新冠疫情綿延至今，IAQ（室內空氣質量）的重要性已不言而喻。與病菌傳播可能性、體感舒適度密切相關的二氧化碳含量，也成為監(jiān)測、預測和控制的核心指標。

在商業(yè)樓宇場景中，通風換氣主要依賴空調和新風系統(tǒng)，提高使用頻率自然有助于二氧化碳含量的下降。但節(jié)能減排同樣是硬約束，對能耗影響權重高達40％的空氣調節(jié)系統(tǒng)，必須在改善空氣質量與降低能耗之間找到合理的平衡點。

解決客戶痛點、走出兩難困境，離不開專業(yè)人士和創(chuàng)新技術的加持。全球知名空調企業(yè)攜手華為云團隊，通過大數據分析和AI算法，實現對空氣質量的監(jiān)控與預測，從而精確界定新風開關的時間點——在空氣質量預測環(huán)節(jié)，利用華為云盤古大模型高效融合和聯合優(yōu)化的優(yōu)勢，提升預測精度和效率，最終達成智能控制與空氣潔凈度的雙重目標。

數據驅動決策，AI算法賦能，雙劍合璧不僅能解決IAQ難題，而且可以加速千行百業(yè)的數字化轉型和升級。6月18日，以“創(chuàng)新普惠”為主題的華為云TechWave全球技術峰會（人工智能＆數據）在上海舉行，發(fā)布數據和AI系列新品，分享技術創(chuàng)新與行業(yè)實踐。

三次峰會前后呼應

去年12月，華為云在TechWave云原生2．0技術峰會上發(fā)布了云原生的最新理念和解決方案；今年4月，在華為云TechWave全球技術峰會上，宣布全棧云原生技術再升級，并推出2021產品上新計劃；本次上海峰會，數據和人工智能又成為重點發(fā)力的領域。

如果說云原生是武功蓋世的高手，能夠幫助不同行業(yè)、各類企業(yè)在數字化變革的時代所向披靡，那么數據和人工智能則更像是打通任督二脈的秘密武器，可以全面提升云原生的內功，加速場景落地的進程。

華為Cloud BU副總裁、全球Marketing與銷售服務總裁石冀琳的觀點，也印證了三次峰會的內在聯系：“企業(yè)實現全面云化、全棧智能的三大關鍵是：第一，全面擁抱云原生，加速云上創(chuàng)新，打造企業(yè)數字化轉型、智能升級的底座；第二，圍繞數據全生命周期技術創(chuàng)新，激發(fā)數據潛能，讓數據成為新的生產要素；第三，釋放AI生產力，使能全業(yè)務、全流程創(chuàng)新，打造企業(yè)智能升級的核心能力�！�

華為Cloud BU副總裁、全球Marketing與銷售服務總裁石冀琳

作為云原生的倡導者和實踐者，華為云致力打造新一代云原生基礎設施，實現以資源為中心向以應用為中心的轉變。依托分布式云架構，華為云為企業(yè)業(yè)務創(chuàng)新提供彈性、敏捷、智能的云原生架構和云服務。目前，80％的國內Top50互聯網企業(yè)已選擇華為云的云原生解決方案。

全面云化、全棧智能是云原生的核心基因之一。華為云架構與技術規(guī)劃部部長朱海培表示，基于兩個重要架構原則構建云原生全系列產品：第一，多云的統(tǒng)一架構、統(tǒng)一體驗，讓云無處不在；第二，數據驅動，全棧AI，讓智能無所不及。

在云基礎設施和云服務平臺競爭漸趨激烈的背景下，理念和架構領先還不足夠，形成產品差異化優(yōu)勢才能構筑更強大的護城河。華為云的云原生產品具備三大核心優(yōu)勢：一是軟硬協(xié)同，提供高性能服務；二是智能調度，快速匹配最佳資源；三是提供專業(yè)化服務，企業(yè)無需修改業(yè)務代碼即可達成應用微服務化，并實現割接不停服、業(yè)務不中斷。

數據驅動決策的痛點與出路

根據IDC的最新預測，中國到2025年將擁有全球最大的“數據圈”（每年被創(chuàng)建、采集或復制的數據集合），數據總量的年均復合增長率高達30％。

毋庸置疑，數據既是企業(yè)創(chuàng)造價值的生產要素，也是其謀求發(fā)展的核心資產。但數據總量的急劇爆發(fā)，也帶來很多結構性問題。數據分布的離散化、系統(tǒng)銜接的割裂化、治理規(guī)則的模糊化以及價值挖掘的缺位與失范，不但會讓數據資源被閑置浪費，甚至可能埋下隨時暴雷的隱患。

針對行業(yè)痛點，華為云在數據領域提出“DIGITS”設計理念，圍繞數據的全生命周期，構建云原生數據平臺，實現數據的全域整合、統(tǒng)一治理和智能化，讓用戶能基于可信數據進行探索發(fā)現，驅動業(yè)務決策，激發(fā)數據潛能。

