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2020-05-02

在不确定的时期,许多公司只是在寻找生存之道,并且很容易忘记这其实需要未雨绸缪,而不仅仅是事到临头才应对。对于很多企业来说,现在比以往任何时候都更需要加倍努力创新,以创造新产品、开发更好的商业模式或者应对竞争对手的打击。

要了解创新的本质,必须要摆脱那些引人入胜的故事,而是深入研究个人和公司是如何发展创新概念的细节。CB Insights近期分析了来自商业、技术和文化领域最杰出思想家的7种不同的创新思想,在每个部分都将分解为:如何看待创新和改变、品牌创新的实例,以及可从这些具体观点中得到的经验教训。

1.颠覆性创新:Clayton Christensen

颠覆性创新的概念由Clayton Christensen于1995年提出,已成为技术行业的基础理论之一,从Steve Jobs到Reed Hastings到Jeff Bezos的每个人都将其视为一种影响力。

Christensen想要解释的是,在某些情况下,那些只有很少数人和资源有限的小型公司,如何能够取代市场上已经有的更大型、资金更雄厚的公司。

Christensen认为,随着公司的壮大,大型“守成”公司将重点从获取新客户转移到保留最有价值的客户。而这种旨在创造稳定性并保持最大收益的战略,不可避免地导致该公司的潜在客户被忽视。

创业公司通过瞄准这些被忽视的客户并为其量身打造产品、服务与解决方案,从而在市场上站稳脚跟。例如,那些以较低的价格提供类似服务的初创公司,将以较低的价格蚕食“守成”公司的市场底部。如果初创公司能够在保持竞争优势的同时开始向上游市场扩张,那么就会抢走越来越多的客户。一旦这种情况大量出现,守成者就会被颠覆。

美国钢铁公司被小型钢厂抢走了生意;希捷科技被销售小型磁盘驱动器的竞争对手所破坏;而 Blockbuster 则被Netflix搞垮,后者曾经是一家不起眼的邮购DVD服务商,后来成为了在线流媒体巨头。

Netflix如何击败Blockbuster(百视达)?

Blockbuster是一家提供最新电影发行版的视频租赁连锁店,在全球拥有分店并在2004年达到了9000家分店的高峰。然而,其收入的很大一部分来自其臭名昭著的滞纳金而不是租金本身。据美联社报道,这些费用在2000年为公司赚了8亿美元(约占其收入的16%),但也引起了大量客户的不满。

另一方面,Netflix从其网站发货DVD,为客户提供按月订购的无限制租借服务——没有任何滞纳金。Netflix创始人Reed Hastings意识到许多人对Blockbuster的滞纳金感到反感,甚至把滞纳金带入了Netflix公司的起源故事中,Hastings声称自己创办Netflix是因为他在租完电影《阿波罗13号》(Apollo 13)后欠下了40美元的滞纳金。

不仅仅是因为没有滞纳金,Netflix 对一些用户更具吸引力。因为没有实体货架空间的限制,Netflix可以提供更大的电影目录,包括小众类型电影。客户可以按照自己的节奏观看电影,而不必去实体商店租赁影片,也可以在方便的时候将其邮寄回去。

由于Blockbuster一直专注于新片的发行,并没有把Netflix视为核心威胁ーー2000年,Blockbuster甚至拒绝了以5000万美元收购Netflix的机会。

七年后,Netflix利用与客户的直接关系,开始提供在线流媒体服务。突然之间,Netflix客户支付的月租费可以访问无限的内容,而不必等待新电影上架。现在,这场较量已经不是在开车去Blockbuster租借光盘或等待Netflix将光盘邮寄给客户之间比拼——而是在开车去Blockbuster租借光盘与单击计算机屏幕之间比拼。

虽然Blockbuster试图推出自己的数字下载服务,但最终还是失败了,几年后公司申请破产。

小结

如今,Netflix处于创新者困境的另一端——作为全球视频流媒体市场的主要“守成”公司之一,根据CB Insights的行业分析师共识市场规模分析工具显示,未来几年内Netflix的价值可能接近1500亿美元。

库存新发行片的高昂成本导致了Blockbuster的失败。如今,Netflix正面临着类似的问题,随着迪士尼、苹果、NBCUniversal和华纳传媒(HBO)等竞争对手的进入,Netflix在储备高需求、正版内容方面的费用比以往任何时候都要高。

Netflix的业务很大程度上取决于这些新竞争对手的内容。在2018年末,流量最大的四部电视剧中有三部是由推出自有服务的传统媒体公司所拥有的: The Office(NBCUniversal)、《老友记》(华纳)和《实习医生格蕾》(迪士尼)。据报道,Netflix支付了1亿美元以继续在2019年提供《老友记》,这是前几年支付的3倍多。由于正版内容占据了平台上总观看时长的三分之二左右,因此问题就在于如果失去这些节目,Netflix将如何应对。

Netflix对这种潜在存在威胁的反应是增加了制作自己节目的支出。据Fast Company估计,它去年在原创内容上的支出估计为150亿美元。但是该策略尚未完全有效,该公司在2019年二季度的投资者信中承认,“(本季度的)内容板块推动的付费内容增长,比我们预期的要少。”

随着产品目录的缩减和价格的上涨(当前的美国订户比2014年每月多支付4美元),如今Netflix的情况提醒人们,颠覆具有周期性。最终,颠覆者会成为守成者并面对更灵活的初创公司的颠覆威胁。这就是为什么硅谷领导者如此热衷于在被颠覆之前先颠覆自己。

“如果我们不创造出杀死Facebook的东西,就会被别人创造出来。”Facebook著名的小册子在最后一页向新员工介绍公司的价值观。亚马逊CEO Jeff Bezos经常提醒他的团队和公司的投资者:“(对于亚马逊来说)永远都是公司成立的第一天。”

所有这些都是告诫要保持对被颠覆可能性的警戒。因为当颠覆发生时,要真正识别出颠覆是非常困难的,尤其是在技术快速发展的时候。

2.产品创新:Ben Thompson

对于Stratechery创始人和技术分析师Ben Thompson而言,创新的形式是无缝的、集成的、端到端的产品,这些产品改变了用户的体验。福特发明了汽车而不是更流畅的马车,索尼发明了随身听而不是精致的唱机,苹果发明了 iPhone 而不是更好的翻盖手机: 这三个例子都是产品创新,远远超出了以前的迭代式改进。

许多伟大的公司创造出顾客并不知道自己想要的产品。Steve Jobs曾经说过,苹果公司不做市场调查,也不雇佣顾问: 它走出去,创造出没有人谈论过的,但是每个人都本能想要的产品。苹果公司通过对技术和客户的深入了解、对极限突破的方式,以及实际使用产品体验所获得的不可估量的价值,做到了这一点。

iPod如何定义MP3播放器

尽管许多人认为iPod是一项革命性的技术,但它在MP3播放器市场上却是后来者。第一款专用MP3设备于iPod发行的前四年(1997年)推出。之后无数制造商纷纷加入竞争,每个制造商都有一些不同之处,以试图使这种难以捉摸的产品适应市场。

但是这些早期的MP3播放器充满了问题。例如,由于闪存太昂贵了(2000年,1GB闪存的价格可能超过3000美元),制造商不得不求助于笨重的硬盘。一个容量6GB的Creative Nomad Jukebox就是个庞然大物,虽然价格高达500美元,但也是一个相对实惠的产品。而便携式i2Go EGo的价格为2000美元。

2001年,当苹果公司发布第一代iPod时,拥有5GB的存储空间和400美元的紧凑机身,它把最重要的两个要素——尺寸和价格——都搞定了。

然而,iPod对消费者的吸引力在于使用体验。

其它MP3播放器很难使用:按钮杂乱无章、令人困惑的用户界面,而音乐的传输则是手动操作。当时的一些版权法意味着,诸如使用Sony MC-P10之类产品的用户,必须将音频文件编码成特定格式才能播放音乐。

然而,iPod 的点击轮和1.5英寸的屏幕,让用户不用翻阅使用手册就可以开始使用。这使得传输音乐和购买歌曲变得更加简单,也没有什么隐藏的障碍需要跨越——插上电源,让软件来完成这项工作。

苹果公司把这种使用 iPod 的“感觉”作为其营销的重中之重。其标志性的跳舞剪影广告既欢快又令人兴奋。标语上写着“口袋里有1000首歌”。这些广告没有展示功能和规格说明,而是把重点放在iPod上听音乐的感觉上——让它看起来既有趣又简单。

从2003年到2010年,iPod 占据了75% 的市场份额,这在消费电子产品领域是一个不可思议的成就。

这也成为苹果的转折点。《大西洋月刊》的Megan Garber写道:“(iPod)的推出,使苹果公司在六年后从‘Apple Computer’中去掉了‘Computer’。”

小结

苹果不断完善和追求自己的战略,打造出具有卓越用户体验的高集成度产品。

例如,与某些竞争对手相比,iPhone 5S在许多技术方面都缺乏优势,例如CPU频率或相机分辨率。然而,它在触摸屏、电池寿命以及关键的Touch ID技术方面都超出了预期。Touch ID技术让人们拿起手机后可以立即使用。

AirPods是另一个例子。虽然它不是第一款全无线耳机,但很快就成为了最受欢迎的产品。每一个工程上的决定都是为了提高产品的易用性和实用性:充电盒让AirPods变得更轻、更舒适,W1芯片让蓝牙配对变得更简单,内置的传感器可以在AirPods被取下时自动暂停音乐。

苹果公司投资于增强产品与用户之间联系的技术。这是该公司试图与戴尔、微软和三星等竞争对手区分开来的一种方式。

虽然苹果也有过失手的时候,但这些产品大多都是顺应市场需求而推出的产品——比如回应IBM PDA的Newton或回应亚马逊Echo的HomePod——而不是试图重新定义市场的产品。

3.商业模式创新:Fred Wilson

Union Square Ventures的Fred Wilson认为,商业中最具颠覆性的力量不是新技术,而是技术促成的商业模式创新。

过去,许多重要的公司都建立在新技术之上。AT&T建立在电话上,通用汽车是建立在内燃机上,英特尔建立在计算机芯片上。一旦有了技术,就自然会遵循商业模式:以可观的利润出售产品。

但是,如今的企业不能完全依赖一项可以放在保险库里的技术。许多科技公司正转向创新的方式来交付产品和管理成本,以建立持久的业务。谷歌推出了付费搜索,Facebook推出了广告技术,Salesforce推出了基于云的订阅服务。

Salesforce如何改变软件的销售方式

Salesforce以基于云计算的订阅模式颠覆了企业本地软件的模式,开启了近代史上最重要的商业模式创新之一。

90年代末,Oracle和SAP在客户关系管理(CRM)市场占据了主导地位。它们的产品复杂、功能丰富,安装、现场维护和日常升级的费用很高。

Salesforce的创始人Marc Benioff有了一个想法,那就是摆脱按许可销售软件的商业模式,通过云销售软件访问权。客户只需支付固定的月费,而不是大额预付款和定期付款,就像支付水电费一样。

这消除了最初的高成本壁垒,并使软件根据组织的规模进行了更多的定制。当Oracle和SAP的价格昂贵得让人望而却步时,小公司可以负担得起Salesforce的按规模定价。对于大公司来说,Salesforce帮助缓解了每次更新时都要得到批准的官僚主义问题。

Oracle和SAP无法迅速适应这种销售和升级软件的根本转变。据报道,截至2018年,Salesforce在全球CRM市场上的收入占到了近20%的市场份额,是SAP的两倍多、Oracle的三倍多。如今,Salesforce提出的商业模式创新已成为传统常识,整个软件即服务行业在某种程度上应归功于Benioff。

小结

从桌面台式机到云计算的转变是一个大规模的商业模式创新,这造就了成千上万家新的SaaS公司。

对于守成者来说,与这种新模式竞争意味着要彻底改革多年的销售和营销方式。对于初创竞争对手来说,这是一个巨大的机会。

如今,许多最激动人心的公司也都在回避技术创新,而转向商业模式创新。

在房地产领域,Opendoor希望改变传统的购房模式。在住房市场上,卖家和买家必须同步行动——卖家与买家配对,而买家每次只能出一个报价。

但是Opendoor希望使交易异步化——它为每一个进入市场的房屋提供买家,也为每一个寻找新房的买家提供房源组合的卖家。

像传统的房地产经纪人一样,Opendoor依靠收费来赚钱。但它也通过直接从卖家那里购买房屋来承担库存风险。对于买家和卖家来说,Opendoor的目的是让买房过程变得更轻松——而不是像以前那样紧张而漫长。

如果Opendoor能够成功扩展规模并扭亏为盈,那么其业务模式将改变房地产世界。

同时,像Nurx这样的在线药房正希望通过提供更便捷的服务和更低的价格来重塑医疗保健的各个方面。Nurx的运营方式是直接连接患者和处方药商,提供各种病症的上门检测,并通过邮件送药。

它的商业模式旨在通过避免看医生和增加隐私来降低成本和提高患者体验。

商业模式的创新不一定要跟随技术的结构性转变,这种情况可能发生在任何传统模式效率低下或者将潜在客户排除在外的行业。

4.突破性创新:Peter Thiel

对于PayPal的联合创始人,高产的投资者Peter Thiel而言,一家公司发明了新东西并不意味着它在创新。

Thiel区分了他所谓的“水平”创新,即从“1”到“n”,与“垂直”创新,即从“0”到“1”。

从“0到1”的创新是指当一种新产品出现在世界上,从根本上改变了一个行业的运作方式时,创造出像谷歌、亚马逊和Uber这类公司的突破性创新。这些从“0到1”的创新并不只是变得流行——在许多情况下,全新的产业在周围崛起。

另一方面,从“1到n”的创新则是,对一个已经存在的产品进行调整,并创建一个稍微改进或更便宜的版本。它在复制已经知道有用的东西,并将之应用到其它地方。

按照Thiel的概念,真正“垂直”创新的结果,永远不会像曾经出现过的事物那样。它可能像一种特立独行的事物,由其背后团队的激情所驱动,无论是在线市场、一种新型搜索引擎,还是手机上的一款应用——只要按一下按钮就可以召唤一辆汽车。

Uber如何从0变到1

Uber创建了有史以来增长最快的科技创业公司之一,它在非常合适的时机将垂直的从“0到1”创新带入了交通运输领域。

当Uber推出时,iPhone正处于第三次迭代阶段——仍处于统治世界的早期阶段。但是iPhone拥有Uber可以利用的强大功能:GPS。成千上万的人带着可以装载第三方应用程序、由卫星追踪的便携式计算设备四处走动。正是技术的发展使得 Uber 的垂直创新成为可能。

突然之间,网约车变成了无现金支付,因为支付可以通过移动设备进行。它更可靠了,因为司机发现根据目的地拒绝搭车更难了。由于打车和接车都是在智能手机上处理的,所以它很方便: 只要按下一个按钮,你几乎可以在任何时间任何地点搭到车。

小结

Uber想要涉足的打车行业充斥着Thiel不喜欢的那种激烈竞争。

但Uber并没有试图与出租车公司直接竞争。取而代之的是,Uber超越竞争对手,建立了自己的垄断地位(但是短暂的),解决了乘车行业最大的问题之一:实际乘车的难度。

通过动态定价,Uber找到了一种解决出租车行业关键问题的方法——平衡供求关系。当在雨天或新年前夜需求超过供应时,车费会上涨,从而激励更多的司机上路。在平常的日子里,当供应超过需求时,车费会下降,从而减少司机的空闲时间。Uber联合创始人兼前首席执行官Travis Kalanick曾说过:“我们没有设定价格。市场在定价。”

然而,Uber并没有通过这种创新,走向一个成熟的市场。它并没有通过招募出租车和豪华轿车司机而成为一个叫车服务。它创造了自己的供给环境——寻找想要获得额外收入的独立司机——并创造了一个新的市场。Uber确实做了Thiel认为创新者应该做的事情: 避开成熟的市场,因为竞争会扼杀利润。

但是,即使是像Uber这样的“0到1”创新者,也无法无限期地阻止竞争对手。

2016年,在一场激烈的价格战蚕食了Uber的利润之后,优步将其中国子公司出售给了滴滴出行。滴滴在中国市场的胜利表明了一个令人不安的事实——模仿性的从“1到 n”思维也可以成为增长的强大引擎。

5.客户体验创新:Jeff Bezos

许多企业都是以顾客为中心的方式脱颖而出。Trader Joe’s通过强调其独特的门店体验,使自己在杂货市场上脱颖而出。与其它一些大卖场零售商相比,Home Depot投入了大量资金,打造出了从线上到零售店面的无缝体验。

在亚马逊,Jeff Bezos对客户的痴迷从一开始就是公司战略的核心。它帮助亚马逊建立了自己的核心电商业务并推动了创新,例如其庞大的配送网络和Prime会员。但它也引导其向更有利可图的业务领域扩张。目前,亚马逊的云服务——亚马逊网络服务(Amazon Web Services)占据了其大部分运营利润。

根据Bezos的说法,“客户的不满总是美丽、奇妙的。”这种简单的见解被写入Amazon的DNA中——指导产品开发过程、会议结构和后端的代码。它推动了亚马逊在零售、软件、杂货店、医疗保健和金融领域的不懈创新。

