創(chuàng)新加速云計算普及和驅(qū)動云計算演進

數(shù)字時代創(chuàng)新成為新動能

數(shù)字化時代，創(chuàng)新快速成為數(shù)字經(jīng)濟增長最重要的驅(qū)動力。近年來，各國政府都出臺了相應(yīng)創(chuàng)新戰(zhàn)略和規(guī)劃，以推動自身經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展，提升國家在全球的競爭力。無論是德國的《新高科技戰(zhàn)略--為德國而創(chuàng)新》（3.0）、法國的“未來工業(yè)”計劃，還是美國的《美國國家創(chuàng)新戰(zhàn)略》，都將創(chuàng)新明確列入國家發(fā)展戰(zhàn)略。中國也將創(chuàng)新提到國家戰(zhàn)略的核心地位。黨的十九大報告明確提出“加快建設(shè)創(chuàng)新型國家”。創(chuàng)新成為我國實現(xiàn)科技強、增強國力的新動能。世界知識產(chǎn)權(quán)組織（WIPO）、美國康奈爾大學(xué)和英士國際商學(xué)院2017年6月15日共同發(fā)布的《2017年全球創(chuàng)新指數(shù)》（GII）報告顯示，中國已經(jīng)成功躋身全球創(chuàng)新領(lǐng)導(dǎo)者行列，國際排名從2016年的25位升至22位，這正是創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展政策導(dǎo)向的結(jié)果。

中國創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展三部曲

創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展是一個長期、持續(xù)的過程。在《國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略綱要》中，政府明確指出中國的創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展將分為三步走：

第一步，到2020年進入創(chuàng)新型國家行列，基本建成中國特色國家創(chuàng)新體系，有力支撐全面建成小康社會目標(biāo)的實現(xiàn)。

全面小康社會，意味著經(jīng)濟、政治、文化、社會、生態(tài)文明的全面發(fā)展。雖然我國目前已經(jīng)初步形成創(chuàng)新型經(jīng)濟格局，然而許多領(lǐng)域在有效利用新技術(shù)提升人民生活水平上，存在較大的提升空間。以醫(yī)療行業(yè)為例，雖然區(qū)域醫(yī)療和分級診療得到迅速發(fā)展，但診療信息的相互“隔離”和遠程診療服務(wù)水平差等問題，仍是當(dāng)前醫(yī)療行業(yè)在醫(yī)改過程中面臨的主要難題。在基礎(chǔ)教育方面，教育資源布局的不均衡和不同地域教育硬件和軟件質(zhì)量的差距，導(dǎo)致中國教育的不平等，也難以滿足數(shù)字時代通過教育培養(yǎng)人才創(chuàng)造力的需求。

隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)等新IT的興起，如何通過新技術(shù)提高醫(yī)療資源使用管理效率，通過醫(yī)療服務(wù)模式創(chuàng)新和發(fā)展，逐步建立數(shù)字化和智能化完整醫(yī)療服務(wù)體系，成為十三五醫(yī)療規(guī)劃的重點。如何優(yōu)化教育結(jié)構(gòu)，通過教育云實現(xiàn)教育資源共建共享，使能遠程和移動教育，提高邊遠地區(qū)教育水平；如何通過AR/VR教學(xué)、創(chuàng)客空間，實現(xiàn)教育模式創(chuàng)新、加速人才創(chuàng)造力培養(yǎng)，成為“十三五”期間推動教育創(chuàng)新的主要關(guān)鍵。

第二步，到2030年躋身創(chuàng)新型國家前列，經(jīng)濟社會發(fā)展水平和國際競爭力大幅提升，為建成經(jīng)濟強國和共同富裕社會奠定堅實基礎(chǔ)。

數(shù)字經(jīng)濟下，全球的創(chuàng)新能力不僅是衡量產(chǎn)業(yè)向價值鏈高端攀升的重要指標(biāo)，也是培育新的經(jīng)濟增長點，提升經(jīng)濟社會發(fā)展水平和增強國際競爭力的關(guān)鍵。中國在互聯(lián)網(wǎng)模式下的業(yè)務(wù)創(chuàng)新能力，在多個領(lǐng)域成為全球數(shù)字經(jīng)濟的引領(lǐng)者。麥肯錫全球研究院于2017年12月發(fā)布的《數(shù)字時代的中國：打造具有全球競爭力的新經(jīng)濟》報告指出，中國的電子商務(wù)，無論是用戶體驗、占全球市場份額，還是交易額增長率，都引領(lǐng)全球市場，拉動中國服務(wù)輸出。就制造業(yè)而言，國家圍繞“中國制造 2025”戰(zhàn)略，落實制造業(yè)創(chuàng)新中心建設(shè)、智能制造、工業(yè)強基、綠色制造、高端裝備創(chuàng)新等五大工程，加速向服務(wù)型制造轉(zhuǎn)型，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)附加值，進而提升中國在全球市場的競爭力。

