统生产、生活及交易方式的产业变革强大新动能。
Cloud 2.0切实改变着社会！因为要破解产业之困，单点突破的能力有限，5G解决的是后移动互联网时代的连接问题，云计算解决的是大规模计算问题，人工智能则是充满想象力的未来，有价值倍增效应。基于Cloud2.0 的技术融合，形成“核聚变”驱动产业变革、企业数字化转型，其再与千行百业融通所产生的“核裂变”，推动着万物互联迈向万物智能时代，进而释放出数字经济爆发增长新动能。
数字化转型是大势所趋，但是数字化转型的深刻内涵、本质是什么？
“数字化”是将人们所生活的真实世界和虚拟的数字表达链接起来，从而寻求全新的商业模式和服务模式。数字化转型基于数字化技术的发展，它对传统企业提出了将原有业务与数字化技术融合，进行创新，实现企业业绩增长与持续发展的变革要求。
数字化转型是企业战略层面的概念，其本质，是通过数字技术和数学算法显性切入企业业务流，形成智能化闭环，使得企业的生产经营全过程可度量、可追溯、可预测、可传承，从重构了质量、效率、成本的核心竞争力。企业数字化分为内部运营管理数字化、外部商业模式数字化和行业平台生态数字化三大部分。对应地在技术与业务融合层面，就是要实现系统的内部垂直集成、外部横向集成，以及生态上的端到端集成。其实质就是以数据流动的自动化，化解复杂系统的不确定性，实现资源优化配置，支撑经济高质量发展的经济新形态。
基于数字化转型的内涵与价值，我们进一步洞察其发展趋势：
趋势一：“平台+应用”成为央企数字化转型的IT建设新模式
“平台+应用”模式，通过平台提供公共服务和能力，应用按需调用资源和能力，简化了集成、管理工作，提升应用开发的敏捷性，推动应用构建的快速迭代。
“平台+应用”模式简化开发、运行和部署，促进业务快速创新：
——共享平台环境，业务应用基于共享的平台环境进行构建，运行和管理。
——服务沉淀共享，平台是数字化技术共享的核心关键，将企业的数字化应用的共性需求进行抽象，以接口、组件的形式共享给业务单元使用；
——持续运营优化，公共服务需要持续的积累和更新，不断接纳新的技术组件，接入领域公共服务，通过运营持续优化用户体。
——平台驱动的持续创新⼒：打破边界，整合共享；平台已经成为业务增长和创新的主要来源；平台在短时间内跨越各种边界，⾼效有序地组织、调动、整合了社会各类相关资源，并帮助有效地分⼯协作。
我们把平台分为内部平台和外部平台。内部平台打破企业内部的孤岛结构，打造新式规模经济，利⽤技能、智能⼯作流和数据发掘新的价值。外部平台⼜分为两种：第⼀种是产业级的平台，它们整合⾃⾝的资源和能⼒，为产业服务，实现赋能创收；第⼆种是⽣态级的平台，它们整合跨产业的资源和能⼒，为整个⽣态系统服务，实现共创共赢。
平台经济和平台模式是数字化转型和落地的主要实现方式。对于行业龙头的大央企而言，需要转型成为行业性和社会化平台，最终形成生态链，从而保持行业领袖地位。对于行业内的中小企业来说，则要成为行业平台上的专业化合作伙伴，平台上的功能组件，让自身的价值在平台上占据重要一环，在平台上形成生态协同。
未来五年，大型企业IT投资约20%用于公共平台（云设施+公共技术平台）建设。。
趋势二：混合云—云计算的后浪，将在数字化转型过程中占主导地位
通过洞察，从2021年起，各行业组织及企业都将采用混合云。人们希望从混合云中获得理想的速度、出色的控制和改进的安全性。从市场层面来看，逐渐消失的互联网上云红利和公有云寡头时代的到来，以及自身在安全性、合规性、自动化管理等方面的不断改进，也让多云和混合云迎来了发展良机。
Gartner：2020年以后，90％的组织将利用混合云构建基础设施。
IDC：85%的受访企业表示已经开启上云之旅，69%的组织采用多云战略；
Forrester：混合云日趋成熟，企业计划在未来一年迁移更多的敏感工作负载。
通过混合云将加强5G、边缘计算、AI和云的融合。有了5G和边缘计算，企业可以把计算和数据存储放在更靠近数据产生的地方，更加容易地用数据产生的洞察来实时指导行动。新的边缘和电信网络云解决方案是基于混合云构建的，使客户能够在任何地方运行工作负载，从数据中心到多云再到边缘，这就是上述所讲的云+AI+5G新技术融合发展聚合所呈现的新动能。
