“大方无隅，大器晚成。大音希声，大象无形。”

　　                                                                   ——《道德经》

　　这是由老子提出的中国古代文学理论中的一种美学观念。大象无形的要义在于无边无界，无所不包，尽在象中，不见其形。

　　如果说哪一个产业具备这种张力和包容力，那非IT产业莫属。以互联网、云计算、大数据、人工智能、区块链技术为代表的数字化浪潮一波未平，一波又起，不断渗透、影响、改造、重塑着我们生产与生活的方方面面，张力十足;同时又凭借快速的进化，螺旋式的上升，不断汲取各个产业的精华，迅速激发新技术的崛起，包容力惊人。

　　技术无边界，但却可以被感知。在新的发展阶段，如何深刻把握技术的脉搏，如何跨越根深蒂固的边界思维，如何践行真正的无形，都是值得深思和探讨的话题。GITC2017的主题正是“大象无形”，出席大会的行业大咖和技术精英将以GITC为集散地，就云计算、大数据、人工智能、物联网、智能驾驶、互联网金融等热点话题，共同探索技术的潜能，挖掘应用的革命，交流实践的感悟，拓展认知的边界。

▲往届大会现场盛况

▲往届大会现场盛况

▲往届大会现场盛况

　　进化环环相扣

　　云计算时代，物理世界和数字世界之间的界限已经彻底模糊，云计算深刻影响了工作文化和生活方式。发展到这一阶段，云已经商品化，存储成本接近于零。这时候，扩展性的差异化体现在采取战略性和前瞻性的方法来创建包含云服务的强大商业模式。

　　大数据和AI都是目标，而大数据也对AI有着推波助澜的作用，这勾勒出一条清晰的进化路径。

　　云计算使得处理巨量数据所需的硬件和软件由昂贵变得彻底商品化。低成本计算能力的普及和可用性，大大增加了AI应用程序的速度和准确性。

　　在数字化时代，区分颠覆者与被颠覆者的就是数据。更多的数据意味着更多的利润，但前提是数据被精炼并且及时和“热乎”地交付给最终用户。大数据使数据科学家能够不受限制地访问和处理大量数据，从而数据科学家可以不再依赖于数据样本，而是依赖数据本身，包括其粒度、细微差别和细节。

　　随着大数据的成熟，企业开始寻求将大数据流程的敏捷性与AI功能的规模结合起来，以加快业务价值的交付。

　　大数据意味着有史以来最多数量和最多样化来源的数据可用，而AI和机器学习恰恰由于缺乏数据可用性、受限的样本大小和无法在毫秒级的时间内大量处理数据而数十年来处于“休眠状态”。

　　这就让数据从批处理变为实时、在线和永远可用的访问，这堪比“惊蛰”。虽然许多AI技术已经存在了几十年，但只有现在才能够利用足够大的数据集来提供有意义的学习和结果。敏捷和即时访问大量数据的能力正在导致AI和机器学习应用程序的快速发展。

　　没有云计算就不可能广泛地使用AI，因为云计算有助于提高硬件的使用效率，避免资源的闲置和浪费。没有大数据就无法保证AI的范式发生转变，因为大量数据集的可用性对应着AI算法和机器学习的显著突破。

　　正反馈生生不息

　　AI对云计算和大数据的反哺不可小视。

　　AI通过优化计算机和网络资源的使用以及实现智能自动化来增强云技术。AI和云互补，使机器更加人性化，让它们可以像人类一样有效地学习、行动和反应。AI利用基于云的服务来使用和分析历史数据，从数据中学习、识别模式和做出决策。

　　云分散在不同的服务器上，跨多个地理区域加载大数据。企业可以有效地使用这些数据为客户创建自动化和智能的解决方案。AI通过将应用扩展到不同的多元化经济领域，使云计算更加强大。

　　机器学习过程是AI和云组合最重要的方面。它为利用大数据做出快速而可靠的决策，改善用户体验以及降低网络犯罪风险奠定了坚实的基础。机器学习已经证明了能够以前所未有的速度自动将复杂的数学计算应用于大数据。

　　传统的大数据解决方案限于个人知识的使用，分析过去的数据并提供有关行为的见解。缺乏技巧性的资源进一步限制了洞察的质量。AI的发展使得开发人员能够发现数据之间隐藏的关系，从而通过使用最少的数据输入简化数据分析过程和解决大数据性能问题。

　　大数据包括分析来自点击流和社交媒体等更多样化数据源的数据， 图像识别的深度学习算法的进步为企业打开了在线图像和视频分析的大门。AI技术越来越成为应对大数据挑战的必备，而这正是企业竞争优势所在。

　　外延无拘无束

　　放眼IT之外更广阔的空间，前有ICT，后有IoT，IT不断向外延伸与融合。

　　在连线设备的不断输入下，数据量将越来越大：与传统业务数据相比，人和机器生成的数据的整体增长速度总体提升了10倍，机器数据的增长速度甚至更高，达到50倍。

　　组成IoT的设备是触点和载体，而由这些设备搜集和传输的海量数据才是IoT最重要的血液和营养物质，为IoT赋予生命。

　　数据量增长越多，对将数据转化为洞察的能力的要求越高——如果没有快速而强大的分析来使数据可用和可操作，那么IoT数据毫无用处;在IoT持续生成的多维数据情况下，大型数据分析的优势变得更加明显。

　　将数据转化为洞察，是IoT的驱动力，让人类终于可以充分利用来自所有不同来源的数据。

　　这正是云计算、大数据、AI等技术的用武之地，将它们再与5G、机器人技术融合，会彻底激活IoT，将各个垂直行业推向生产力和创新的新高度，建立一个可预测、可跨界、可实现高效率的新世界。

　　数据分析提供了处理大量机器生成的、通常是非结构化的数据的方法。因此，大数据技术和预测分析可以使行业流程流畅起来。随着IoT的进步，将会有越来越多的非结构化的机器数据。机器生成的行业数据越来越多，这将为AI支持非结构化数据分析解决方案带来巨大的机会。

　　整体来看由数据驱动的IoT将为各行各业带来实质性的改进，包括提高效率、改进新产品和服务，提高可见度和影响产品生命周期，以及实现如产品即服务的极高灵活性。如使用IoT数据分析产品性能是一个越来越常见的成本节约措施，营销和广告部门可以使用数据来更好地识别潜在客户。

　　根据沃达丰的第五年度物联网报告，在过去的一年里，拥有超过50000台设备的公司的份额翻了一番，51%采用了IoT的公司因为#FormatImgID_6#IoT开辟了新的收入来源而营收不断增长。根据Gartner的一项研究，到2020年，由IoT服务和产品产生的收入将超过3000亿美元。

　　要抓住这些机会，需要充分利用IT技术，也需要集成IT范畴之外的技术，化有形为无形，这就意味着需要系统集成商、物联网解决方案提供商、ICT基础设施供应商、工业服务公司、通信和计算提供商、大数据、分析和信息处理公司和各行各业的通力合作。

　　就像一张无边无际的天网，让大家形成了一个共同利益体，一起去探索泛IT产业给世界带来的无限可能，一起感受科技如何给古老的“大象无形”带来新的诠释。