2015年，“互联网+”首次被写入中国政府工作报告，在全国上下都掀起了一阵又一阵“互联网+”的浪潮。
也正是从那时候开始，云计算、大数据、AI人工智能、IoT物联网各种新兴技术在中国开始了突飞猛进的发展，窃以为这也与当时中国的大环境与土壤密不可分。
而随着IT基础设施成为了企业开展业务时不可或缺的“水电煤”，如何通过IT技术助力数字化转型，也成为了越来越多企业最为关心的课题。
2019年，“智能+”第一次出现在政府工作报告中，引发了众多IT企业的高度关注。那么从“互联网+”到“智能+”的这一转变，究竟有着怎样的时代背景？又体现了怎样的IT技术变化趋势？对于众多亟待数字化转型的企业而言，他们又应该如何应对新时代的挑战？
从“互联网+”到“智能+”：IT行业迈入第二篇章
IBM大中华区云计算与认知软件业务总经理张永健向趣味科技透露，IBM商业价值研究院针对中国的许多企业高管开展了一项调研，结果显示：有多达81%的企业管理层认为，客户的购买行为正在从严格的产品/服务基础向注重体验型转变，而不再是过去传统的硬软件指标。另外还有85%的企业高管认为，公司在定好业务目标之后，经常会遇上突发事件，而这些竞争往往来自于新的非预期来源。除了新兴领域之外，许多传统行业也在努力求变，包括汽车、传统制造等行业，都在引进很多新技术。张永健表示：“因此我们最近经常可以听到一种说法，那就是IT行业开始迈入‘第二篇章’。”
那么问题就来了：什么是“第一篇章”和“第二篇章”？张永健认为，两者的区别主要体现在以下几个方面：
第一，如果“互联网+”时代被人们看成是第一篇章，这一时期企业的业务重点主要是通过智能终端等媒介与消费者开展互动，由消费者驱动创新，随着时间的发展和基本应用的扩大，后台也开始升级。而“智能+”时代的第二篇章有一个很大的变化，就是由企业来驱动产业，从企业的角度而不是消费者的角度来开展创新。
第二，第一篇章时期，IT企业研究AI人工智能应用时很多还停留在实验室，根据规划做预值和达到想要的目标，规模相对较小。但是在第二篇章，AI人工智能应用已经走出了实验室，实实在在地在各行各业落地，进入了实战阶段，其体量也是突飞猛进。
第三，我们目前处在一个多云的环境，许多企业在推动产业转变的时候，很多传统的应用和数据都还在核心系统里，但是他们同时也希望上云和使用SaaS服务，这个混合云+多云的时代也给IT企业提供了很好的机遇。第二篇章的重点，就是探讨整个混合环境应该怎么部署，如何实现应用的现代化。IBM以340亿美元的价格收购红帽，创下IBM迄今为止最大规模的一次收购交易，也是因为看到了这样的大趋势。
IBM大中华区云计算与认知软件业务总经理张永健
“除此之外，第二篇章还出现了新的游戏规则。第一，从一体设计的角度来说，很多时候都需要具备专业的知识、全方面的技术，才可以做出一个很好的蓝本，仅仅依靠一个点没法画好整个蓝图；第二，IT企业不仅要将各项技术集成一体，而且还需要对其设计、构建和运营进行统筹。IBM拥有咨询服务，有行业经验，有很多落地的产品、软件和解决方案，还有很多通力协作的合作伙伴。所以这个游戏规则就是既要有蓝本，也要有落地。”张永健表示，“本着以客户为中心的核心理念，IBM的战略有几个重要关键词，第一个关键词是要帮助客户变成认知型的企业；第二个关键词是在混合的环境里提供很多工具让大家做得更好；第三个关键词就是信任和安全。IBM有很好的安全软件和安全的服务，可以帮助客户放心地开启认知型企业的AI和云计算的旅程。”
面对混合云与多云挑战，IBM优势多多
IT行业迈入第二篇章之后，企业将会面临怎样的挑战？IBM又能如何帮助企业解决这些问题？
“在第二篇章里，企业关键业务的工作负载能够推动云的发展。然而目前许多企业有80%的工作负载还没有上云，如果把这部分负载上云的话，企业就会面临很大的挑战。IBM在中国市场已经遇到好几个这样的例子。”IBM中国开发中心云计算开发总经理吉燕勇说道。
作为云计算厂商，应当如何帮助企业解决这些挑战？吉燕勇指出，与其他云计算服务提供商相比，IBM云拥有非常多的优势，总结下来主要体现在五个方面：
第一，混合。IBM打造了一个行业领先的混合云平台，能够很好地解决客户当前面临的现实问题，譬如公有云、私有云、混合IP等。
