阿里云肖力：让数据从孤岛一隅，跨越到智能之路

人类的认知总是被碾压，而且猝不及防。没办法，名为“科技”的火车正开得越来越快 —— 中国引入互联网才23年，中国首笔互联网交易发生在9年前，智能手机也兴起才几年，这些却都已成了生活中不可或缺的一部分。

如今这列火车驶向一条名为”智能“的轨道，在可预见的未来又将开始新一轮加速。之后，它又会用怎样的姿势刷新我们的认知？5月23日上午，在云栖大会·成都峰会上，阿里云资深总监肖力用一场名为《通往智能之路》的演讲，和在场的人聊了聊他的看法。

▲ 肖力

观点一：内网隔离不那么安全，公有云却越来越靠谱了

Wannacry 勒索病毒刚爆发没几天时，有人发现中招的大多是内网的机器，云服务器反倒很少受害，于是他们很诧异 “云上的机器居然比不连接互联网的内部机器更安全？” 。

肖力觉得这很合理，

2006年中国爆发过熊猫烧香病毒，08年前后又爆发过爆发“冲击波”、“震荡波”，为什么这次勒索病毒依然危害这么巨大？这和人们迷信物理隔绝的固有安全观念有很大关系。

有的单位建立了和互联网不互通的内部网络，仗着”物理隔绝“而自持安全，依然使用非常老旧的系统，补丁升级滞后，缺乏快速响应能力，所以中了招。

在他看来，阿里云的客户在此次勒索风波中就几乎没有受到影响，正是得益于公共云模式的智能驱动和快速响应，做到在事前预防安全问题。 Windows 远程漏洞的利用工具刚曝光，阿里云的大数据分析就预测将会有一次大爆发。几个小时之后，阿里云官方发布了修复方案和安全建议。

物理隔离在补丁升级和安全响应上都存在一定的天然缺陷，安全厂商各自救火，做的都是事后的工作，虽然也能取得补救效果，但如果有云安全的‘事先预测’，就能防患于未然，公共云在这方面有着解决问题的最佳优势。

肖力说。

雷锋网发现，近年不少第三方研究机构发布的数据，也间接佐证了这一观点，根据 McAfee 发布的《2016年云信任调查》：

从2015到2016年，完全信任公有云的比例从13%涨到了23% ，能够信任公有云的人也从50%到了2016年的71%，而这些信任感的增强源于云平台对安全的投入增加、安全功能的发布、安全支持和服务的提升。

Intel 云安全报告也表示：

人们对于云安全的担忧正在迅速减弱，74% 的组织已经将敏感数据存储在公共云。在 2015年，51%的用户仅使用私有云，2016年这一数字就降到了24%。

观点二：云计算大数据已经变成了“云数据大计算”

中国人以前有个不太好的习惯，喜欢把用不着又舍不得扔的东西堆在阳台，兴许以后有用呢？最终让阳台硬生生变成了杂物库。

在数据分析层面，许多人也有过类似想法 —— 数据大就是大数据，捏着一大堆数据觉得自己能做大数据分析。即使这个数据现在没用，将来一定会有用，现在不能用，也一定要把数据存起来找到方法之后再用。最后工程师们发现，数据量越来越大，存储维护费用更新费用越来越无法承担，在没有任何转化的情况下，“大数据”变成了一个不受控制的毒瘤。

怎样才能让数据变得有价值 ？肖力认为关键在于两点：数据在线和计算能力。这也是”云计算大数据“应该叫做”云数据大计算“的原因 —— 云数据即数据在线，大计算则强调数据的分析和计算能力。

在我眼里，数据没有大和小之分，它最重要的是在线；只有打破数据孤岛，让数据发生更多的汇聚，更多的交换，更多的更新和挖掘，才能产生更大的价值，这就是“大计算”。

他举了个例子，阿里云帮助杭州市政府实现一个可以智能化管理城市的城市大脑。为了做好数据分析，阿里云邀请了13家公司以及政府有关部门，根据需要将各种数据汇集到云端，其中包括公安部门的摄像头数据，交警部门的交通数据也有卫星地图数据等等，通过大量的数据交互、深入的分析和挖掘，让数据产生关联，才能帮助整个城市解决好交通出行、交通管制甚至道路修建等问题。

试想，如果各方面数据形成孤岛，单独的公安数据，单独的交通数据，恐怕都很难解决复杂的城市管理问题。

这样的例子在身边比比皆是，肖力提到了高德地图。

一边是地图数据，一边有整个城市车辆出行的数据，两个数据汇集在一起，再加上深度挖掘和分析的能力，这才能够给出用户最佳躲避拥堵的方案，让数据产生了新价值。

观点三：让数据产生价值也能“借鸡下蛋”

数据常有，数据的价值却不常有，但拥有数据的企业却能借助大平台的计算能力，让他们数据变得有价值。

肖力现场举了个案例：

协鑫在全球光伏领域的领先企业，工厂全自动化，车间几乎没有一个人。但工厂负责人却表示，他们在自动化过程中有大量数据积累存储下来，却没有能力做计算。

协鑫把数据接入到阿里云数据分析平台，对光伏切片制造进行分析，发现在良品率跟生产过程中包括机房温度、车间温度、设备状况等 60 多个数据维度有关。

我们对协鑫全过程进行检测，我们通过几个月的努力，最终帮助协鑫提升了1个百分点。这意味着一年节省上亿成本。

据雷锋网了解，阿里云目前开放了两大数据分析平台。肖力说，企业可以在平台上完成整个数据的采集，数据的清洗，数据的分析，数据应用，在各个层面。今年他们计划把这个平台开放出来，通过有多种数据模型，降低用户使用数据的成本，让企业更方便的做数据智能应用。

观点四：数据分析重在和行业结合，算法高手在民间

5月23日成都云栖大会那天，成都信息工程大学与阿里云联合宣布共建“成都信息工程大学·阿里巴巴大数据学院”。雷锋网了解到，这已经是全国第三所由阿里巴巴与高校联合冠名的大数据人才培养学府。

同时，“天池”算法大赛的新项目 —— 利用 AI 技术捕捉地震余震的算法比赛，也被摆到了重要议程。肖力称之为“最厉害的算法在民间”。

阿里云看重数据分析能力和实际业务场景的结合，这一点从他们在大数据人才选拔和培养方面的投入力度就能看出。

根据阿里云官方消息，3月底启动的天池医疗 AI 大赛目前已有超过 1300 支队伍，共1700 人报名参赛，而这只是天池大赛众多领域中的一个。4月底，阿里云又启动了电力 AI 大赛，这些都是数据分析能力与各个垂直领域业务的直接结合。

肖力也希望有更多数据开发者能够进入阿里云数据分析平台，帮助企业更好思考企业与数据结合方面遇到的问题。

企业购买了计算机并不代表企业拥有计算能力。自建数据中心还将面对基础设施稳定性的问题，互联网安全问题以及高额的成本，而云模式可以让用户享受到平台的能力，从而更好的专注于自身发展。

驶入”智能“之路的科技列车，在可预见的未来将行驶地越来越快，且悄然无声。或许哪一天，如今做出的努力成为现实，医生借助 AI 精确诊断病情，地震变得有规律可循，我们身边的空气、水源、食品也因为精准的数据分析而变得纯净、安全。当然，那时的人们也像如今习惯智能手机一样习以为常，只是偶尔有人回头一望，也不禁感慨这些由数据、计算和智能带来的巨大改变。