混合云是企业IT演进过程中的下一个重大转变。当新的IT架构出现并广泛使用时，它将改变一切。它将重写IT的基本行为和假设，并重新定义组织创建和交付价值、运作、竞争和交易的方式。
混合云平衡成本、可控性和速度，满足多场景需求。能源行业在公众服务、交易环节、AI大数据模型开发等领域采用混合云模式：伍德赛德石油公司将20万传感器数据上传AWS，进行大数据分析，辅助故障预测等；欧洲天然气交易平台PRISMA，基于亚马逊开发和部署；中石化基于混合云架构，打造易派克电商平台。
混合云应该具备可自动化运营和运维、资源和流程统一管理的解决方案，并且可以实现在多云之间按需编排云资源，使数据和应用能够在不同的云平台上进行共享和协同。
混合云不是公有云与私有云的简单组合，是基于统一架构的云底座，让客户本地订阅公有云服务，并支持通过云联邦实现租户跨多云使用全栈云服务和资源。通过与公有云同构的软件堆栈部署在企业数据中心内，企业可以根据业务需求将应用负载分布部署在公有云和自有数据中心内，并享受同样的云服务体验。
企业级的混合云方案应该具备以下四个关键能力：
1、资源的整合和统⼀管理能⼒：混合云⽅案最基础的能⼒就是能够提供资源的整合和统⼀管理。
2、数据的⼀致访问和协同能⼒：数据只有在流通中才能体现其价值，因此⼀个能为企业带来价值的混合云⽅案应该打破数据孤岛，解决数据的流通问题，实现数据的共享和协同。
3、⾼效的联通和安全合规能⼒：混合云的内、外部之间需要安全和⾼传输效率的物理及逻辑⽹络连接。
4、推动企业⽣态发展和创新的能⼒：当企业的基础架构从传统架构逐渐转为云架构时，需要快速构建与之匹配的新⽣态，这样才能保证业务的持续发展和创新。
混合云案例分析：
1、混合云“统一管理+三大使能”构筑国网数字新基建核心底座
——集团 + 省网，一级运营两级运维，分权分域管理，全网版本同步更新；
——数据使能，提升新能源消纳，节省电力投资，端到端数据集成、开发、治理以及质量管理，30+异构数据源接入，拖拉拽式0代码开发；
——应用使能：物联管理平台，让APP从“雕版印刷” 实现“活字印刷”。
整体规划统一的云架构，形成集团和各省物理分散、逻辑统一的一朵云：
——内外有别的运营策略，内网三地数据中心云节点统一运营，省公司云节点由各单位分级运营，外网实现中心统一运营；
——三地数据中心，实现数据级+应用级异地容灾，实现总部及省公司系统纵向集成；
——数据集中共享，充分挖掘利用。
2、混合云打造智慧招商局
根据招商局集团统一规划设计，基于混合云解决方案，通过一体化的技术路线管理、云化治理体系，分步建设，迭代建设，支撑业务运营、职能管理、客户营销、生态关系，全面助力招商局产业互联网转型。招商云是一个混合云架构的企业云平台，IaaS层由私有云和四朵外部公有云组成，并由混合多云管理平台进行统一管理；PaaS层由K8S容器平台、移动开发平台、物联网平台等组成；SaaS层主要由直接赋能二级公司的应用系统构成。
3、混合云助力深圳机场打造高效、安全、卓越体验的智慧未来机场
——深圳机场“未来机场”项目，打造“机场智能体”，提供从云平台、视频监控、集成平台和AI应用算法在内的全栈解决方案。
——未来机场”项目中，基于“企业服务总线”ROMA平台，接入各个新建系统和机场原有业务系统，在保持机场现有业务架构不破坏的情况下实现了运控管理等业务的智能化。
——为深圳机场针对“运控一张图”、“出行一张脸”场景提供了多个AI应用，如机位自动分配，刷脸快速安检等。
目前，为企业能真正提供高价值的基于混合云架构解决方案的国内服务提供商是凤毛麟角的。
趋势三：云原生实现应用和基础设施解耦，加速业务创新
企业在数字化转型的过程中，将基于云原生的技术、架构和服务来重新定义和构建企业应用，这些应用组件松散耦合、弹性、可组合, 云原生技术也是实现混合云架构方案的最好选择，为企业的开放创新不断创造价值。