第二，多云。IBM打造了一个多云管理平台，如果客户同时有用五到十个公有云，那么怎样才能把这个多云系统管理起来？IBM提供了很好的解决方案。
第三，开放。IBM一直秉承开放性的承诺，包括收购红帽的举措，也是为了积极拥抱开源和开放，继续加强IBM的开放性和开源的能力。
第四，安全。IBM在安全领域一直有着强大的技术优势，包括在企业级市场的云安全也是如此。
第五，管理。面对混合云和多云的环境，能够为企业提供一致性的管理，这也是IBM的优势所在。
正是以上这五点，构成了IBM在云计算领域的特殊优势。而在帮助企业客户上云方面，IBM不仅具备非常深厚的行业知识，而且还提出了14 in 4方法论，可以为客户提供全线的上云支持。“举个例子，中国某大银行一级分行有150个应用想要上云，需要重新做很多新的场景。之前他们接触过多家公司，但是没有任何一家可以帮他们上云，只有IBM知道应用是怎么来的，怎样上容器，怎样上服务，包括在出现问题时，怎样把旧有应用在上云过程中与新的应用构建成一个较好的平台，以上这些能力都是很少有其他公司能够提供的。”
IBM中国开发中心云计算开发总经理吉燕勇
“企业在上云时，有四个点可以作为切入点，一是云的咨询；二是云的迁移；三是云的构建；四是云的管理。每一家企业的上云之旅都是在不同的点上切入，而不论是在哪一个点，IBM都可以为企业提供帮助。”吉燕勇表示，“举例来说，在云的咨询方面，我们可以提供战略规划、架构设计、安全与合规咨询；在云的迁移方面，我们可以帮助企业迁移工作负载和应用并实现其现代化；在云的建设方面，包括我们怎么做新的应用开发，怎么构建多云环境，怎么做集成，这构成了我们在云的建设里的三项特殊能力；在云的管理方面，我们也有应用管理、企业应用管理、多云服务平台、托管服务、安装弹性等等。总体而言，IBM在每个点都具备不同的能力，包括不同的产品和服务，都可以切入进去帮助企业上云。”
“AI阶梯”助力企业级AI落地
对于亟待数字化转型的企业而言，飞速发展的AI人工智能技术无疑能够成为极大的助力，同时也有助于企业成长为认知型企业。那么针对AI人工智能方面，IBM又提供了怎样的产品和解决方案呢？
“企业级AI落地的过程当中，对特定的场景有着非常清晰的业务需求和期望值，我们需要思考的就是能够为此做哪些工作，以及在做的过程中找到最合适的算法和建模。人们通常所说的AI，其实只是我们所有工作当中的一部分而已。”谈到企业级AI的落地，IBM大中华区数据与人工智能研发中心总经理朱辉表示，“来自第三方的统计数据显示，只有13%的数据和分析项目得以完成，其中只有8%的项目结果能得到公司领导层的认可。为什么这个数据这么低？因为每一个AI项目、每一个数据科学的项目都不是一件简单的工作，都需要一个系统的工程，需要一个平台能够帮助它来简化工作流程，协同过程和进行部署。”
IBM大中华区数据与人工智能研发中心总经理朱辉
由此可见，企业级AI的真正落地，要做的不光是分析，也不光是对数据的处理、整合和管理，而是既做数据又做分析，还包括工作流和工作流程的优化，很多时候甚至还关系到企业文化甚至是组织架构，其涉及层面之广远超普通人的想象。这也就是说，如果没有一个好的平台和好的信息架构，AI人工智能应用的落地之路就不可能铺设成功。
“有鉴于此，IBM提出了一个‘AI阶梯’的理念。首先是建立在原生的云之上，部署于混合云，不能锁定，要开放、要安全。但是在AI的层面，必须要有一个平台能够完成这四大能力模块：第一是数据的采集，第二是数据的组织，第三是数据的分析，第四是数据的融合。要想把AI的成果融入现有的商业流程、商业逻辑、商业决策当中去，这四个模块都必须存在才能够有一个完整的AI阶梯，这就是我们的理念。”朱辉透露，“也正是因为这样的理念，IBM才搭建了ICP for Data平台。这个平台融合了IBM旗下大约十几、二十个原有与数据分析相关的产品能力，将其容器化之后整合到一个平台上作为产品交付给客户，让客户从无到有，一瞬间就能同时获得收集、组织和分析的能力，而不需要跨平台、跨产品、跨厂商去获得。我认为这是一件非常了不起的事情。”
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