受訪者 | 謝鵬，甲骨文副總裁及中國區技術顧問總經理
記者 | 夕顏
出品 | CSDN（ID:CSDNnews）
「AI技術生態論」是CSDN發起的“百萬人學AI”倡議下的重要組成部分，與AIProCon萬人開發者大會、Top30 AI技術生態行業案例徵集和評選、開發者與AI大調查、AI大師課一起，打造一個覆蓋百萬開發者的AI生態聯盟。
2020年，「AI技術生態論」欄目將對1000+AI生態大咖進行系列訪談，勾勒出AI生態最具影響力人物圖譜和AI產業全景圖！
本文爲 「AI技術生態論」系列訪談的第二十六期，更多AI技術和產業生態報道，敬請期待下一期精彩內容！
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AI 與雲計算融合是大勢所趨。隨着 5G 時代的到來，這兩個熱門詞彙的融合，將成爲雲廠商搶佔更多優勢的重要砝碼。在雲計算競爭越來越激烈之時，不在 AI 上有更大的投入，就意味着落後。而 AI 解決方案的廣度和能力，則取決於供應商和企業的技術敏銳性，雲廠商們不斷尋找其雲平臺上提供獨特價值的方法，以展示自己的獨特性。
比如國內大廠華爲，早在 2018 年就將“全棧、全場景的人工智能解決方案”打包進華爲雲中，服務包括華爲的人工智能開發平臺 ModelArts、光學字符識別、自然語言處理和視頻分析，等等，爲智能城市、工廠、交通和城市停車場拓展新功能提供支持。
更不用說老牌數據庫翹楚甲骨文。據瞭解，甲骨文不僅基於AI開發了自治數據庫（Autonomous database），還在 ERP雲、CX 雲和 HCM雲等產品和服務中加入更多 AI 驅動的功能，讓企業可以使用雲中的 AI 來增加收入，解放員工來做對公司更有價值的工作。
然而，客觀來說，以一種穩健的方式將 AI 應用到雲計算的整個過程中，我們仍處於非常早期的階段，大多數企業還沒有做到這一點。 就這一點而言，AI如何應用到企業業務智能化的過程之中？AI如何能爲企業中的不同職能角色有效地帶來實際能力的提升？這些問題都值得探討。
今天，CSDN 邀請到甲骨文公司副總裁及中國區技術顧問總經理謝鵬，來一起探討這個無法迴避的話題。
謝鵬博士曾在國內最早發表闡述新一代ERP的定義和框架方面的文章，是信息技術、數字化與業務變革融合創新方面的長期探究者和實踐者。他將從一個企業的視野，解讀並展望站在風口的AI技術如何融入企業的信息化和數字化並幫助企業過渡到智能化的運營。
以下爲採訪精華摘要：
問題 1：甲骨文並沒有專門的 AI 團隊或產品，負責將 AI 應用於產品和服務的技術人員在甲骨文是怎樣一種存在？
謝鵬： 首先，AI 作爲一項新興技術，從技術成熟度曲線看，目前遠沒有成熟，仍處於初期階段。但企業爭相採用，是爲了在激烈競爭中獲得先發優勢。所以，AI 呈現雙邊發展態勢，一邊是基於技術本身向深度學習不斷髮展，一邊是對現有 AI 技術加以應用，推動企業朝向智慧化的轉型。
甲骨文作爲企業級的數據管理解決方案提供商，AI 的策略是 Smart Data + Intelligence Application + AI Powered Business, 即用聰明的數據支持智能的應用，最終驅動智慧的商務。
由此，在策略上，甲骨文的AI產品和服務，是針對一個企業裏不同職能角色或用戶羣體設計的。企業裏不同的部門可以根據需要在如下服務中選用：
（1）爲業務用戶，我們提供ready-to-go 的 AI應用， 如ERP，CX和HCM中內置的AI功能；（2）爲數據科學家，我們提供ready-to-build 的AI 平臺（AI platform），數據科學家和開發者可以基於雲服務開發、部署和管理AI 驅動的、企業自己的解決方案（AI-powered solutions）；（3） 針對數據系統管理和維護人員， 我們提供ready-to-work的自治數據庫，即Autonomous Database。
從技術團隊來說，AI 是甲骨文關注的衆多新興技術領域之一，並有專注在ML& AI的研發團隊，所以媒體所說的甲骨文沒有專門的 AI 團隊或產品的說法是不準確的。但是在每個區域、每個市場，甲骨文的雲平臺（Cloud Platform）部門、應用軟件（Application）部門等不同的產品線，會按照自己的目標、區域和客戶提供相關的產品，其中就包括 AI 的產品和服務，以及融合在每個產品線中的 AI 技術。
總結來說，對於甲骨文而言，AI 並不是一種孤立的技術，而是貫穿到甲骨文的各條產品線，落地於整個基於OCI的雲堆棧裏的。而我們的雲平臺OCI和一些核心技術，諸如一體機和內存計算也是 AI 算力的強大助力。
問題 2：甲骨文不以 AI 作爲單項產品開發，而是以數據核心擁抱並推動技術變革的原因是什麼？