第三步，到2050年建成世界科技創(chuàng)新強國，成為世界主要科學(xué)中心和創(chuàng)新高地，為我國建成富強民主文明和諧的社會主義現(xiàn)代化國家、實現(xiàn)中華民族偉大復(fù)興的中國夢提供強大支撐。

在數(shù)字化時代，科技研發(fā)速度越來越快，科學(xué)技術(shù)迭代周期越來越短。只有提高全球協(xié)作效率，加快將新技術(shù)轉(zhuǎn)換為社會價值的速度，才能在新一輪全球科技競爭中占據(jù)主動地位。擁有一批世界一流科研機構(gòu)、研究型大學(xué)、創(chuàng)新型企業(yè)，能夠持續(xù)涌現(xiàn)一批重大原創(chuàng)性科學(xué)成果，是科技強國的起點。

目前我國的高等教育，無論是跨學(xué)科的創(chuàng)新能力、服務(wù)創(chuàng)新效率，還是科研機構(gòu)科技成果的轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化，以及融入全球科研體系，保證科研技術(shù)的前瞻性，都存在較大提升空間。云計算加速世界一流大學(xué)和一流學(xué)科（簡稱“雙一流”）建設(shè)的同時，大數(shù)據(jù)云、5G網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能賦予了中國科技彎道超車的機遇。

創(chuàng)新加速云計算的普及和技術(shù)演進

相對于以產(chǎn)品和業(yè)務(wù)流程為核心的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式，創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式的核心是以數(shù)據(jù)為中心來運營，以優(yōu)化個性化用戶體驗為目的。傳統(tǒng)IT的長部署周期、高成本、業(yè)務(wù)響應(yīng)速度慢，應(yīng)對海量激增業(yè)務(wù)的處理能力不足，成為實現(xiàn)業(yè)務(wù)成功轉(zhuǎn)型升級的瓶頸。創(chuàng)新加速了云計算在中國的普及，中橋調(diào)研顯示，中國近80%企業(yè)級用戶將在混合云環(huán)境下運營，公有云快速成為IT核心資源。云計算高動態(tài)、高自動化的資源部署和管理，讓用戶能夠靈活根據(jù)業(yè)務(wù)SLA需求，進行實時、近實時IT交付，從而最大限度降低IT投入。此外，應(yīng)對數(shù)字時代產(chǎn)品和服務(wù)的快速迭代，以及智能手機查詢交易觸發(fā)的海量激增處理需求，云計算可以保證各種業(yè)務(wù)周期計算和容量的動態(tài)擴容升級，在滿足高并發(fā)處理需求的同時優(yōu)化用戶體驗。

創(chuàng)新不只加速云計算的普及，也帶動云計算的技術(shù)演進。早期部署云計算時，用戶主要是從降低IT開支角度來衡量。隨著創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的推進，越來越多的企業(yè)級用戶將云計算作為IT的核心資源，以提升業(yè)務(wù)創(chuàng)新能力、協(xié)作效率、滿足個性化需求，同時支撐云原生應(yīng)用、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)。在評估云計算時，全球企業(yè)級得以驗證的參考架構(gòu)、企業(yè)級可靠可信性、綜合IaaS、PaaS、SaaS的服務(wù)水平和管理效率，成為企業(yè)級用戶考量云計算長期投資回報的重要因素。此外，云計算持續(xù)技術(shù)升級能力，是否能支撐大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等新技術(shù)將會觸發(fā)的智能升級，也是企業(yè)在評估云計算長期投資回報過程中不可忽視的要點。

AWS如何助力創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展

全球各地的用戶借助AWS云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等服務(wù)，實現(xiàn)創(chuàng)新突破。這里選擇以下兩個行業(yè)淺析AWS相關(guān)服務(wù)，解讀用戶如何利用類似服務(wù)實現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展。

AWS助力汽車行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展

針對全球汽車行業(yè)對車聯(lián)網(wǎng)協(xié)作服務(wù)平臺需求，AWS提供了完整的云計算功能和平臺。實現(xiàn)汽車自動駕駛，不僅需要采集、存儲、管理和分析和更新海量數(shù)據(jù)，還要能夠?qū)τ谲囕v本地規(guī)則和事件進行實時處理。AWS大量的物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和機器學(xué)習(xí)服務(wù)，能夠幫助用戶收集、處理、分析和響應(yīng)全球范圍內(nèi)的車輛數(shù)據(jù)； AWS強大、敏捷的創(chuàng)新平臺，提供高度可擴展的存儲和計算容量，支持專業(yè)模擬與分析 (如事故模擬和 CFD 建模)，支持 Apache MXNet 和 TensorFlow 等深度學(xué)習(xí)框架，從而加快算法的訓(xùn)練和測試速度；借助 AWS本地計算功能和機器學(xué)習(xí)推理功能，用戶可以實時處理車輛中的本地規(guī)則和事件，并能安全連接到 AWS 云進行頻繁更新。

