众所周知，数据在今天的企业中拥有至关重要的战略地位。如何更好地管理数据并进一步释放数据价值，推动数字化转型，成为企业当前面临的一个重要课题。在这之中，云计算与人工智能技术成为促进转型的两个关键抓手。
在近日于深圳举行的“云开智达——2019 IBM 云计算及人工智能峰会”上，IBM向我们展现了其在如何充分发挥云计算与人工智能潜力，帮助企业顺利完成数字化转型的第二篇章，迈向认知型企业方面的战略思想及产品布局。
围绕五大原则，构建新时代的云
云似乎已经是一种常态化的选择，但事实上，企业的云化之路还有很长一段要走。据IDC报告，目前仅有约20%的企业工作负载部署在云上。为了进一步拥抱云，发挥云的价值，企业仍需要解决包括云的安全性、可用性以及管理等方面的诸多挑战。
面向云的新时代，IBM围绕五大关键原则来帮助企业拥抱云计算，包括：混合、多云、开放、安全和管理。“混合”——使得企业能够跨公有云、私有云和传统环境运营；“多云”——管理其他厂商的云，认识到客户的环境是异构的环境；“开放”——确保基于开放来构建各项功能，为客户提供灵活性，降低厂商“锁定”的影响；“安全”——面向客户环境提供可靠性和持续的安全；“管理”——在跨云环境中提供一致的服务级别支持、日志记录、管理和交付。
IBM云计算与认知软件全球副总裁Rob Lamb
基于这五大关键原则，IBM打造了广泛、深入的云产品组合，通过混合多云平台帮助企业突破瓶颈，建设更完善的、顺应多样化业务运行需求的云环境，迈向云的第二篇章。
数月前正式发布的IBM Cloud Paks产品组合，是IBM云计算能力的一个重要体现。通过企业级的容器化软件解决方案，能够帮助用户更迅速、更安全地将核心业务应用迁移到任何云。与此同时，IBM收购红帽所带来的巨大收益也得到了充分体现。IBM Cloud Paks可以提供以红帽OpenShift 为基础、具有通用服务的容器化软件，凭借一致的管理体验和高质量的开箱即用服务，客户无需从零开始构建、整合、测试与保障自定义解决方案。此外，基于灵活的授权方式，客户能够随时完成部分业务转型并按照自己的进度获取新功能，真正实现将部署选项和策略的掌控权交给客户。
目前，IBM为其客户提供了首批的面向6个不同云计算场景的Cloud Paks，包括IBM Cloud Pak for Application（应用）、IBM Cloud Pak for Data（数据）、IBM Cloud Pak for Integration（集成）、IBM Cloud Pak for Automation（自动化）、IBM Cloud Pak for Multicloud Management（多云管理）、IBM Cloud Pak for Security（安全）。
除了首批的这6个之外，IBM还将持续推出新的面向具体使用场景的Cloud Paks，不断丰富其产品组合。据IBM云计算与认知软件全球副总裁Rob Lamb透露，明年IBM可能将推出基于电信运营商自动化场景的Cloud Pak。
据了解，IBM Cloud Paks产品组合为企业构建混合多云环境提供了三个方面的独特优势：1、完整但简单——应用、数据和AI服务完全模块化且易于使用；2、安全合规性——经过IBM认证，提供全面的软件支持，同时确保持续的安全性、合规性和版本兼容性；3、一次构建，随处运行——可在内部、私有云、公有云和预集成的系统上运行。
踏上AI阶梯，加速智能化创新
为了加速企业的人工智能之旅，IBM 提出了“人工智能阶梯”的通用方法：收集（让数据变得简单易用）、治理（奠定坚实的分析基础）、分析（创建及扩展可信AI）、融合（AI应用于企业各个环节）。
IBM数据与人工智能产品线，为企业提供了跨越AI阶梯所需的全部能力。
·在收集层面，IBM打造了以Db2系列为主的混合数据管理方案，可以实现跨所有数据源和目标的全类型数据管理，为AI准备充分的原料。
·在治理层面，具备AI与机器学习能力的IBM Watson Knowledge Catalog数据治理平台，极大地实现了数据治理和数据质量管控的自动化，大大提升数据治理效率，使AI原料加工更加便利。
·在分析层面，通过IBM Watson Studio/ML/OpenScale等一系列的领先工具，IBM可以帮助企业更快地构建AI模型，将AI模型用于生产，并随时管理这些模型，帮助企业构建及扩展企业级的可信AI。
·在融合层面，IBM Watson预置了丰富的AI应用和解决方案，帮助企业将AI应用于更多场景中。如IBM Watson Assistant，可以将Watson的智能对话能力应用到任何应用、业务流程、终端设备或交互式场景中，打造智能化语音助手，提高用户体验与产品服务。
以上介绍中所出现的名称，只是IBM全栈人工智能产品组合的一部分，并非全部。从某种程度上来说，IBM Cloud Pak for Data正是IBM数据与AI能力的整合，它可以为企业提供统一的数据和AI容器化云平台，从收集、治理、分析到融合，帮助简化并自动执行将数据转化为洞察的过程。当然，它同时具备了IBM Cloud Paks产品组合的所有优势。
此外，IBM在今年早些时候推出的AutoAI同样值得关注。作为IBM Watson Studio中的一项新功能，AutoAI旨在帮助企业实现人工智能设计、优化和管理等环节的自动化，帮助数据科学家把更多的精力集中在模型设计、测试以及部署等工作上。
AutoAI的理念是“用AI创建AI”，它可以实现自动化的数据准备、从噪音的数据中提取有效特征，自动化评估不同模型的结果。同时无需编码、无需调优，这有效消除了技能壁垒。通过将模型一键式部署为标准的RESTful API，AutoAI能够大幅简化模型部署，进一步帮助数据科学家提高效率。最终解放团队生产力，加速AI应用创新。
云与AI：数字化重塑2.0的两个关键抓手
数字化、智能化的时代趋势已经取得全球共识，云计算作为数字化的重要基础支撑，是组织能够充分释放数据价值的前提。IBM拥有雄厚的技术实力与丰富的企业服务经验，围绕“混合、多云、开放、安全和管理”五大原则所推出的云计算产品组合，拥有巨大的领先性，而在结合了红帽强大的开源技术能力之后，其云服务能力更是得到了进一步提升。
另一边，IBM基于全栈的数据与人工智能技术解决方案，帮助企业在AI阶梯“收集、治理、分析、融合”的每一个阶段大步向前，加速数据洞察，赋能AI应用创新。与开放、可用、安全的云环境相结合，推进企业数字化重塑2.0，向认知型企业转型。
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