謝鵬： 迴歸根本，人工智能的突破取決於算力、大數據和算法。1956年人工智能就提出來了，真正讓AI進入實質應用是從10幾年前開始，是因爲1）計算能力的突破和低成本的獲得，2）大數據 3）更優的算法。 這樣來看，AI不僅是是一串串的算法，甲骨文所謂以數據爲中心，注意不僅是數據庫，是圍繞整體的數據管理和服務能力，以拓展數據管理平臺爲機器學習準備高質量的數據尤爲重要，這包括 Autonomous Database and Large-scale NoSQL, 大數據和流數據管理，提供對任何數據格式的-結構化和非結構化的-超出想象規模的虛擬存儲和處理。這些都是建立更爲準確的機器學習模型必需的數據準備。進而，數據管理能力結合AI應用到企業級核心業務上時，還必須具備高計算、高性能、高可靠性、高存儲的保證。
另外，目前人工智能較大的挑戰之一是識別度不高，準確度不夠，而要提高準確度取決於模型的規模、精細度和訓練的頻次，向深度學習發展。而所有這些都需要更強大的計算力。而我們的一些核心技術像OCI，基於GPU的預配置環境，一體機、內存技算還有Autonomous Database， 還有Oracle Database 19C本身都內置了機器學習的算法，也是使算法升級，突破計算力約束的強大助力。
瞭解了這些，企業也同樣就不難理解以數據爲核心推動AI及新技術變革爲什麼是重要策略。
問題 3：當前，甲骨文在哪些產品和解決方案中用到了 AI 和機器學習相關技術？比如在基於雲計算的數據倉庫解決方案中，甲骨文使用了哪些算法和模型，工作 Pipeline 是怎樣的？
謝鵬： 上面的介紹已經瞭解在甲骨文，AI是基於OCI，深入貫穿到跨產品線的雲服務，還包括數據科學和開發者平臺。
首先，甲骨文推出的自治數據庫（Autonomous Database）， Autonomous Database是圍繞機器學習構建的。我們在實驗室中結合使用從SaaS業務中獲得的日誌數據和指標來構建、訓練和部署模型， 這些機器學習的目標是改進運行過程中診斷問題的能力，是實現自治數據庫的基礎，這包括自動化索引創建和實施、自動的統計信息管理、自動化的SQL執行計劃管理等等，最終實現了自治駕駛、自治自主修復和自治安全。它可以在運行過程中自動升級、調優、打補丁，根據需要增加和縮減計算和存儲資源，並在不停機的情況下應用修補程序。自治數據庫用 AI 來管理數據量，並使查詢在數據庫規模增長和分析需求變化時運行得更快。並且，由於能夠自動調整數據倉庫的負載量，使得響應速度大幅提升。甲骨文的自治技術和產品在無需人工干預的情況下，即可進行更新、調整和修復，不但降低人工成本和降低了風險，更幫助企業在數字化過程中，可以應對數據管理的挑戰，而不會束手無策。這是基於甲骨文多年在數據管理積澱的結晶。
其次，Oracle ADW 業務數據平是 Oracle 自治數據庫的重要代表，可用與OAC（Oracle分析雲）一起，以業務結果爲導向爲人力、財務、銷售、市場等部門的業務洞察提供了一個快速獲得回報、低技術門檻的敏捷數據分析工具和平臺。ADW和OAC都是內置了機器學習模型的。
最後，在 SaaS 層面，是將機器學習作爲應用方案的一個顯著的特性來使用，以使核心業務流程智能化， 目前在Oracle Intelligent Application中已將機器學習嵌入了ERP，CX，HCM中。融合了 AI 的 Oracle 營銷雲Eloqua，通過數據分析生成消費者畫像，並做出智能推薦，這有助於客戶進行市場洞察和交互；運用了 AI 的 Oracle Eloqua 與 Zoom 進一步的集成，幫助企業更有效地分析用戶；另外，甲骨文的 Oracle 數字助手（Oracle Digital Assistant）運用自然語言處理 (NLP)、自然語言理解 (NLU) 和機器學習 (ML) 正在改變To B應用的交互方式，使用自然語言即可提交和相應問詢。比如，基於AI的數字助手應用到HCM中就使員工真正可以做到“遇事張口就問“。這些應用場景包括瞭解公司政策、保險範圍、公共衛生指南、假期還有幾天等等日常詢問。用於財務管理，可以對發票和支出文檔進行智能識別，以建立一體化的智能化財務管理。
另外，我們舉一個“世界蜜蜂項目”的案例，可以看到 Oracle 如何將 AI 與雲計算結合實現跨不同產品線的應用。
甲骨文的雲平臺創新團隊在全球範圍內蒐集、管理、分析來自蜂巢的數據，並通過傳感器導入Oracle 自治數據庫（Oracle Autonomous Database），然後將其與天氣、地圖及其他數據相結合，再運用基於 AI 的 Oracle 分析雲來進行機器學習建模，分析問題區域，並讓數據可視化；我們還利用 Oracle 雲基礎架構進行數據存儲和處理，從而構建起一個集成的雲系統，可以讓分佈全球的多個研究團隊即時分析數據並獲得洞察。
問題 4. 在雲計算中結合 AI 技術的過程中，甲骨文遭遇過哪些技術難題和瓶頸？是如何克服/實現技術突破的？