顾客至上如何催生Prime

在电子商务的早期,Jeff Bezos就意识到,如果要想让网络购物被大众所接受,就必须让网络购物变得更加顺畅。优化亚马逊的仓库设施以提供更快的发货速度并实现了一键下单,已经产生了效果,但他凭直觉认为,对于更快的在线商品配送仍然存在强劲的潜在需求。

“我记得他当时说,没有人每天醒来希望送货速度能慢一点。” AWS副总裁Dorothy Nicholls说。

然后出现了Amazon Prime的想法:在美国本土的任何地方两日内送达,并且不受任何限制,每年79美元。

这个想法在公司内部引起了争议: 一些人认为,让客户自动获得两天送货服务会让公司破产。 Bezos自己也不确定这不会发生。

主要问题是加急运输非常昂贵。高管们担心客户会太喜欢这个计划,担心他们会利用这个计划,从而使公司破产。

为了坚持Bezos的以客户为中心的愿景,该团队于2005年推动并推出了Prime。如今,美国有1亿Prime会员,据报道他们每年平均花费比非会员多800美元。

小结

Amazon Prime实验最终成功的原因与复杂的数学或电子表格无关。运费很贵,通过邮寄的方式在两天内送出一支牙刷,对亚马逊来说永远不会有什么利润可言——尤其是当对速度的需求意味着要通过空运的方式送出这么多的商品时,就更不可能。

当Bezos的一位负责运营的副手向他指出这一点时,他说:“你的想法不正确。”

Bezos说:“如果客户喜欢Prime,需求将会上升。”当需求上升时,亚马逊将拥有“建立新配送中心的自由”。 Bezos说,现在运营Prime可能成本高昂,但是公司注册用户越多,价格就会越便宜。

下图这个简单的飞轮可以用来理解亚马逊的业务是如何在最广泛的层面上运作的。

亚马逊成长得越快,它带来的成本结构和价格就越低,从而创造出更好的客户体验。

亚马逊的客户体验越好,网站的流量越多,吸引到平台的卖家越多,并且可以提供的商品选择就越好。这带来了增长,但也带来了更好的客户体验。

增长催生增长。但是像这样的飞轮需要努力和投资。公司需要正确识别客户的问题,并不懈地努力解决它们。但是,一旦像这样的飞轮获得动力,它便成为强大的增长引擎——可以将小型在线书店转变为全球电子商务巨头。

6.客户行为创新:Stewart Butterfield

对于Slack联合创始人Stewart Butterfield而言,创新并不是产品本身,而是人类行为的改变。

真正的创新产品引发人们做事方式的变革。例如,Facebook和Twitter改变了人们保持联系、分享意见以及与外界保持最新状态更新的方式。Spotify改变了人们发现和听音乐的方式。Waze,一款众筹导航应用,改变了人们的驾车方式。

但是对于Butterfield而言,仅靠打造一个好的产品并不能带来更广泛的改变。要想说服人们改变自己的行为,需要讲述正确的品牌故事。

Slack如何成为改变工作的产品

Slack将自己打上了改变工作的烙印。采用Slack的团队将节省沟通成本,改善决策,减少压力。

这个品牌的力量来自于团队相信这个想法。在如今最著名的内部业务公开信之一中, Butterfield通过“我们推销的是组织变革,而软件恰好是我们能够创造和交付的部分”,来号召他的团队。

媒体认可了这个故事,称Slack是“电子邮件杀手”。

文章讨论了Slack如何解决收件箱溢出、有bug的聊天应用程序和让人分心的同事等问题。而Slack将改善用户的生活,该产品的发布页面上写着“Be less busy(不要太忙)”,背景是一个人靠在办公桌上,双脚撑在办公桌上的温暖背景图片。

Slack提出了强有力的品牌承诺,并希望通过创造一个周到、精心设计的产品来兑现。

它与Beta测试人员紧密合作,有目的地构建了人们需要和使用的功能。鉴于Slack的原始团队是一群游戏开发人员,因此其设计师非常适合使产品变得有趣、易学且具有粘性。Slack发现,一旦用户群发送了2000条信息,他们就有93%的可能性会长期坚持下去。

通过在品牌和产品开发之间达到最佳平衡,Slack迅速发展。它成为历史上增长最快的企业产品之一,日活跃用户从2014年的16000增长到2019年底的1200万。

小结

Slack并不是开创性的技术,捆绑聊天和文件共享是Hipchat和Campfire之类的竞争对手已经在做的事情。

然而,大多数用户并没有意识到团队协作工具构成了一个软件类别。在Slack的Beta版测试期间,Butterfield说:“当我们问(大多数用户)他们用什么进行内部沟通时,他们说:‘没什么。’但是显然他们正在使用某些东西,他们只是不认为这是软件类别。”

看到了竞争对手没有看到的机会,提供了一个让Slack成为定义产品类别的机会。它通过营销一个引人注目的角度来利用这个机会。

Lyft是另一家销售人类行为变化的公司。通过品牌推广和应用内置功能,Lyft 推广了这样一个概念: 叫车服务可以是愉快的,也可以是个性化的。

尽管 Uber 是打车技术的先驱,但它只在推出的最初几年提供了豪华黑色轿车服务。只有Lyft开始提供乘车服务时,Uber才推出UberX,允许驾驶员首次使用自己的汽车。

Uber保持了时尚、超脱的专业素养形象,但Lyft则完全相反。活泼的标志,明亮的粉红色,还有毛茸茸的小胡子作为吉祥物,创造了一个友好随和的品牌形象。

当一系列的丑闻扰乱了Uber的业务时,Lyft 提升了它友好的品牌形象。它在广告上打出了“如何到达目的地很重要”的广告语,并推出了司机友好型功能,如默认小费等。

乘坐Lyft的感觉不像是交易,而更像是搭上朋友的车。司机和乘客之间的关系更平等、互动更加人性化。这种被吹捧的搭车体验,旨在改变消费者的行为,帮助Lyft在去年上市前的一段时间里,消弱了Uber的市场领先优势,并以两倍的速度增长。

7.文化创新:Ed Catmull

皮克斯(Pixar)的联合创始人兼前总裁Ed Catmull认为,创新不是来自于好的创意。它来自像Pixar的数百位动画制作人和制作人这样才华横溢的人,他们合作创造出的东西比其部分的总和还要大。

对于Catmull而言,创新组织的蓝图是植根于开放和诚实沟通的强大文化。当来自不同背景的创意者有能力分享尚未充分发展的想法,并给予对方富有同情心和建设性的反馈时,创新的舞台就搭建好了。

没有诚实的文化,人们就会回避寻求帮助或分享大胆、冒险的提议。这样的做法会导致错过最后期限,产品平庸,质量不稳定。

皮克斯的人们认为,伟大的故事是从“丑陋的婴儿”——一个看似不好的主意开始的。然而,从《玩具总动员》(Toy Story)到《寻梦环游记》(Coco),这家电影公司已经制作出了一部部的大片,它们都超越了预期,创造了一种环境,在这种环境中,各种想法都得到了分享和培养。

皮克斯如何建立创意文化

皮克斯的标志性文化——Catmull将公司的持续成功归功于此——在第一部长篇动画《玩具总动员》的制作过程中开始成形。

《玩具总动员》的导演和制作人有着独特的工作关系。根据Catmull的说法:“由于他们彼此信任,他们可能会进行非常激烈的讨论。但他们总是知道激情是关于故事,而不是个人。”

这就催生了皮克斯的智囊团——一个由同行驱动的导演反馈系统。

导演随时可以向一群其他导演、制片人和作家——这些志同道合的创意者——展示他们所拥有的一切,并得到关于项目进展情况的诚实反馈。

除了智囊团信任模型,皮克斯还利用日常工作来鼓励持续的反馈,并在团队成员之间建立信任。每天结束的时候,动画师都要和导演一起回顾他们的工作进度,不要害怕展示未完成的作品。

这些想法帮助皮克斯搞定了《玩具总动员3》的关键第二幕,赚取了超过10亿美元。它帮助《头脑特工队》的导演对自己的设想有了信心——从内心情感的角度讲述了一个故事。它还帮助重塑了《机器人总动员》(Wall-E)的结尾,这部电影最终的制作预算几乎是其制作预算的3倍。

小结

很少有电影工作室取得了类似于皮克斯在Catmull领导下取得的成功。自1995年以来,皮克斯推出了20部长片电影,总票房超过140亿美元,并获得了近40项奥斯卡金像奖。

取得成功的关键在于皮克斯能够吸引和留住最优秀的人才——而不是纯粹的设计能力,或者说是讲故事的能力,或者任何其它秘诀。

根据Catmull本人的说法,《玩具总动员2》的初期制作并不顺利。首部《玩具总动员》的负责人忙于另一部电影,因此该项目由皮克斯的另一支团队接管。直到John Lasseter、Joe Ranft、Andrew Stanton和Lee Unkrich重新加入电影制作,这部电影才重回正轨。

Catmull谈到事件时说:“这件事给我们上了重要的一课,告诉我们——人比想法更重要,如果给一个平庸团队一个好想法,他们就会把它搞砸;如果给一个伟大团队一个平庸想法,他们要么修复它,要么把它扔掉,然后想出一些有用的东西。”

而标准的好莱坞制片厂并不这样考虑“团队”。相反,正如Fast Company的共同创始人Bill Taylor在《哈佛商业评论》上所写的那样,传统好莱坞模式所带来的是“高水平的人才同意条款,做好自己的工作,然后投入下一个项目。”这基本上是一种唯利是图的做法。

另一边,皮克斯拥有“一个长期紧密合作的团体,他们团结在一起互相学习,努力改进每一部作品。”从智囊团的创作自由,到皮克斯大学(Pixar University)——该大学为员工提供从美术到插画等各种课程的上课机会——的一切,都旨在促进这种保留。

其结果是,当皮克斯的编剧或导演获得成功时,他们不会去另一家工作室寻找收入来源——他们会做好准备,迎接下一部皮克斯电影。(云科技时代编译)

(CB Insights原文链接:https://www.cbinsights.com/research/report/innovation-frameworks-navigate-disruption/)

2020-04-30

导读:前不久,发改委和中央网信办联合发文《关于推进“上云用数赋智”行动 培育新经济发展实施方案》,其中“上云”、“用数”、“赋智”简明扼要的为企业指出了数字化转型关键路径。有了关键路径,还需要专业的技术平台作为成功的保证。英特尔就打出了一套混合多云“组合拳”,帮助中国企业抓住历史“芯”机遇。

毫无疑问,以大数据分析、云计算、人工智能等新技术所推动的数字化转型正迅速的改变着我们所处的时代,其巨大的影响力已经从量变上升为质变,可以说数字化转型已成为企业发展的必然选择。

但在此过程中,企业上云无疑也正面临着更大的挑战,在IDC近期发布的《2020年中国云计算市场十大预测》中,就指出到2021年,中国90%以上的企业将依赖于私有云、多个公有云和历史遗留平台的组合,以满足基础设施的需求。

与此同时,到2023年90%的新数字服务将使用公有云和内部API提供的服务构建复合型应用程序,其中一半将利用AI(人工智能)和ML(机器学习);此外,到2024年,由人工智能自动化、物联网和智能设备需求驱动的数据量将超过30ZB;20%的业务将利用它实现实时结果。①

不难发现,混合多云正在重构数据中心的边界,并重新定义数据中心的需求,这就推动着数据中心必须要向外扩展,以支持本地部署的和在公有云中部署的工作负载;更为重要的是,包括AI在内的新数字服务越来越受到欢迎,因此企业对于新技术在混合多云环境下的交付需求也变得更加“迫在眉睫”。

在此背景下,英特尔打出了一套“组合拳”,不仅提供了完善的多云策略和方法论,更具备全面的解决方案和产品组合,可以帮助企业更好的构建新一代应用,从容迎接混合多云的新时代。

优化混合多云新环境

在英特尔看来,成功的多云战略需要一个全面优化的平台,不仅仅是处理器,还包括存储、网络和软件优化,需要所有这些要素共同提供所需的性能。正是基于这样的综合考量,英特尔为企业客户提供了配备硬件级安全保护的优化技术基础,并针对实时业务量身定制,让企业能够在多云环境下也能轻松扩展工作负载,具体来看:

第一,在技术平台方面,英特尔第二代至强可扩展处理器可在运行企业通用计算工作负载时,计算性能提升高达2倍,推理性能提升高达30倍;并且无需更改硬件或计算环境,就能通过扩展来满足大多数计算密集型工作负载。此外,英特尔FPGA、英特尔QAT技术和英特尔傲腾持久内存,可在提供架构灵活性和可扩展性的同时,也能支持新的工作负载。

第二,在实时业务方面,英特尔一系列的创新技术,也能以高速且经济高效地运行企业当前和未来的计算密集型工作负载,如SAP HANA、高性能计算(HPC)和人工智能(AI)。

其中,使用英特尔第二代至强可扩展处理器和英特尔傲腾持久内存的“产品组合”,也可以推动基础设施的现代化,优化核心业务应用和工作负载。测试数据显示,在微软SQL Server上,可削减多达50%的节点和39%的总体拥有成本;在Spark SQL上,性能提升高达8倍;在SAP HANA上,在容量翻倍的同时,单位TB成本削减达34%。②

第三,在工作负载扩展方面,广泛部署英特尔至强处理器可以更加安全可靠地将企业工作负载从数据中心扩展到云,同时无需重新配置、更改应用或进行测试。

可以看到,英特尔架构直接在芯片层提供硬件安全加强功能,可帮助保护计算堆栈中的每一层(硬件、固件、操作系统、应用、网络和云)。此外,使用英特尔虚拟化技术进行无缝扩展,也可实现云之间的实时应用迁移,由此部署新应用并按需纵向扩展或缩减,以满足不断变化的要求。再加上在英特尔架构上优化、开发和测试的数据中心应用种类繁多,也可最大化的帮助企业实现从私有云到公有云的工作负载扩展。

由此可见,英特尔一系列的技术创新,为企业跨多云的技术融合和业务升级提供了支撑。更关键的的是,通过打破原有硬件环境相互间的桎梏,广泛联通了私有云、混合云、公有云乃至多云的网络边界,实现动态双向流动和资源智能透明管理,真正保证了企业多云转型需求的技术平台能力。

重构应用交付新体验

不仅如此,传统企业开展数字化创新类业务,在此过程中企业不仅要经历架构的转型,同时对软件和应用的迭代和质量的要求也大幅提升,这就让研发人员和软件架构师对应用架构和集成工作的敏捷性,也提出了前所未有的要求。

同样,英特尔针对企业数字化创新类业务的“痛点”,也通过一系列的解决方案,重构了企业上云过程中应用交付的新体验。其中,英特尔和VMware合作打造的混合云数据分析解决方案,就不仅支持高级机器学习,而且还能为企业客户广泛的工作负载提供统一的云操作模型。

这一解决方案巧妙地融合了英特尔全新硬件创新成果、VMware Cloud Foundation(VCF)、容器编排和人工智能工具,特别是人工智能工具已经过优化,可以在英特尔第二代至强可扩展处理器运行,而这些处理器集成了采用矢量神经网络指令(VNNI)的英特尔深度学习加速技术(英特尔DL Boost),因此具备了更为强大的内置推理加速功能。

在此基础上,英特尔还与CSP(云服务提供商)展开创新,通过在云端支持人工智能工作负载,加速企业数字化、智能化的转型。在此过程中,英特尔将服务与经过优化的软硬件相组合,帮助CSP满足人工智能的性能和扩展要求,助力CSP提升市场竞争力。

例如,为帮助用户更有效地提升AI研发效率,英特尔和金山云一起,不仅在其云实例中部署了英特尔至强可扩展处理器等先进硬件产品,还引入了包含面向英特尔架构优化的TensorFlow、面向英特尔架构优化的Caffe 等 AI 框架的镜像,并通过这种更优AI软硬件的“打包”,形成对 AI 工作负载最优支持的 IaaS 能力,让企业客户在无需关心底层AI框架配置和调优等复杂性的同时,也能在基于英特尔至强可扩展处理器的云基础设施上“一站式”获取最佳性能。

金山云实测数据显示,多个优化后的AI框架在不同深度学习模型中实现的性能,都获得了数倍乃至数十倍的大幅提升。这也表明将更优AI软硬件“打包出售”的金山云增强型IaaS服务,可为不同应用场景下的AI研发提供强有力的性能的助攻,加速其企业用户的AI研发进程,更好的推动了行业AI的落地。

总的来看,混合多云的时代未来已来,而英特尔则为企业跨云实现管理,搭建创新业务应用架设了一条高效连接和融合的桥梁,其核心价值可以用一句话来做总结,那就是:“优化混合多云新环境,重构应用交付新体验。”

数据来源备注:

① IDC发布2020年中国云计算市场十大预测——多云和云原生趋势渐成主流。

② 见英特尔《基于至强可扩展平台优化多云环境》白皮书。

2020-04-25

还记得1999年的第一部《Matrix》电影么?当时有很多人都不理解为什么这部电影取名为“Matrix”(可翻译为矩阵,也可翻译为母体或孕育生命的地方),后来这部电影被翻译为《黑客帝国》也令人非常费解。无论是矩阵还是母体,都代表了什么样的含义或怎样的预言?

