在人类文明史中，好像没有哪个问题能比“生产力的进化”更为重大。它代表着更高的文明程度、更快的发展速度，以及更强大的统治权。
当然，与问题的重要性相呼应的是，它也从来不缺少答案。不过我注意到，大多数人总会将注意力聚焦到工业革命，从西方的崛起中按图索骥，寻找中国的增长密码。
事实上，回溯到更远的黄帝时期，中国人对马的驯化、马镫的发明、马车的使用，以及相关基础设施的铺陈，更能带来富有启发和裨益的思考。
《马政叙》中提到，阵马之勇，势比风樯，马有益于国也。可以说，冷兵器时代，马就等同于力量的象征。
而在智能时代，数据就如同马匹，对它的利用、管理、延展，就像“拘兽以为畜”的野马驯化一样，奠定了数字化生产力的基础。
（华鲲振宇总经理万诤、华为机器视觉领域总裁段爱国代表双方签署协议根据协议）
最近，2020创新数据基础设施峰会·成都上，与四川数字经济龙头企业的合作，尝试打造数据的“三驾马车”。其所引发的震动，并不亚于战马的出现。
数据马车由怎样的技术架构组成，将如何改变智能产业的奔跑速度，又与普通人有着怎样千丝万缕的联系？
想要搞清楚这些问题，我们不妨将注意力拉回到历史深处，来揭开数据基础设施所隐藏的机遇和挑战。
从驯化到演化：数据时代的“马匹效应”
从黄帝尧舜时期开始，服牛乘马，引重致远，开启了辉煌的中华文化篇章。马，也就成了生产力的代名词，而对数据的驯化，亦然。
AI的发展、5G的普及、物联网的爆发、云计算的落地，种种前提都决定了我们投身在数据海洋的惊涛骇浪之中。每个人、每个角落、每个时刻，都在源源不断地生产着数据。
自动驾驶汽车内置的数百个传感器，每天可以产生64TB的数据量；看一小时8K视频，需要600GB的数据流动；数字化工厂的运转，也将产生每天100万GB的数据量……《华为全球产业展望GIV》预测，2025年全球产生数据量高达 180 ZB，届时中国拥有的数据量将成为全球首位。
这样庞大的数据浪潮，就像百万匹骏马组成的马群，代表着强大的气势和力量，也代表着无序管理可能造成的风险。
这也是为什么，我们将这场数字变局，称之为“马匹效应”，因为对它的理解与应对，与对马的役使和生产力释放，异曲同工。
从这个角度看，我们可以将数据基础设施的建设，归纳为三个步骤：
第一，数据马匹的驯化。
对于冷兵器时代的人们来说，骑在马上的人几乎是不可战胜的。同样，对于智能时代的产业竞争来说，没有数据、无法利用数据的企业也不堪一击。
数据的增长能让中国城市和企业拥有更多的养料，为智慧化增长奠定了基础。但数据的暴涨，也如同未驯化的野马一样冲击着IT世界的基础设施。越来越多的数据需要被保存、流动、利用，数据基础设施的限制也随之而来。
第二，存储马镫的发明。
韩非子形容国家治理，无辔策而御悍马，不知之患也。正是中国人发明的双马镫，让从未骑过马的人可以跨马远行，由此改变了古代战争的面貌。智能时代的产业战争，对于数据采集、存储、管理、应用等底层设施革新，就如同“马镫”的发明一样，看起来简单，却对竞争格局来说至关重要。
举个例子，数据来源多样化、业务多元化导致了企业获取的数据大多是非结构化的，往往需要实时化的高速流动，这就要求存储设施既要全面完整地保存数据，又要让数据之间相互融通，并在性能保障下尽可能地降低企业的存储成本，就成了拉开竞争身位的关键之一。
第三，整架马车的锻造。
如果说马镫的发明是基于马匹本身的观察，那么给正方体装上轮子的马车，则体现了中国人超越自然的创造力与智慧，更让人得以拥有超越所有动物的速度。
对于企业IT基础设施来说，智能化、数字化升级的前提之一，就是通过对整架“数据马车”的锻造与使用，从信息采集、大数据存储、数据处理、智能数据管理、多元数据应用等一整个全生命周期，都实现深度的技术融合与创新，来让数据的每个比特都释放出价值最大、成本最优的动能。
所以我们看到，在智能时代的大背景下，华为与四川数字企业军团们也针对数据基础设施，交出了独特的应对答卷。
华为的三驾马车：无远弗届的数据基础设施
把数据洪潮从脱缰的野马，变成所向披靡的骑兵军团，是当下产业智能化转型的当务之急。
而华为在此次峰会上提出的“三驾马车”——OceanStor存储，HoloSens机器视觉，IdeaHub 企业智慧屏，就尝试将多种数据产品与服务形成合力。
具体来看，华为的“三驾马车”主要拉动了三个数据方阵：
1.数据的生产与采集。
华为数据存储与机器视觉产品线总裁周跃峰在此次峰会的媒体分享中透露，行业中有65%的数字信息都来自视频，对视频的有效采集和识别，也就成为提升产业数字化水准的关键。
针对此类数据，华为通过HoloSens机器视觉，在帮助人们看的更远、更清晰的同时，从数据生产、采集的源头将让无处不在、四处冲撞的数据“野马”被成功役使。
这次华为与四川华鲲振宇智能科技共同建立的智慧全息解决方案，就以机器视觉产品为核心，在城市社区、高速公路、水利电力、油田制造等生活的方方面面，通过智慧摄像头+高精算法+垂直场景，让视频数据被全面感知、采集和利用，打开智能世界的眼睛。
