8年前，马云应老友吴鹰邀请参加深圳IT峰会，不过彼时他还坐在台下，看李彦宏和马化腾畅谈未来科技趋势。说到云计算时，马化腾认为那还是个超前的概念，要过几百年、一千年后才有可能实现。李彦宏则表示这其实是新瓶装旧酒。马老师忍不住站起来接过话筒，说自己对云计算充满信心，这是阿里找到的另一个新矿产。此前一年，阿里已开始研发布局。显然，BAT三位大佬对云的认识真是千差万别。
今天，马云老师应该得意地笑了。云计算已经无处不在，他的阿里云也在中国市场拿到头牌，占有率是所有后来者的总和，也是第二位腾讯云的5倍。走在各大机场，可以随处看到“上云就上阿里云”的霸气信息，如同当年IBM说“没有人因为采购IBM设备而被fire”。
一场云上生产力的重新唤醒正在拉开大幕，用户最终将选择与规模化的云企业、云生态形成首尾咬合的循环。
谁买走了茅台酒？云已经不是一个千年后才可能实现的科技，各行各业都不敢怠慢。
在贵州，800年的老字号茅台正在通过云计算研究一个问题：谁买走了茅台酒？
茅台酒真是一酒难求。买酒的人要跨过几道槛：在哪里买到真茅台？茅台酒官网一搞秒杀就人潮汹涌，买酒人可能还没下单，一些酒已被黄牛党一扫而空。
茅台电商技术总监高文立想弄清楚的问题更多：来官网买茅台的到底是一群什么样的人？他要做才能让消费者买到想要的酒？他要怎样追溯防伪、监测价格？他要在开发新品时怎么让消费者也能参与进来？
在杭州，轮胎制造巨头，中策橡胶的高层则为生产研发环节里的细节辗转反侧。
中策橡胶每天消耗千吨橡胶，30公斤一块的橡胶块，一天大概要用万块来当计数单位。这些原料橡胶块来自世界各地，乳白色的原液在温度和湿度都不相同的地域沉淀后，颜色深浅不一，各类参数指标自然也有差别。
怎么用这些堪称天文数字的橡胶块，生产出安全性一致的轮胎？如何从数以万计的橡胶块里提炼出影响成品质量的关键因子？如何在生产中进行参数配置，保证工业成品的稳定可控？
办法也有。加工前做一次质量检查，合成后再检查一次。达不到标准？那就重新合成一次。这个流程几乎与爱迪生时代的试错法并无二致，繁琐、低效投入大。难道没有更完美的办法么，中策橡胶的高层们为此颇为苦恼。
在广东，快消生产行业的小老板李文遇到了一件犯难的事。公司从3个供应商分别进了价格档次、质量和供货周期都不一样的3种原材料。由于供应链管理没做好，到开工时，需要的材料还没到，老板只得用已经到货的最贵原材料去生产一批低端产品。成本高，货价上不去，仓库租金还高，最后老板只能眼睁睁地亏钱。
在四川，从事畜禽养殖的特驱集团CIO张海峰对于怎么实现高效养猪有很多苦水。“如果你有1000万头猪，单靠人已经没办法养了。”以记录小猪的出生数据为例，在上千万头猪里，每天有大量母猪生产，生了多少只，人根本数不清。
如今，传统企业们在各个业务环节都有难题急要解决。他们跟天生长在公有云上的互联网玩家不一样，他们的需求已经不止于把IT设施放在云上、少建机房这类事情，他们还要利用云上的黑科技，解决行业沉疴和痛点，进行一场生产力的唤醒。
“现在找我们的，大都是传统企业人士。他们在业务上有焦虑，目标也很明确，来了就直奔主题。” 从事云计算实施部署的驻云科技的乔锐杰对AI财经社说。
“大家不再说要不要上云的问题了，而是想‘登月之后能安全落地’。”阿里云首席机器智能科学家闵万里博士对AI财经社说，行业需要云来帮助企业解决痛点、实现转型，已是不可逆转的趋势。
养猪场里来了个工程师云也不是新瓶装旧酒。用户的胃口越来越大了，他们要上云，还要数据、人工智能、物联网等云上黑科技。
安筱鹏对一件事印象深刻，一位企业的董事长慕名到一家因智能制造而闻名的服装制造企业调研后非常失望。 “没有看到一排排机器人，也没有一排排数控机床，没有自动化有序的智能小车，看到的仍然是传统制衣车间的生产场景。”
安筱鹏是工业和信息化部信息化与软件服务业副司长，他在2017年杭州的云栖大会上分享这个案例。他得出的结论是，有两种自动化和智能化，一种是看得见的自动化——数控机床和机器人，另一种是看不见的自动化——隐形数据流驱动的智能化。
这家制衣企业在采集了一个人身体的21个指标后，这些数据就在企业内部流动，先变成适合这个人体型的一套模板，然后衍生出250个工序的参数，再变成一个数控加工机床的指令。
安筱鹏描述的是在生产制造环境下正在发生的场景。要实现这个场景，先要将行为抽象成数据，这是第一步。
