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1、调研7000多位企业高管后，IBM揭示全球AI部署风向标

作者 | ZeR0

编辑 | 漠影

拥有120年历史的“中华老字号”医药品牌云南白药，正在驶入智能化这片汪洋大海。

这家创立于1902年的知名医药企业，近年来一直在全面推进数字化转型，探索医疗健康领域中大数据、人工智能（AI）等新的技术应用及创新，并在此过程中遭逢数据、人才、技术等多重挑战。

通过与另一家“百年老店”IBM强强联合，云南白药在IBM云原生数据与AI平台的技术支持下，搭建了企业一站式人工智能应用平台，从而实现自动高效快速开发AI模型并产出，不仅用AI驱动新的业务场景，而且支持其集团整体的数字化转型。

这是过去一年医疗健康领域企业数字化转型的代表案例之一。近期，IBM发布了针对全球7000多位企业高管所做的《2022年全球AI采用指数》年度调研报告，揭示了全球企业级客户在AI采用方面的最新趋势及热门用例。

IBM大中华区科技事业部客户成功管理部总经理朱辉对这份报告进行了更细致地解读，并率多位IBM客户成功团队架构师分享了深入行业客户一线、助力落地的一些最新转型项目案例。

报告链接：https://www.ibm.com/downloads/cas/GVAGA3JP

一、百年医药品牌走向数字化，如何避坑并高效实现AI开发？

近年来，医疗健康行业涌现出不少“数字为先”的领先企业，云南白药集团俨然是其中的“标杆”之一。

据IBM客户成功架构师刘品一分享，在探索规模化部署AI并赋能业务的过程中，云南白药AI创新团队面临了数据、人才、技术等多重挑战，比如：

1、医疗科研数据的接入、清洗、转换、标注需要大量时间和精力，而人工处理低效且易出错；

2、数据科学家资源紧缺，需要高效的AI与机器模型开发工具平台来支撑；

3、医疗人员可能不懂数据科学技术，数据科学家又可能缺乏医疗行业的知识；

4、AI模型开发周期越来越长，开发效率低，难以复用；

5、AI模型开发越来越复杂，对这些模型的监管和管理越来越困难；

6、AI模型可解释性很差，导致预测结果缺乏可信度。

这些传统行业在数字化转型中常遇的挑战，对于IBM这种信息技术大厂来说则是稀松平常，且备有很成熟的技术及方案。2021年，云南白药与IBM合作，基于IBM云原生数据与AI平台IBM Cloud Pak for Data，搭建了企业一站式人工智能应用平台，推进人工智能平台的多场景应用。

如图所示，该人工智能应用平台的主要服务包括一个可视化的数据预处理工具IBM Intelligent Data Fabric（IBM智能化数据经纬），它能够大大减少人工处理数据的时间以及工作量。

Watson Studio内置AutoAI自动化建模，可将AI模型的开发周期从“以月为单位”提升到“以周为单位”，同时能将模型的开发性能提升到200%以上，减少高达约53%的人工错误；还带有Jupyter Notebook，支持基于AutoAI开发的模型二次开发。

Watson机器学习是一个负责AI模型的自动化部署与监控，能够支持联机部署，以及多种语言的API调用。Cognos是一个人工智能的仪表盘，能够帮助企业高管及时有效做出决策，无需编写任何代码。

总体来说，这个企业一站式人工智能应用平台有四个方面的能力：（1）数据脱敏、清洗、处理、挖掘，能有效解决临床数据缺失、有误、格式标准不统一的痛点；（2）具有AI模型的开发、部署、监控的功能；（3）基于AI技术实现隐形的标注、测量、建模输出、精准化等；（4）支持多租户、多用户之间共享资源，且数据模型相互隔离，互不干扰。

云南白药一站式大数据人工智能平台目前已经可以在临床科研中协助医生进行数据及影像资料的分析，数据清洗、数据挖掘，人工智能多种统计模型计算，多形态分析结果输出。基于该平台，云南白药可开展医疗辅助诊断、临床分型、提供数字化、智能化、精准化的科研和产品研发工作。

此外，该平台还能被用于配合集团数字化转型，在市场营销、客户管理、企业内部管理等方面打造一个混合劳动力，提升企业的运营效率和客户满意度，最终为企业的规模和创新按下一个加速键。

二、中国受访者：近60%已积极部署AI，99%看重随处构建和运行AI

如今，越来越多国内企业像云南白药集团一样，意识到数据的价值，并尝试引入先进的新兴技术来进一步提升企业竞争力。

IBM大中华区科技事业部客户成功管理部总经理朱辉告诉智东西，据其观察，医疗行业已从野蛮扩张走向需从管理来提高自己的业务绩效和盈利能力的阶段，因此在精细化成本控制及管理方面对于技术支持有了更高的需求。

