传统产业转型升级：互联网+云计算赋能

我国的传统产业，尤其是第二产业为主的工业制造企业，在中国经济转型中依然扮演着重要角色。“互联网+”如何能赋予这些传统产业以新的活力，实现快速升级转型，才能促进中国经济的持续健康发展。在适应多变的市场环境，走上以效率驱动替代投资驱动的新型道路方面，将传统的信息化应用利用云计算这样的平台进行创新是互联网+传统产业的基石。在这个过程中，互联网就会从面向消费者的“消费互联网”向面向生产领域的“产业互联网”加速转变。

第一步：企业要主动联网，从线下转为线上，与消费者、合作伙伴对接，主动建立长期关系。

第二步：企业要在联网基础上加强与消费者、合作伙伴的互动，了解市场需求、把握供应链变化，更好地匹配供给与需求，让资源与能力相契合，实践个性化定制、柔性化生产和社会化物流。

第三步：企业要与其他企业加强数据交换和分工合作，形成价值网络，为消费者提供全方位的增值服务，不断引发新需求、创造新价值。

这种转型，其背后是数据采集、存储、处理、分析和交换的高水平运作。只有“云计算”服务与物联网、移动互联网和大数据等技术密切配合，才能实现这种高水平运作。“云计算”服务对传统产业的现代转型，其决定性地位可见一斑。

案例3-2

蚂蚁小贷云应用实现秒级放贷

蚂蚁金融服务与传统银行定位有很大的差别，它的目标是实现普惠金融。面对数百万家淘宝卖家，他们的贷款金额多的不过百万元，少的只有几万元。如果这些卖家到传统银行进行贷款的话，不仅很难获得批复，而且审批周期也很长。

值得一提的是，蚂蚁小贷的前身阿里小贷在内部创业的时候，正是阿里云的第一个内部客户，而阿里云当时也正处在创业期，两者一起实践了“数据是生产资料、计算成为公共服务”的理念。基于云计算平台，蚂蚁小贷通过阿里巴巴B2B业务、淘宝和天猫三个平台上的数据沉淀，动态评估商家的信用，蚂蚁金融服务用一系列算法模型计算出是否该给某位客户贷款，这样就实现了向这三个平台上、无法通过传统金融渠道获得贷款的小微企业、个人创业者提供纯信用小额贷款服务。整个过程是动态调整的，数据、算法和对商业本质的理解，三者精密融合的智能体系，正解构着传统银行商业模式。

秒级放贷，蚂蚁小贷怎样做到的？

让我们先从一个案例谈起。先来看看小微企业的贷款业务，这一世界难题，是怎样通过数据智能与商业场景的结合来找到破解之道的。对贷款机构来说，有三个问题至关重要：贷不贷？贷多少？收多少利息？专业的说法是准入、授信和定价。

要做好这三个决定，前提是尽可能全面地了解贷款客户，但信息的收集和审核占用了巨大的成本，尤其是对于中小商家以及个人的财务状况和信用信息，碎片化、非结构化的特点，导致收集难度极高，判定更不容易。现实中，一些小贷机构的拒贷率高达70%——对于小贷机构而言，这意味着70%的运营成本没有产出。

所以，中小商家贷款难，本质原因是因为信息收集和处理的能力不足，成本和收益不成正比，所以信贷机构只好采取审慎原则，提高准入门槛，这也就是为什么大量资金被贷给了“可靠”的大企业的原因。

但蚂蚁小贷和传统银行不同：一方面，它已经服务了数百万淘宝卖家，他们的贷款多不过百万，少的只有几百元，他们不仅没有靠谱的抵押，有些甚至连基本的账目都没有；更匪夷所思的是，他们不需要见到信贷经理，事实上，蚂蚁小贷所有的信息采集和决策都是由计算机后台完成——商家在线上提交贷款申请，几秒钟内系统自动审批，审批后，几乎实时，贷款就可以汇入卖家账户。在这样的无人信贷模式下，坏账率却明显低于传统银行的平均水平。

揭秘：创业仅六年的蚂蚁小贷

归功于互联网，蚂蚁小贷能够分享潜在客户的诸多数据，比如这些淘宝卖家正在卖哪些商品、生意好不好，又比如卖家经营店铺勤快吗、之前有过不诚信的行为吗，甚至还比如这卖家的朋友们信用度高吗、他喜欢打网游吗等，这些数据的丰富度、准确度远高于传统银行能采集到的贷款者的信息。在“全面了解客户”这点上，蚂蚁小贷拥有了数据的优势。这是关键的第一步，但这远远不够。