云原生提升资源利用率，应用交付速度和服务共享，加速企业创新和数字化转型。新增的云原生应用在新增应用的占比2024年达到60%。
云原生是企业智能升级新阶段。企业云化从”ON Cloud”走向”IN Cloud”，成为”新云原生企业”，新生能力与传统业务系统有机协同，实现资源高效、应用敏捷、业务智能、安全可信。新云原生企业既需要让新生能力生于云、长于云，把AI、大数据、边缘计算、视频等新生能力用于企业，同时也需要继承和发展既有能力。十年云计算浪潮下，DevOps、容器、微服务等技术飞速发展，云原生成为潮流。云原生是企业数字化转型的基础，企业需要建立云原生优先的战略，构建一体化全栈云原生平台。因此，企业可以通过混合云来拥抱云原生优先战略，加速各行业数字化转型和智能化升级。
趋势四：数据成为企业战略资源，数据底座支撑数据治理
企业从只关注数据的某个方面，到关注全生命周期的数据管理，再到数据治理工作的体系化开展。数据资产、数据架构、数据应用获得更多关注，以大数据和数据仓库为核心的数据底座成为基础能力。
企业数据治理任务：资产、架构、应用。建设企业数据底座成为核心工作。通过数据底座建立数据隐私与安全、汇聚、主题血缘和应用生态能力，满足业务对数据的应用，助力企业走向以数据为驱动的先进企业。
趋势五：人工智能深入到全业务过程，云边结合加速渗透
领先企业使用人工智能、机器学习、机器人过程自动化等技术，尽可能多的适配应用场景，助力企业在生产、经营、维护、 管理各领域实现业务过程自动化、智能化。云端训练，边端推理成为很多领域的主流形式，尤其在生产和服务相关场景，云边结合推动AI适配更多场景。
为充分释放AI的智能和混合云的敏捷性，可以将企业的多个系统编织成量身定制、更智能的业务，重点包括四个部分:以混合云架构快速、轻松地运营从数据中心到边缘计算的敏捷IT环境；无缝收集、组织和分析数据，实现AI应用的规模化，增加企业对未来预测的准确度；通过自动化的人工智能工作流程提高工作效率，帮助企业检测、决定和采取行动；在安全方面主动协调、保护和管理数字资产，使用户免于遭受数据安全的威胁。这其中，在人工智能的应用上，企业希望以整体有序的规模化 AI 创新释放企业数据的潜能，从而帮助企业实现数字化重塑。
机器学习从数据中心延伸到端、边缘。之前业界的 AI 应用更多偏向于是一种产品，用于解决某个层面的具体问题。而2021年对企业及 AI 已经不是简单的应用创新，而是贯穿于我们混合云平台的一种能力，帮助企业实现规模化的AI应用。这不仅需要包括对架构的理解和其他方面的专业知识做支撑，机器学习从云端延伸到边缘端。数据正在爆炸式增长。今天，一小时产生的数据，比2000年全年产生的数据还要多。未来三年内产生的数据，将比过去30年的还要多。2020 年，科学研究人员、制药公司、政府和医疗机构将所有资源转向疫苗开发、新的疗法，以及其它帮助我们对抗疫情的手段。
我们需要处理海量数据的能力。无论是医疗还是别的什么应用，处理所有这些信息的唯一实际方法，就是使用数据摄取和聚合工具，跟机器学习模型相结合，帮助我们理解这些信息。因此，毋容置疑，机器学习在2021年已经成为主流。
机器学习历来是一个计算量很大的工作负载，只能在最强大的硬件上运行。但是随着软件和芯片技术的进步，情况正在改变。通过组合使用多种技术，软件和硬件在边缘端适配，可以发挥出比以往更大的作用。
云向边缘端不断地推进，明年将有更多行业和政府机构加速采用机器学习。在制造业，机器学习将融入生产线，实时发现生产异常。在农业领域，机器学习可以帮助农民更明智地使用宝贵的资源，例如土壤和水。
AI逐步变成一种云平台的服务，AI能力长在混合云上。可以帮企业解决实际问题，实现 AI的规模化应用。首先在现代化层面，AI可以加速整合管理，实现从公有云到私有云到边缘计算的现代化基础架构；其次是企业就绪的 AI，也就是将人工智能应用在业务层面；第三是自动化，将自动化贯穿企业的整个业务流程；最后是安全，将安全策略和人工智能战略结合起来。
【 本文原载微信公众号：万云智享会， 略有删节 ； 作者雷万云 ，中国企业数字化联盟理事长、原国药集团CIO】