在第一部《Matrix》电影里,尼奥被告知这个世界被“Matrix”控制了,需要他去拯救世界。在随后的两部系列电影中,电影名分别为第二部《Matrix Reloaded》和第三部《The Matrix Revoluation》。如果把“Matrix”翻译为母体,其实很难与“Matrix Reloaded”“The Matrix Revoluation”对应上。

多年以后,当人们开始把《Matrix》系列电影与AI人工智能联系在一起的时候,把“Matrix”翻译为矩阵就顺理成章多了:Matrix矩阵计算是AI人工智能特有的计算方式,而Matrix Reloaded即为用矩阵计算取代已有的传统计算方式,Matrix Revolution即为当矩阵计算大流行的时候将颠覆和取代传统计算模式。

事实上,人工智能和机器学习最流行算法即为深度神经网络计算,其核心即为超大规模矩阵计算,矩阵计算的核心在于整数计算以及并行计算;而传统的非人工智能类计算,主要是带有小数点的浮点计算和串行计算为主,这就是当前以英特尔CPU芯片为代表的传统计算方式。众所周知,CPU并不适合人工智能类计算,具有并行计算能力的GPU被率先用于处理人工智能类计算但其成本过高,因此很多高科技公司纷纷自研人工智能芯片。

随着越来越多的人工智能和机器学习类计算应用大量出现在实际场景中,矩阵计算正在取代现有的传统计算。根据市场调查咨询公司Wikibon的预测,企业在矩阵计算类应用上的投资与花费正在快速增长,并将在2030年占据42%的企业计算支出。

20203月,Wikibon发布了长篇研究文章:矩阵计算推动实时AI。矩阵计算应用的例子包括实时智能系统、实时分析、AI推理、机器人、自主车辆以及其它数据驱动的实时或近乎实时AI的例子。Wikibon认为,人工智能计算框架是推动实时推理的重要驱动力,而实时推理则是典型的矩阵计算;当然,其它技术如高级分析、贝叶斯网络、因果推理等共同推动了实时推理应用和其它矩阵计算应用。

Wikibon就矩阵计算提出了三大主题:

  • l 矩阵计算类应用可以帮助推动更积极的端到端数据策略,这些策略一起可以极大地简化和自动企业的业务流程。
  • l 精心设计的矩阵计算类应用与端到端数据策略一起,可以带来比传统应用高一个数量级的价值。
  • l 企业开发和部署矩阵计算类应用,需要新的硬件和软件架构、技术和工具,而这些很可能来自于消费类技术。

如今,《黑客帝国4》正在拍摄中,是时候了解一下矩阵计算了!

矩阵计算101

“矩阵”类计算应用主要是数据驱动。这类数据的规模非常大而且往往是并行计算,包括声音、图像、视频、雷达、超声波以及任意数量的IoT设备。AI是一项重要的技术,可以帮助开发矩阵类计算应用和任务。

我们对神经网络算法无需了解太多,只需要知道神经网络算法以矩阵表达和矩阵乘法为基础,因为涉及到大量矩阵甚至是高维矩阵的运算而与其它非人工智能类算法有显著区别。人工智能算法分为模型训练与推理预测两个步骤,在每个步骤都要使用一个或多个神经网络模型;模型训练就是用带标签的高质量数据作为输入以推算出神经网络的参数配置而形成模型,推理就是用已经训练好的模型对新数据进行计算而得出结论。

如下图所示,AI模型训练开发通常被分为数据工程和统计建模与训练,两者都是面向存储的批处理计算任务,其中I/O通常是瓶颈。基于FabricNVMe NAND闪存可以减轻I/O开销,并允许在一个计算位置直接高效地连接多个大型数据源。像Pure这样的公司,已经开发了面向数据准备和AI训练而优化的创新型私有云硬件平台,戴尔、HPEIBM也有专门的集成系统。

AI模型训练开发对基础计算资源的需求是间歇型,因此非常适合即服务型云产品。Wikibon还指出,机器学习需要相关的高质量数据才会有效。没有质量和相关性的数量,就会导致垃圾进,垃圾出

总结来说:AI模型训练开发需要高质量的数据,而端到端的数据架构则确保这一点。然而,AI模型训练开发并不是实时的矩阵计算任务,实时AI推理才属于矩阵计算。

推理计算是执行型计算任务,推理通常受计算限制并且需要靠近数据源以缩短执行时间。推理计算的瓶颈通常是内存带宽,内存通常会采用大量SRAM,以改善内存中的计算工作流程;推理计算硬件是异构的,这可大幅提高并行化程度和完成速度。当前,异构计算系统被越来越多地用于部署深度神经网络,并针对推理进行了优化。

实时推理是一种矩阵计算型应用。迄今为止,推理是AI中计算量最大的部分。AWS指出,95%以上的Alexa计算都是推理计算。Wikibon预测到本十年末(2030年左右),该比例将上升到99%。端到端数据策略的要求之一是确保提供高质量的相关数据,以开发推理应用。

实时推理还意味着把矩阵计算移至边缘。实时也意味着计算必须放在离数据产生非常近的地方。哪怕是几英里的距离,也没有时间来转移数据。Wikibon的早期研究表明,将计算迁移到边缘的成本很高。移动数据的成本和上下文丢失导致的数据质量下降,这两个因素都将导致未来十年内相当一部分计算会转移到边缘。

面向矩阵型任务的异构计算体系结构。矩阵型计算任务具有大量要计算的矩阵数据,传统处理器无法胜任实时的大规模矩阵计算,但是部署一些具有不同有限指令集的并行加速器则可以实时完成工作负载。因此,这意味着需要专门的计算架构来完成实时矩阵计算类计算任务,这就是异构计算架构。

异构计算架构由许多不同的计算元素(处理器或内核)组成,具有不同的指令集。这些元素可以包括通用处理器、GPUNPUASICFPGA等。这些元素通常被组合成一个SoCSystem on a Chip),如消费级的苹果iPhone SoC,其主要优势在于从根本上提高了性能,并降低了功耗要求。异构系统的主要设计挑战包括管理对内存和数据的访问以及编程复杂性,一个被称作CXL的行业标准正在成为可能的高速CPU互连标准,将加速解决方案的发展。

总之,异构计算允许更高程度的并行计算和执行成速度,非常适合矩阵型计算任务。Wikibon预计,未来十年内,企业级异构计算将快速增长。

矩阵计算是一项新技术,而新技术通常首先在大规模的消费领域中应用,过几年后才会被企业采用。一个很好的例子是x86技术,该技术已在以英特尔x86硬件和微软Windows软件为主的消费PC双头垄断中使用。x86的体量、较低的成本和先进的技术,让英特尔向企业服务器领域拓展,并在十年内取代了大部分的RISC服务器,现在x86主导了企业计算市场和一个正在萎缩的PC市场。

苹果智能手机于2007年推出,开始将投入转移到移动设备上。消费类设备的庞大数量和投资推动了大多数硬件和软件创新。几乎所有的移动技术都在基于Arm的系统中实现,现在创建的基于Arm的晶片数量是任何其它移动平台的10倍。这种创新来自于苹果、ArmGoogleNVIDIA、高通、三星等公司,以及许多其它消费类软硬件厂商。

消费类移动平台上的消费型矩阵计算应用正在如火如荼地进行:苹果使用面部识别和神经核心来保障金融交易的安全;GooglePixel 4智能手机中部署了神经芯片,以提高图像和语音处理能力。两者都在利用神经网络实现实时拍照和视频增强、改进语音识别、健康监测等诸多领域。

苹果与Google都强调了神经网络的重要性,而对GPU的重视程度要低得多。这一点已经迅速蔓延到移动应用开发者,尤其是游戏应用的开发者。随着企业开始采用实时矩阵计算型应用,相应的开发者将成为重要的人才来源。大量的消费级开发者正在对自己重新进行技术培训。

因此,在消费领域快速扩大的大型矩阵计算应用所使用的技术和软件很有可能会扩展到企业领域,专家们也是如此。

案例研究:特斯拉自动驾驶边缘实时矩阵计算

Wikibon认为,实时矩阵计算应用将成为大多数高价值和有效的企业数字计划的基础。业务边缘将是物联网重要的早期应用领域,由于采用了MEMS工艺导致传感器价格暴跌,因而可以在边缘提供大量的IoT数据。实时矩阵计算将使边缘上的工作流程大为简化和自动化。

特斯拉(Tesla)是成功部署企业矩阵计算应用的一个好例子,该公司正在开发自动驾驶系统(ADS)。ADS的商业目标是提高电动汽车的功能和利润率并开辟新的商业机会。这个例子说明了软件、硬件和端到端数据对一个真实企业在边缘运行实时矩阵计算的影响。

ADS的反应时间、可靠性和准确性可能远胜于任何人类驾驶员。交通中生死的主要决定因素是数据和矩阵计算技术。从长远来看,因为ADS的出现,将极大避免美国每年因汽车事故而丧生的35,000人以及与事故相关的更多严重伤害。NHTSA的研究评估,每年因交通事故造成的损失约为6000亿美元。他们指出:94%的严重事故是由于人为错误造成的。自动驾驶汽车有可能将人为错误从车祸中剔除,这将有助于保护驾驶员、乘客以及骑自行车的人和行人。NHTSA还指出,自动驾驶时代将在2025年开始。

特斯拉正向ADS迈进,并希望能率先跨越到新时代。特斯拉电动汽车拥有独立的电动发动机,刹车是独立且采用RBS反馈制动式(Regerative Brake System)。由于电动发动机和刹车的作用,所有车轮相对于地面都有反馈,而低延迟电子组件与车辆位置的精确知识以及车内数据和功能相关知识都集成在了一起,这是一个端到端的数据架构,为车辆的动作更快、更安全的驾驶创造了可能。

ADS还需要一种方法,将所有内部传感器信息与车辆的外部传感器数据集成在一起,并制定关于在何处以及如何驾驶车辆的行动计划。最后一个难题是如何评估计划的质量,并随着时间的推移改进它们。关键的挑战是了解数据需求,以及如何建立端到端的数据策略,以可承受的成本建立一个改进反馈回路。

对于特斯拉矩阵计算任务来说,首先要解决的问题是如何处理来自8个摄像头以60帧全帧/秒速度运行而产生的10亿像素/秒实时数据。此外,还有来自雷达、12个超声波传感器、高精度GPS、地图以及车辆内部所有传感器的输入,如车轮划痕、转向角、加速度等。系统需要实时处理这些输入,并制定行动计划。所有这些数据共同驱动所有驾驶员辅助功能,例如自动驾驶、自动驾驶等功能的更新,以及未来的ADS

特斯拉将此系统称为Tesla HW3(硬件级别3)。Wikibon相信特斯拉汽车的这种端到端架构和数据管理决策,其设计将对大多数企业来说十分重要。

特斯拉的软件理念是所有数据都应该由一个系统来处理。理论上来说,这样的结果质量最好,响应速度最快。最初的特斯拉计算硬件使用MobileEye EyeQ技术,但它太慢了。Tesla HW2(硬件级别2)使用Nvidia Drive硬件并使用GPU处理矩阵数据。就像前面提到的AppleGoogle工程师一样,特斯拉工程师也了解到,神经网络比GPU处理更高级别的数据抽象要快得多。

在当时(2016年),还没有其它合适且现成的硬件或软件解决方案。因此,特斯拉投资开发了自己的硬件解决方案——HW3,以驱动自己的软件。从HW3的电路板可以看出,该板中间有两个异构的基于ArmSoC,以实现完全冗余。在SoC内部,CPUGPU是基于Arm的组件,再加上一个原生的Tesla设计的NPU。这两个NPU的计算能力共计72 TOPS(万亿次/秒运算量)@2GHz。来自传感器的输入在电路板的右侧,最高25亿像素/秒,电源在左侧。

这块板子安装在特斯拉手套箱的后面,作为早期板子的替代品,也是所有新车的替代品,总功率要求只有75瓦。HW3的关键性能指标是每秒可处理的高清帧数。HW3在运行特斯拉软件的NPU硬件上,可以提供2300/秒的帧数。HW2硬件上的同一软件只能提供110/秒的速度,不到HW3吞吐量的5%,这对于ADS是不够的。

对于特斯拉而言,这种企业级矩阵计算任务对于增强驾驶和安全性并最终实现ADS来非常重要。特斯拉相信HW3可以实现ADS。随着时间的流逝,来自传感器的数据量可能会增加,所使用的技术应该可以实现性能的额外提升。特斯拉计划到2022年将其技术更新,性能提高2-3倍。

Tesla HW3的数据策略。特斯拉要解决的第二个问题是如何设置端到端数据策略,以可承受的成本,改进反馈循环。有些人认为,每一辆车的所有数据都应该也会被保留下来,有人认为5G将免费带走所有这些数据。

当然,这些数据在发展的早期阶段是很重要的。然而,如果读者对每秒10亿像素的问题进行一些非常简单的数学计算,当应用到全世界数百万辆汽车和数十亿英里的汽车上时,就会发现这种思维的谬误。此外,这些每秒十亿像素的数据会随着时间的推移而发展成更多每秒十亿像素的数据。

Wikibon研究指出,在边缘上创建的绝大多数数据(> 99%)将在边缘被删除,因为价值已经被提取出来了。特斯拉的做法强调了这个预测。HW3将数据保留在SRAM中仅10分钟。在这段时间内,只有极少数的数据被选择通过网络发送。

被选择发送的数据是为了完成事故、近距离失误、路面异常(例如坑洞)内部和外部合规数据等事件的反馈。此外,针对特定和罕见环境解决方案的工程师可以从整个车队中请求数据。例如,人类驾驶员如何处理驾驶环境,如雪天、日落或路上的大型动物等。这是对严重的“长尾”问题的一种创新且具有成本效益的解决方案。

“长尾”问题。ADS的整个学习过程中,存在一个非常长尾的低概率事件。获取这些数据、车辆准确部件的数据,再加上整个车队中不使用或超控自动化的人类驾驶员反应,对于开发识别罕见事件和训练车辆正确反应的能力至关重要。

特斯拉的“长尾”解决方案可以识别罕见事件,并将有关这些事件的剪贴记录数据返回给开发系统。如果特斯拉可以将道路上的汽车数量从100万增加到数百万,并将过去数年的行驶里程增加到数十亿,那么端到端的数据采集和改进系统应该可以为ADS系统的整体质量带来指数级的提升。端到端数据架构师必须在初始设计阶段就理解并内置这种端到端功能。

这种优雅的端到端数据体系结构有助于解决长尾问题,并显着减少了开发完整ADS的时间和成本。MobileEyeWaymo是另外两家正在开发不同矩阵技术的公司,他们正在建立一个车队。

特斯拉案例的结论。特斯拉的方法具有许多积极的属性。其中包括明确的所有权和对所有特斯拉汽车中所有数据的访问权,清晰的端到端软件和数据架构,以及将数据采集集中在重要事件上的能力。特斯拉设计出了低延迟的电动汽车,集成了独立的电动发动机/刹车系统,并对车辆的设计和内部数据有精确了解。这可以比传统的内燃机汽车(ICE)反应速度更快、更有效、更安全。如果特斯拉能够将这些内部数据与可靠的计划生成器连接起来,那么结果可能是车辆的安全性提高了一个数量级,道路利用率大幅提高。如果特斯拉能够执行并将其在路上行驶的汽车数量增加到数百万辆、行驶里程数增加到数十亿英里,那么特斯拉就可以创造出一个交通行业中独一无二的端到端的数据反馈和改进循环,并有可能在全球范围内拯救数百万生命。

如果成功,特斯拉还可以将该数据架构用于许多相邻的商机,包括有关个人驾驶员安全的高级反馈并将之计入特斯拉品牌保单成本,其它机会包括维护、租赁、向城镇报告路面坑洞和设备故障、信息娱乐、航运和旅程终点等。

从消极的一面来看,特斯拉的案例说明了开发早期矩阵计算解决方案的一些固有挑战,包括开发和维护独特的软件和硬件所需的投资水平。如果像MobileyeWaymo这样的竞争对手成为批量供应商,那么特斯拉的技术开销可能会导致对其它公司创新成果采用速度的放缓;其它批量供应商的存在,可能会让特斯拉更难说服合规监管机构,让他们相信特斯拉的长尾数据解决方案会像其它替代方案一样有效。

边缘革新的其它示例。无论特斯拉试图颠覆汽车行业的结果如何,Wikibon都认为这种关于矩阵计算型应用和数据的端到端架构思维,将推动许多其它行业的数字化创新和差异化发展。

业务边缘有很多实时计算应用的例子,包括机器人、供应链优化、风场监控、民用和军用飞机的自动化、自动化仓库、自动化门店等,每个行业都有很多实时计算用例。此外,许多跨行业的应用,如高级分析等都将从矩阵应用技术中获益。

例如,亚马逊正在开发这种技术,使亚马逊Go商店的零售完全自动化。每个企业都应该评估其当前的流程,确定端到端的矩阵计算任务架构可以提高多少效率,并确定如何创建端到端的数据架构来支持这些计算任务。

总之,Wikibon认为,掌握实时的矩阵计算和端到端数据架构是创造数字化差异化的绝对必要条件。

案例研究II:智能和实时定价系统

那么,企业应该如何考虑将矩阵计算技术纳入企业计算任务组合中呢?

