近日，IBM召開了2016新春媒體溝通會，闡述了其在未來的發展方向——將業務重點放在認知計算和云平臺上，未來IBM的全部業務將逐漸“云化”。

                         一切皆可云:未來IBM業務將逐漸全部“云化”


　　“認知計算并不單單是一種新的技術，更是一種有別于傳統理念的新思維。未來，認知計算將會推動所有人、所有企業發生新的思想變革。”

　　——IBM大中華區大數據與分析平臺技術總監劉勝利

　　事實上，早在2009年，IBM的整個業務架構就已經開始向云計算進行調整，然而時值移動互聯網去PC化的大潮，轉型的效果不顯著。

　　時至今日，IBM的服務已經發展成了兩大部分——云業務與非云業務。

　　那么云服務到底有什么魅力足以讓老牌科技巨頭IBM將所有業務云化，而認知計算在大數據分析上又有什么優勢呢?

　　認知計算到底是什么?

　　簡單來說，認知計算其實就是一種能夠從大量的復雜數據中找出其中的規律的全新計算模式，以更加自然的方式與用戶進行交互，十分適合于從不同類型的數據中得到用戶所需的有價值的推論。

　　有了認知計算技術，人們就可以：

　　對歷史大數據進行收集和分析，獲知此前某行業曾發生過什么事情;

　　在此基礎上預測未來將會發生什么事情;

　　最后研究出現今的應對方案。

　　認知計算的技術難點

　　雖然聽起來非常簡單，但想要真正應用這一技術其實有很多困難點：

　　首當其沖的就是數據的獲取問題。IBM的數據顯示，到了2020年，全球平均每人每分鐘就會產生1.7MB的新數據。在這樣一個大數據時代，雖然數據量非常的龐大，但實際上只掌握在少數的幾家公司手中，數據的獲取成本是第一個問題;

　　其次就是數據的質量問題。隨著人們對個人隱私的保護意識增強，網絡上充斥著越來越多的虛假用戶數據。數據集的大小、準確度以及時效性，三者都會影響到最終的計算結果;

　　第三就是計算能力和效率問題。想要實現認知計算，一個龐大的計算機群是必不可少的，這也是一個成本問題;

　　最后就是認知計算API的素質問題。認知計算雖然是一種通用的計算法則，但認知API的專業程度將會影響到最終產出的結果質量，這是一個經驗問題。

　　認知計算云服務化

　　正是由于有這些實際應用上的難題，諸如IBM等公司才陸續開展了云計算業務。以IBM為例，云計算從本質上講，就是IBM將自家散布在世界各地的服務器群充分利用，在云端進行整合，協調統一為某一家公司進行某一項計算的服務。

　　而在認知計算方面，具體的B2B應用流程其實也已然十分成熟，下面就是IBM在大數據分析上的產品規劃：

　　第一步：與客戶確認數據需求，建立認知商業戰略;

　　第二步：收集、整理所需的相關的結構化數據與非結構化數據;

　　第三步：最后把專為行業數據以及認知型API優化過的云服務提供給用戶。

　　“目前，IBM的數據整理量是世界上最龐大的，而且分析能力也居全球首位。”——劉勝利

　　在此基礎上，IBM還進一步表示，未來云數據服務會從硬件上虛擬化逐步轉向平臺虛擬化再到軟件虛擬化，最終實現完全虛擬化。

　　“從任何角度上講，云計算都是為了能夠更快的處理數據，所以在以前云和大數據是有根本性沖突的。但是現在這一情況得到了改善，客戶現在可以直接在云上調用IBM專用服務器群——在云端管理集存儲、硬盤、CPU于一體的物理機器。所以能夠更快更穩定的發揮云計算的優勢。”——IBM大中華區大數據與分析平臺技術總監劉勝利

　　除了認知計算，IBM在其他服務上也實現了“云化”，并以此推出了“云數據服務超市”的概念。

　　一切皆可云

　　據IBM介紹，云服務不但能夠為企業客戶處理大數據提供成熟的物理環境，其便利性也是自建服務所無法比擬的。而IBM也正是看到了認知云計算的這一優勢，早在2014年就開始了布局，推出‘云數據服務超市’的概念。在云數據計算服務超市中，IBM會根據客戶的需求，從多種專業方案中選擇最佳的方案來提供服務。

　　“舉個例子，如果某家企業需要用到人臉識別的系統，他們往往需要自己來去開發一套人臉識別系統，費事費力。而如果在云上有一個SaaS軟件，能夠直接為企業提供人臉識別服務的話，是不是很酷呢?實際上，在今天的IBM上已經成為了現實。”

　　——IBM大數據與分析事業部、分析工具產品線大中華區主管洪建勛

　　據稱，除了人臉識別外，手寫體識別、語音轉換文字等相對標準化的服務也都已經在IBM的“云服務超市”上上架。而其中IBM最引以為豪的就是WatsonAnalytics。

　　據介紹，Watson Analytics是IBM在2014年底推出的一款認知計算系統，可以用于做單一數據的分析，也可以做復雜數據的分析。只要把數據放到WatsonAnalytics的云端，就可以用自然語言的方式輸入所需提出的問題，從而自動解析和理解用戶所要實現的問題，從大量數據里找出最有可能的結果。

　　“用Watson Analytics來進行認知計算，依托IBM強大的數據源，幾乎都不用人為的去監管，就可以得出結果。WatsonAnalytics是IBM提供給業務人員做數據探索的工具，用于探尋數據里真正的價值所在，并自動以此做一些趨勢預測。因為WatsonAnalytics本身就是在把探索、預測以及把不同數據的結果拼裝在一起，再不斷地進行修正，不斷精煉?！薄榻▌?/span>

　　后記

　　IBM早在2014年開始，就已經在不斷地加緊步伐出售不良資產——向聯想售出x86服務器業務、倒貼15億美元“甩賣”芯片制造業務等，并向云服務轉型。自2007年至今，IBM已經斥資70億美金收購17家云計算公司。此前公布的一項數據顯示，每天有超過550萬客戶交易通過IBM云平臺完成。

　　隨著并購The Weather company、推出Watson Analytics等，都能看出IBM在向云服務轉型上的進一步發力。然而截止到2015年第四財季，IBM已經創下了凈利連跌15個季度的記錄，這些在云服務上的新舉措能否成功在2016年幫助IBM扭虧為盈，我們拭目以待。