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摘要：越來越多的應用發生在云端，尤其是對于智能技術需求高的行業而言，他們甚至可以說是被逼上公有云，而那些原本使用私有云的企業用戶，也由私有云躍遷到了公有云。當然，并不是任何一家傳統企業都會先嘗試公有云，但他們也會為獲得全棧的能力去嘗試部分上云。
越來越多的AI應用發生在云端，尤其是對于智能技術需求高的行業而言，他們甚至可以說是被AI逼上公有云，而那些原本使用私有云的企業用戶，也由私有云躍遷到了公有云。
數據和算力是維持AI的兩大要素，而傳統的計算環境是難以滿足二者的指數級增長的。
如果在云端借助Hadoop集群和Spark這樣的通用計算引擎，或者是Storm等計算框架，就可以將數據分解為多個部分，對每一部分的數據進行分析，之后將效果匯總經過多輪計算篩選出結果。這一切，在數據中心的強大算力下才能完成。
當人工智能走向云端，開發者既是第一批受益者，又成為了云服務商手中的核心資源。就像微軟不惜重金收購GitHub、谷歌開源TensorFlow一樣，核心的開發者群體或社區貢獻著數以萬計的應用資源，而背后的這些數據資源如果悉數運行在Azure或谷歌云平臺上，對于微軟和谷歌的云業務發展勢必是不錯的助力。
落地到行業，對云上智能先知先覺的傳統企業深有感觸。以物流為例，物流企業比拼的已不止是車隊數量和倉儲空間，而是學會借助大數據、物聯網和AI技術，深入到每一個環節打造智慧的物流平臺。這一過程中，云計算扮演著至關重要的角色。過去，寫一套完整的物流系統需要調動研發、運維、安全、網絡等多個部門的人。如今一個顯著的現象是，管理數千輛車規模車隊的運營負責人已經可以是學算法專業的年輕人。為什么會有這種變化？原因是這些人會利用算法處理大數據，通過優化運輸環節從而提升物流運轉的效率。
當然，并不是任何一家傳統企業都會先嘗試公有云，但他們也會為獲得全棧的AI能力去嘗試部分上云。工業互聯網時代產生的數據量比傳統信息化要多數千倍甚至數萬倍，并且是實時采集、高頻度、高密度的，動態數據模型隨時可變，甚至良品率的細微變化都會帶來數據模型重建。這樣一來，如果做不到工業數據實時更新，智能制造就無從談起。
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