成功实施矩阵计算与端到端数据架构的企业,可以解决三个非常重要的战略机遇:与继续使用当前的串行交易系统的企业组织相比,可以期望产生更多的应用价值;可以防止来自低成本替代方案的外部颠覆,并扩大可用来识别和防止外部颠覆的选择;能够更好地扩展到相邻的行业领域,成为潜在的颠覆者。

变化的核心是要从目前众多的记录系统(如ERP)和数据仓库系统向智能系统迁移。简单来说,智能系统是指与矩阵计算集成的记录系统,如实时高级业务分析和/AI等。

以一个狭义的例子来估算潜在的效益。当前,大多数企业通过专业人员采取一系列步骤来应对价格变化。他们最终在数周(或数月内)就新的定价达成一致,然后IT在一个方便的时间实施这些变化。Wikibon智能和实时定价系统的业务案例讨论了实时矩阵计算应用的潜在好处,与目前速度较慢、劳动密集型的人工系统相比,实时矩阵计算可以实现价格调整的自动化。

目前,记录系统很少能在一个事务中执行所有的工作流,而往往有多个串行事务以及管理它们的复杂工作流。由于传统的企业事务性计算任务与集成了企业矩阵计算的新型记录系统有着显著区别,因而可以创建独特的解决方案,从根本上简化工作流并提供非常高的自动化水平。

矩阵计算的用户很可能包括机器和其它应用,通过工作流和API来实现控制,而且数据很可能是分布式、高度并行、大规模数据量。矩阵计算最有可能在创建数据的地方执行,通常在业务边缘,当然也会有一些矩阵计算最好集中执行。

矩阵计算的重点是实时或接近实时的并行执行事务。这将意味着更大的、分布式的数据库,以及计算模型将是云优先、超融合、(未来)还要具有异构计算架构的计算模型。

企业矩阵计算类应用将推动企业计算硬件和软件架构的重大变化,以及数据性能和数据管理的改善。

总的来说,矩阵计算的收益就是简化了流程,大幅提高自动化程度。

避免记录系统的转换。一些供应商和专业人士认为,当前的记录系统和分析系统都应转换为“现代”平台。这对于小公司或非常小的系统是可能的,但是转换大规模的记录系统和分析系统将带来数年的延迟,并带来很高的故障风险。Wikibon坚信,建立在现有记录系统的应用价值和数据价值的基础上,会更快、成本更低、风险也更小。Wikibon建议CXO拒绝任何需要转换现有记录系统的数字化转型和差异化战略。

智能和实时重定价系统案例。航空公司和酒店等行业使用频繁重定价来优化收入,像Norwegian这样的航空公司就采用了实时动态定价。

实时定价在另一个行业中有一个很好的例子,这就是Uber引入的动态乘车共享定价。如果司机供应量少而价格保持固定,那么客户等待搭车的时间就会增加,满意度就会大幅下降。当Uber实时提价时,如果需求量大于司机供给量,价格上涨、需求量减少,不仅供给量增加、服务水平保持合理,客户满意度也明显提高,因为对于选择付费的人来说,上车时间和到达目的地的可靠性更重要,所以客户满意度明显提高。对整个Uber系统的分析表明,实时定价的整体收益约占总收入的3.5%。

自动定价的另一个延伸,可能是根据与客户开展业务的难易程度来个性化价格。如果一个顾客退货或在社交媒体上发表不利评论的概率较高,那么减少或取消给予这些顾客的折扣可能是有意义的。

这种实时定价的例子需要获得大量的供需各方面信息,需要有复杂的模型来实时分析这些数据,并能够将这些变化应用到现有的记录系统中。实时定价的潜在商业收益,是提高收入、客户满意度和降低成本。

计算实时定价的企业效益出发点是总收入增加3.5%(来自Uber研究)。如果所有数据都可以获得而且定价可以自动化,合理的估计可能是操作定价所需人力减少5倍。

总结来说:智能和实时案例研究并没有得出结论说所有企业都应该优先发展实时定价,该案例只是一个可能的矩阵推理计算应用。然而,只要开始研究在哪些地方的矩阵计算可以增加几个百分点的收入、可能提高客户满意度并能将运营成本降低5倍,就可以推动创新,提供持续的差异化并确保竞争力。

企业矩阵计算实施策略

企业部署了各种各样的软件和数据资产来协助运营和规划流程,在整个企业的多个地点和平台上都有大量的投资。Wikibon认为,试图将所有的数据都放在一个平台上的战略,对于几乎所有的企业——尤其是大型企业来说,都会失败。如上文所述,不仅转换的成本很高,而且需要很多年才能实现。

相反,Wikibon建议企业专注于建立一个有效的端到端数据战略,从今天的数据在哪里创建以及未来的数据将驻留在哪里开始。然后,企业应该实施高效的多云、混合云和相邻云战略,以确保:

  • l 正确的数据在正确的时间出现在正确的地方。
  • l 通过尽可能地将计算推送到数据上,最大限度地减少数据的移动。
  • l 基础设施服务的部署和维护的责任转移到软硬件厂商和云提供商,而不是由企业IT部门来承担。
  • l 利用RPA(机器人过程自动化)和其它技术来改善现有过程。

同时,企业应该确定实时矩阵计算可以发挥作用的关键部分,并认真进行实验,设计和开发能够实现彻底简化和自动化的解决方案。执行管理层应密切关注这些项目,以提高对被颠覆风险的了解,以及更早发现潜在颠覆者的能力。

总的来说:企业应识别潜在的矩阵计算应用并制定商业应用策略。企业应重点加快记录系统的速度,并规划向智能系统的迁移路径。其它方法如机器人流程自动化(RPA),也可用于精简系统。智能化系统可以成为实施可持续的数字化战略差异化的基础,具有显著改善业务创新周期时间的能力。企业的潜在收益将从确保生存到压倒性的长期商业价值等,不一而足。

结论及建议

Wikibon对新兴矩阵企业级计算应用的计算型收入预测:前四年的增长受到软件工具、硬件可用性和技能可用性等方面的重大制约,特别是受制于企业级异构计算系统的缺乏。Wikibon预计,企业矩阵计算应用的计算支出将快速增长,并在2020年开始的十年后半程占据企业计算支出的42%

对两个案例研究的结论是:作为一个颠覆者,特斯拉与当前制造商大不相同。特斯拉还必须成功地处理其它非常重要的因素,包括制造技术、电池成本、电池管理、充电器可用性和充电时间等。

Wikibon强调特斯拉数据处理策略中的两个关键部分——矩阵处理技术的投资以及端到端的一体化数据策略。对于从零部件供应商组装车辆并且是全球供应链专家的传统汽车供应商来说,这些都很难实施。因此,Wikibon怀疑许多品牌在未来十年将会失败。

而智慧系统案例研究表明,可以在提高现有记录系统的性能方面取得重大进展,并开始利用现有和新数据提供实时高级分析以帮助简化和自动化流程。Wikibon讨论了矩阵的一个具体计算应用——自动定价的潜在好处。Wikibon的结论是,实现实时定价的潜在收益估计可能会增加总收入的3.5% ,并将执行定价的运营成本降低5倍。

在未来十年,实时矩阵计算应用将成为数字创新和差异化的主要贡献者。Wikibon认为,尝试将所有数据放在一个平台上的一种策略将会失败,因为转换成本过高并且需要很多很多年才能实现。RPA(机器人流程自动化)之类的技术可以使串行的事务环境自动化,并可以更快地开发和部署实时矩阵计算应用。然而,目前的RPA技术仅靠自身力量是不够的。实时矩阵计算应用将对系统的简化和自动化产生更大的影响。

Wikibon建议,企业应该专注于建立一个有效的端到端数据战略,从现在的数据在哪里创建以及未来的数据在哪里开始。企业应该实施高效的多云、混合云和相邻云战略,确保将正确的数据放在正确的地方,通过将计算力转移到数据上,最大限度地减少数据的移动,并将基础架构服务的部署和维护责任转移到软硬件厂商和云供应商身上。

Wikibon还建议升级当前的记录系统并将某些组件外包,以提高性能并降低运营成本。一级任务关键型数据库通常是瓶颈,唯一的一级大型任务关键型数据库是IBM DB2、微软SQL ServerOracle。所有这些都提供云选项,无论是在本地还是在它们自己的云中。整个数据库栈的性能和可靠性以及运营升级,从服务器上的微代码到数据库升级,都由供应商负责。

现在可以将一级数据库与调用一级数据库的应用程序的运行系统分开运行。这两个组件都在相邻的云中,运行在同一个数据中心中,并通过相邻的两个云之间的低延迟直接通信连接。例如,Microsoft AzureVMware提供了在其云上运行应用程序的功能,并且与运行在同一云数据中心中的Oracle相邻数据库之间的连接延迟非常低。微软和Oracle工程师已经努力提供两个云之间的连接。这使得数据库厂商可以灵活地使用矩阵技术来加速数据库,而其它云则可以使用异构架构来加速矩阵推理工作负载。

进行这种改变的重要性在于加快当前记录系统的速度,并为矩阵计算应用的并行运行留出时间。同时,企业应该确定实时矩阵计算可以发挥作用的关键部分,并认真进行实验,设计和开发能够实现业务流程的彻底简化和自动化的解决方案。企业的高级管理人员应该对企业的潜在颠覆者保持警惕。

行动起来!特斯拉的案例研究展示了端到端数据战略的威力、实现这一战略所需的投资和承诺,以及对现有汽车企业的威胁。该案例研究还显示了执行矩阵计算对开发ADS和建立连续的、潜在的指数级改进过程的能力。

Wikibon强烈建议高级企业主管制定端到端数据策略,并对矩阵计算形成深刻的理解。重要的是,该战略要关注实时数据流而不是历史数据,因为历史数据的价值可能会低很多。

通过这项工作,高级管理层可以了解外部创新威胁最可能来自哪里,及早发现矩阵计算可能被外部颠覆者利用的地方。这将使高级管理层能够了解任何颠覆性威胁的程度和性质,并通过收购、合作或推进内部项目来确保企业保持竞争力。

此外,制定端到端数据战略有助于避免失去对关键数据访问的控制。如果组织中的一部分人不了解如果将数据交给供应商或潜在的竞争对手,会给公司整体带来的损失。(云科技时代编译)

(Wikibon原文链接:https://wikibon.com/matrix-workloads-power-real-time-compute/)

2020-04-21

自“中台战略”出现以来,市场上关于“中台”的理解可谓五花八门,很多人顾名思义的认为“中台”是处于企业运营和组织架构“中间”位置的系统,想当然认为“中台”就是去ERP化或是代替传统企业管理软件包括工业软件。但这其中有一个重大误区,就是诞生于阿里的中台技术,本质是消费互联网的产物和技术沉淀,其核心作用是支撑电商等面向消费者强交易型业务场景,促进消费者业务的快速创新。

作为数字双中台的典型产品化代表,云徙科技首席架构师陈新宇认为:工业数据湖正在成为工业互联网或产业互联网的数据中台,向下统一了传统ERP、CRM、MES等企业经营管理与生产制造软件,是传统企业与工业软件的新形态;而面向前端消费者的业务中台和数据中台双中台,沉淀的是消费者业务的共享业务和共享服务,向上统一了各类电商、在线营销、客户服务等消费互联网应用,是以实现前端业务快速创新为目的的新型企业软件。

汽车、地产、零售、家电、快消等具备消费者强交易性质的行业,是数字中台技术最积极的采用者,这些行业也最适用产品化的业务中台+数据中台双中台;而化工、机械工程、建筑等纯B2B行业,往往采用项目制的数据中台,通过各类企业级软件的数据打通,对企业内部和关联产业链公司之间的业务流程进行优化重组。至此,中台软件产业格局,初步形成。

疫情促成中台市场格局明朗化

2020年的一场全球性疫情,促进了消费互联网与产业互联网的同步快速发展,消费互联网下的数字中台与产业互联网下的数据中台,各自迎来发展黄金契机。

在消费互联网方面,消费者行为向线上的迁移,促成消费互联网及其技术的深化。例如,根据麦肯锡2020年4月的一份报告,超过55%的中国消费者可能会永久在线上购买更多食品。由于上亿人隔离在家,很多直接面向消费者的企业和行业,纷纷开始建设线上销售与营销渠道,这直接加强了电商等消费互联网模式的再度渗透。根据QuestMobile,受疫情影响,用户线上购物需求大涨,全网已有8成以上用户活跃在平台上。此外,用户消费路径已经发生改变,影响因素从过去的商品吸引,向社交、内容等多维度转变。

消费互联网下的数字中台,以云徙科技为典型代表:加强多种线上渠道的消费者触达、交易、沉睡唤醒、会员转化、复购等,通过业务中台与数据中台双驱动创新营收。消费互联网技术体系中的数字中台,分为业务中台与数据中台,二者联动加速前端业务创新。其中,业务中台指的面向消费者业务APP的共享服务,例如共享的会员服务、商品服务、支付服务、评价服务、库存服务、营销服务等;数据中台则指的是与业务中台相匹配、具备业务模型的数据,例如会员数据、商品数据、交易数据、库存数据等。这样,业务中台与数据中台就可以联动,向上支撑前端消费业务应用的快速开发、快速创新、快速运营。

消费互联网下的数字中台,具有很强的可产品化性质,也就是说业务中台与数据中台都是可以形成套件的新型软件产品。特别是数据中台,并非大数据或数据仓库,因而可以产品化。但在产业互联网下的数据中台,则就以产业或工业数据湖的形态出现,无法产品化而必须走项目制。疫情期间,企业和产业的大量流程也大批向线上迁移,促进产业互联网及其中台技术的深化。例如,越来越多的企业依靠工业互联网平台展开业务——工厂转向无人值守、农业转向无人机播撒、产业链转向工业互联网平台。根据SAP提出的最新工业4.0战略:在云与边缘计算时代,数据湖将打通和融合传统的ISA-95工业软件体系(ERP、PLC、MES等),成为事实上的工业“中台”。也就是说,企业、产业或工厂等共享内部流程,已经通过ERP、PLC、MES等企业与工业软件进行了产品化,在云计算下则通过数据湖打通数据,因此产业或工业“中台”更多指的是以数据湖形式出现的数据中台,产业互联网之所有没有业务中台主要是已经有各类ERP、CRM、MES等软件承载了共享企业服务的功能。

在这次疫情中,消费互联网由上向下,由前端消费业务快速变化,倒逼企业组织变革;产业互联网则由下向上,由后端企业流程上云优化,倒逼企业组织变革。未来,二者的“中台”有望打通,成为真正的企业“中台”。

消费互联网技术大渗透

消费互联网、消费互联网技术以及消费互联网技术下的数字中台是中国特色,这也是为什么国外很难以理解中国的“中台”原因所在。中国是全球第一大消费互联网市场,从2013年开始已经连接6年成为全球第一大网络零售市场,如果说电商等代表的是第一代消费互联网技术,那么数字中台作为电商基础设施就代表了第二代消费互联网技术。

众所周知,“中台”这一概念肇始于阿里。阿里自2008年开始了“大中台、小前台”数字化转型,从2009年开始建设共享服务中心,打通淘宝、天猫、1688等三套前期建设的“烟囱”式电商系统,从共享业务、共享数据和共享技术平台等层面,对整个阿里IT体系进行了变革。直接的结果就是当阿里希望开发一套团购电商系统时,基于已经搭建好的可复用的中台,阿里仅投入产品经理、运营和开发等十几名员工就在1个半月的时间成功上线了阿里自己的团购平台“聚划算”。

以阿里电商的IT体系为代表、面向前端消费者和中小商户提出的业务中台与数据中台,即是中国自研的消费互联网技术,而国外诸如亚马逊的电商体系直到2019年才下线了消费者业务的最后一个Oracle数据库,阿里则早在2013年的时候就把淘宝最后一个Oracle数据库下线。这也就是说以阿里为代表的中国消费互联网技术早在2013年开始就已经形成中国特有的、足以取代西方企业级软件的技术形态。2018年,阿里云发布了基于双中台的数字化转型方法论,而自2016年开始阿里云的合作伙伴云徙科技就在尝试对外输出“双中台”。

疫情期间,消费互联网技术大规模向企业渗透,越来越多的企业开始把面向线上营销和销售的数字中台建设提上日程。云徙科技副总裁李楠介绍,在本次疫情期间云徙科技基于中台技术,在两周内为某客户上线了社区团购电商APP,也就是在社区里发展“团长”,以地域为单位建立“店铺”,商品由品牌商统一维护、上架到社区商场里,再销售给社区里的消费者。社区团长负责发展更多的社区消费者并进行会员转化,可以通过自有社区渠道包括社区论坛、社区群等发展,还可以把商品形成推广海报发布到社区线上渠道中。

社区团购是本次疫情期间集中涌现出的新型电商模式:红牛、农夫山泉、今麦郎、劲酒、青岛啤酒等纷纷招募社区团长。以青岛啤酒为例,不仅开启了社区团购和无接触配送服务,而且还启动了分销员计划——消费者通过简单的注册,不仅可以享受多种产品优惠,还能通过将定制海报分享到微信群和朋友圈赚取佣金。当然,疫情期间最著名的就是恒大地产的社交团购,直接带来了恒大地产在一季度的靓丽业绩。