寶馬集團作為全球領(lǐng)先的高端汽車和移動服務(wù)制造商之一，擁有勞斯萊斯、寶馬和等品牌。寶馬集團基于AWS的物聯(lián)網(wǎng)平臺，利用AWS 的Amazon S3、Amazon SQS、Amazon DynamoDB、Amazon RDS以及AWS Elastic Beanstalk,在短短6個月內(nèi)打造了新的car-as-a-sensor (簡稱“CARASSO”)服務(wù)。CARASSO能夠收集寶馬7系汽車的傳感器數(shù)據(jù)，之后駕駛員便可獲得實時更新的動態(tài)地圖信息。通過在AWS上運行，CARASSO能夠快速適應(yīng)不斷變化的負載需求，在24小時內(nèi)可實現(xiàn)服務(wù)規(guī)模兩個數(shù)量級的上下變化。預(yù)計到2018年，CARASSO將處理由10萬輛汽車組成的車隊所收集的數(shù)據(jù)，且這些車輛的行駛總里程超過80億公里。

中國汽車行業(yè)服務(wù)型轉(zhuǎn)型過程中，基于云計算的車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，不僅能帶動汽車后服務(wù)業(yè)務(wù)增長，提高車主服務(wù)體驗；同時，可以延伸汽車服務(wù)價值鏈，凝聚優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新公司協(xié)同創(chuàng)新。

AWS助力醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展

在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域，AWS不僅為醫(yī)療保健提供臨床數(shù)據(jù)存儲、處理、傳輸和分析等方案，還為基因組學(xué)領(lǐng)域的海量數(shù)據(jù)收集、處理和分析提供有力支撐，顯著提高對基因組學(xué)的洞察力。此外，AWS廣泛的合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)，涵蓋從構(gòu)建基因組學(xué)管道到將基因組學(xué)研究成果整合到診斷治療模式，再配合AWS覆蓋全球的云計算服務(wù)能力，實現(xiàn)全球基因研究的高效協(xié)作，加快科學(xué)成果到臨床實踐的轉(zhuǎn)化。

Baylor College of Medicine醫(yī)學(xué)院的人類基因組測序中心 (Human Genome Sequencing Center，HGSC)是美國聯(lián)邦贊助的三大測序中心之一，與來自全球 5 個機構(gòu)的 200 多位科學(xué)家共同參與了心臟和衰老基因組流行病學(xué)隊列研究 (CHARGE) 項目，通過基因測序和數(shù)據(jù)分析，幫助科學(xué)家確定導(dǎo)致衰老和心臟病的基因。

在該研究項目中，研究受試者超過14000名，Baylor的20臺測序儀每月產(chǎn)出24T 堿基數(shù)據(jù)，約 1PB 原始數(shù)據(jù)。如何對海量數(shù)據(jù)進行分析，同時將數(shù)據(jù)快速分發(fā)，便于全球科學(xué)家之間的高效、交互式數(shù)據(jù)地且安全地共享數(shù)據(jù)，成為Baylor面臨的主要難題。

在多方評估之后，Baylor 選擇了基于AWS云平臺的DNAnexus解決方案，來滿足DNA測序中心和研究人員對于數(shù)據(jù)管理、下一代測序數(shù)據(jù)分析和安全協(xié)作的需求。使用AWS云，DNAnexus 能夠靈活地構(gòu)建自己的 PaaS ，臨床和研究企業(yè)通過API，可以高效、安全地將他們的分析管道和數(shù)據(jù)遷移到 AWS 云中，無需部署成本高昂的本地存儲基礎(chǔ)設(shè)施。此外，AWS 云的高可擴展性，能夠讓DNAnexus 系統(tǒng)擴展至 20000 多個并行計算核心、1PB 的存儲、數(shù)百萬核心小時的分析以及在 AWS 云中編排的成千上萬個計算任務(wù)。借助AWS提供的近乎無限的計算和數(shù)據(jù)存儲資源，Baylor在10天內(nèi)就完成了首次數(shù)據(jù)分析，比本地基礎(chǔ)設(shè)施的分析速度提高了 5 倍，并且能夠快速共享結(jié)果，從而加快全球協(xié)作效率。

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