專題：2024中國AIGC創新發展論壇

　　2024年服貿會專題論壇之一——“2024中國AIGC創新發展論壇”於9月13日-14日在北京舉行。思科大中華區副總裁董玉玲出席並演講。

　　董玉玲指出，出海是中國智能製造企業無法迴避的問題。而思科在全球140多個國家設有分支機構，在中企出海的過程中，思客可以提供不同的解決方案。“希望在AI時代，能夠通過思科遍佈全球的先進技術、生態系統、合作伙伴的生態，幫助製造業中企出海打造一片新的藍天，能夠助力中國製造業在全球越走越好”。

　　以下爲演講實錄：

　　董玉玲：謝謝大家，感謝大家的時間，接下來大概用15分鐘左右時間給大家介紹一下AI時代思科做哪些工作，我講細分行業，這個行業就是智能製造，這也是中國最重要的行業。我的副標題是“挖掘網絡和數據的力量”，大家知道思科一直是一家以傳統網絡包括數據爲支撐做DNA的一家公司，在今天AI時代思科到底在做什麼，給大家仔細分享一下。

　　在今天這個時代，技術是思科的DNA，在AI時代思科一直通過技術加速我們的創新，創新包括哪些部分？剛纔很多專家也分享了，數據中心是一個非常非常重要的部分，其實數據也顯示，全球86%的客戶希望在2026年之前能夠把自己的數據中心變成AI賦能的數據中心，這也是思科重要的戰略一部分。

　　第二，今天工作場所的分佈，包括IT整個佈局的分佈，導致我們IT越來越複雜。根據思科2024最新市場調研報告顯示，由於AI加持，從安全性上，包括從IT的複雜性上都增加了30%-40%，所以如何幫助企業創建一個未來的工作場所也是思科重要的解決方案部分。

　　第三，毋庸置疑，我們在今天AI加持的時代，如何保證永輝業務的韌性和連續性，如何讓客戶業務能夠不再遭受安全或者網絡中斷的影響下造成損失，這也是思科重要的一部分。

　　這裏面思科有各種各樣的解決方案，這裏不多詳述了。

　　到今天演講的標題，人工智能是一個非常大的topic，在各行各業有非常深的應外，但是在智能製造裏面到底哪些需要人工智能，其實在人工智能已經深入到智能製造方方面面，在這樣一個方方面面的領域裏面，我們可以看到2035年有3.5T的美元市場份額等待着我們去開發和利用。在這樣的大數據前提下，思科在AI加持的網絡和底站的情況下，我們看到的智能製造架構是什麼樣的，我來給大家做一個簡單分享。

　　剛纔很多專家包括嘉賓分享了，智能製造包括AI都一樣，今天是端、雲，然後就是數據中心。今天AI在思科架構裏面是把端、雲數據中心連成統一的AI架構。在這樣的架構下，可以看到各個方面有解決方案，但在這樣不同解決方案和產品下有兩條是完全貫穿於從端數據中心到雲的。

　　第一是下面的網絡，網絡是貫穿工業AI架構各個層面最重要的組成部分，沒有一個強壯的網絡互聯，可以說上傳數據、AI分析都無從談起。二是貫徹始終的安全。這也是思科今天全力打造的產品線的安全，我們可以看到從邊緣計算一直到數據中心到雲，我們全部都有安全的解決方案。今天我來之前，還跟我們同事在聊，思科今年是進入中國30年，在全球思科是第40年，在整個收購併購過程當中，在過往40年思科收購了大概將近300家公司，最大的一個手筆收購是去年收購了Splunk，是以280億美金收購，我們收購Splunk最重要的一點、看重的也是它的安全和數據。所以接下來把所有的Splunk跟思科的安全平臺包括數據的挖掘和平臺是全線的做一個整合，在這個整合下，我們第一個應用就是在人工智能領域裏面的智能製造。

　　所以我們看到思科在智能製造領域裏面深耕了很多年，智能製造不是一個廠商就能包羅萬象，是一個非常複雜的龐大體系，是一個真正的生態系統，真正的Partner的解決方案。思科在全球超過6萬家以上的大型製造客戶裏面，通過跟蹤、分析、包括解決方案的提供，我們建造了思科自己的CVD體系，就是驗證的解決方案，這樣的解決方案以思科網絡作爲底座，包括思科的安全、思科的數據分析等等軟件和服務，和周邊的生態系統合作伙伴一起構建了這樣的平臺，這個平臺在工業製造領域裏面大家耳熟能詳的一些重要廠商都在這裏面。當然還有很多沒有放在圖片上的各種各樣的客戶。我們的客戶遍佈在各行各業，從製造業到城市、到道路、到交通、到高鐵，所有都有客戶案例。