如何运用好这些数据？“算法”至关重要。算法在计算机科学中通常指一组包含了有限、明确并有先后顺序的指令集合，它被广泛应用于计算、数据处理和自动推理。

例如蚂蚁小贷的算法工程师们就建立了一套算法模型来处理这些海量数据，给每位客户的“信用”打分，从而区分出欠贷不还的“坏人”和准时还贷的“好人”。基于算法模型的客户信用分值，成为蚂蚁小贷回答“贷不贷”这个问题的核心依据。更为重要的是，和传统数据分析不一样，基于在线数据和算法的模型是实时迭代的。

一方面是新数据的不断涌入，这个信用分并不会“一分定终身”，恰恰相反，客户的每一单交易、每一次旺旺上线、每一次还款，原则上每时每刻都可以改变这个分值。只是基于成本的考虑和现实的风控需求，蚂蚁小贷每天更新一次客户的信用分，然而这样的更新频率已经是传统银行所不可想象的了。

另一方面是算法模型的迭代。用一套天才的算法百分百准确地找出“好人”和“坏人”只能是幻想，或许一个被打了很低信用分的客户及时还款了，一个高分客户却反而卷款跑路了，检验算法优劣的核心标准就是一条，“客户后来还款了吗”，算法必须根据预测和实际结果的差别进行调整。

所以事实上，客户的借还款的数据，会实时反馈到蚂蚁小贷的数据池中，多个算法模型据此实时优化——哪些维度的指标应当被纳入到或清除出模型、客户的哪些行为特质应该被赋予更高的权重、在不同的情形下哪些算法模型有更高的准确度，在蚂蚁小贷，这些算法模型更新的频率以“周”计，而即便在传统金融数据化程度极高的美国，一次更新也往往需要6个月。

面对每一次客户的贷款申请，蚂蚁小贷都是这样来回答“贷不贷”这个问题的。同样的，回答“贷多少”“收多少利息”这两个问题也是类似的过程。例如授信额度的确定，这当然比“准入”这件事需要更多的数据，蚂蚁小贷的算法工程师们将测算出每家店铺的主打商品的生命周期（确定商品到底是正在攒口碑的新品，还是正在热销或是即将打折清仓的物品）、每家店铺的毛利率等数据指标，加入更多的卖家社会关系数据，这意味着对客户将有更深的理解，这也更符合商业本质的算法模型，对“贷多少钱”这一问题将会有更准确的回答。

在这个过程中，客户的数据越来越丰富，运用到的参数越来越多，算法模型也越来越准确，贷款风险控制的成本逐步降低，贷款者的体验也越来越好，覆盖的贷款用户也更广。整个业务进入高速发展的正循环。蚂蚁小贷通过基于“大数据”和“算法”的“机器学习”，让商业变得“智能”，提供了以前无法实现的小微贷款服务，实现了普惠金融的创新。（本部分内容参见曾鸣、郭力、尼古拉斯·罗森鲍姆，《智能商业：数据时代新范式》，哈佛商业评论，2016年2月。）

3.营造创新创业环境

正如集中供电改变了大企业在电力使用上的优势，促进了工业革命中中小企业的发展。在互联网时代，云计算服务的横空出世打破了大企业在计算能力上的垄断，从而成为这个时代中小企业创新、创业的温床。

云计算服务能够让中小企业解除在IT设备和软件上大量投资的制约，以低成本享用计算服务。因此，可以通过信息系统改善经营管理、加强与合作伙伴的关系、及时获取市场需求信息、通过电子商务渠道拓宽销售范围，同大企业开展更为公平的竞争。

中小企业可以更有效地迎接业务成长：互联网时代，好的创意、产品、服务，经过有效的传播，一是可能出现惊人的峰值需求，二是在获得消费者认可后可能呈现加速增长的态势。尤其是依托互联网开展服务的文化创意、电子商务等，其用户数量和业务量在短时期内变化迅猛、成长惊人。企业没有能力和时间，依靠传统的自行购买“计算机+软件”的方式迅速拓展IT资源，应对峰值和增长的需求。如果需求不能及时满足，难得的增长机遇就可能丧失，甚至导致用户体验变差招致全局失败。而云计算服务按需提供的能力，可以及时满足企业的这方面需要。在云计算的协助下，即使员工数量很少、资源储备并不丰富的企业也可能异军突起，成为巨富企业。