陈新宇强调,云徙科技推出的面向消费互联网的数字中台,已经开始进入软件定义时代:以可视化编排、柔性化运行、动态化扩展、场景化自治、系统化协同、生态化开放为理念,规划数字中台的产品路线图。也就是说,云徙科技的数字中台并不是部署实施后就一成不变,而是可以跟随客户业务的发展而发展。这也是中国消费互联网技术在借鉴了ERP等西方企业级技术实践后,提出的创新理念与实践。

产品化数字中台日趋成熟

2020年4月初,云徙科技在疫情期间仍宣布了数字中台产品的重大更新,新推出:业务中台V3.1、数据中台V3.1.0、数字化研发服务平台V3.3、全渠道会员V3.2.0、全触点营销发布V3.2.0、数字商城系统V3.1.0、智能客户服务V3.1等七大产品更新,进一步加强了云徙双中台及应用的实用性,帮助企业打造基于中台技术的营销、交易、服务的一站式营销闭环,扩大营收、降本增效。

李楠介绍,在去年发布的双中台V3.0版本基本上,今年云徙科技将加大数字中台的产品化力度,每隔两到三个月就会推出一批产品更新。所谓“产品化”,简单理解就是在提供产品与服务的比例中,提高产品的占比、降低服务的占比,中台软件的产品化程度越高就越能让客户自行基于软件进行配置、管理、编排等工作,减少原厂工程师的人工介入。可以类比微软Office套件,虽然80%的功能都在日常用不到,但微软还会提供这些功能以让用户在需要时可自行组合调用以满足个性化需求。

以本次发布的业务中台V3.1版本为例,其中重点更新了中台控制台(MPC)和商业运营中心(BOC)两大模块。其中,MPC是去年推出的新模块,是中台的“控制台”,也就是让用户可以对业务中台和数据中台进行改变,这就是软件定义中台。本次MPC更新了能力地图、业务空间管理、能力管理、API管理、应用管理以及功能包开发等模块,简单理解就是为中台架构师和开发者提供了更多的操控工具,可以很容易地通过可视化方式管理和配置中台。

而数据中台V3.1.0版本则重点更新了数据中台下的“数据研发平台”与“标签平台”模块。其中,数据研发平台新增项目管理模块、离线研发模块和数据资产管理模块,简单理解就是让企业的中台开发者可以自行设计和管理数据模型。数据中台的建设具有一定的技术壁垒,并非所有企业的技术人员都可以进行数据资产管理和数据模型开发等工作,而且数据中台的建设周期通常也比较长,数据研发平台的增强就是让企业普通技术人也可以进行数据质量管理、数据模型设计与开发等数据工作。

云徙数字商城系统(i-Commerce)V3.1.0版本中,新增了社区团购模块,包括城市站运营、社区团长招募、团长推荐关系、团购分享、发货单管理、佣金结算、提现微信等功能。云徙社区团购产品通过社区团购业务与商城标准B2C/BBC模式的相互结合,支持以城市区域划分进行独立的电商运营,可为企业搭建满足社区生活的电商平台。

还值得一提的是云徙数字化研发服务平台(i-DP)自去年发布1.0版本后就不断充实功能,已经形成了采用开源技术体系和微服务架构打造的一站式研发系统。利用云原生技术、集成开源系统构建工具链,i-DP为企业提供从项目管理到应用上线的全流程研发管理能力,推动团队规范和串联软件开发生命周期,提升软件生产效率。

总结:本次疫情倒逼企业组织形态与运营管理方式变革,正在为企业和商业带来永久性的影响。由于客户应用场景的永久性改变,这就给以云徙科技为代表的中国企业级软件供应商,创造自己新企业软件产品品牌的机会——通过把消费互联网的快速创新能力导入给更多的企业,推动中国新一代企业级软件的强势崛起!(文/宁川)

2020-04-18

在2019年Kubernetes大火之后,整个云原生界似乎只听到了Kubernetes和CNCF(云原生基金会)的声音,几乎把Kubernetes与云原生划上了等号。而另一个对于云原生计算很重要的基金会Cloud Foundry,相比之下并未受到广泛的重视。

2020年2月3日,就在全世界开始被卷入一场突如其来的疫情时,Cloud Foundry基金会“悄然”度过了五周年生日。相比之下,2020年4月7日,VMware公司Tanzu R&D高级副总裁Paul Fazzone被任命为Cloud Foundry基金会新一任董事会主席,反而更引起了业界的注意。

2020年1月,VMware宣布完成收购Cloud Foundry开源技术背后的主要推动力量Pivotal公司;而到了2020年3月,VMware宣布历史上首个营收突破100亿美元的财年报。在成功向私有云与混合云IaaS基础设施核心软件和解决方案供应商转型后,VMware正准备开始发起下一个挑战:掌控企业级PaaS,也就是多云时代的企业软件开发平台。

2020年,IBM+Redhat(被IBM收购)、VMware+Pivotal(被VMware收购)、微软等三大阵营,将拉开企业级PaaS的全球竞争大幕——新一轮私有云及混合云环境中的企业级软件大时代开始了。

争夺企业开发者

企业级应用软件一直是软件市场的大蛋糕。在传统IT架构下,IBM中间件+Oracle数据库+Windows/Linux/Unix操作系统是标准的企业级应用软件“底座”,在此之下就是EMC存储+大型机/小型机/X86服务器+思科网络等基础企业级硬件。在云计算架构下,企业IT基础硬件已经切换到标准X86服务器+OpenStack开源云操作系统/VMware混合云操作系统/微软AzureStack等所组成的企业级IaaS,而企业级应用软件“底座”就是开源PaaS。

简单理解,开源PaaS主要分为两大部分:开发环境与运行环境。“容器+Kubernetes”已经成为了云应用软件部署和运行的标准化环境,而面向云应用软件的开发环境尚还没形成行业共识。2019年IBM收购Redhat以及VMware回购Pivotal,在很大程度上就是因为企业云之争已经从混合云IaaS和部署及运行PaaS,转向了开发PaaS。在面向开发的PaaS技术体系中,Cloud Foundry是一个重要的阵营。

不论是Cloud Foundry还是Redhat Openshift,本质上都是把开源的开发工具和开发环境等相关技术组合在一起,形成一个完整的开发工具链和开发平台。早在2009年,由Derek Collison领导的VMware小团队创建了Project B29,这是为企业构建的PaaS平台即服务,该项目最终被重命名为Cloud Foundry。实际上,Cloud Foundry由资深Java程序员Chris Richardson于2008年开发,后在2009年被SpringSource收购,SpringSource于2009年以4.2亿美元被VMware收购,VMware、EMC与GE在2013年合资成立了Pivotal负责发展Cloud Foundry,2015年Pivotal将Cloud Foundry代码贡献给了Cloud Foundry基金会。

2015年Cloud Foundry基金金成立时,Cloud Foundry开源项目主要由Cloud Foundry Elastic Runtime(现为Cloud Foundry Application Runtime)和BOSH组成,其中BOSH就是Cloud Foundry当时选择的混合云管理平台。2015年,Cloud Foundry基金会启动了Cloud Foundry认证提供商计划,期望在多供应商、多云环境中的跨PaaS产品(即各种不同Cloud Foundry商业版本)之间建立可靠的可移植性。2016年,Cloud Foundry Application Runtime达到平台成熟度,新增功能包括与Fujitsu、Google、IBM、VMware、Red Hat和SAP合作启动Open Service Broker API项目,以及Cloud Foundry Application Runtime中的OCI和CNI支持。

2017年,Cloud Foundry基金会发布了Cloud Foundry认证的开发人员计划和培训课程,新增功能包括:宣布Cloud Foundry Container Runtime(以前称为Kubo),允许开发人员使用Kubernetes和BOSH部署容器;发布WinC;将Envoy和Istio集成到项目中。2018年,Cloud.gov成为Cloud Foundry认证平台,成为第一个提供基于Cloud Foundry Application Runtime认证平台的政府机构,此外Cloud Foundry在中国最大的云服务商阿里云上落户,至此已经在全球三大云服务商落户。2018年新增的功能包括:推出Eirini和Project Quarks(以前称为CF Containerization),以便进一步将Kubernetes与Cloud Foundry技术集成在一起,以及将Containered集成在一起。

2019年,Cloud Foundry基金会推出了Cloud Foundry认证开发人员考试2.0版;新增功能包括:宣布Eirini在推出后不到一年的时间内就获得了所有Cloud Foundry认证提供商的支持,并且市场上已经推出了多种技术预览。到了2019年,Cloud Foundry基本上已经转向了“Docker容器+Kubernetes”的技术“底座”方案,当然对原有的BOSH将继续支持。

相比之下,Openshift与Cloud Foundry的实现方法类似,在细节上略有差别;不同的是,Cloud Foundry是一个开源基金会以及近40家顶级会员企业,其实包括谷歌、微软、IBM、DellEMC、VMware、SAP、SUSE、华为、阿里云等,这些企业或深度参与Cloud Foundry技术体系或提供Cloud Foundry商业版本;而Openshift主要是由Redhat自行维护和提供商业版本。

谷歌的Anthos合作关系主管兼Cloud Foundry“大使”Nima Badiey就Cloud Foundry基金会五周年表示:“Cloud Foundry基金会庆祝成立五周年,证明了基金会的核心使命:企业级软件全民化,让开发者可以通过开源方式访问它。我很幸运地见证了Cloud Foundry在VMware诞生,并当我还在VMware时就参与了相关开发工作。我期待着支持Cloud Foundry基金会的扩展与其它开放源代码项目(包括Kubernetes、Istio和KNative)的互操作性。”

提高开发者生产力

根据Cloud Foundry基金会在2019年下半年进行的一项研究:超过60%的大型企业报告在一个多云环境中托管IT基础设施;面对日益复杂的多云环境,开发者正在转向能够抽象出复杂性并提供跨平台一致性的技术。开发者需要务实的解决方案,必须快速且易于与环境集成:有28%开发者认为“解决我的问题”是最重要的技术采用因素;开发者还渴望以灵活性和与其它工具集成为中心的一致体验。

当前,开发者在企业决策部门的地位不断上升,推动着IT投资策略的发展。Cloud Foundry基金会调研显示:大多数(59%)的公司给予开发者更多的权力来选择使用的工具。这在很大程度上是因为云的商品化与标准化趋势,市场上涌现了大量成熟但呈碎片化态势的开源组件和工具可供选择,而企业越来越依靠开发者的专业程度来选择这些开源组件和工具。Cloud Foundry基金会一直在追踪开发者使用PaaS平台、容器和FaaS(无服务器)平台的情况,其中使用PaaS和FaaS平台的比例都在上升,而采用容器平台的比例已经趋于稳定。

在2015年容器技术比较火的时候,出现了一个现象就是企业开发者围绕Docker容器自行选择开源组件和工具搭建开发环境与DevOps方案;而以Cloud Foundry为代表的PaaS平台一直处于演进的过程中,FaaS平台则刚出现没多久。简单的理解,就是选择Docker容器技术路线的开发者以DIY方式搭建自己的PaaS,而Cloud Foundry本身是对开源组件和工具的组合并且有Pivotal、SUSE、IBM等公司推出的商业化Cloud Foundry版本并支持FaaS,而2014年Amazon才推出AWS Lambda无服务器计算。随后,微软云、谷歌云等纷纷推出自己的FaaS云服务,而业界还有其它开源FaaS可选。

总的来说,在Cloud Foundry基金会的2019调查中,大多数(69%)受访者表示一个经过验证的、成熟的、具有稳定性、可扩展性和可观察性的平台,可以大规模运行对业务至关重要的应用程序,这才是真正的价值;为开发者提供一致体验的平台对于65%的受访者来说是真正的价值;另外59%开发者表示,一个集成了成熟的、企业级的创新平台会增加团队开发软件应用程序的能力。

由于开发人员在企业中开始扮演着不可或缺的角色,他们通常被期望为生产中的新工具或技术提供业务应用示例。Cloud Foundry基金会的调研中,近一半(48%)的开发者表示需要为领导层提供有关安全特性的详细信息,而38%的开发者表示必须建立概念证明以推动业务部门对应用软件进行投资,37%的开发者还必须提供具体的业务应用示例。调研显示,开发都在技术选择中优先考虑生产力、灵活性和集成,但是为获得公司内部的影响力,他们还被期望选择那些意味着较低成本的技术。

为什么选择Cloud Foundry?

Cloud Foundry是流行的开源云应用程序平台,超过一半的《财富》 500强和三分之一的全球2000强使用它来提高开发者的生产力,节省大量时间和资源。Cloud Foundry基金会的最大支持者包括Google、IBM、Microsoft、Pivotal、SAP和SUSE等捐赠了代码和开源项目,从而确保该技术在快速变化中不断发展。

Cloud Foundry是开发人员优先的平台,消除了开发者在工作流程中面临的许多复杂性,且可以自由地专注于创建应用程序,而不是平台。Cloud Foundry基金会的2019用户调查显示:绝大多数(86%)的受访者同意Cloud Foundry使开发人员更高效,许多Cloud Foundry用户(39%)的应用程序开发周期少于一天,超过四分之三(77%)的用户报告应用程序开发周期少于三周。

因Cloud Foundry的成熟度、安全性和互操作性,使其在高度规范的行业中成为不可或缺的开发平台,企业对Cloud Foundry平台的信任度越来越高。这些公司在这个平台上的投资:在2017-2019两年的时间里,Cloud Foundry在用户组织中的广泛部署几乎翻了一番,从2017年的24%到2019年的45%;41%用户公司中至少有100个使用Cloud Foundry的开发者;在Cloud Foundry上部署了50多个应用程序的用户公司数量从2017年的24%上升到43%,而将应用程序迁移到Cloud Foundry平台的公司增长了11个百分点(63%)。

在2019年,Cloud Foundry用户继续看重平台提供的灵活性和一致性。与2018年相比,Cloud Foundry用户中的无服务器计算使用率增加了10个百分点(34%)。值得注意的是,这是Kubernetes使用增长率的两倍,这表明以开发者为中心的开发技术正在增长。另据82%的用户表示,Cloud Foundry为代码、容器和对云基础架构的访问提供了一致的一站式体验,一致性对于开发人员和运维人员进行应用程序开发而言非常重要,而Cloud Foundry也使运维人员效率更高(80%)。

随着相关技术被整合到Cloud Foundry生态系统中(包括Envoy、Istio、Kubernetes、MySQL等),开源社区正为这个跨平台生态系统创建更多Cloud Foundry项目,例如ContainerRuntime、Eirini和Project Quarks等,从而让该开源平台具备更长久的生命力。Cloud Foundry消除了开发人员在工作流程中面临的许多复杂性,从而以较低的成本实现了更高的生产力。

进入2020年,Cloud Foundry基金会已经基本上转向以Docker+Kubernetes为“底座”技术路线,之前Cloud Foundry还有自己的容器与集群管理工具,但随着整个云原生业界倒向了Kubernetes,Cloud Foundry基金会也“从善如流”。特别是2019年底,VMware回购了Pivotal,2020年4月VMware Tanzu R&D高级副总裁Paul Fazzone接任Cloud Foundry基金会主席,这更加确定了Cloud Foundry与Kubernetes以及VMware体系的一致性与兼容性,也就意味着更强的企业级软件开发生产力。

Paul Fazzone在就任Cloud Foundry基金会的新闻稿里表示:“Cloud Foundry的下一章将是转型,重点是发展到基于Kubernetes的技术平台,并积极支持那些为此目标做出贡献的广泛的贡献者。”Fazzone在VMware公司负责Kubernetes和应用程序现代化产品以及相关的开源计划。Tanzu是VMware推出的最新产品品牌,其目标是帮助企业更好的构建现代化的应用程序并简化在跨云环境中使用Kubernetes。为了这个目标,VMware甚至重构了其核心产品vSphere的内核,vSphere作为VMware的服务器虚拟化软件现在可以原生支持Kubernetes,这也就意味着VMware作为全球最大的企业级虚拟化和云化软件供应商,已经围绕Kubernetes重新构建了产品布局和策略,很快将支持从底层计算、存储、网络一直到最上层应用软件开发的一整套全栈式企业级云原生环境。

与此同时,IBM脚踏“三条船”——一边扶持Cloud Foundry,一边通过收购Redhat获得Openshift,再加上IBM自研的同样是基于Kubernetes的IBM Cloud Private,这样IBM就基本上掌握了企业私有云和混合云的主流软件技术和产品体系。

总体来说:进入2020年,迎来了Cloud Foundry基金会五周年,也迎了整个云计算产业的下一个篇章,这就是从IT基础设施云化向应用软件云化的演进。云计算的目的并不仅仅是改变企业的服务器等硬件设备的部署、运行和管理方式,更重要的是改变企业软件的部署、运行和管理方式,从而让每一家企业都有能力成为一家软件公司和技术公司,而这就需要一个高效灵活集成的软件开发运维平台——Cloud Foundry正走在这条“康庄大路”上。(文/宁川)

2020-04-14

近十年来,华为的业务和组织架构发生了比较大的变化。特别是2017年成立了Cloud BU,到2019年又成立了Cloud & AI BG,前不久华为高管侯金龙以云与计算(Cloud & AI)BG总裁身份亮相,以至于外界对于华为的业务和组织构架有些搞不清楚。但实际上,华为的业务与组织架构一直在其每年对外发布的年报中,有着清楚的描述。

