原标题：大数据与算力是数字经济核心驱动力
在9月25日举行的2019年阿里云栖大会上，阿里巴巴董事局主席兼首席执行官张勇说：“社会在全面进入数字经济时代。”大数据和算力是数字经济时代的核心驱动力，各个行业都在全方位走向数字化和智能化。根据中国信息通信产业研究院的报告，2018年，中国数字经济规模达到31.3万亿元。但这只是数字经济的开始。
□本报记者杨洁
数字经济高速增长
阿里巴巴集团CTO兼阿里云智能总裁张建锋表示：“若干年后，整个社会数据规模会达到175ZB。今天阿里巴巴的数据规模仅3000PB左右，与未来的数据规模相比非常小。目前的数据增长率、整体规模、处理数据能力都处于爆发前夕，距离真正的数字化未来还有很长的路要走。”
数字经济时代数据以几何倍数增长，随之要求的是强大算力。张勇认为，最重要的是高效使用数据。“如果说大数据是石油，算力就是发动机，共同构成面向数字经济时代的核心能力。”张建锋则表示，“旧有的经济驱动力主要来自于土地、资本、劳动力三大要素，数字经济的增长主要依靠创新提高效率，而不只是资源要素的简单叠加。”
张建锋认为，数字经济时代的进程受到四大关键要素影响和支撑：稳定的云计算、海量的数据及处理数据的算力、智联网的发展、移动化，且已深刻影响了生产、制造、消费和企业及政府的管理。阿里云要支持数字经济发展进程。“我们重新定义了云，打造云端一体、高度实时交互的智联网。”
三年前，马云在云栖大会上提出“新零售、新制造、新金融、新技术、新能源”。2019年是阿里云成立的第十年，云计算已在关键技术和应用规模上实现对传统IT的全面超越。云、大数据、AIoT和移动协同正在引领时代发展。据阿里云介绍，目前全球200多个国家地区的数百万客户在使用阿里云的云计算、大数据和人工智能服务，其中包括一半以上的中国上市公司和80%以上的科技公司。
“上云”拐点已到
在今年7月的阿里云上海峰会上，张建锋表示，今年是从传统IT向云计算全面转移的拐点，全面上云的拐点已到。相关报告指出，云计算在成本、稳定性、安全和效率层面已经远超传统IT。企业上云后综合成本下降一半，稳定性提升10倍以上，安全性提升50倍。“企业上云数字转型做得好不好，关键要看是否做好顶层设计。”张建锋认为，过去一家企业通常有几十个IT应用，由几十个部门分头管理。把几十个IT应用放到一朵云上，就需要统一的部署和顶层设计。
相关政策也在推动“企业上云”。2018年7月，为推动企业利用云计算加快数字化、网络化、智能化转型，推进互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合，工信部印发了《推动企业上云实施指南（2018-2020年）》，目标是到2020年，云计算在企业生产、经营、管理中的应用广泛普及，全国新增上云企业100万家，力争实现企业上云环境进一步优化，上云比例和应用深度显著提升，云计算在企业生产、经营、管理中的应用广泛普及。
工信部当时表示，企业上云已取得积极进展，但依然面临诸多挑战。比如，市场需求尚未完全释放，企业尤其是一些重点行业企业仍存在“不敢上、不会上”等问题，导致推进步伐偏慢、应用层次有限。同时，配套支撑条件有待完善。应用解决方案不够丰富，尚不能满足企业多样化、个性化需求。企业上云效果评价等标准体系尚不完备，咨询、培训、运维服务等配套服务有待加强。
阿里云创始人、阿里巴巴技术委员会主席王坚表示，并不是要求企业CEO一定要理解云计算等技术，而是需要理解技术发展的趋势和业务需求的变化。“消费者发生了很大变化、市场发生了很大的变化，要跟上这些变化就一定要思考。”
推动技术进步
张建锋表示，阿里巴巴一直是数字经济的坚定实践者、推动者和创新者。过去20年，阿里分享了新技术的红利获得高速成长。未来20年，阿里要为世界创造新的技术红利。
在2017年的云栖大会上，阿里巴巴创建达摩院，计划三年投资1000亿元进行基础科学和颠覆式技术研发。两年来，达摩院已经拥有由五大实验室组成的先进研发体系。截至2019年9月，达摩院在自然语言处理、智能语音、视觉计算等领域算法取得巨大成绩，成为阿里聚集科技人才和基础技术研发的“基石”。在2018年的云栖大会上，阿里巴巴宣布成立独立平头哥半导体公司，进军芯片领域。
在此次云栖大会上，阿里巴巴发布了自研芯片“含光800”。张建锋介绍，这款芯片在自研的硬件架构上集成了达摩院算法，是全球最强AI推理芯片，主要用于云端视觉场景，可为业界提供强大AI推理算力。“阿里巴巴是全球芯片领域的新人，这颗芯片只是万里长征第一步。阿里巴巴有信心、有能力做传统硬件公司能做到的和不能做到的事情。阿里巴巴将成为一家软硬件一体化协同发展的科技公司。”
张建锋表示，达摩院区块链实验室已申请专利500余项，达摩院量子实验室完成了第一个可控的量子比特研发工作。量子比特是量子计算基本的存储单元，量子计算最终实现需要完成对多个量子比特的高精度操控。该比特的设计、制备和测量，全部由阿里达摩院量子实验室自主完成。