从根源上“驯化”数据，是促进数据在企业智能化过程中流动和价值最大化的根本手段。
2.数据的存储与处理。
存储，就像马镫之于骑兵一样，是数据基础设施的基石。
在华为全闪存、海量存储等产品推出之前，不少企业都面临着数据存不下、流不动、用不好的问题，就如同没有马镫的战士，攻击力和灵活性都大受限制。
以对大容量、稳定性、扩展性、实时性等要求最为苛刻的金融行业为例，每天有大规模的多样化数据挑战传统IT设施的能力。比如招商银行大数据存储，中国银行云数据中心分布式块、对象存储资源池等，就是与华为存储服务共同为应对金融业务新局面而打造的创新解决方案。
3.数据协作的生产力呈现
数据基础设施的能力究竟如何释放给企业生产一线，来充分展现潜在价值呢？
从业务层面来看，最核心的痛点的协作困难、信息分享不通畅，由此导致了交流延迟、时效性低、企业竞争力下降等等问题。而解决这些普通人可知可感的体验问题，考验的是灵活、快捷调动数据和智能系统的能力，也是数据基础设施体现出差异化优势的核心焦点。
针对这一需求，华为融合了云、AI、超高清视频的核心能力，推出了云时代的生产力工具——企业智慧屏。让人、组织、数据、智能技术在同一个平面上达成了一次握手。
来自不同地方的医疗专家，可以在医疗企业智慧屏前，对同一张CT分析探讨；峰会上华为联合四川大学开启的高校智慧教育创新项目，也将使用华为企业智慧屏产品，从智慧办公、智慧教室、科研协同、校园治理等角度刷新我们对校园的认知。
可以想见，作为数据和信息的汇聚入口与展示出口，企业智慧屏的生产力效应还会以四川为起点连接全球。
作为机械之母，没有马车，就没有人类的机器时代。而华为智能数据、机器视觉、智能企业协作三架马车的出现，就像华为数据存储与机器视觉产品线总裁周跃峰所说的那样，帮助企业完成从数据收集、数据存储到数据分享应用的体系化价值打造。
将数据价值最大化地交付到了产业手中，也会彻底改写企业、社会乃至一个国家的进化故事。
车同轨：华为底座上的数字生态
最为全世界人所熟悉的马上战争，可能要追溯到秦国的建立。
秦始皇以浩浩荡荡的战车和骑兵消灭其他六国，登基之后所做的第一件事，就是实现了帝国之内的“车同轨”，修建了世界第一条高速公路——直道。
而同一时期的西方世界，罗马帝国也以“条条大路通罗马”的马路，建立了一个庞大帝国，仅在英伦岛就修筑了1400公里的马路。
提到马路，是因为在见证了华为及合作伙伴对数据基础设施的革新“是什么”之后，必须回答一个问题，那就是“为什么”。
我们看到，OceanStor存储，HoloSens机器视觉，IdeaHub 企业智慧屏，构成了华为数据基础设施体系。从“采-存-算-管-用”全生命周期的视角，提供全方位的数据支撑能力，华为的“三驾马车”正在延展传统IT基础设施的边界，让数据在可用、可动、可感的道路上畅快奔涌。
为什么是华为？为什么是四川？
要回答这个问题，或许需要从数据基础设施的融合中寻找答案。
一方面，这三款产品背后是基于鲲鹏+昇腾两大生态的技术释放，鲲鹏在计算架构等方面的技术更新，让海量数据有了基础保障，昇腾提供的AI能力让智能在数据的全生命周期中流动，在各个角落释放价值。
正是全栈全场景的AI基础能力，以及在存储、计算、云、通信网络、IoT等全方位的技术集成优势，让华为可以作为“高速公路”，扎实地托举起各行各业，进入高速行驶的赛道。
另外，华为坚持平台和底座的战略，与合作伙伴共建数据基础设施的开放态度，能够更好地吸附产业和开发者。
比如鲲鹏的计算架构和工具打通，就提供了高效的开发环境，让合作伙伴可以在华为的技术融合之中创造独属于自身的创意与优势。
比如与四川龙头企业共同打造智慧视觉生态圈，就能不断吸引关联产业在成都聚集，为四川掘金数字经济奠定良好的基础。
除了能够扶持更多的商业标杆之外，在科学探索、森林防火等公益领域，同样可以激活出数据的社会价值。
不夸张地说，华为利用自身的平台和技术底座，铺设了一条通往智能世界的“直道”。
中国古代曾有人为马车加上了风帆，“可载三十人，日行数百里”。诗人元稹形容其，风车笼野马，八荒安足游。英国诗人弥尔顿更是不无诗意地写道：在丝绸之国，中国人驾着藤车扬帆远行。
可以说，对生产工具的价值放大，中国人从不缺乏智慧与想象力。
如今，华为已经将数字经济所需要的马镫、马车与马路，通通曝光，等待着每个企业和开发者驾车远航，出发寻找数字时代的富矿。
免责声明：此文内容为第三方自媒体作者发布的观察或评论性文章，所有文字和图片版权归作者所有，且仅代表作者个人观点，与极客网无关。文章仅供读者参考，并请自行核实相关内容。投诉邮箱：editor@fromgeek.com。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