在2009年华为年报中,首次出现了业务与组织架构图。当时华为的业务主要围绕运营商展开,整个业务与组织架构是一个相当垂直化管理的体系。其中,战略与Marketing负责为公司战略发展方向提供主导性支持,促进客户需求驱动的业务发展,管理公司品牌与传播,监控制定公司业务计划,以实现公司的发展目标;业务单元组织(BUs)则提供有竞争力、低成本、高质量产品和服务;市场单元组织(MUs)是从线索到回款流程的责任人,通过强化区域的运营管理和能力建设,确保公司战略在区域的有效落实,包括地区部、大客户系统部等——地区部通过承接公司战略,对本地区部整体经营结果和客户满意度负责,同时对总部在所辖区域的大客户系统部的全球经营目标及竞争目标负责;各大客户系统部,通过承接公司战略、匹配客户战略,制定和实施客户关系管理策略、资源牵引与组织、关注行业环境变化及竞争动态等,实现系统部经营和客户满意度的达成。

到了2010年的时候,华为成立了企业业务EMT(经营管理团队),开始从运营商客户群体向企业客户群体发展。这一年,原有的市场单元组织变为了平台级的区域组织,区域组织逐步转变为对一线业务单元支持、服务和监管的平台,各业务运营中心在区域平台上以客户为中心开展各自的经营活动。2010年,华为组织架构最大的变化是凸显了董事会与监事会,强化了现代化的企业管理与治理。

1997年开始,华为通过与世界级管理咨询公司的长期合作,在研发、供应采购、销售服务、人力资源管理、财务管理和质量运营IT等方面系统性引入业界领先实践并与华为实际相结合,形成适合华为的以客户为中心、以奋斗者为本的管理体系。2010年,华为持续开展管理变革,聚焦公司全球流程架构的建设与持续优化,建立全球流程责任人制度,从战略、需求管理、质量运营IT等方面构筑华为的核心竞争力,不断强化以流程型和时效型为主导的管理体系建设,以期更好地满足客户的需求。

2011年华为业务与组织架构最明显的变化是出现了BG业务集团,原有的EMT都改为了BG制,各BG是面向客户的端到端的运营责任中心,是公司的主力作战部队,对公司的有效增长和效益提升承担责任,对经营目标的达成和本BG的客户满意负责。而服务型BG(SBG)是为BG提供支撑和服务的端到端责任中心,要持续提高效率、降低运作成本,当时成立五个SBG:2012实验室、华为机器、供应链管理服务、华为大学、华为内部服务。

2011年,华为公司管理体系开始广泛采用共享服务模式,核心价值为“整合资源、降低成本、加强管控、提高效率”。继账务共享中心、翻译服务中心、服务采购履行共享中心、服务交付资源共享中心后,HR 共享中心(中国区)于2011 年10 月31 日正式上线试运营,IT 共享中心当时也在规划与建设中。

2011年,华为公司开始推行轮值CEO制度。轮值CEO在轮值期间作为华为公司经营管理以及危机管理的最高责任人,对公司生存发展负责;轮值CEO负责召集和主持董事会常务委员会会议;在日常管理决策过程中,对履行职责的情况及时向董事会成员、监事会成员通报;轮值CEO由三名副董事长轮流担任,轮值期为6个月,依次循环。

2012年的华为业务与组织架构,与2011年并没有太大的不同,主要的不同在于进一步精简为三大BG,削减了“其它业务”,另外服务型BG有所调整——“华为机器”转为“制造”。

2012年,华为各业务部门广泛应用共享服务模式:整合全球资源,在全球13个国家建立了12个能力中心和22个共享中心,支撑公司全球化战略和卓越运营;财经、服务资源交付、采购履行等能力/共享中心在全球运营并持续改进,HR、IT和投标共享中心也相继建成并投入运营,以更好地为BG和区域组织提供优质、高效的支持服务,使他们更加聚焦于客户。

华为公司还启动了“开发战略到执行(DSTE)”的闭环管理体系,逐步转向以战略驱动业务计划预算和绩效考核的业务运作模式,以保证公司及各业务单元中长期战略目标在年度计划预算的落地,使各业务单元协调一致,建立稳定和可持续发展的业务系统,支撑公司战略与业务目标的实现。在华为公司年度业务计划与预算过程中,以平衡记分卡为组织绩效管理工具,通过战略解码,将公司战略目标转变为各层组织的组织绩效目标,并通过层层述职、员工个人绩效承诺管理、加强组织及个人绩效结果运用等方式,保证公司、组织、个人目标的一致性和全体员工对战略的有效理解和支撑落实。

2013年的华为业务与组织架构中,开始显著体现“轮值CEO”。2013年,华为致力于强化流程架构集成、保障主业务流畅通、加大一线流程授权、推动组织和流程匹配、完善流程绩效运营等方面的工作,并在流程管理体系中融入内控要素设计。通过一系列的变革项目落地,确保客户需求的快速响应和端到端闭环,不断降低内部运作成本,提高业务运作效率,有效支撑公司全球化战略目标和可持续发展。

在组织能力方面,财经、人力资源、流程与IT、销售支持、服务交付、行政等职能部门已广泛应用共享服务模式来整合资源,支撑公司业务能力和运营效率提升;在全球16个国家设立40多个能力中心,侧重能力补齐与共享,通过整合全球专业人才,实现关键技术的突破和专业经验共享,提升业务能力;同时,在全球设立了30多个共享服务中心,其中财经、合同履行等成熟共享中心正从区域整合向全球整合演进,投标、IT、HR和供应链物流等共享中心已逐步建成并转向运营。

2014年的华为业务与组织架构出现了比较大的调整:2014年,华为公司业务组织架构逐步调整为基于客户、产品和区域三个维度的组织架构。其中,公司设立面向三个客户群的BG组织,以适应不同客户群的商业规律和经营特点,进一步为客户提供创新、差异化、领先的解决方案。

新成立ICT融合的产品与解决方案组织,以适应ICT行业技术融合趋势,构筑产品和解决方案竞争力,充分发挥公司多产品组合的竞争优势,创造更好的用户体验。

区域组织是公司的区域经营中心,负责位于区域的各项资源、能力的建设和有效利用。华为公司优化了区域组织,加大、加快向一线组织授权,在与客户建立更紧密的联系和伙伴关系、帮助客户实现商业成功的同时,进一步实现华为自身健康、可持续的有效增长。而在原来的SBG,则出现了“首席供应官”。

2014年,华为公司进一步优化变革治理架构,重新组建由轮值CEO和各体系/BG总裁组成的公司变革指导委员会(ESC)。ESC作为华为公司最高层面的变革决策机构,负责确定华为公司的变革方向并统筹协调和推动落实公司的变革战略落地。未来3~5年,华为公司进入跨功能、跨流程、跨部门综合变革阶段,以实现收入、利润、现金流持续有效增长,成为行业领导者。

2014年,华为公司开展消费者2C项目群建设,完成大零售业务流程架构V1.0试发布,在70个代表处落地PRM项目,在中国和泰国上线零售门店管理系统iRetail,完成进销存管理系统PSI V1.0全球部署,拉通sell in及sellout数据,实现对渠道、零售业务日常运作管理和效率提升,并完成面向2C的端到端服务体系转型规划。企业业务围绕渠道与合作生态建设进行综合业务变革,提升行业解决方案、市场营销、渠道销售和企业服务能力;通过构建敏捷、标准、可视的渠道交易平台,极大地改善了订单处理效率。

2015年的华为业务与组织架构与2014年基本相同。2015年在公司组织能力方面,华为公司推进“让听得到炮声的人能呼唤到炮火”的改革,实现大平台支持精兵作战的战略,并逐步开始管理权和指挥权的分离。2015年,华为公司聚焦“效率”提升,基于CRM+、IPD+、ISC+开展面向对象的变革集成和打通。华为公司明确进入效益变革的新阶段,支撑业务增长、持续效率提升、平衡好风险管控。

2016年华为的集团职能平台略有调整,“PR&GR”调整为“公共及政府事务”,“工程稽查”融入到其它职能中。2016年,华为公司管理变革在关注效率提升的同时,也开始思考面对公司的快速增长,如何实现从中央集权模式,转变为“听得见炮火的组织”的需求拉动供给模式。面对未来的挑战,坚持ROADS (Real-time,On-demand,All ****,DIY,Social)体验驱动,提升内部效率效益,让客户、合作伙伴和华为之间交易更快捷、更安全,提升客户满意。

2017年的华为业务与组织架构中出现了”Cloud BU”,这一年华为战略进入云计算市场。CloudBU是云服务产业端到端管理的经营单元,负责构建云服务竞争力,对云服务的客户满意度和商业成功负责。

2017年,华为公司管理变革的目标是“多打粮食,增加土地肥力”。华为公司变革对准与客户做生意简单、高效、安全;对准内部效率效益提升,开始探索如何将100多个代表处当作一个个小华为看待,建设代表处面向场景的流程管理体系,试点合同在代表处审结,平台资源化,能力服务化,解除机关/大区对代表处的多种约束,重构试点代表处与公司大平台之间的关系,支撑公司业务目标的达成。面对未来的挑战,华为公司坚持ROADS体验驱动,通过数字化转型,让客户、合作伙伴和华为之间交易更快捷、更安全,提升客户满意度。

2018年的华为业务与组织架构中出现了”Cloud&AI BU”,这一年华为战略进入AI市场。此外,业务整体分为ICT业务组织与消费者BG,消费者BG独立形成消费类业务,其它运营商和企业业务仍并入“ICT业务组织”下。为加强对ICT基础设施业务的端到端经营管理,华为公司成立了ICT基础设施业务管理委员会,作为公司ICT基础设施业务战略、经营管理和客户满意度的责任机构。而在区域组织方面,华为公司持续优化区域组织,加大、加快向一线组织授权,指挥权、现场决策权逐渐前移至代表处。

2019年的华为业务与组织架构中出现了”Cloud&AI BG”,这一年华为战略进入智能汽车解决方案市场,出现了“智能汽车解决方案BU”。Cloud & AI BG组织目标是对华为云与计算产业的竞争力和商业成功负责,承担云与计算产业的研发、Marketing、生态、技术销售、咨询与集成使能服务的责任。围绕鲲鹏、昇腾及华为云构建生态,打造黑土地,成为数字世界的底座。

总体来说,华为公司在近十年来,完成了从紧凑垂直型中央集中管理组织向全球化多业务平台型组织的转变,进入了云、AI和智能汽车解决方案等战略市场。随着营收规模从2009年的218亿美元增长到2019年的1229.72亿美元,华为公司不断探索新的组织模式、建设新的组织能力,以适应营收规模十年翻近6倍的要求,为探索数字时代的企业管理之道提供了华为样本。(文/宁川)

2020-04-09

2020年3月底,鉴于全球新冠肺炎疫情的影响,2020年汉诺威工业展宣布停办,这是全球最大的工业展73年来首次停办。主办方德国汉诺威展览公司表示正在紧密开发展会的数字化信息与网络平台,届时将向全球直播各类专家访谈、小组讨论、最佳实践案例等,线上展厅功能也将进一步加强。

就在全球最大工业展开始数字化转型之际,智能制造、工业互联网等为代表的新一代工业技术已经在中国落地生根。本次新冠肺炎疫情期间,智能制造和工业互联网在疫情防控保障和企业复工复产支撑中发挥了重要作用,3月中国国内疫情基本结束,中国PMI制造业采购经理指数就立刻大幅回升到52%,比2月高16.3个百分点。不论是快速复工、疫情期间保持运作还是转产口罩与呼吸机生产,工业4.0技术体系渗透下的中国制造都令人刮目相看。

最近工业互联网利好消息连连,3月工业互联网入选“新基建”,紧跟着工信部出台《关于推动工业互联网加快发展的通知》。所谓“大破之后有大立”, SAP公司中国副总裁兼首席数字官彭俊松认为,后疫情时代的中国制造业有可能走一条不一样的工业4.0之路,甚至迎来制造业转型升级的历史性拐点。

中国制造业:从量变到质变

2015年,“中国制造2025”战略出台,这也是中国实施制造强国战略第一个10年行动纲领。其中,第一个五年实现工业化,即智能制造;第二个五年提高劳动生产率,即工业互联网。2020年为《智能制造发展规划(2016-2020年)》的收官之年,而新冠肺炎疫情恰恰发生在2020年初,这在很大程度上解释了这次疫情期间我国制造业在疫情防控、转型转产、快速复工等方面的成绩。

彭俊松介绍,SAP制造业的客户如蒙牛等,前期进行的ERP等信息化投资在本次疫情期间发挥了重大功效,生产经营都没有受到影响。他认为,中国的智能制造已经取得了阶段性成果,无人机、机器人、智能工厂等在疫情期间发挥了作用重要,中国大型制造企业在ERP等信息化方面的投资正在见效,而疫情又催生了工业互联网的新一轮发展,中国制造业整体正在逐渐从量变走向质变。

根据中国电子技术标准化研究院的《智能制造发展指数报告(2019)》,我国85%的制造企业正在实践智能制造,即初步规划和开始实践阶段;12%制造企业处于成熟度二级,自动化特征显著;3%制造企业处于成熟度三级及以上;整体与德国制造业智能化水平差距正在缩小。例如在工信部组织的智能制造为战“疫”赋能系列案例中,国机智能科技有限公司基于前期建设的柔性化生产模式及智能工厂,转产平面口罩机,仅用10天就完成首台套研制并完成压力测试,20天内完成100台口罩机下线并交付;山西侯马获得了医疗口罩端到端、全流程的解决方案,并在48小时内完成了生产资源配置。

而实施了SAP工业4.0解决方案不到一年的河南商丘金振源电子科技有限公司,其11号车间率先实现智能化生产,如今在其11号车间数千平米内的流水线上是数百台进口的 CNC数控机床以及数十台在车间内智能穿梭、自动化上下料的 AGV(自动导引运输车),一线劳动力减少40%。2012年成立的金振源是一家集研发、生产、销售、服务为一体的专业数控机床和表面处理为主导的精密制造型企业,作为河南省以及中西部制造业智能化转型标杆,智能化生产在金振源复产复工中发挥了重要作用。

彭俊松认为,接下来的中国制造业非常值得期待。与欧美等制造企业主要依靠自身的力量发展相比,中国政府对于制造业的大力扶持与智能制造的推动正在取得加速的效果,而疫情期间工信部印发的《关于推动工业互联网加快发展的通知》从六个方面出台了20项举措推动工业互联网发展,加上中国在5G领域的先发优势以及率先走出疫情影响,接下来中国的工业4.0或将迎来拐点。

中小制造企业批量数字化

在走向工业4.0的过程中,中小制造企业是必不可少的一环。彭俊松介绍,SAP工业4.0的客户在德国主要以隐形冠军企业为主,而这些隐形冠军企业都是德国的中小制造和工业企业,他们其实代表了德国工业4.0的精髓。这些曾经的隐形冠军企业,都在利用新一代数字技术加速自己的转型,争抢成为数字技术时代的新隐形冠军企业。

德国有隐形冠军企业,中国有“专精特新”中小企业以及“小巨人”企业。专精特新“小巨人”企业是“专精特新”中小企业中的佼佼者,是专注于细分市场、创新能力强、市场占有率高、掌握关键核心技术、质量效益优的排头兵企业。工信部计划利用三年时间(2018-2020年),培育600家左右专精特新“小巨人”企业。

在工信部组织的智能制造为战“疫”赋能系列案例中,湖南、四川等地的“专精特新”中小企业复工率已经达到了98%以上,专精特新“小巨人”企业基本上是百分之百复工。工信部还专门推出《中小企业数字化赋能专项行动方案》,以数字化、网络化、智能化赋能中小企业复产复工。

实际上,中国中小制造企业数字化已经行动起来,而SAP也把服务德国隐形冠军企业的工业4.0实践带入中国。2019年,SAP云平台“落户”阿里云,ByD等SAP云软件已经可以提供给中国的中小制造企业。ByD具备36个端到端业务场景,覆盖完整的业务管理套件和强大的数字化集成,开箱即用、简单便捷、上手快、易操作;SAP还提供了基于云ERP的实施方法论,在SAP的服务团队的帮助下,SAP的合作伙伴可帮助中小企业快速上线云ERP。在疫情期间,还可以通过远程方式咨询、实施、交付、服务,从远程IT规划咨询到远程实施部署、从远程优化到远程售后服务,让中国中小制造企业数字化转型不中断。

发展新工业软件

2020年正值从中国制造从智能制造向工业互联网发展升级的关键之年,下一个5年将围绕工业互联网新型软件体系重构制造业生态。前不久,工信部发言人表示工信部将实施国家软件重大工程,着力推动工业技术的软件化,加快推广软件定义网络的应用。

SAP作为全球工业4.0最大的软件供应商,于2020年1月发布了全新的工业4.0战略解读。SAP认为工业4.0或工业物联网(IIoT),是指使用新兴数字技术实现工业变革,新兴数字技术能够从机器和业务系统收集和分析数据,支持更快、更灵活、更高效的流程,从而以较低成本,生产高质量的个性化商品。物联网、边缘计算和云计算、大数据湖、人工智能、传感器、自主系统和机器人等技术创新,是变革的驱动因素。