数据越来越不稀缺。工厂里的传感器，时刻在采集生产线上每个批次的过程参数和状态参数。ERP系统里记录下了采购、订购和发货销售的信息，工单系统里有值班工人的工作数据……大量数据分散在名目不同的表格中，许多输入后可能再也没有重见天日的机会。
第二步是在原始数据中找到关联。一台机床运转时发出的噪音，有多年经验的老师傅可能一听就猜到哪个零件出了问题。养猪场里种猪的食量变化和叫声，对于饲养员来说，可能是种猪发情期即将到来的信号。大量的隐形数据，裹挟着各种信息。
有趣的是，阿里云的工程师已经带着笔记本、手机和录音笔到了四川的乡间养猪场，在那里待了几个月。笔记本记录下来猪的食量、品种、体重等可见指标；录音笔采集猪发情期的声音、日常声音和疾病期声音；养猪场里的红外测温技术和设备监测记录下猪移动的轨迹和异常的行为状况。
藉由这些数据，工程师们期望在养猪场中建立猪群行为特征分析模型。“下车间主要是为了了解养殖户从猪开始发情的培养、配种、哺育期经验，从而进行整个产业链的优化。”
在这个过程中，更重要的是，不同系统内数据要能流动起来。“有些大型企业有多达一两千个系统，一个电量数据在几百个系统里都有，拿出来还不一样，因为有些系统没有及时更新。”一位云计算从业者说起自己见过的案例哭笑不得。
“上一个系统产生的数据，可以实时被另外一个系统使用。”阿里巴巴赵杰辉认为，在更为合理的架构下，数据流动起来更能产生价值。在阿里巴巴，对用户和交易的管理能力是共享出来服务整个企业的，而不是每个部门各做一套。
本质上，在这场生产力的重新唤醒中，
谁来生产？生产什么？用什么工具生产？用什么生产方式？所有问号背后的主体是流动的数据和对数据的分析能力。
“云计算行业正在发生的变化之一是，用户需要的服务类型，从基础架构向包含人工智能、物联网等多种新兴技术在内的平台不断拓展与深化。”Forrester分析师Charlie Dai对AI财经社说，
生态对决云计算在中国已有10年了，传统企业的上云开始如火如荼地进行，本质上这是云上生产力的重新唤醒，用户的需求因此变得越来越深入和多元化。
云厂商被要求补全短板。腾讯这样以C端游戏社交业务起家的玩家被评论人士认为缺乏在新市场里的经验。伯恩斯坦研究公司技术分析师巴夫托什·瓦杰帕伊（Bhavtosh Vajpayee）认为，阿里巴巴已经在淘宝天猫平台拥有数以千计的商户和品牌商，阿里为它们提供数据分析和营销推广服务。相比之下，腾讯是“典型的消费者公司”，对企业销售的经验要少得多。
华为云也期望拿下市场蛋糕，它身上的标签是“熟悉企业市场”。但在一些从业者看来，华为也有不少险滩要淌。华为的强项被认为在通信和设备，对互联网和云的系统架构能力不太擅长，“要补齐这一点要华为自己找人”。
任何一个供应商甚至巨头，都无法满足这么多元化的需求，他们还需要培育和繁衍生态。
有分析师举了一个例子，从前IT产业里有大量的集成商和行业软件开发商，他们能应对大规模的行业性需求。但今天，如果要用人工智能给所有的养猪场做系统解决方案，一家云厂商能派出去的工程师是有限的。在这种场景里，能够提供解决方案的服务商，就变得非常重要，这些群体在国内还相对较少。
生态的培育需要时间。以生态最为繁盛的阿里云为例，一家云平台的生态真正能成气候，既需要原生的建站、存储等基础服务商，也需要开发应用的云原生应用开发商和独立软件供应商，再往后，云上迁移服务商、代运维及持续系统优化服务商也会出现。大型的代运维服务商（MSP）的出现是生态逐渐繁盛，具备服务大型工业产业用户能力的标志。
阿里云全球技术合作总经理刘澍泉介绍，今年顶级企业软件玩家SAP与阿里云成为战略伙伴，这是阿里云生态繁盛的分水岭。“我们是国内唯一一家拿到了SAP全部认证的厂商，它对整个云平台底层的安全性、稳定性等有非常严苛的要求。” 刘澍泉说。
进入到具体行业里，SAP这类合作伙伴的重要性就凸显出来了。“我们一起去做市场， SAP的人培训阿里云如何去懂行业，阿里云的人去培训SAP如何去理解云，相互形成联合性的市场策略，共同去打市场。”
根据市场调研公司IDC的数据，阿里云目前在中国公共云市场占有率为47.6%，是所有市场追随者的总和，也是市场第二位腾讯云的5倍。Gartner的数据显示，在全球云计算“3A”（亚马逊AWS、微软Azure和阿里云）阵营中，阿里云增速最快，达到了126%。
一场传统企业上云的运动正在上演，这本质上是一场云上生产力的重新唤醒。用户最终将选择与规模化的云企业云生态形成首尾咬合的循环。