　　接下來給大家舉一個體育愛好者相關的案例，這是非常有名的世界頂級的車隊，這個車隊是一個生態，這個車隊佈滿了各個公司的logo，這個車隊根本就不缺數據，一個小小的方程式車上有300個以上的傳感器，每秒傳輸的數據量相當巨大，可以說五千萬次的模擬仿真，最需要的是能夠快速安全地把這些數據能夠傳遞上來、收集上來然後進行分析，這是它最重要的對數據安全的指導，也就是說做數字孿生，怎麼知道賽車手能夠以最快的速度贏得這場比賽。我們看一下思科在車隊上有哪些解決方案，第一個，永遠是端，就是剛纔講的賽道，在賽道里面有很多邊緣計算的設備，通過無線，F1方程式的速度相當快，一般無線沒辦法承載這麼快速的無線數據，而且做到不丟包，思科通過專有技術，通過無線技術，把車上300個傳感器數據安全傳到賽道車庫進行邊緣計算，更多數據送到數據中心，進行更多的模型模擬，還有云去調用更多模型的，需要調動更多算力、更多其他模擬仿真的，再到放雲端，而且所有這些都是無縫快速並且是安全，思科通過底層、通過上層包括端到端的安全和底層穿水保證賽車隊取得非常驕人的成績。其實我們在8月份有一個全球銷售大會，這個車隊主席也參加了我們這個大會，給我們做了分享。

　　舉一箇中國的案例，中國新能源出口，三劍客，非常重要的是新能源汽車。這個是國內工廠，中國新能源在技術上已經非常非常領先海外的、國外的車企，可以看到完全是基於工業4.0的思路，並且集成了1400多個機器人，同時有各種VR、各種AR的技術，所以對這個工廠要求是非常非常苛刻的，既要做到IT快速安全，同時要做到跟OT技術的完美融合。思科跟客戶做了很多深入溝通和交流，可以在四個方面幫助客戶建造一個全球領先的EV車的工廠，包括IT、OT和架構，包括可靠的運維平臺，另外可視化運維非常重要，因爲中國的企業是在出海，不僅僅在一個工廠，看一個工廠的數據，是希望能夠在中國作爲總部看到全球的數據，並且對全球數據進行分析、加工，然後對它的生產和銷售做出進一步的指導。另外一個是管理的智能化。我們可以看到在方方面面，思科跟我們的工業智能都有非常強的一個結合。

　　我們一直在強調AI，AI最重要的是什麼？不管是做數據的算力還是分析、模擬，其實最重要的就是數據，你沒有數據，其他一切都無從談起。今天大家可以看到在工業互聯網裏面，如果要想走的更快，做到智能工業互聯網，其實是非常非常複雜的。我們舉了一個非常簡單的例子，大家可以看到常見的IoT聯網應用的分類，這裏僅僅寫出一點點，比如生產裝置採集、移動設備作業、儀器儀表測量、過程設備控制、移動資產聯網，方式不一樣，聯網的地點不一樣，設備的類型也不一樣。大家知道很多工業設備沒有IP地址，而且它的插入點是非常非常容易被攻擊的。以前OT設備是封閉的趨勢，跟IT網完全物理隔離。但在今天在AI時代、在數據爲王的時代，OT設備、OT的網絡物理隔離根本無從智能互聯網。在這樣的一個特別複雜的客戶要求下，工業互聯網可以說是最複雜的，需要一個複合型的聯網支撐。

　　這個也是我們的一個案例，我們收購了Splunk，這個圖片特別像今天首鋼室外的高爐，特別有代入感覺，是國外的水泥工廠，要求做到可持續發展，要在我生產過程中減少二氧化碳的排放，而且採集過程當中沒有辦法對半成品進行採集，但是又需要高質量的輸出。在這樣的情況下，思科提供的方案首先是安全的、快速的網絡互聯，互聯之後大量的採集安全的數據，用Splunk對所有數據進行生產，流程過程中做數字孿生，同時基於這些數據孿生、基於數據安全、基於分析，基於歷史的數據給客戶構建了一個AI預測模型。這個做完之後，其實這個工廠已經成爲整個國家最綠色環保包括AI最靠前的工業智能網。思科各個方面都在幫助我們的客戶走向更多的智能互聯。

　　提到智能製造，在中國不能迴避的一個話題，也是要擁抱的話題，就是出海。思科自己也是在全球140多個國家有分支機構，在中國我們已經做了三十年，收購併購二百多家將近三百家企業，中企出海我們也是一路收購、併購，通過自己的AI，包括通過自己的不同解決方案，也希望在今天AI時代能夠通過思科遍佈全球的先進技術、生態系統、合作伙伴的生態，幫助製造業中企出海打造一片新的藍天，能夠助力中國製造業在全球越走越好，謝謝大家。

　　新浪聲明：所有會議實錄均爲現場速記整理，未經演講者審閱，新浪網登載此文出於傳遞更多信息之目的，並不意味着贊同其觀點或證實其描述。

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責任編輯：梁斌 SF055