传统上智能是人类特有的能力，机器仅仅是被动执行命令而不具备主动分析与判断的能力。这种认识正在逐步被颠覆，随着智能终端和大数据技术的发展，网络逐渐与生活完全融合，智能家电、智能消费电子必定会越来越普遍，而云计算、物联网、移动互联、电子商务等一系列技术环境的成熟，更是让IT系统从个体化智能逐渐向整体化智能转变。在这一转变的过程中，带来的是整个IT产业链的创新与发展，从芯片到系统，从内容到展现，从产品到服务，所有的发展都是一个目标：让人类的生活与工作更加智能化，解放人类大脑，让人类可以专注于创新及发展而非重复的记忆和操作。智能化是一个持续的过程，这个过程刚刚起步，我们相信，这个潮流将引领未来至少数10年的产业发展。
在IT领域，智能化也正在引领一系列的行业变革。
智能化IT基础设施，引发“去IOE”革命
传统的DAS/SAN/NAS等企业外部存储市场，一直都是由硬件厂商所主导，但新兴的软件定义的智能化融合存储（SDS），用户可以按需配置存储，数据中心可以动态地根据存储等级调整存储配置，自动完成数据的复制恢复等，并通过主动探测识别用户行为，自动实现存储的优化。智能化存储打破了传统存储厂商的技术壁垒，提供了适应应用的数据存储敏捷性和高效性。
数据库领域，开放可扩展的数据库服务（DBAAS）也正在搅动传统的关系数据库市场，阿里云的开放DRDS数据库服务支撑了双11海量的高并发数据访问，可水平扩展的高弹性数据库集群模式，无论在可扩展性还是性能方面，都远远超越了封闭的传统关系数据库体系。亚马逊也发布了MySQL兼容的Aurora数据库服务，可以以传统数据库1/10的价格提供高出5倍以上的高性能高可靠性数据库服务。在私有云领域也出现了一系列使用分布式数据库替代传统商用数据库的应用案例。
高端的计算设备，也正在被廉价的智能化的云服务所取代，Openstack逐渐兴起，形成了云计算领域的事实标准，优势在于能够快速方便地提供弹性可扩展的计算能力。配合NFV（网络功能虚拟化）技术，业务系统能够与底层计算资源有机融合，按需动态扩展业务能力。而智能化的双活数据中心也必将冲击现有的IDC，通过采用低延迟、高可靠、高故障恢复、高故障容忍度承载级Hypervisor；利用快照，以及异地备份技术提高数据的可靠性；采用异地容灾和调度机制来提升业务安全性让业务和存储能够在多个数据中心间动态无缝迁移，支撑起对未来业务连续性有高要求的场景，如高端的金融政企服务。
智能化大数据分析引导全球市场进入高速增长期
数据正成为巨大的经济资产，成为新世纪的矿产与石油，带来全新的创新方式、商业模式和投资机会。大数据将逐渐成为现代社会基础设施的一部分，就像公路、铁路、港口、水电和通信网络一样不可或缺。更重要的是大数据不像物理设施会因人们的使用而折旧和贬值，而是使用得越多越能够增加价值。
对于企业而言，大数据的最大意义在于能够通过数据挖掘发现原来所忽略掉的商业机会，增加新的收入点。能够通过大数据智能分析技术，提升企业运营效率，甚至导致行业业务格局的变化。全球大数据市场处在井喷式增长前夕，Wkibon和Gartner公司预测，未来5年全球大数据市场价值预计将高达1600亿美元，预计2016年，大数据对全球IT开支的直接或间接推动将达到2320亿美元。
以企业为例，原来大量的内部运营过程数据、用户数据、销售数据、消费行为数据等都被抛弃，通过大数据技术，企业能够充分挖掘数据背后的商业价值，对于商业决策、个性化营销、客流分析、销售策略等产生重大影响，让企业运营不再是拍脑袋而是真正科学决策。这也将带来公司架构的巨大变化，目前的公司组织，大部分仍然是封建时代的家长制，而智能化技术的引入，能够有效降低主观判断的误差，减少企业内部和外部的信息壁垒，让企业内部能够更顺畅地沟通交流与协作，也让企业能够更有前瞻性地应对外部变化。