云计算公共服务还为科研机构和企业提供了和大企业同等的计算能力。在研究开发尤其依赖数据分析的情况下，强大的计算能力让创意和发现更有价值，更能发挥对生产的促进作用，这为中小企业的创新发展又提供了源源不断的新动力。(www.xing528.com)

在总量上成为世界经济的领航者之后，经济活力的重要性与日俱增，全民创新正在成为国家创新体系的核心组成部分。2014年9月夏季达沃斯峰会上，李克强总理指出：“要破除一切束缚发展的体制机制障碍，让每个有创业意愿的人都有自主创业空间，让创新创造的血液在全社会自由流动，让自主发展精神蔚然成风。借改革创新的东风，在960万平方千米大地上掀起大众创业、草根创业新浪潮。”云计算服务将为这种努力做出基础性贡献。

案例3-3

Face++人脸识别让人工智能走进我们的生活

当我们打开支付宝钱包时，会发现身份识别的方式已经不再是简单的账号密码体系，而开始采用人脸识别技术，这已经成为支付宝钱包的身份识别方式之一，这也就意味着结合计算机视觉和人工智能技术的人脸识别的商用化更进一步，人工智能已经在我们身边。

旷视科技（Face++）就是推动人工智能技术商业化的先行者之一。2011年10月，三个“85后”清华学子在北京中关村创办了旷视科技，专攻人脸识别、图像识别及深度学习技术，这是一家在人工智能领域纯自主研发的知识密集型企业。成立4年时间已经拥有国家、国际级发明专利接近200项，并凭借其在人脸识别、文字识别等领域的突出成绩，目前企业估值已经超过两亿美金，现有团队成员已超过二百人，研发团队人数占比超70%，摘得三项国际测评桂冠，团队中获得国家、国际级信息学金奖的人员超过70人，这为公司发展奠定了坚实的技术基石。

Face++是旷视科技旗下的第一个产品，现已成长为世界最大的人脸识别技术平台，并成为旷视科技在业内广为人知的代称。Face++为开发者提供人脸检测、分析和服务的调用接口，截至目前其API的全球调用量已经累计超过62亿次，当大量开发者调用识别服务时对于平台整体的处理能力有很高的要求，这也就是Face++与阿里云合作的初衷。因为当进行人脸识别的时候，需要处理大量来自面部的各种特征信息，包括对面部结构、五官、肌肉以及动作等方面的数据进行分析。如果平台的服务器不够稳定、性能不够强大就会严重影响到识别效果与用户体验。

目前旷视科技（Face++）的人脸识别技术在金融、安防、教育、交通等多个重要领域都得到了实际运用，已为中信银行、平安银行、小米金融、万科集团、上海虹桥机场、市级公安局等多家大型企业和企事业单位提供基于人脸识别的金融远程实名验证、线下实名验证设备、智慧社区、通道式实时布控等服务及试点服务。

旷视科技（Face++）的愿景是让机器看懂世界，进而学会思考，实现真正的智能化。如今再把人脸识别的技术输出到更多的传统行业中，通过互联网数据和行业数据精炼机器学习的模式，将人脸识别的技术应用到更多场景之中。如旷视科技推出的互联网身份验证服务Face ID，基于全球最大的人脸脱敏数据训练库，超过1.2亿张图片，不断增加数据来源，增强对人物的刻画，实现大数据驱动人脸技术革命，并将其应用到金融行业核身业务中，帮助柜台人员辅助身份认证。

案例3-4

《小门神》是如何炼成的

在2016年年初公映的国产动画电影《小门神》，因其精良的动画制作获得了良好的口碑。大家可能并没有意识到，这部优秀国产动画电影背后的技术力量实际上是渲染云这个平台。

《小门神》整个电影的制作历时29个月，一共有1940个镜头。每个动画师一天只能制作一秒动画，可以说是用“人间”28800秒换来“神界”的1秒，精细到眉毛的细微肌肉变化。馄饨店的一个镜头，不到4秒却用了337天来打磨，这样才能确保画面足够精细。

据了解，《小门神》的总渲染核小时数超过《功夫熊猫2》《超能陆战队》等好莱坞影片，达到了8000万核小时。意思是，如果使用单核CPU，完成渲染的总时长将达到8000万小时。也就是说，如果一台单核CPU要渲染9000多年！