謝鵬： 從企業的角度來講，AI 是拿來用的，不是拿來炫耀或僅在實驗室中做研究的。 他們更關心的是如何在企業現有的應用中拓展智能化應用。每個組織/企業都在探索數據科學和機器學習以作爲發展自身競爭優勢的關鍵，但缺乏全面的工具和集成的機器學習功能可能導致這些創新不足. 雖然人工智能不是用來炫耀的，但它確實有一定的技術門檻， 所以一些企業開始建立數據科學家的職位， 而數據科學家需要具備相關技術技能、數據庫、構建、測試、環境和質量等等，並需要需要有一個工具箱。
就好比烹飪，數據是原料，實現什麼樣的智能化業務是想要的一道點心或大餐，而要從原料到餐點，需要使用各種工具在一個廚房裏完成。這是那些有數據科學家的企業遇到的一個挑戰，也是我們在開發了上述許多AI應用後考慮的問題，即如何幫助企業建立自己的 AI 應用，特別是數據科學家能夠有一個集成化的工具和平臺。
甲骨文在 2018 年收購數據服務公司 DataScience.com。目前，我們把它整合到甲骨文基於OCI的 AI 技術體系中，即是基於 OCI（Oracle Cloud Infrastructure）的 Data Science，是一個通用的數據科學平臺，可以與各種數據源（不僅是Oracle數據庫）協同工作，支持使用開源框架、庫以及甲骨文專有的Python庫。它允許數據科學家研究數據並培訓、保存和部署模型。同時，我們期望它隨後會添加模型生命週期管理。對於開發和部署，甲骨文提供了一個基於Apache Zeppelin（一個讓交互式數據分析變得可行的基於網頁的開源框架）的筆記本。總之，Data Science使數據科學家能夠通方便地協同開源工具、數據和和計算資源，以在更短的時間內能夠利用單一數據科學平臺，更有效地利用機器學習和大數據進行預測分析。
問題 5. 您認爲，機器學習影響現代雲計算的方式主要有哪些？（如對認知計算、物聯網的影響等）
謝鵬： 我們將這個問題聚焦到對物聯網的影響上來。AI 和物聯網本身是兩位一體的，好比物聯網是手，AI 就是腦。只有手和腦的結合才能夠對企業發揮真正的效益。
與其說 AI 對物聯網的影響，不如反過來說是如何把 AI 和物聯網結合起來，而不是誰影響誰。現在，智能工廠、智能城市、智能倉儲、智能物流所有的這些背後都有 AI 和物聯網，還有一個因素就是大數據。所有智能化後面都會有這三個元素存在。
我的觀點是，部署物聯網時一定要一起考慮 AI。當你做 AI 應用時，最終的執行一定要有物聯網的手段，否則無法釋放出最大的效益。
甲骨文是走 AIoT 的路線，即 AI 與 IoT 融合。爲客戶提供ready-to-use的IOT SaaS方案。我們已經爲企業提供的IOT產品包括：
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Oracle IoT Asset Monitoring Cloud Service
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Oracle IoT Fleet Monitoring
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Oracle IoT Service Monitoring for Connected Assets Cloud Service
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Oracle IoT Production Monitoring Cloud Service
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Oracle IoT Connected Worker Cloud Service
從今後的方向方面看，由於現在的物聯網的發展，實際上面臨着一個問題，即每一個物聯網，確切地講是一個局域網，它與現在的互聯網最大的區別在於，物聯網互聯和互通不是件簡單的事，因爲它的標準不同，終端設備不一樣，所以有可能很多現在的 IoT 應用是局域的互聯，但是要走向萬物互聯和萬物互通，一個很大的問題在於如何把它變成一個基於標準的、易於互聯互通的物聯網，這個問題不僅僅是甲骨文在考慮，整個行業大家都在做。
所以，現在的解決方案就是通過 Web 的方式把它進行標準化，並實現易於聯通，爲此提出了WoT（Web of Things）的概念，就是通過 Web 的方式，使得設備在互聯網上是可以定義、描述並且互聯的。W3C 聯盟這個組織就致力於基於物聯網的互聯互通，甲骨文也是其中的主要成員和積極推動者。
今日福利！
同樣作爲“百萬人學 AI”的重要組成部分，2020 AIProCon 開發者萬人大會將於 7 月 3 日至 4 日通過線上直播形式，讓開發者們一站式學習瞭解當下 AI 的前沿技術研究、核心技術與應用以及企業案例的實踐經驗，同時還可以在線參加精彩多樣的開發者沙龍與編程項目。參與前瞻系列活動、在線直播互動，不僅可以與上萬名開發者們一起交流，還有機會贏取直播專屬好禮，與技術大咖連麥。
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