根据IBM《2022年全球AI采用指数》报告，全球企业级客户的AI采用率呈渐进式稳步增长，达到35%，同比增加4%。在中国市场，近60%的受访者表示其公司在业务中积极部署AI，30%表示其公司正在探索AI，这个比例加起来接近90%，其中正在部署的受访企业是正在探索的两倍。

朱辉分析说，呈现这些趋势，是因为企业开始对AI有了更深层次的认识，落地AI的步子相对慢下来，但也更稳了，同时中国企业级客户正在进入一个真正开始部署和落地AI项目的阶段。

企业认识到首先要成功实施数据治理，然后才能规模化推进数据与AI战略，实现业务目标。朱辉说，这是IBM过去五六年一直在推动的理念，要有AI，得先有IA，即Information Architecture，意思是在一个企业中，数据本身需要达到一定的成熟度、完整性、准确率，才能更加稳健、健康、可持续地推动之后的AI项目。

此外，企业越来越强调信任，但欠缺具体行动。所谓信任，是建立值得信赖、负责任的AI实践与AI使用成熟度的相辅相成。AI使用成熟度越高，越强调AI的可解释性、可信赖度；反之，AI使用成熟度亦是基于本身的可信赖度和是不是负责任而形成的。

与此同时，99%的中国受访者认为，不用考虑数据位于何处都能随处构建和运行AI至关重要。86%的受访者表示其公司要从20个以上的数据源中获取AI、商业智能和分析系统所需的信息。

约2/3的中国受访者表示其公司正在使用或考虑使用自动化软件或工具来提高IT运营（68%）和业务流程/任务（66%）的效率。朱辉说，很多中国客户都将IT运营、业务流程作为一个最先开始运用自动化软件AI能力来落地的场景。其中，中国大约一半的IT高管表示他们正在使用或考虑使用自动化功能来实现IT或软件资产管理（54%）。

还有70%受访者表示公司目前正在应用AI来加速环境、社会、治理（ESG）计划，17%受访者表示计划把AI应用到ESG计划中。

三、四大支点襄助企业数字化转型

常年深耕于服务企业数字化转型，IBM有哪些满足企业关键诉求的经验和客户案例？朱辉对此分享了许多干货，首先是帮助企业实现数字化转型的四个主要支点：

（1）预测：通过注入AI能力，从数据中获得更多价值，更好地预测不同业务场景中客户所需的结果。

（2）自动化：通过智能自动化和AIOps，消除冗余的工作，实现规模化的数字化转型，或是让客户的技术团队更多脱离重复性工作，更加靠近业务本身，实现规模化的数字化转型。

（3）安全：应用”零信任”的框架，确保数据端到端安全，同时满足门槛合规性要求。

（4）现代化：对混合云环境下的系统和应用进行现代化，尤其是过去几十年IT投入所产生的架构应用，让它在新的混合云环境下能一键式部署，无缝迁移，获得更大的业务敏捷性。

除了这四个支点之外，基于红帽混合云平台的 IBM企业级AI（Ｗatson AI）的四个基本能力同样不可或缺：

（1）语言：能够学习并理解客户独特的业务语境，关联洞察，分析情感，总结行动，并可以进行自然语言处理（NLP）的转化。这是如何结合客户的独特业务场景和业务语境来进行语言的理解和处理。

（2）自动化：为增强客户员工的生产力和知识而设，能够实时学习，对任务、工作流程和体验实现自动化。

（3）可信：通过透明和无偏见的解释、测量和验证，使客户对AI推理的结果有信心。

（4）随处运行：能够运行在客户想要的任何地方，可以重复和敏捷对混合云当中的数据和应用程序进行虚拟化和协调。

为了更好地将IBM混合云与AI平台的技术产品转换为业务价值，IBM还在2021年初成立一支新团队——IBM客户成功经理架构师团队（CSM）。朱辉说，从成立至今，这支团队在中国服务了几百个客户、落地了几百个项目，前文提及的云南白药案例便是其中之一。

该团队在开放混合云架构、AI落地解决方案和技术实践能力方面落地经验丰富，在不增加客户额外成本和预算的情况下提供服务，与客户肩并肩一起探索业务场景，协助云方案的架构设计及落地，确保客户通过使用IBM混合云和人工智能平台获得业务价值。

从售前阶段，CSM团队就开始参与一些客户的重要讨论中，并和IBM内部另一支新成立的利用IBM车库创新方法帮助客户定义从哪里入手解决关键业务挑战的客户工程团队（Client Engineering Team）合作，深入了解客户的业务场景和需求。

当客户购买IBM产品后，CSM团队能在第一时间与客户实施团队和技术团队无缝衔接，很快进入场景讨论和方案设计，在此基础上与客户及服务客户的合作伙伴一起推进部署实施和上线使用。

在使用过程中，CSM团队还与IBM售后技术支持团队合作，对客户的使用过程中提供技术支持和问题诊断，并通过与客户持续沟通，了解客户更多的潜在需求，整合IBM售前售后服务和技术资源，满足客户需求。

