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根据著名经济学家卡萝塔·佩雷斯的论述，人类进入工业社会后，经历了5次大的产业周期，每个周期大致50-60年，前30年为基础技术的发明阶段，后30年是技术加速应用阶段。目前，我们处于信息产业周期的后30年，正在进入各行业开始数字化的信息化周期，政府和企业面临的共同问题是如何跨入数字化产业周期、把握新数字化的机遇。

“给生产以机器”难以进一步解决提升生产效率、客户服务体验和企业运营效率的诸多问题，需要给机器赋予新的引擎——“给机器以智能”，让机器拥有语言、视觉、逻辑分析、数据处理、身体运动等能力，通过智能机器来进一步释放生产制造特别是服务业领域的潜能。

同时，通过“给服务以平台”，让数字化技术和数字化平台帮助企业建立数据驱动的运营系统，构建数字化生产和数字化商业模式，显著提高运营效率、可靠性和预测能力。

从长远来看，数字化至关重要。通过平台化和智能化，结构性解决社会发展过程中现阶段面临的生产效率和运营效率低下的问题。

云计算对提升生产效率的意义：规模效应与网络效应的双重加持。工业经济的引擎一直是供给侧的规模效应。高固定成本和低边际成本意味着销售量高于竞争对手的公司，其运营平均成本会低于对手，可以降低价格，推动销量上涨，使得价格更低，形成成就垄断企业的良性循环。

平台经济背后的驱动力则是需求侧的网络效应。需求侧经济中的竞争更为复杂、激烈。在平台经济中，流量为先，用户数为王。能吸引到更多平台参与者的公司，在每次交易中都提供平均高于对手的价值，因为网络越大，供应和需求越匹配，用于寻找匹配的数据也越充足；规模越大，产生的价值越高，高价值能吸引到更多参与者，从而创造更多价值，形成另一个成就垄断企业的良性循环。

云计算以其强大的弹性和高可拓展性，实现IT资源规模效应最大化，是数字时代的基础设施和驱动引擎。云计算因为自身的经济模式属性，彻底改变了传统的商业模式和业务模式。首先，云计算带来规模效应；其次，云服务提供商面向上百万的客户提供服务，这些客户在云平台上的互动带来网络效应。网络效应加上全球访问，结果是边际成本递减、效益递增，最终达到边际成本趋于零。云计算作为一种全新的平台商业模式，得到规模效应和网络效应的双重加持，从而成为使能全社会迈向智能化的黑土地。

从社会发展角度看人工智能：AI是一种新的通用目的技术（GPT）。人工智能是一组技术集合，是一种新的通用目的技术（GPT）。加拿大学者Richard GLipsey在其著作《经济转型：通用技术和长期经济增长》一书中提出，社会经济的持续发展是靠通用技术的不断出现而持续推动的。所谓通用技术，就是要有多种用途，应用到经济的几乎所有地方，并且有巨大的技术互补性和溢出效应。

经济学家们认为，人类发展到今天，总共有26种通用技术，人工智能就是其中之一。人工智能不但能大幅提升某些特定任务的生产效率，还具有自动降低生产成本的潜力，这是人工智能与其他数字化技术最大的不同，也是其最有价值的特点。

通用技术对于各个企业、各个行业所带来的冲击将是巨大的，需要全社会在各个方面进行重新思考。人工智能的新一轮复兴才刚刚开始，要尝试用人工智能去解决未知的事情和未解决的问题。是否具备真正的人工智能思维，是否以人工智能的理念和技术解决现在和未来的问题，是企业能否在未来构筑领先竞争力的关键。

迈向万物互联的智能社会：智能化与云化相辅相成，相互成就。未来二三十年，人类将进入智能社会。政府和企业将充分发挥ICT技术的力量，实现政务、企业运作的逐步数字化，并在人工智能等新技术的支撑下迈向智能化时代。

现在所有的人工智能、大数据分析、视频分析、IoT平台管理，都能以购买云服务的方式来实现。云已经成为ICT技术的主要提供方式，政府、企业和个人可以聚焦自身的业务和创新，在云化的黑土地上探索智能化的方向。云成为智能社会的重要基石，智能化与云化相辅相成，相互成就。

云计算中心拥有大量价格适中的计算能力和存储资源，是开发人工智能应用的低成本方案。融合宽带联接后，云将成为推动大规模人工智能应用的关键基础设施平台。AI的快速发展离不开云基础设施的支撑。打造极致性能、极致体验的云基础设施平台，实现普惠AI，才能让企业上云更简单、运行更高效，成为产业AI应用的创新者。

未来人工智能与云计算的结合，一方面是和企业实际应用生产场景相结合，核心是应用；另一方面是通过软硬件的创新，提升经济成本的效率。

云计算发展的模式与路径：从Cloud1.0到Cloud2.0，从互联网企业到大型政企。早期的云计算是互联网公司和创新公司的“专利”，意义在于颠覆，打破传统IT的常规，创造新的生产力。特别是电商的出现，推动了云计算的深入应用和拓展。

云计算发展到今天则是全行业数字化转型的必由之路，意义在于赋能，作为通用的资源，润物细无声地驱动行业的进化。通常用Cloud1.0、Cloud2.0来对这两个阶段进行描述。Cloud1.0主要是互联网企业的原生型云化，Cloud2.0则是大型政企的成长型云化。

