企业上云的难点与挑战

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企业上云的难点与挑战

作者：陆平 曹茜芮

来源：《互联网经济》2018年第05期

随着移动互联网、物联网、人工智能、大数据、云计算等新技术发展与技术之间的深度融

合，越来越多的企业通过上云实现其业务的数字化、智能化转型。但是企业对于上云依然存在

着重重难关需要跨越。

上云助力企业数字化转型

许多企业选择将数据驱动（数据获取、分析、应用和反馈）作为业务成长的主驱动力，特

别是那些处于不确定市场环境下、有应对海量数据和突发业务需求的企业，借助上云来构建以

数据链为联接的业务架构。根据网易云《2017年北上广深杭企业数字化发展报告》，上云是

企业数字化战略的一种方式，其主要目标是为了增强创新能力和提高效率。

根据2017年《云计算关键行业应用报告》，全球云计算市场达到654.8亿美元，预计

2020年将达到1435.3亿美元，年复合增长率达到21.7%。我国云计算整体市场规模达514.9亿

元，其中私有云市场规模344.8亿元。企业部署混合云的比率较高，根据2016年《云安全调

查报告》，部署混合云的机构约占71%，部署公有云、私有云的机构分别占12%和17%。

从企业上云的作用和功效角度看，主要有四种类型：

应用AI算法优化决策

利用云端智能分析能力，快速、敏捷地应用AI算法优化决策，该模式的典型代表是工业

云脑，该模式在研发、生产优化、供应链管理等方面有应用潜力。在生产优化方面，对制造过

程进行数字化描述，在云端运行人工智能算法，企业部署工业大脑后可研究不同参数变化对设

备状态与整体生产过程的影响，根据结果优化生产环节。在供应链管理方面，对上云企业的历

史销量、订单、物流等数据，对销量进行精准预测，对库存进行分析和优化。在研发方面，企

业上云从而建立从产品研发、设计、生产以及售后数据的全生命周期档案，运用大数据多维度

寻优与动态仿真，提供价值链预测服务与优化策略。例如，阿里巴巴在2017年推出ET工业大

脑产品，它能够通过分析工业生产中收集的数据，优化机器的产出和减少废品成本。江苏协鑫

通过部署接入阿里ET工业大脑，对上千个光伏切片的精密工艺参数进行智能分析并优化，从

而将良品率提升了1%，一年内已经节省了上亿元生产成本。工业大脑能够实现跨产业（流程

制造）迁移其经验，如ET工业大脑入驻协鑫光伏用了6个月，而在中策橡胶只用了1个多月

就完成了模型搭建。

利用弹性计算能力应对突发需求