传统的ISA-95工业软件体系包括面向生产经营的ERP系统、面向工厂的MES生产制造执行系统,以及面向车间控制的PLC和SCADA软件和各种传感器、控制器、机器装备等的数据采集与控制基础软件。彭俊松表示,随着制造企业推广工业4.0技术,传统ISA-95体系下的工业软件体系将发生巨变,将从事务性生产执行向数据驱动的业务流程执行和优化方向演进——传统的ISA-95软件体系正在演变为数字制造平台,所有的工业软件都将直接连入基于边缘与云的工业数据湖,在一个数据湖中打通所有的数据,原有软件层级被打破甚至互相融合形成新的工业软件形态。

SAP所提出的新工业软件体系,与中国所提出的工业互联网有异曲同工之效。中国信通院《工业互联网产业经济发展报告(2020 年)》认为,广义的工业互联网包括了全新融合的工业边缘计算、工业互联网平台及软件,也包括了传统工业软件、工业自动化、工业网络、工业装备、工业安全等软件的智能化升级部分。

云、大数据和物联网已成为工业数字化转型的关键驱动因素。支持工业4.0的SAP解决方案基于SAP云平台,企业可以将云应用与其它SAP和第三方云、本地内部部署应用集成连接起来。SAP云平台本身是一个开放平台,让企业以敏捷、灵活和多途径方式,创新、集成和扩展应用。值得一提的,今年还是HANA十周年,作为划时代的内存数据库技术,SAP HANA早在十年前就开始为今天工业云、工业大数据与工业数据湖等新技术做准备,SAP HANA Cloud进一步将HANA的能力以云化方式提供给企业。

彭俊松强调,SAP软件体系与生态将在中国新工业软件体系中扮演重要的角色,特别是SAP HANA数据库作为工业互联网的基础数据源与数据平台,可以打通从产线到车间再到公司经营的数据,是工业软件创新的重要基石。金振源就实施了基于HANA的SAP S/4HANA ERP、MES和EAP(设备自动化),打通了从 ERP 到MES 到二级设备控制系统EAP,实现主数据的高速集成和车间的实时透明化;此外,金振源并没有选择单一的信息化项目,而是同步上线 ERP、MES 和 EAP,五个半月即上线整体方案。

值得一提的是,SAP也积极支持各种开放标准,SAP认为开放标准是多个供应商之间实现无缝互操作性的唯一方式。开放标准为工业软件创新提供了广阔空间,而基于开放标准和SAP工业4.0生态体系,中国的工业软件技术创新将有望迎来历史性发展阶段。

总结而言:疫情后,中国有望走出自己的工业4.0之路,无论是大型制造企业或行业龙头的工业互联网平台、中小制造企业的批量数字化转型,还是发展中国自己的工业软件体系,这些都将定义后疫情时代的中国工业4.0。彭俊松表示,作为全球最大的工业4.0软件商,SAP将与中国一起创新后疫情时代的新工业之路。(文/宁川)

2020-04-07

2018年10月,CB Insights公布了第二届年度金融科技250强——全球最有前途的250家金融服务科技公司(2018 Fintech 250)。如今,快两年的时间过去了,这些金融科技初创企业的状况如何?

2018 Fintech 250榜单包括来自31个国家和19个类别(涵盖支付、数字银行、保险等)的公司。这些公司是CB Insights从近4,000名申请人和提名人中选出的,选择基于多个因素包括公司提交的数据、业务模型、技术创新、市场动力、团队实力等。

截止2020年2月,这些公司中有22家已成为独角兽,有17家已经退出,没有一家关门大吉。总体而言,他们在2019年筹集了超过150多亿美元,还建立了新的高知名度合作伙伴关系,拆分出新的合资企业,并改进了产品和战略。

2018 Fintech 250现状亮点

独角兽:2018年金融科技250的22个成为独角兽,估值为10亿美元以上(命中率8.8%)

退出:8个已经公开上市,有9个已被收购

死亡: 这些公司中有0家死亡

交易、融资和大型融资:在2019 年,2018 年 Fintech 250 在 152 项投资中筹集了 153 亿美元,其中包括 52 项大型投资(1 亿美元以上投资)

值得注意的合作伙伴:金融业者是2018年金融科技250强中最活跃的合作伙伴

显著的商业模式和产品开发策略:随着面向消费者的2018年金融科技250家初创公司试图寻求与银行的“重新打包”,业务的界线正在变得模糊——许多公司都在借鉴同样的产品“玩法”

独角兽。自CB Insights于2018年10月宣布名单以来,截止2020年2月,在这批2018 Fintech 250中,有22家已经达到了10亿美元以上的估值。其中两个独角兽企业已经退出:Plaid在2020年1月被Visa收购,Bill.com 在2019年12月进行了IPO 。

最近的两家独角兽是垂直支付处理公司Flywire,该公司在2020年2月以10亿美元的估值从高盛(Goldman Sachs)、淡马锡(Temasek)、Tiger Global和Adage Capital Management筹集了1.2亿美元的E轮融资,以及销售点支付初创公司 Pine Labs 在2020年1月从万事达(Mastercard)完成了企业少数股权控股融资,估值达到16亿美元。这些新成立的独角兽公司中最有价值的是区块链创业公司Ripple(估值100亿美元)和处于挑战者地位的银行服务公司Chime(58亿美元)及N26(35亿美元)。

IPO。2018 Fintech 250的八家公司已经上市:Freee、Bill.com、Tyro Payments、Prospa、Lakala Payment、Tiger Brokers、Futu Securities和 PINTEC。

最大的IPO是Lakala Payment,该公司于2019年4月在深圳证券交易所上市,首次公开发行后,其估值攀升至约20亿美元。最近,Lakala Payment的市值约为45亿美元,远高于其上市前16亿美元的估值(截至2020年2月)。B2B付款平台Bill.com于2019年12月在纽约证券交易所上市,以16亿美元的估值筹集了2.16亿美元。这家总部位于Palo Alto的公司,在首次公开募股(IPO)前共筹集了3.11亿美元的公开融资。这也是自2018年Fintech 250宣布以来的22个独角兽中的一家。

收购。2018 Fintech 250中有9家被收购。2020年1月,Visa 宣布以53亿美元的价格竞购金融科技基础设施公用事业Plaid,这笔交易的价值几乎是自2018年12月以来Plaid先前27亿美元估值的2倍,这是到2020年2月为止的2018 Fintech 250最大的退出。

融资。在2019年,2018年Fintech 250在152个投资中筹集了153亿美元。其中,有52笔交易超过1亿美元以上的大型融资,高于2018年的39笔。2018年,已经是独角兽型的Fintech 250中,有几家在筛选后获得了巨额融资,估值也有所增长,包括  Stripe(353亿美元估值)、Robinhood(76亿美元)和Klarna(55亿美元)。最近,Revolut在2020年2月完成了5亿美元的D轮融资,达到60亿美元的估值。

值得注意的伙伴关系

Fintech 250以及常见的金融科技创业公司的合作伙伴,都是现有的金融机构。自入选以来,2018 Fintech 250已经宣布了与顶级金融机构的多项合作。

现有金融机构的需求与整体金融行业升级遗留技术的广泛计划相一致,而且现有金融机构用于集成新技术的庞大IT预算也反应了该情况。根据CB Insights 数据,到2022年,全球银行、金融服务和保险(BFSI)行业的IT市场规模预计将达到近1500亿美元。

自2019年1月以来,花旗宣布与资本市场科技公司Capitolis、Kantox 以及财资风险管理软件Kyriba建立合作关系。JP摩根还与Kyriba以及发票自动化软件Billtrust合作,以建立其业务支付网络。

白标银行基础设施提供商nCino建立在Salesforce的金融服务云之上,已宣布与全球多家银行建立合作伙伴关系,包括西班牙银行Santander、加拿大银行Alterna Savings和爱尔兰银行Allied Irish Banks。Santander银行正在扩展与nCino的现有关系,并将nCino的银行操作系统产品部署到子公司Santander UK。

基于云的数字借贷平台Roostify已经与一些最大的抵押贷款机构进行了整合。处理约35%美国抵押贷款申请的Ellie Mae宣布与Roostify进行双向整合,以简化Ellie Mae的贷款申请工作流程并加强Roostfy的贷款数据。抵押银行TD Ameritrade US和HSBC US均与Rootstify合作,将他们的抵押贷款发放流程数字化。

值得注意的商业模式和产品开发

Fintech业务模型不断发展以满足客户需求。在转向多线产品、发布新产品以及地域扩张时,公司正在模糊业务范围。以下是从2018 Fintech 250中看到的一些主题:

商业模式:单线到多线解决方案。许多面向消费者的Fintech 250初创公司都是以单线业务形式推出的,旨在为客户解决核心难题。随着原始业务规模的扩大并触及关键的消费者群,许多开始转向多线业务模式以“重新打包”银行。例如,Wealthfront最初是作为机器人顾问推出的,旨在帮助客户为退休后的生活进行被动投资。自2018年10月以来,Wealthfront已添加了自助式财富计划工具,宣布了进军抵押贷款和银行业的计划。其最有影响力的推出之一是高收益储蓄账户产品,在开始的头几个月里看到了近10亿美元的存款。Wealthfront还在努力推出借记卡,从被动的财务管理转向主动的财务管理。

产品发布:借记卡、高收益储蓄和加密交易。这种“重新打包”的趋势主要集中在银行账户上,尤其是像开放银行这样的监管使得开设银行账户变得更加容易。银行账户是一种比贷款更具粘性的产品,客户通常只会特定时间点(而不是连续地)贷款。

少数2018 Fintech 250宣布了计划通过借记卡或高收益储蓄账户进入银行领域的计划。像Acorns和Stash这样的微型投资App最初瞄准的是没有任何存款的客户,现在通过与银行即服务中间件提供商以及特许社区银行合作伙伴合作,提供借记卡和支票帐户。2019年10月,Credit Karma宣布将启动高收益储蓄账户,以从信贷监控转向储蓄管理。同月,小型企业贷方Kabbage和BlueVine都宣布了为中小型企业提供银行服务的计划。Kabbage推出了Kabbage Payments,这是一种可帮助中小型企业更快付款的支付处理解决方案,而BlueVine则推出了BlueVine商业银行业务、万事达借记卡以及1%APY利息的商业支票帐户业务。

其它初创公司已经利用客户的需求来访问加密货币,包括股票交易应用程序Robinhood和学生贷款平台SoFi。在宣布将于2018年12月启动加密交易之前,Robinhood报告拥有300万个客户账户。加密交易发布后,第一周内就有超过100万人注册了等待名单。到2020年1月,Robinhood报告已有超过了1000万个帐户。

商业模式和产品增长:全球扩张。数字技术优先银行作为挑战者,一直是扩展全球足迹方面最活跃的公司。总部位于德国的N26于2019年底在美国推出,据传正在考虑进军拉丁美洲。其它进入美国的挑战者银行包括英国的 Monzo 和Revolut。在B2B方面,支付平台Stripe已在国内和国际上扩张。2019年9月,Stripe宣布将在纽约开设办事处并为银行新产品线招聘。在国外,Stripe一直在扩大核心服务的覆盖范围,最近扩展到波兰、爱沙尼亚、拉脱维亚、立陶宛、斯洛伐克、斯洛文尼亚、希腊和葡萄牙。

转折:新冠肺炎的影响

2020年2月以来的全球新冠肺炎疫情,终结了过去数年金融科技的“狂欢盛宴”。过去几年,金融科技初创公司一直在享受着创纪录的融资和不断高攀的估值。而由于市场上有如此之多的竞争者,金融科技公司选择优先增长与客户获取,而不是盈利水平。全球新冠肺炎疫情让这种情况有了一个180度大转变,金融科技公司的未来已经显著改变了。

为了应对全球新冠肺炎疫情,金融科技初创公司必须立即关注公司的资产平衡表健康情况以及现金流管理,这对于那些“野心”增长者来说可能尤为困难。

观察截止到2020年3月底的数据,过去3年的12月到3月间的融资多达200-300件,而最近的这段期间只有100-200件。

同时,融资事件是在所有区域都呈下降趋势,说明全球新冠肺炎疫情对金融科技初创公司的影响是全球性的,亚洲、欧洲和北美已经观察到最低的季度融资水平。

从融资规模来说,2020年Q1的估计融资总额为60亿美元,这又回到了2017年的水平。

从所有资产的表现来看,投资者目前正在清算资产以增强手中的现金,CB Insights建议金融科技创业公司们也这么做。目前来看,在当前市场融资无疑将极为困难,而且成本也很高。当前资本市场趋向现金的做法,也在提醒金融科技创业公司们应该更加关注利润率以及正向现金流,而不再不惜代价的增长业务或用户。这也将改变过去十年金融科技初创公司的融资模式:获得巨额融资的同时却没有任何盈利可言。

此外,LP与GP们也将更加审慎地看待投资与投资条款。这对于早期阶段的金融科技初创公司来说,将十分不利。因为这意味着要与已经获得了更多资本支持的大型创业公司,争夺更小的风险投资“蛋糕”。而持续的经济下滑也意味着消费者和企业都将消减支出,而且这一趋势业已开始。这对很多金融科技公司来说,意味着每一单业务的更低收入。

借贷者还将吃惊地看到消费者和企业可能都无法偿还债务。不过当前还有政府资助,因此这一点可以短期并不那么明显。

最终,在全球经济“中断”的时候,金融科技公司将遭遇严重的财务挑战,CB Insights建议必须减少成本或依赖更健康的资本平衡表以渡过这段艰难时光。

总结来说:金融科技初创公司长期以来作为风险投资的“宠儿”,也在全于新冠肺炎的影响下进入了去泡沫期。投资热潮退去后,无法真正创造商业价值的金融科技初创公司,或将成为下一个瑞幸咖啡。

2020-04-02

据有关统计,2003年到2017年间,全球前20大银行占据了全球银行业95%的利润,其它90%的银行都在剩余5%利润里徘徊。最佳业绩表现的组织,将保持长期稳定。反过来,表现稳定的银行或公司不仅将保持长期的良好业绩,也有机会改善自己在行业中的排名。换言之,稳定是长期战略的重心。

而由Digital Banking Report网站近期发布的一份银行数字化转型现状报告显示:仅有12%的金融机构认为自己为数字化转型的领导者,34%考虑自己为快速跟随者,而在快速跟随者或刚开始数字化转型的金融机构中,70%的数字化转型都将失败。数字化转型固然重要,但稳定是压倒一切的前提。2018年处于数字化转型中的英国TSB银行,因一次不慎的全行IT系统迁移而导致大面积客户数据丢失或受影响,进而在2019年不得不关闭80余个英国分行、CEO去职,就是一个鲜明的反面例子。

在现代金融业越来越重要的今天,昨天的系统将使明天的银行瘫痪。但系统的稳定又是银行保持业绩以及为不同的未来进行投资的前提,那么对于现代银行来说,能否在昨天的系统和明天的系统之间取得平衡?如何能够在数字化转型的过程中,既支持传统核心银行业务又可以开发新型互联网+业务?

为什么数字化转型会失败?