发达国家：美、欧各国政府率先要求政府上云，政府、金融、制造成为率先上云的3个行业；智能化技术迅速成熟中，开始进入政府和行业。中、美、欧各国政府率先要求政府上云，实现从传统Capex到Opex模式转变，提升效率。

美国工业互联网、欧洲工业4.0、中国制造2025牵引制造行业上云。数字银行的浪潮加速银行业务上云。能源、电力、交通等行业围绕企业数字化转型，加快业务改造和上云的准备。云专业化服务降低行业上云的技术门槛，能够进一步加快行业上云的节奏。

对于人工智能技术的发展，各国政府都在未雨绸缪，希望在不抑制企业创新能力的前提下，以监管手段促进市场公平，主动甄别最有可能被自动化技术替代的岗位，并向这些可能因人工智能的发展而危及生计的劳动者提供再培训。

人工智能技术将迎来一个充满创新的未来，但发展程度未必均衡。麦肯锡的全球研究显示，在2018年流入人工智能企业的所有外部投资中，美国企业吸纳了56%，其次是中国企业吸纳21%，且增长迅猛。中美两国正在大力培养人工智能生态系统（企业家、金融家及人工智能用户的集群），韩国与英国也发布了类似的战略。

发展中国家和地区：处于跟随状态，云化与智能化程度低。发展中国家和地区可以利用人工智能，但应用范围有限。ICT基础设施包括多层使能技术，上层技术建立在下层技术的基础之上。匮乏宽带资源，就无法部署云服务；缺乏云服务的支持，大数据分析就无法实现；缺乏大数据和物联网，就无法获得人工智能系统所需的标签数据。

然而，对于发展中国家来说，云服务并不一定要100%依赖5G网络，网速也不一定要达到Gbps，数据分析也不需要在所有地区建设数据中心。这几项技术具有相互促进的作用，因此在考虑投资时机和方式时，需了解各种技术的工作原理以及一项技术如何使能其它技术。

根据我们的调研和分析，当前，我国大中型企业上云面临三大挑战。

挑战一：数据安全。近年来，人们更加关注信息安全、网络安全，企业对安全保障的重视达到前所未有的程度。政府和企业在选择云化和智能化合作伙伴的考量从“多快好省”变为“多快好省安（安全）”，在关键领域和关键应用甚至变为“安多快好省”；同时，大力投入创新研发已经成为业界共识。

挑战二：稳定性和可靠性。稳定性是政府和传统行业选择公有云服务的另一个核心考量因素，如数字政府的税务系统有明显的时间窗和数据洪峰，在关键时期业务不能中断；生产流程是制造业核心，生产中断损失巨大；金融系统承载了大量核心信息，事故中断后损失严重；零售系统承载的信息和资源多，必须确保稳定，这些都需要格外注重低故障率和高并发性。

挑战三：专业服务。不同于Cloud1.0时期的云原生的互联网企业，政府和大中型企业往往有比较厚重的现有传统IT资产。如何利旧现有资产，如何迁移上云，如何结合业务应用智能化技术，都需要专业服务的支撑。

在面临挑战的同时，我国大中型企业上云也面临着五大机遇。

机遇一：第五次产业周期进入展开期。每一次产业周期的前30年为基础技术的发明阶段，后30年是技术加速应用阶段。云、AI、5G、IoT、大数据、AR/VR等技术开始大规模应用到社会的方方面面、各行各业，政府和企业要抓住机遇弯道超车，或者干脆换道超车，成为信息化产业周期的赢家。

机遇二：国家政策方向明确。政府将云计算作为推进互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的重要抓手，战略层面整体推进企业上云。未来5-10年内，中国云计算和人工智能产业发展有望维持较高水平增长。

机遇三：云技术已经成熟。云服务的探索培育已完成，已进入规模发展阶段。云服务的技术、商业模式、客户接受度，均已广泛普及。

机遇四：AI技术进入快速发展期。人工智能发展至今，一系列大数字令人感受到人工智能产业发展的“辉煌”：2017年发表的机器学习论文数达2万篇、超过22个国家发布了AI计划、新诞生了1100多家AIstartup公司、与AI相关的兼并收购金额达240亿美元、与AI相关的VC投资达140亿美元。一系列小数字又令人感受到人工智能初级阶段的“冷静”：只有4%的企业已经投资或部署了AI、约2%零售商已经投资或部署了AI、约5%部署的智慧城市中正在使用AI、约10%的智能手机内置了AI、全球AI人才的供需比仅有1%。“辉煌”与“冷静”之间的差距，正在凝聚产业发展的巨大动力。

机遇五：市场初具规模，产业链基本成熟。中国信通院《云计算发展白皮书（2019年）》显示，2018年我国公有云市场规模达到437亿元，同比增长65.2%。“云+智能”开启新时代，智能云加速数字化转型。国内厂商纷纷布局智能云市场，积极开放自身智能化技术能力；智能云服务落地多个行业应用，助力企业实现数字化转型。

云计算已从概念普及阶段跨越到稳步发展阶段，人工智能经过70年的酝酿，正在厚积薄发，切实提升政府和企业的生产力。由于支撑AI需要超级算力，云+AI是一对天然的组合。加持其他数字化技术后，如5G，对企业和社会的影响力将进一步加强。5G+云+AI将会产生巨大的融合效应和溢出效应，使能和驱动数字经济的蓬勃发展。