將數據從潛在資源轉化為重要資產，需要成熟的方法論和接地氣的服務體系。基于DIGITS理念，華為云數據使能DAYU圍繞數據的全生命周期提供一站式解決方案，實現從咨詢到實施再到技術平臺的端到端數據管理，做出了行業(yè)表率。

數據從靜態(tài)的資產，擢升為驅動決策的引擎，離不開底層平臺的強勁支撐。華為云FusionInsight智能數據湖提供湖倉一體的數據底座，包含Serverless數據湖探索DLI、統(tǒng)一數據平臺MRS、數據倉庫DWS、數據湖治理中心DGC、可信智能計算云服務TICS等。通過底層OBS統(tǒng)一數據存儲，全局一份數據無需搬遷；一個平臺多引擎支持批處理、流處理、交互式查詢等；元數據統(tǒng)一管理，全局一個視圖，像管理代碼一樣管理數據。

從頂層設計到場景落地，華為云在數據領域的全方位布局，已在不同行業(yè)開花結果：太平洋財險借助大數據等新技術推動業(yè)務產品的重塑，提升了經營和個客風控、反欺詐等風險治理能力；國網上海電力基于華為云Stack技術方案構建能源生態(tài)圈和智慧供應鏈，并利用企業(yè)中臺開展云原生服務創(chuàng)新，通過數據使能構建智能多維精益管理體系。

AI突破滲透率瓶頸的新思路

據統(tǒng)計分析，截至2020年，我國工業(yè)細分領域人工智能（AI）滲透率超過10％的只有電子行業(yè)，汽車、石化、鋼鐵、制藥等行業(yè)的滲透率在5％～10％，建材等傳統(tǒng)行業(yè)的滲透率則低于5％。

言必稱AI的火爆輿論與行業(yè)實際滲透率之間的反差，恰是人工智能在中國市場冰火兩重天的真實寫照。石冀琳認為，要想改變這種局面，AI不能局限于以往的單點創(chuàng)新，必須真正進入企業(yè)的主要生產系統(tǒng)和業(yè)務流程，與數據協(xié)同實現體系化創(chuàng)新。

推動AI工業(yè)化開發(fā)，降低應用門檻，是提高行業(yè)滲透率的必要前提。華為云持續(xù)升級一站式AI開發(fā)平臺ModelArts，加強知識計算、圖引擎、多模態(tài)、端云協(xié)同等技術應用，并打造了沉淀大量行業(yè)知識和數據的盤古AI大模型，開創(chuàng)AI開發(fā)新范式，有助于人工智能貼近不同類型的行業(yè)客戶。

驅動全業(yè)務、全流程創(chuàng)新，是AI加速滲透、深化應用的重要路徑。智能流程機器人和城市智能中樞是華為云在峰會上推出的新品與解決方案，具有較強的示范效應：

智能流程機器人將機器人流程自動化與人工智能相結合，可以實現在財務、稅務、IT、商務、采購、HR、項目管理、薪酬管理等復雜業(yè)務流程的自動化，幫助企業(yè)打造AI數字員工。軟通動力運用華為云智能流程機器人方案進行企業(yè)運營智能化實踐，2020年處理200萬＋單據，效率提升了6．5倍，年節(jié)約成本約880萬元。

城市智能中樞通過構建AI開發(fā)運營平臺，提供全域感知、知識計算、機器人三大引擎，實現對城市狀況的跨模態(tài)、跨部門協(xié)同以及全域精準感知，助力實現智能化城市治理和精準服務。數字政通與華為云聯合打造12345政務熱線智能感知平臺、城市運行一網統(tǒng)管、綜合管理服務平臺等多個解決方案，為智慧城市建設提供高水平服務。

云云協(xié)同的更多可能

以云原生2．0為核心，數據和人工智能雙輪驅動，是華為云的縱向規(guī)劃；從橫向來看，華為云今年提出的“云云協(xié)同”策略，亦頗有想象空間。

據IT創(chuàng)事記了解，華為云和華為終端云將在能力和生態(tài)兩方面深度協(xié)同，為客戶和伙伴提供統(tǒng)一的服務和體驗，包括統(tǒng)一賬號、支付、音頻、視頻、地圖、廣告等開放能力，以及統(tǒng)一開發(fā)平臺，統(tǒng)一應用分發(fā)及運營服務，實現to B和to C的全生態(tài)融合，為開發(fā)者和客戶創(chuàng)造更大價值。

實現B端、C端的融合是系統(tǒng)工程，要克服很多技術與合作難題。以看似簡單的統(tǒng)一帳號為例：這涉及多個業(yè)務系統(tǒng)、支付系統(tǒng)、鑒權系統(tǒng)的打通，華為整整花了一年的時間，才完成萬里長征第一步。

“我們在這條路上很堅定地向前推進�！笔�冀琳所言不只表達了對云云協(xié)同未來的謹慎樂觀，也展現出華為云敢為人先又腳踏實地的一貫邏輯。