在这些惊人数字的背后，是阿里云支撑着整部动画的渲染时长。

有“中国皮克斯”之称的追光动画强调技术与艺术的融合。追光动画产品及技术负责人袁野表示：“每个镜头平均看过三五百遍，做动画片很单调、很辛苦，是工匠手艺活。使用互联网技术，提高了我们的效率。阿里云提供的云计算服务很好地解决了渲染所需的弹性计算资源，是目前经济有效的方式。”

另外，除了使用本地大规模集群外，追光动画在渲染高峰时期还使用了阿里云批量计算服务BatchCompute，将部分镜头的渲染压力分布到阿里云几千台服务器上，昼夜运转。在影片成片制作最后4个半月的渲染高峰时段，最多曾同时使用了阿里云2000多台服务器。大量的阿里云服务器同时运转，除了大大节省了后期制作时间外，还使得影片的每一帧都美轮美奂。以片中的“人间小镇”为例，片中每片树叶、每片雪花、每块青苔，都闪烁着过往动画所未曾展现的生命力与细节之美。同时，也保障了电影如期登陆2016年元旦黄金档期。

阿里云的产品经理丛兰兰认为，电影大片采用公共云计算进行渲染已成为一种趋势和质量保障，比如《星际迷航》《环形使者》都采用了云计算服务。据了解，目前好莱坞票房前十名的电影，用到特效渲染的影片比例通常能占到80%；而在中国票房前十名中，这个占比一般只有20%。

这样的差距意味着更多的机会，事实上，从2011年阿里云作为中国第一个公共云正式对外开放时，切入的第一个行业就是渲染。使用云计算来完成影视特效制作中的渲染，已经成为影视行业里的趋势。这项技术在国外这几年已经孕育了一些比较专业的公司，例如ZYNC、RENDICIY，在国内阿里云是第一家也是唯一一家最大的为动画制作公司提供渲染解决方案的云计算厂商，它能够支持Maya，Blender和3DMax。随着动画、3D等特效越来越普及，云计算也会用得越来越多。

《小门神》（见图34）的成功上演，表明了我国在渲染云领域的技术实力已经走向成熟，也意味着中国版动画产业崛起有了坚实的技术基石，能够快速推动国产动画的迅速崛起。（本文主要内容来自今日头条）

图3-4 《小门神》动画制作借助阿里云的渲染云平台

案例3-5

芒果TV 40天搭建跨年晚会互动系统

2016年湖南卫视的跨年晚会直播中，芒果TV与阿里云深度合作，把晚会最核心的直播和点播业务放到了云端，采用阿里云的CDN、互联网中间件、OLS直播系统等几乎全系阿里云产品，构建了混合视频云，结果，芒果TV客户端在当天的直播中表现出色，无卡顿、无延时，大受好评。

芒果TV客户端是湖南卫视互联网探索的核心产品，如此复杂的跨年晚会互动系统，搭建起来只用了40天时间。登陆芒果TV客户端，观众不但能够收看高清的现场直播，还可以打开视频弹幕进行在线互动，同时可以调取现场多个摄影机的机位观看偶像，与超级天团、当红明星、实力唱将、人气演员亲密互动。

在此次长达6个小时的跨年晚会直播中，能够不卡顿且清晰顺畅地将画面通过网络传送到世界各地，这就要求视频的上传、处理、播放、分发都要在极短的时间内完成，其中伴随的风险还有在线流量的突发性等，其难度不可小觑。此外，由于芒果TV客户端创新了播放模式，实现了与粉丝的频繁互动，所以整体访问量特别大，系统非常繁忙。

最初芒果TV试图使用传统的方式进行处理，但做了一段时间以后，发现进度有问题，最后直接将系统切换到阿里云的企业级互联网架构平台上。因为企业级互联网架构平台可以提供任何一次调用以及系统过程的数据化分析，此外还可以实现实时、自动化的控制，能够很快突破性能瓶颈，扩展其功能。

对于芒果TV来说，这次年终晚会只是一次预演，对阿里云真正提出挑战的是“超女”节目的播出，当节目开始后不久，系统能力出现了不足，这时他们直接将机器加上去进行扩展，瞬时解决了所有问题，而这一切都发生得非常平静，没有让观众感受到系统切换的任何卡顿，充分体现了阿里云的第二个特点，就是能力能够线性扩展。