智能化促进城市计算中人与环境和谐发展
城市计算就是用城市中的大数据来解决城市本身所面临的挑战，通过对多种异构数据的整合、分析和挖掘，来提取知识和智能，并用智能来创造“人—环境—城市”三赢的结果。
城市计算的基本框架包括城市感知及数据捕获、数据管理、城市数据分析和服务提供。与自然语言分析和图像处理等“单数据单任务”系统相比，城市计算是一个“多数据多任务”系统。城市计算中的任务包括改进城市规划、缓解交通拥堵、保护自然环境、减少能源消耗等。而一个任务又需要同时用到多种数据。例如，在城市规划的设计过程中，需要同时参考道路结构、兴趣点分布、交通流等多种数据源。
金融市场通过智能化正在引领去中介化的革命
传统银行之所以能够坐享巨额的存贷款利差，在于资金的拥有者与资金的使用者之间存在天然的信息不对称。包括股票证券等各种金融市场获利的手段非常简单，赚取利用信息不对称所带来的巨额中介费用。《2014年中国互联网金融报告》指出，借助互联网以及人工智能技术，可以显着降低信息不对称的程度：资金供需双方在资金期限匹配、风险分担等方面的成本非常低，可以直接交易；银行、券商和交易所等金融中介都不起作用，贷款、股票、债券等的发行和交易以及券款支付直接在网上进行；这个市场充分有效，接近一般均衡定理描述的无金融中介状态。
通过互联网以及大数据，我们有能力从更多视角搜集经济运行数据。通过云计算方式我们能够全方位分析客户，例如阿里金融通过网络交易情况能够判断出客户的生活状况以及潜在需求，甚至可以通过缴纳水电费的金额以及地址变更情况判断客户消费水平以及是否有稳定住址，进而获得普通银行难以获得的用户真实信用情况。
在金融领域，每个人获得的信息都是不完整的，但是利用群体智能，我们能够得到相对完整的图片，只要利用智能化工具构建起可信的金融数据平台，我们就可以最大程度消除信息不对称，进而抑制非正常的金融投机，提升社会效率。借助互联网与人工智能发动的金融革命正在冲击传统的金融体系：股权众筹平台冲击传统风险投资，P2P贷款冲击传统银行业，智能资本管理平台正冲击传统保险基金市场。
大数据和人工智能引发的机器人技术掀起替代工人的革命
人工智能的发展与机械制造的结合，带来的是机器人技术。近些年的传感器技术、机器学习、智能感知等技术发展为机器人技术注入了新的活力，我们正处于机器人技术爆发的前夜。机器人的发展将信息领域的自动化进一步延伸到了生产制造和日常生活领域。
未来智能化机器人在日常生活中的应用将日益普遍，传统的重复性工作，如司机、搬运工乃至翻译都将逐步消失。Frost&Sullivan预测没有自动驾驶功能的汽车将不允许进城甚至不允许上路。家用机器人将从玩具转变成为家庭不可或缺的成员。谷歌最近收购了一批机器人企业，Google无人车已完成十万公里道路测试，获得美国多个州驾驶许可证。MIT的jibo号称是世界上第一款社会化的家用机器人，能够部分替代陪伴老人的职责。
发展机器人技术必须解决如下关键技术：环境感知、自主定位和运动控制；通过智能化技术可以有效应对机器人在复杂环境下的感知、决策和执行能力。
媒体技术与智能化技术融合，将引发人机交互的革命
数据融合态势正在促使跨媒体处理成为主流。跨媒体的智能分析处理可以广泛应用于教育、医疗、日常生活、工业控制等社会各领域。其中各种传感器以及语音、视频感知技术，外加网络搜索技术是基础，相当于人类的口眼鼻等传感器官，是机器认识外部世界的数据源。深度学习技术则为智慧提取提供了保障，让机器能够理解内容。深度学习（Deep Learning）目前受到从学术界到工业界的广泛重视，导致了“大数据+深度模型”时代的来临。深度学习目前已在语音&图像的智能识别和理解领域取得惊人进展。相对浅层学习机制，深度学习通过“多层次”学习得到对原始数据的“不同抽象层度”表示，进而可提高分类和预测等任务的准确性。智能问答技术则提供了更友好的信息过滤方式，可以有效提升用户感知能力。智能问答在智能化时代，将成为人机交互的通用接口。语义Web技术和知识服务，为智慧问答提供语料支撑，与深度学习构成技术互补，是智能化交互的基石。智能问答的发展，让我们通过语音直接与机器对话成为可能。
