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创新加速云计算普及和驱动云计算演进

数字化时代,创新快速成为数字经济增长最重要的驱动力。近年来,各国政府都出台了相应创新战略和规划,以推动自身经济可持续发展,提升国家在全球的竞争力。
发布时间:2018-07-04 15:22        来源:赛迪网        作者:

数字时代创新成为新动能

数字化时代,创新快速成为数字经济增长最重要的驱动力。近年来,各国政府都出台了相应创新战略和规划,以推动自身经济可持续发展,提升国家在全球的竞争力。无论是德国的《新高科技战略--为德国而创新》(3.0)、法国的“未来工业”计划,还是美国的《美国国家创新战略》,都将创新明确列入国家发展战略。中国也将创新提到国家战略的核心地位。党的十九大报告明确提出“加快建设创新型国家”。创新成为我国实现科技强、增强国力的新动能。世界知识产权组织(WIPO)、美国康奈尔大学和英士国际商学院2017年6月15日共同发布的《2017年全球创新指数》(GII)报告显示,中国已经成功跻身全球创新领导者行列,国际排名从2016年的25位升至22位,这正是创新驱动发展政策导向的结果。

中国创新驱动发展三部曲

创新驱动发展是一个长期、持续的过程。在《国家创新驱动发展战略纲要》中,政府明确指出中国的创新驱动发展将分为三步走:

第一步,到2020年进入创新型国家行列,基本建成中国特色国家创新体系,有力支撑全面建成小康社会目标的实现。

全面小康社会,意味着经济、政治、文化、社会、生态文明的全面发展。虽然我国目前已经初步形成创新型经济格局,然而许多领域在有效利用新技术提升人民生活水平上,存在较大的提升空间。以医疗行业为例,虽然区域医疗和分级诊疗得到迅速发展,但诊疗信息的相互“隔离”和远程诊疗服务水平差等问题,仍是当前医疗行业在医改过程中面临的主要难题。在基础教育方面,教育资源布局的不均衡和不同地域教育硬件和软件质量的差距,导致中国教育的不平等,也难以满足数字时代通过教育培养人才创造力的需求。

随着云计算、物联网、大数据、移动互联网等新IT的兴起,如何通过新技术提高医疗资源使用管理效率,通过医疗服务模式创新和发展,逐步建立数字化和智能化完整医疗服务体系,成为十三五医疗规划的重点。如何优化教育结构,通过教育云实现教育资源共建共享,使能远程和移动教育,提高边远地区教育水平;如何通过AR/VR教学、创客空间,实现教育模式创新、加速人才创造力培养,成为“十三五”期间推动教育创新的主要关键。

第二步,到2030年跻身创新型国家前列,经济社会发展水平和国际竞争力大幅提升,为建成经济强国和共同富裕社会奠定坚实基础。

数字经济下,全球的创新能力不仅是衡量产业向价值链高端攀升的重要指标,也是培育新的经济增长点,提升经济社会发展水平和增强国际竞争力的关键。中国在互联网模式下的业务创新能力,在多个领域成为全球数字经济的引领者。麦肯锡全球研究院于2017年12月发布的《数字时代的中国:打造具有全球竞争力的新经济》报告指出,中国的电子商务,无论是用户体验、占全球市场份额,还是交易额增长率,都引领全球市场,拉动中国服务输出。就制造业而言,国家围绕“建设制造强国战略”战略,落实制造业创新中心建设、智能制造、工业强基、绿色制造、高端装备创新等五大工程,加速向服务型制造转型,优化产业附加值,进而提升中国在全球市场的竞争力。

第三步,到2050年建成世界科技创新强国,成为世界主要科学中心和创新高地,为我国建成富强民主文明和谐的社会主义现代化国家、实现中华民族伟大复兴的中国梦提供强大支撑。

在数字化时代,科技研发速度越来越快,科学技术迭代周期越来越短。只有提高全球协作效率,加快将新技术转换为社会价值的速度,才能在新一轮全球科技竞争中占据主动地位。拥有一批世界一流科研机构、研究型大学、创新型企业,能够持续涌现一批重大原创性科学成果,是科技强国的起点。

目前我国的高等教育,无论是跨学科的创新能力、服务创新效率,还是科研机构科技成果的转化和产业化,以及融入全球科研体系,保证科研技术的前瞻性,都存在较大提升空间。云计算加速世界一流大学和一流学科(简称“双一流”)建设的同时,大数据云、5G网络、物联网和人工智能赋予了中国科技弯道超车的机遇。

创新加速云计算的普及和技术演进

相对于以产品和业务流程为核心的传统业务模式,创新业务模式的核心是以数据为中心来运营,以优化个性化用户体验为目的。传统IT的长部署周期、高成本、业务响应速度慢,应对海量激增业务的处理能力不足,成为实现业务成功转型升级的瓶颈。创新加速了云计算在中国的普及,中桥调研显示,中国近80%企业级用户将在混合云环境下运营,公有云快速成为IT核心资源。云计算高动态、高自动化的资源部署和管理,让用户能够灵活根据业务SLA需求,进行实时、近实时IT交付,从而最大限度降低IT投入。此外,应对数字时代产品和服务的快速迭代,以及智能手机查询交易触发的海量激增处理需求,云计算可以保证各种业务周期计算和容量的动态扩容升级,在满足高并发处理需求的同时优化用户体验。

