周末与朋友小聚，聊到AI话题。觥筹交错间他的一些观点征服了我，使我对当下AI技术及应用发展有了新的认知。今天想接着这个话题继续聊，看一看AI到底离我们还有多远。
AI离我们还有多远？
记得小时候，经常就听人讲起世界首富比尔·盖茨的住宅有多智能，可以根据比尔·盖茨的生活习惯自动调节门窗、家电等开关和亮度等功能，甚至能根据主人是否在家的来自动感应并作出各种生活处理。随着社会科技的进步发展，如今依托5G、AI、IoT以及云等技术，这些曾经看起来很科幻的场景已经实现。
在小米、美的打造的智能家居体系中，以智能手机或者智能音响作为人机交互的指令控制端，现在家庭中的门窗开合、空调智能温度、电饭煲智能煮饭等都可以实现。从更大范围说，智慧城市交通、智慧医疗、智慧环保等都利用AI实现了以往更加强大的自主化功能，几乎不需要人干预。目前主流的无人驾驶汽车开发厂商普遍达到了L3级，部分领先的厂商达到了L4级，这个级别的自动驾驶技术已经具备在城市真实天然道路及复杂场景中的创新应用能力。
似乎结论已经得出，即人工智能已融入到我们的生活。但事实是否真如此？如果把眼光再放远一点，问题再深入一点，也许会得到完全不同的结论。
比如你能否能用一部手机操控所有不同品牌的智能家居系统？智能家居系统真具备通过机器学习变得更加聪明的能力？不准确所带来的安全问题又该如何解决？面对更复杂的工业场景，AI应用条件和要求则更高。
相对家居智能场景，工业场景涉及到的技术更为复杂。AI要在工业落地必须解决最基础的三个问题：
首先，必须有统一可靠的数据源，要实现这一点，如何整合和汇聚企业庞大分散的信息基础架构中的数据是第一个挑战；其次，如果企业数据具有高度的机密性要求，如何保障数据的安全；第三，人才是AI应用落地的核心，如何解决人才需求缺口，也是企业推进数字化转型和智能化升级过程不可回避的问题。
为实现AI场景企业落地，推动企业数字化转型向纵深发展。针对企业AI应用需求，IBM开发了三大功能性产品，从根本上解决了当前企业面临的业务数据整合以及数据分析问题，并基于云的数据和AI分析平台实现与产业链上下游的业务对接，将AI注入到企业实践之中。
数据驱动企业AI实践
根据Research and Markets最新报告，从2017年到2025年，人工智能市场预计将以52％的复合年增长率（CAGR）增长。
显然这是一个增长极快且市场规模日趋庞大的市场，但AI作为一种技术，其应用场景的落地依赖于可靠的海量数据以及高性能的分析平台。面对当前企业内部广泛存在的数据孤岛，以及私有云、公有云和混合云并存的现状，如何在保证数据安全的前提下实现数据整合，是AI应用必须克服的挑战。
IBM是如何帮助企业克服这个挑战的？针对当下企业普遍存在的多云环境，IBM打造了基于云的数据和AI分析平台——IBM Cloud Pak for Data，这是一个基于Red Hat OpenShift简化的混合云基础而构建，充分利用了其底层资源和基础架构优化及管理。不管企业使用的是AWS、Azure、Google Cloud、IBM Cloud，还是其它品牌的云，平台都能实现对多云环境整合和私有云部署。
在解决多云环境整合之后，IBM Cloud Pak for Data还提供现代化的方式来收集、组织和分析数据，不仅收集企业内部的数据，还通过云实现与产业链上下游的业务对接，覆盖整个分析生命周期的市场领先服务全都统一了起来，将AI注入整个企业实践之中。
由于IBM Cloud Pak for Data采用云原生设计，通过数据管理、DataOps、治理、业务分析和自动化的AI，IBM Cloud Pak for Data还可帮助消除对成本高昂且往往相互竞争的单点解决方案的需求，同时提供成功实现AI所需的信息架构。IBM Cloud Pak for Data区别于其它平台最大的优势是，它只是从多云环境中收集数据而不必迁移数据，不仅避免数据迁移带来的高昂成本，还加快了数据的访问。对数据科学家而言，使用Cloud Pak for Data既能提高生产率，又能更快将模型部署到市场。
有了IBM Cloud Pak for Data平台作为基础，IBM还提供一个融入到业务流程的实时分析和数据展现平台IBM Planning Analytics，用于快速展示企业管理者需要快速了解的业务数据，以及IBM Cognos Analytics，则根据业务需求做定向数据分析，以支撑管理者的决策。
IBM Planning Analytics能够让财务或业务人员根据不断变化的业务趋势，进行深入的情景假设分析以测试备选方案，从而预测最佳业务成果。它允许用户创建及时、可靠的计划，将分析的洞察付诸于行动。由AI驱动的新一代企业级商业智能平台IBM Cognos Analytics则覆盖了从发现数据到操作数据的整个分析周期，支持通过自助式方式深入挖掘和分析业务数据。
近年来，受中美贸易战以及新冠疫情的轮番冲击，中国经济在一定程度上受到了影响。进入2021年，尽管中国经济持续回暖向好，企业经营也快速恢复，但市场不可预知、不确定因素越来越多，导致企业正常经营生产面临越来越频繁的波动和调整。特别对于制造企业而言，一旦市场风向有变或客户需求调整，企业必须重新评估市场并做新的计划调整，包括运营、财务、人力资源以及销售计划等都得调整，这是一个繁琐的过程，传统模式下企业很难满足这种需求，而不得不考虑更高效、更快捷的计划设计平台，这就是IBM推出三大平台的初衷，从多元环境整合到数据的汇聚和分析，将实时分析和数据展现能力融入到企业的业务流程，这种方式能帮助企业更快速高效的应对任何市场需求变化。
关于IBM Cloud Pak for Data、IBM Planning Analytics以及IBM Cognos Analytics等平台的详细介绍，有兴趣的企业可访问e-works与IBM联合打造的特别报道——《释放数据价值，加速企业AI之旅》。