在朱辉看来，真正绑定客户的并不一定是产品，而是服务态度、服务团队和团队所具备的专业技能。“在客户能够接受的合作关系、商务模式下，我们一直都在，而且在不同的项目当中持续发挥作用，这样慢慢客户对我们的产品越来越熟悉，更重要的是对我们的服务团队，对我们的技能和服务态度，和我们真诚想要合作的战略定位，有了更大的信心和安全感。”

结语：混合云+AI，加速数据价值的挖掘与普及

朱辉说，IBM认为数据推动数字化，AI解锁数据的价值，混合云实现数据的民主，这便是“数据为先”，即企业数字化转型的共识。今天，在混合云与AI战略的指引下，IBM正聚焦更为简单、清晰的混合云与AI产品结合和服务，聚焦把IBM的技术和产品价值转化为客户的业务价值，把IBM Cloud Paks开放与智能的软件能力与客户具体的应用场景结合起来，快速解决客户的业务问题。

在他看来，现在很多企业已经走到创新的前沿，基于自身业务需求进行转型规划和战略定位，并有能力进行研发、自创，这也是为什么IBM一直在提“共创”，即下沉到与客户共同创新和解决客户本身的业务问题中去，结合IBM所能够提供的技术能力来催化客户的创新过程。

企业快速走向数字化、智能化，需要好的技术平台来做支撑。而像IBM这样既有成熟可靠的技术平台及产品积累，又有诸如CSM团队这样深入客户、理解客户需求并随时提供技术支持和问题诊断的细致服务，对于企业来说，可能是构建和部署AI及自动化软件或工具的更省心、更有信任感的选择。

2、fabric是什么意思：单词fabric的汉语是什么意思

单词fabric的汉语是什么意思

fabric 英[ˈfæbrɪk] 美[ˈfæbrɪk] n. 织物; 布; 构造; （建筑物的） 结构（如墙、地面、屋顶）：质地; [例句]Whatever your colour scheme, there's a fabric to match.无论什么样的色彩图案，都有与之相配的织物。

fabric是什么面料成份

面料的英文翻译就是Fabric。Fabric n.织物;布;构造;（建筑物的）结构（如墙、地面、屋顶）：质地扩展资料：在服装大世界里，服装的面料五花八门，日新月异。

但是从总体上来讲，优质、高档的面料，大都具有穿著舒适、吸汗透气、悬垂挺括、视觉高贵、触觉柔美等几个方面的特点。

制作在正式的社交场合所穿著的服装，宜选纯棉、纯毛、纯丝、纯麻制品。以这四种纯天然质地面料制作的服装，大都档次较高。有时，穿著纯皮革制作的服装，也是允许的。（1）梭织面料（WovenFabric）也称机织物，是把经纱和纬纱相互垂直交织在一起形成的织物。

其基本组织有平纹(plain)、斜纹(twill)、缎纹(satinweave)三种。不同的梭织面料也是由这三种基本组织及由其变化多端的组织而构成。主要有雪纺（Chiffon）、牛津布（Oxford）、牛仔布(Denim）、斜纹布(Twill）、法兰绒(Flannel）、花缎（Damask）等。

（2）针织面料(KnittedFabric)用织针将纱线或长丝构成线圈，再把线圈相互串套而成，由于针织物的线圈结构特征，单位长度内储纱量较多，因此大多有很好的弹性。针织面料有单面和双面之分。主要有汗布（SingleJersey）、天鹅绒(velour)、鸟眼布（birdeyes）、网眼布(mershfishnet)等。

Fabric是什么面料

面料的英文翻译就是Fabric。Fabric  n.织物;布;构造;（建筑物的）结构（如墙、地面、屋顶）：质地扩展资料：在服装大世界里，服装的面料五花八门，日新月异。

但是从总体上来讲，优质、高档的面料，大都具有穿著舒适、吸汗透气、悬垂挺括、视觉高贵、触觉柔美等几个方面的特点。

制作在正式的社交场合所穿著的服装，宜选纯棉、纯毛、纯丝、纯麻制品。以这四种纯天然质地面料制作的服装，大都档次较高。有时，穿著纯皮革制作的服装，也是允许的。（1）梭织面料（Woven Fabric）也称机织物，是把经纱和纬纱相互垂直交织在一起形成的织物。

其基本组织有平纹(plain)、斜纹(twill)、缎纹(satin weave)三种。不同的梭织面料也是由这三种基本组织及由其变化多端的组织而构成。主要有雪纺（Chiffon）、牛津布（Oxford）、牛仔布(Denim）、斜纹布(Twill）、法兰绒(Flannel）、花缎（Damask）等。

（2）针织面料(Knitted Fabric)用织针将纱线或长丝构成线圈，再把线圈相互串套而成，由于针织物的线圈结构特征，单位长度内储纱量较多，因此大多有很好的弹性。针织面料有单面和双面之分。主要有汗布（Single Jersey）、天鹅绒(velour)、鸟眼布（birdeyes）、网眼布(mersh fishnet)等。

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