当前,银行正行至第四次工业革命的半程,物理技术与数字技术相结合而产生更高效率、提升创新能力、建立新业务模式、提高客户满意度。Tony Saldanha曾在P&G工作了27年,后期是公司运营与数字化转型负责人,他于2019年7月出版了《为什么数字化转型会失败》一书,并于近期探讨了2020银行数字化转型现状及问题。

Saldanha认为,70%的银行数字化转型会失败,可以归结为一个非常简单的原因:缺乏铁的纪律。所谓铁的纪律,一方面是清晰阐述对数字化转型的定义,另一方面是严格采用正确的目标并执行正确的流程以实现正确的目标。Saldanha使用一个五阶段模型来描述数字化转型的成功过程:第一阶段是现有工作的自动化;第二阶段是独立的项目或系统;第三阶段是部分协同或者说是整体银行的部分数字化;第四阶段是全面协同,也就是整个银行全面转型到工业4.0时代;第五阶段就是“活的DNA”,即数字银行可以不停的颠覆自己的业务模式。

不论是五阶段模型,还是用铁律转型整个银行,都需要一个可靠的数字化转型平台——一个可以贯穿五阶段模型的平台,一个可以在整个银行范围内执行“铁律”的平台。Fiducia & GAD IT AG为德国超过900家合作银行、合作金融公司以及众多私有银行提供IT服务,支持了超过8200万个银行帐户和德国约30%的核心银行系统。2019年,德国银行开始了数字化转型,实时在线支付以及欧洲银行PSD2等要求带来了难以预测的工作负载波动和风险,例如PSD2要求向金融科技和其它创业公司开放API,但风险其实难以把控。

为了支持银行数字化转型,Fiducia & GAD决定对核心银行系统沿用的大型机进行升级。作为全球首个采用基于使用量付费模式的IBM z用户,Fiducia & GAD将8个生产级服务器及相关服务器升级到z14系统,把所有的工作负载都迁移到了容器中,结果是:所有生产级系统的响应时间提高了5%、每晚批处理时间减少了25%、应用开发周期缩短了20%。

本地基础架构是企业混合云战略的关键

云、区块链、微服务、Open API等新一代云原生数字技术是下一代银行的核心系统。其中,云计算承担了数字化转型的平台地位。虽然云计算让银行无需显著资本投资就可以获得规模效益,但不同的云计算路线仍然为银行数字化转型带来了困扰。

在数字化转型开始的时候,很多银行和企业机构等都简单理解数字化转型就是上公有云。然而随着数字化转型的推进以及失败情况的增加,银行和企业机构开始意识到本地IT和私有云的重要性。前不久,Forrester 针对来自不同行业的350位全球企业IT决策者开展了一份在线调查,评估企业组织如何制定并实施IT基础架构战略,结果发现企业组织正在根据自身的业务需求努力“混搭”公有云、托管私有云以及本地基础架构中的各种技术。

由Forrester于2020年1月发布的《企业混合多云战略的关键》白皮书的调研结果显示,大多数IT决策者预计公司的公有云投资在未来24个月内会继续增加,与此同时有80%以上的受访者则表示他们的组织将继续加大对公有云之外的IT基础架构投资。受访的IT决策者们预计在两年之内,半数以上的任务关键型工作负载和47%的数据密集型工作负载将在本地或在外部私有云中运行。

换言之,随着企业 IT 部门对公有云技术的日渐采纳,本地部署并未就此淡出人们的视线,90% 的 IT 决策者同意本地基础架构是自身混合云战略的重要组成部分。公有云外部基础架构的投资也与预计的云增长大致相当:85% 的组织在增加用于基础架构的资金(不包括公有云)。同时,半数以上的组织计划在未来 12 个月内更新现有基础架构或购买新基础架构。

很多银行和企业选择本地部署IT与托管私有云,主要原因之一是为了确保更高的合规性。无法满足安全需要是他们选择在公有云平台之外部署基础架构的主要原因,而托管的私有云既可以在安全私密环境下提供传统本地基础架构的种种优势,同时又能让组织实现成本节省和灵活性。此外,本地IT部署与托管私有云可以更好的承担数字密集型工作负载,同时可以省去IT团队耗时的预算审批,实现更简洁的流程。

报告还指出,在向混合多云环境过渡的过程中,那些不能以高屋建瓴的视角看待其 IT 基础架构(包括本地部署)的组织会面临安全漏洞、破坏并最终失去客户信心和忠诚度。

银行数字化转型两层IT架构

对于银行来说,想要数字化转型成功,就需要注意公有云、托管私有云结合本地IT的平台模式。而一个能够满足银行数字化转型的平台需要既能解决传统的“房间里的大象”——后台系统问题,又能充分利用新技术搭建前台互联网应用。

所谓“房间里的大象”即指传统的核心银行系统,它们通常构建在大型机或小型机上,可以稳定运行很多年,但缺乏支持现代化数字产品和数字服务的能力。这也是很多银行被诟病转型行动迟缓的重要原因,特别是近年来兴起的以容器技术为代表的云原生技术,它们往往让传统核心银行系统显得步履蹒跚。

这恰恰就是以新一代IBM大型机和POWER小型机为代表的企业级数字化转型平台的初衷。2015年初,IBM推出了新一代的z13,目标是全面的私有云和混合云架构,全面支持Linux、KVM、OpenStack等开源技术,IBM基于z13同步推出了第一代LinuxONE主机,同时与Linux基金会合作启动了开放主机项目以丰富Open API选项。从z13和第一代LinuxONE开始,IBM全面把主机向云原生架构迁移。

2017年4月,IBM推出了z14,其R1版本可实现一台主机即一个云数据中心。z14 ZR1单个系统每天能够处理超过8.5亿次完全加密的交易,基于z14 ZR1的LinuxOne Rockhopper II可支持高达330,000个Docker容器,让开发人员轻松采用微服务架构设计高性能应用。2019年9月,IBM再次推出z15,z15最大的特色之一就是引入了云原生开发,包括支持红帽OpenShift平台。而且在走向开放开源的同时,IBM也没有放松对安全性能的不断提升和扩展:z13实现了针对所有规模移动交易的实时加密;z14引入了普遍加密技术以及强化了微码、容器、数据库、操作系统级别的安全能力;z15则首创了数据隐私护照技术,更可把自身的安全能力扩展到相连的整个混合云环境中。

IDC在2019年9月发布的一份报告中,将演进中的IBM主机定义为“革新性大型机”,称这样的主机将能够全面参与企业数字化转型,成为其中不可或缺的一部分。随着主机自身的数字化转型的推进,IBM提出了中国银行及金融机构的两层IT架构:银行传统核心业务在主机或者POWER服务器上运行,前端大量 x86工作负载将迁移至满足监管要求的金融云上。

IBM提出的主机+金融专有云的两层架构,省去了中间的x86私有云,这是因为三层架构同步数据和服务极为复杂,而新一代IBM主机和LinuxONE已具备云原生功能,这不仅带来了开发、运维、管理等方面的便捷,也降低了金融风险和安全隐患。在推动金融专有云或行业云方面,IBM在美国与BOA合作了全球首个金融服务专有云,在中国则与兴业数金合作金融行业云。

总结而言:进入2020年,正值银行数字化转型进入深水区,此时恰需一个可以覆盖银行数字化转型各阶段的数字化转型平台。IBM所提出的两层金融IT架构,也适逢IBM主机完成了自身的数字化转型以及金融服务专有云在2020登场。两层金融IT架构所组成的金融混合云平台,是执行数字化转型铁律的理想平台,也是2020银行数字化转型成功的保证。(文/宁川)

2020-03-30

前不久,工信部相关负责人在回答“数字基础设施建设”问题时提到,工信部将实施国家软件重大工程,集中力量解决关键软件的创新研发的问题。最近大热的“新基建”之所以“新”,在于其科技属性:5G、大数据、人工智能、工业互联网等成为“新基建”的核心板块,其中软件是核心的核心。在3月27日的2020华为开发者大会(Cloud)上,华为云与计算BG总裁侯金龙强调,“新基建”的核心是开发者,算力是新的生产力。

去年9月华为全联接大会上,华为正式发布了基于“鲲鹏+昇腾”双引擎计算战略,为世界提供最强算力,其中鲲鹏为通用处理器、昇腾为AI处理器。同时,华为已经推出了包括处理器、板卡、主板等等在内的完整的基础硬件系统,包括服务器操作系统、数据库、开发工具、算法框架等在内的完整的基础软件系统;之后宣布了为期5年的沃土计划2.0,计划投入15亿美元推动产业发展并培育500万开发者。本次开发者大会上,华为进一步发布了CloudIDE开发环境服务、鲲鹏加速库和开发者社区等。简而言之,华为正在围绕开发者重塑软件生产力。

围绕开发者重塑软件生产力并不是一件容易的事情。最早的鲲鹏开发者,华为鲲鹏计算产品部部长颜叶的团队负责鲲鹏开发套件的研发,涉及工具链、加速库、开源软件使能、合作伙伴软件迁移和调优等工作,她在本次华为开发者大会2020(Cloud)上笑说自己最初的经历是:“反复编译反复修改bug,大好的青春在反复中蹉跎了”。不过,基于华为对指令集、编程语言、软硬技术协同等的深刻理解,对一个4800×4800矩阵相乘运算,最终将C语言处理的757秒压缩到鲲鹏处理器的1.99秒,“性能提升300多倍”!

如今,华为正用自己深厚的软件功底,激发着鲲鹏与昇腾的巨大潜能——让数字新基建,从此有了新的生产力。

以开发者为核心

整个华为开发者大会2020(Cloud)传递出一个强烈信号,这就是以开发者为核心。过去,围绕运营商,华为的商业模式是提供端到端的全面产品、服务和解决方案,在那个年代的华为并没有与开发者的过多接触。而在IT产业里,特别是云计算代表的新型数字技术产业中,商业模式必须围绕产业生态展开,没有一家厂商可以独立提供所有的解决方案,开发者就成为了核心。

华为云与计算BG总裁侯金龙在3月28日答开发者问中表示,IT产业本质是一个生态型产业,华为在IT产业中聚焦底层的算力、IT基础设施和云平台,而面向各个行业解决客户问题还需要很多的应用和软件,这就需要大量的开发者为各个行业、各个业务场景开发不同的软件适配。因此,“在计算产业里面,开发者就是改变世界的力量,更是企业创新的动力和产业的灵魂”。

不论是鲲鹏算力还是AI算力,华为要做的是打造底层算力以及相关工具与平台,让开发者能够在其上更好的开发各种应用软件,帮助客户解决问题。为此,华为在去年推出了沃土计划2.0,而在本次开发者大会上进一步宣布2020年将投入2亿美元,并公布了人才扶持细则:面向高校,提供1亿人民币的扶持金额,包括人才培养,云资源及样机支持,同时华为与教育部签署3年协议投入10亿人民币,共同推进人才的培养;面向初创企业及个体开发人员,以云资源及线下活动的方式发放1亿人民币的补助,每家初创公司最高可获得75万人民币的云券;面向合作伙伴,提供6亿人民币的扶持总额,其中3亿人民币一次性研发费用补贴,3亿人民币的云资源。

华为云与计算BG CTO张顺茂在答开发者问时强调,沃土计划不仅是对开发的支持,同时也包括对销售的支持,华为希望开发者最终能够实现商业闭环,所以支持开发者的计划是围绕软件应用生命周期展开,例如:在开始的学习阶段,开发者对华为鲲鹏、ModelArts、HiLens等不熟悉,华为在这个学习阶段设立了LDF(学习成长基金);开发者学完后进入开发状态,华为设立了PDF(产品开发基金)为开发者提供开发期间的支持;产品开发完成后要上市,华为在这个阶段设立了MDF(市场发展基金);上市之后最终要实现商业变现,华为会把开发者开发的优秀产品推广到华为一线销售组织,同时在渠道政策中提供销售激励计划,包括对销售解决方案的返点、认证不同级别的合作伙伴等。

而去年沃土计划2.0提出要在5年培养500万开发者,到如今已经增长了160万,侯金龙预测可能不需要5年时间就可提前完成培养500万开发者的计划。沃土计划2.0的实施可以说相当的细致:为了让广大学生开发者掌握基于鲲鹏和昇腾平台的开发技能,华为与50多家高校开展了相关的教学与科研合作,已经发布了20套书面教材和超过200套的线上课程;华为与各高校合作用鲲鹏和昇腾芯片重新装配计算实验室;截止到2020年1月,基于华为昇腾AI平台开课的双一流高校已达40多家;在此外,华为还发布了24类鲲鹏相关的职业认证并被众多企业与机构认可。

为了激励开发者的直接参与,侯金龙宣布华为云与计算BG今年面向全球招收2000名实习生并开放200个挑战性课题,开发者有机会直接拿到offer。今年3月初,华为启动了面向高校的“2020年华为软件精英挑战赛”,开发者不仅可以拿奖金也有机会拿offer。而面向企业开发者的华为开发者大赛2020(Cloud)秋季赛也正式启动,今年的秋季赛共有13条赛道,每个赛道一等奖作品除了获得价值60万元人民币的培训、奖金及云券等资源之外,还将获得华为商业直通车,由华为负责获奖方案在华为通路上的推广与孵化。

“可以说,开发者的每一步成长,每一个阶段,我们都伴随在你的身边,给予及时的支持”,张顺茂在本次华为开发者大会上着重强调。

开发者的新生产力

如今,华为把开发者放到核心位置上,但华为到底对开发者有多懂呢?侯金龙以自己为例打消了开发者的顾虑:作为一名开发者,侯金龙于1992年从上海交大计算机专业毕业,在华为负责了中国第一代数字通信系统(GSM)的研发工作,十多年时间写了几十万行代码;虽然后来基本上没怎么写代码了,但他也经常关注编程的新工具和语言。他的体会是“算力、工具、环境都比以前好很多了,现在开发者非常幸福”。

在1992年的时候,那时的软件开发生产力是什么样呢?侯金龙回忆当年学校实验室里最好的计算机也就不到1亿次每秒的运算能力,但今天大家手里智能手机就可以达到这个数字的400倍以上,如果再加上NPU并行计算的部分,就是上万倍的差距,可见算力变化之快。过去写完代码做编译,需要一个晚上或至少几个小时的时间,属于很正常的现象;而现在做编译和产品上线只要很短的时间,基本可以让开发者“无感”。

在云计算和芯片技术大发展的今天,开发者都需要怎样的新生产力呢?首先是新的算力。当前进入智能时代,摩尔定律放缓,传统计算模式已无法满足所有应用场景的需求,世界需要多样性计算。新算力主要体现在:从通用CPU走向与Arm,NPU和GPU一起的并行计算和分布式计算所形成的异构计算; 5G使能数据可以更多的分布在边和端,算力跟着数据走的云边端协同计算;AI算力高速增长;泛在算力覆盖“边、端、云”及嵌入式系统。

为了满足对新算力的需求,华为在去年发布了基于“鲲鹏+昇腾”双引擎的计算战略,为开发者提供最强算力。有了芯片作为基础硬件,还需要板卡、编译软件、操作系统、数据库、开发工具等基础软件等才能真正发挥“鲲鹏+昇腾”新算力硬件的威力。鲲鹏计算产业发展的策略是“硬件开放,软件开源,使能合作伙伴”,同时携手产业伙伴推出多种基础编译、加速和开发工具等软件,提升开发者和合作伙伴的生产力。

在鲲鹏方面,华为与众多合作伙伴基于鲲鹏系列主板、存储系统、基础软件到上层行业应用,构筑完整的产业生态;本次开发者大会上,openEuler开源社区发布openEuler 20.03 LTS(长期支持)版本,并与麒麟软件、普华基础软件、统信软件、中科院软件共同宣布基于openEuler商用版本操作系统正式发布;软件工具链方面,华为通过开发者社区开放代码移植工具、性能分析调优工具、编译器和加速库,帮助开发者掌握软件迁移、编译构建和系统优化的能力,本次推出了鲲鹏加速库让开发者可以在代码修改量不到1%的情况下将性能提升大于10%,甚至在加解密等场景下将性能提升超过100%;在数据库方面,华为还将于今年开源重量级数据库GaussDB。

在昇腾方面,华为已经陆续发布了Atlas加速卡、智能小站、AI一体机、AI集群等基础硬件,以及芯片算子库和高度自动化算子开发工具CANN、支持端边云独立和协同统一训练和推理框架MindSpore、提供全流程服务的一站式AI开发与管理平台ModelArts,以及面向生产环境的模型自动优化ExeML等。本次开发者大会上,华为宣布全场景AI计算框架MindSpore在码云正式开源,企业级AI应用开发者套件ModelArts Pro在华为云上线,以及推出基于昇腾高效算子开发工具TBE。其中,ModelArts Pro定位为企业AI生产力工具,将算法专家的积累和行业专家的知识沉淀在相应的套件和行业工作流(workflow)中,全面提升行业AI开发效率和落地效果。

作为今年华为开发者大会的重头戏,华为推出了CloudIDE集成开发环境。作为华为云DevCloud开发平台组件之一,CloudIDE是轻量化、云原生、基于Web的集成开发环境服务,支持鲲鹏原生和多语言,打通了开发态和运行态,CloudIDE服务是华为为开发者提供的最重要服务之一。从软件开发者工具历程来看,第一代是代码编译器,直接、快速、轻量但很难使用;第二代是可视化桌面IDE,代表为微软的Visual Studio,其产品相对厚重但提供了强大的代码理解和调试能力;第三代也就是2015年微软发布了在线版本Visual Studio Code,而CloudIDE服务即瞄准了Visual Studio Code的所有特性,还支持鲲鹏、昇腾等异构计算。目前,已有超过40万用户在DevCloud上开发了超过50万个项目。华为还宣布,2020年CloudIDE对所有鲲鹏实例全年免费。

虽然现在开发者已经非常幸福了,但华为还要让2020年及之后的开发者更幸福:截至目前,华为与产业伙伴联合成立了15个鲲鹏生态创新中心,与600多家的ISV伙伴推出了超过1500个通过鲲鹏技术认证的产品和解决方案,广泛应用于金融、政府与公共事业、运营商、能源等行业;华为还与数十家伙伴合作,推动基于华为昇腾AI处理器的Atlas系列模块、板卡、小站、服务器在智慧交通、智慧电力、智慧金融、智慧城市、智能制造等数十个行业落地。简而言之,华为助力中国的开发者走在世界算力之巅。

开发者对于华为去年至今的行动有何反应呢?华为开发者大会2020(Cloud)转为全线上直播后,第一天在线参与的开发者就超过了1000万人之多。华为芯片和硬件战略Fellow艾伟在第一天的演讲中表示,当前基于ARM指令的处理器总算力输出达到全球82%,已经逆转了20年前X86算力占全球总算力70%的局面,当前正是20年一遇的软件产业巨变。而华为昇腾计算业务总裁许映童在第二天答开发者问时表示,现在处于AI产业爆发式增长的前夜,能不能真正迎来大规模的发展,“我非常欣赏一句话,未来不是预测出来的,而是干出来的!”

总结而言:智能社会“新基建”,泛在算力是基石、云边端协同将重塑软件生产力,而开发者是核心。面向5G时代的巨变,华为将与开发者一起重塑软件生产力,让智能时代的开发者鲲鹏展翅、昇腾万里!(文/宁川)