创新不只加速云计算的普及,也带动云计算的技术演进。早期部署云计算时,用户主要是从降低IT开支角度来衡量。随着创新驱动发展的推进,越来越多的企业级用户将云计算作为IT的核心资源,以提升业务创新能力、协作效率、满足个性化需求,同时支撑云原生应用、人工智能和物联网。在评估云计算时,全球企业级得以验证的参考架构、企业级可靠可信性、综合IaaS、PaaS、SaaS的服务水平和管理效率,成为企业级用户考量云计算长期投资回报的重要因素。此外,云计算持续技术升级能力,是否能支撑大数据、物联网和人工智能等新技术将会触发的智能升级,也是企业在评估云计算长期投资回报过程中不可忽视的要点。

AWS如何助力创新驱动发展

全球各地的用户借助AWS云计算、大数据、人工智能和物联网等服务,实现创新突破。这里选择以下两个行业浅析AWS相关服务,解读用户如何利用类似服务实现创新驱动发展。

AWS助力汽车行业创新发展

针对全球汽车行业对车联网协作服务平台需求,AWS提供了完整的云计算功能和平台。实现汽车自动驾驶,不仅需要采集、存储、管理和分析和更新海量数据,还要能够对于车辆本地规则和事件进行实时处理。AWS大量的物联网、人工智能和机器学习服务,能够帮助用户收集、处理、分析和响应全球范围内的车辆数据; AWS强大、敏捷的创新平台,提供高度可扩展的存储和计算容量,支持专业模拟与分析 (如事故模拟和 CFD 建模),支持 Apache MXNet 和 TensorFlow 等深度学习框架,从而加快算法的训练和测试速度;借助 AWS本地计算功能和机器学习推理功能,用户可以实时处理车辆中的本地规则和事件,并能安全连接到 AWS 云进行频繁更新。

宝马集团作为全球领先的高端汽车和移动服务制造商之一,拥有劳斯莱斯、宝马和等品牌。宝马集团基于AWS的物联网平台,利用AWS 的Amazon S3、Amazon SQS、Amazon DynamoDB、Amazon RDS以及AWS Elastic Beanstalk,在短短6个月内打造了新的car-as-a-sensor (简称“CARASSO”)服务。CARASSO能够收集宝马7系汽车的传感器数据,之后驾驶员便可获得实时更新的动态地图信息。通过在AWS上运行,CARASSO能够快速适应不断变化的负载需求,在24小时内可实现服务规模两个数量级的上下变化。预计到2018年,CARASSO将处理由10万辆汽车组成的车队所收集的数据,且这些车辆的行驶总里程超过80亿公里。

中国汽车行业服务型转型过程中,基于云计算的车联网技术,不仅能带动汽车后服务业务增长,提高车主服务体验;同时,可以延伸汽车服务价值链,凝聚优质创新公司协同创新。

AWS助力医疗卫生行业创新发展

在医疗卫生领域,AWS不仅为医疗保健提供临床数据存储、处理、传输和分析等方案,还为基因组学领域的海量数据收集、处理和分析提供有力支撑,显著提高对基因组学的洞察力。此外,AWS广泛的合作伙伴生态系统,涵盖从构建基因组学管道到将基因组学研究成果整合到诊断治疗模式,再配合AWS覆盖全球的云计算服务能力,实现全球基因研究的高效协作,加快科学成果到临床实践的转化。

Baylor College of Medicine医学院的人类基因组测序中心 (Human Genome Sequencing Center,HGSC)是美国联邦赞助的三大测序中心之一,与来自全球 5 个机构的 200 多位科学家共同参与了心脏和衰老基因组流行病学队列研究 (CHARGE) 项目,通过基因测序和数据分析,帮助科学家确定导致衰老和心脏病的基因。

在该研究项目中,研究受试者超过14000名,Baylor的20台测序仪每月产出24T 碱基数据,约 1PB 原始数据。如何对海量数据进行分析,同时将数据快速分发,便于全球科学家之间的高效、交互式数据地且安全地共享数据,成为Baylor面临的主要难题。

在多方评估之后,Baylor 选择了基于AWS云平台的DNAnexus解决方案,来满足DNA测序中心和研究人员对于数据管理、下一代测序数据分析和安全协作的需求。使用AWS云,DNAnexus 能够灵活地构建自己的 PaaS ,临床和研究企业通过API,可以高效、安全地将他们的分析管道和数据迁移到 AWS 云中,无需部署成本高昂的本地存储基础设施。此外,AWS 云的高可扩展性,能够让DNAnexus 系统扩展至 20000 多个并行计算核心、1PB 的存储、数百万核心小时的分析以及在 AWS 云中编排的成千上万个计算任务。借助AWS提供的近乎无限的计算和数据存储资源,Baylor在10天内就完成了首次数据分析,比本地基础设施的分析速度提高了 5 倍,并且能够快速共享结果,从而加快全球协作效率。

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