智能技术也支撑人机交互界面的不断创新，体感、眼动跟踪（观看各种设备时被采集）、声控、适时原声翻译等缩小了人与机器的距离。增强现实技术通过模拟现实，让人们感觉身临其境，可用于医学、游戏，远程手术与控制等，为人类提供了全新的浸入式体验。当前的智能电视已经可以与人做出一些不完美的互动，这意味着人机交互正经历着一场革命。
人工智能的飞速发展，也让我们与“图灵测试”所描述的人工智能越来越接近。
智能化引导健康产业和生物信息技术发展，将彻底颠覆医疗体系
传统医疗体系是循症治疗，只有人体出现了明显异常，并且有了对应症状才能够介入治疗。治疗必须是在专业化的医疗机构中，因为家庭和个人缺乏必要的医疗设施。传统医疗还有一个问题很难解决，就是医疗资源的有限，同时存在大量重复检查以及医生本身资质的差异性让很多简单病例占用了大量优质医疗资源。
借助可穿戴设备进行生命体征与健康指标的采集，能够在疾病预防和个性化医疗方面大大提升治疗效果，减少医疗浪费。同时医院本身的智能化信息化建设，也可大量减少重复检查，减少患者等候时间，提升医疗质量，让专家真正将精力放在疑难杂症上。
美国最大的医疗保险公司Wellpoint已经开始通过运用IBM的超级计算机“Watson”帮助医生诊断，服务7000万人。在癌症治疗领域，目前需要1个月或更长时间才能制定出针对性的药物治疗方案，未来利用“Watson”的认知计算技术可以将周期缩短至1天，极大提高癌症患者的治愈率。
《颠覆医疗》杂志指出，“个人基因组重测序技术以及一系列实时健康监测技术是未来能让每个个体明确知晓自身健康状况的有力工具，能赋予每个人更多的自由，自行选择相应的治疗方案。”现代医学已经证明绝大部分疾病都是由于基因缺陷或变异所引起，基因测序技术的发展为药物的个性化定制描绘了可能性。大数据的发展是基因技术的基础，有了强大的数据处理能力，我们就可以从横向纵向分析基因组的变化，伴随日常化的医学监测手段，未来医生这个职业可能消失，通过数据分析就能够针对性地进行治疗。
一个世纪以来，我们一直谈论机器的智能化，我们的社会生活从未离智能化如此之近，以至于可以隐隐约约看见智能化社会的未来。毫无疑问各行业都将伴随着智能化进行自我革命，跟不上进步的企业将被淘汰；有理由相信，合理利用的人工智能将改变人类生活方式，提升人类的生存质量。中兴通讯在多个平台以及产品中已融入了智能化的设计理念及思路，并将智能化做为提升产品竞争力的重要手段。IT基础设施方面，iDC实现了智能能耗管理，与iROS配合能够实现资源及业务的智能化调度，通过智能化的分布式数据库实现了数据库服务的弹性可扩展，中兴通讯GlodenData大数据平台将成为未来智能化数据分析的大脑；金融领域中兴通讯通过智能化的服务平台提供超出传统金融的体验以及效率；智慧家庭领域，中兴通讯的机顶盒、路由器等将成为家庭智能中心，让人们随时接入强大的云端内容库及知识库；智能语言理解、智能问答、增强现实等技术基础让中兴通讯的终端设备能够真正成为智能的随身助理。中兴通讯庆幸能够身处智能化浪潮之中，并参与这一变革。
关于作者
钱煜明，中兴通讯云计算及IT研究院首席架构师，中科院客座研究员，东南大学、南京邮电大学及南京理工大学客座教授，在金融分析、互联网技术、分布式计算、并行处理、大数据分析、企业服务等方面有资深造诣。
