眾所周知，這是一個掌握數據，便可把握住機遇的時代。爆炸性增長的數據推動著新技術的萌發和壯大，諸如AI之類的新興科技，在協助企業開展與商業生態系統長久相連的業務，乃至推動社會進程方面發揮著至關重要的作用。然而，究竟如何利用技術開辟產業創新之路，以下的實踐和思考或許能給我們帶來啟示。

創新：當蜜蜂遇上云計算

讓我們先來看一個有趣的創新例子。最近我注意到有一個和甲骨文合作的“世界蜜蜂項目”，旨在研究全球蜜蜂數量下降的問題。為什么要研究蜜蜂?世界上大約有77%的食物供應依賴于傳粉媒介(蜜蜂、蝴蝶等)，此外，傳粉媒介還在植物的繁殖周期中發揮主要作用，這影響的不僅僅是我們吃的食物，還有我們呼吸的空氣和全球生態系統。

所以，世界蜜蜂項目的使命是為農民和公眾提供所需信息以及增加糧食安全的解決方案。而在這背后，云技術的貢獻必不可少。甲骨文的云平臺創新團隊在全球范圍內搜集、管理、分析來自蜂巢的數據，并通過傳感器導入Oracle自治數據庫(Oracle Autonomous Database)，然后將其與天氣、地圖及其他數據相結合，再運用基于AI的Oracle分析云來進行機器學習建模，分析問題區域，并讓數據可視化;我們還利用Oracle云基礎架構進行數據存儲和處理，從而構建起一個集成的云系統，可以讓分布全球的多個研究團隊即時分析數據并實現有效洞察。

云技術可以幫助人們制定創新戰略，以上的例子不過是冰山一角。我們再環顧一下周邊的各行各業，要想在這個日新月異的時代里展露頭角，并持續保有良好的用戶體驗，以“技術驅動商業模式”，是一條實現轉型和創新的快速通道。

創新的實現路徑：科技融合實現1+1>2

“世界蜜蜂項目”的案例是云技術發力產業創新的一個佐證：融合了AI以及強大數據管理的云計算，美國服務器，為人們帶來的，是人力所無法比擬的迅速洞察能力。

如果說云計算最初的本質是為解決人力短缺問題而提供的企業IT服務，那么在未來，企業最需要的，則是讓機器讀懂人心，不僅幫助企業節省時間、人力成本，還能助力管理層制定商業決策，迅速提升商業洞察的效率。

要想讓機器讀懂人心，甚至具備自學習的能力，離不開云計算、大數據、AI等新興技術的融合。這其中，AI的核心是計算能力，數據則是AI的基底，決策科學和機器學習決定了AI技術展現出來的效果。如果沒有海量的數據訓練，即便有再好的計算能力和算法，AI的效果、展示、質量都會大打折扣。

目前，業界的挑戰在于，如何跨業務部門布署AI、如何將AI融入到既有的基礎設施架構里，以及如何與原有和新的企業應用進行深度整合。早在去年，甲骨文就預測，到2025年，100%的云應用將內嵌AI。因為，只有將AI技術融入到云產品中，在應用環境、開發環境里加入AI的元素，才能讓所有使用者、開發者都受益于AI技術，幫助他們進行智能的決策。

在這一點上，甲骨文已經走在前沿。首先，數據管理是甲骨文的最大優勢之一，這是我們進行訓練數據、機器深度學習的一個必要條件;其次，甲骨文憑借機器學習、AI以及多年來積累的強大數據庫優化能力，打造出了全球首款也是目前唯一一款自治數據庫，具備“自治駕駛”、“自治安全”和“自治修復”的功能，并進一步開發出Oracle ADW業務數據平臺(以下簡稱Oracle ADW)。通過Oracle ADW，客戶以完全可負擔得起的成本，在短短幾周時間內即可看到所產生的業務價值，而不是像在過去的傳統部署方式下，需要花費幾個月才能看到結果。這幫助客戶有效地降低了成本、提升了效率。

而在企業應用層，Oracle SaaS的全線產品也都融入了AI，我們剛剛拓展了Oracle ERP云的AI功能，以幫助財務和運營團隊節省更多時間，改善財務管控;Oracle CX云旗下的Oracle營銷云擁有Eloqua、BlueKai等行業領先的模塊，這些都是通過消費者的行為來收集數據，通過數據分析生成消費者畫像，這有助于客戶進行市場洞察，同時也是甲骨文的優勢所在，因為龐大的客戶和消費者的畫像，是我們進行數據訓練、機器深度學習的一個非常重要的條件。

來自本地企業的創新“心經”

據IDC預測，預計2020年，全球數據總量將達到44ZB，中國數據量則將達8060EB，占全球數據總量的18%。在企業的數據量以指數級迅速增長的當下，很多企業還在苦苦尋覓捕獲數據機遇的法寶。