2016年云计算发展趋势（云计算近几年的发展）

本篇文章给大家谈谈2016年云计算发展趋势，以及云计算近几年的发展对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、现在人工智能这么广泛，以后会是机器人的时代吗？
• 2、嵌入式物联网的发展趋势如何
• 3、2016年国家对什么行业有扶持
• 4、关于云计算理论国内，国外的研究

现在人工智能这么广泛，以后会是机器人的时代吗？

以后会有更多、更高级的机器人出现，但不会是机器人代替人类的时代。

机器人不能与人划等号

机器人是人们在生产、生活中，为提高生产效率，改善生活质量而创造出来的工具，现在已广泛用于各行各业。机器人的种类很多，按领域可以分为工业机器人、服务机器人和特种机器人；按照智能等级可分为工业机器人、智能型机器人；按照形态可分为仿人智能机埋宏做器人、拟物智能机器人和无形态机器人。机器人的出现代替人处理人无法达到的场景，大大减轻了人的劳动强度，更加安全高效。但机器人只是一种工具，并不是人。人有自然属性，从受精到出生，从幼年、少年、青年、中年、老年直至死亡，是有其一定自然生长规律和时间局限，人需要吃喝拉撒，有七情六欲，有独立自主性，还有创造性，故不能等同。

人能制造机器人

人体的构成或者人体器官有局限性，人不能像鸟能在空中飞，也不能像鱼儿在水中游，人的眼睛不如鹰眼看得远，鼻子不如狗鼻灵等等。但人类在生产实践中，近取诸身，远绝激取诸物，能创造工具，能制造出机器人，尤其是随着 科技 的不断进步，还会创造出更多、更高级的智能机器人服务于人类。

机器人不会代替人类

随着更高级的智能机器人的出现，不少人担心其摸仿人类的学习能力、创造能力，会制造出更高级的机器人，反过来控制人类、代替人类，这只是一种心理恐惧情绪，不具备科学依据。机器人的特性：一是人类创造出来的工具，不具备生命形态的自然属性。二是通过仿人类的学习，其智能可在很多方面超人类，阿尔法因其算法赢得围棋比赛胜利，如是让其写一篇高考作文，不知道会有多少老师打100分。除了算法， 情感 、智慧等不可能超越人类，其自身的生存与发展意义的局限，因其不自生，在短暂时期内，不可能为之前仆后继、舍身取义。试想，通过所有人类的智能与智慧，创造一个或一批全能的、超人类的永不死亡机器人，来治理地球，按人的本性是绝对不允许的。

总之，人工智能利用在和平发展上是福祉，利用在争战上是毁灭，古石器时代的石器是厉器，现在是文物。只要机器人是工具，不管哪个时代永远是人类的时代。

回答这个问题前有必要系统的了解人工智能的特点及发展现状，区别人工智能与人智能存在的差异。

一、什么是人工智能？

1956年，在美国达特茅斯学院一次特殊的夏季言谈会上，麻省理工学院教授约翰·麦卡锡第一次提出了人工智能概念。此后，人工智能迅速成为一个热门话题。

1、人工智能的定义

尽管概念界定众多，但科学界对人工智能学科的基本思想和基本内容达成的共识是：研究人类智能活动的规律，从而让机器来模拟，使其拥有学习能力，甚至能够像人类一样去思考、工作。

2、人工智能的特点

1) 人工智能好比新的意识形态，通过学习、推理、规划、感知来处理一系列任务，就像是人的大脑，所以才会有“百度大脑”、“谷歌大脑”等。

2) 人工智能是以大数据来支撑的。主要是识别类、感应器方面的。比如说语言翻译，以前是每个单词的翻译，随着搜索引擎的迅速崛起，人们把自己想说的话通过语音按钮发到网上，然后被搜索引擎获取，就会形成一些例句，例句再经过电脑处理器的固定语法组织，选出最恰当的表述，这样就可以得出翻译的语句。所以，我们为了让计算机达到最理想的效果，需要不断的以数据来支撑计算机的学习。

二、人工智能的发展与现状

在人工智能研究早期，有些科学家非常乐观地认为，随着计算机的普及和CPU计算能力的提高，实现人工智能指日可待。但后来事实证明，人工智能的发展并没有预期的那么美好。

1、发展低潮

20世纪50年代至70年代，人工智能力图模拟人类智慧，但是受过分简单的算法、匮乏得难以应对不确定环境的理论以及计算能力的限制，这一热潮逐渐冷却;20世纪80年代，人工智能的关键应用——基于规则的专家系统得以发展，但是数据较少，难以捕捉专家的隐性知识，加之计算能力依然有限，使得其不被重视，人工智能研究进入低潮期。

2、快速发展

直到进入20世纪90年代，神经网络、深度学习等人弯衡工智能算法以及大数据、云计算和高性能计算等信息通信技术快速发展，人工智能才迎来了春天。

3、深度发展

“大约在10年前，一种被称为深度学习的新的机器学习方法，让人工智能的算法更智能。”中国科学院自动化研究所研究员易建强说：“它是一种通过多层表示来对数据之间的复杂关系进行建模的算法。深度学习模仿人脑结构，具有更强的建模和推理能力，能够更有效地解决多类复杂的智能问题。”

中国科学院院士谭铁牛说：“当前，面向特定领域的专用人工智能技术取得突破性进展，甚至可以在单点突破、局部智能水平的单项测试中超越人类智能。”

这其中，比较著名的***包括19***年“深蓝”战胜国际象棋世界冠军，2011年IBM超级计算机沃森在美国电视答题节目中战胜两位人类冠军，以及2016年和2017年阿尔法狗战胜人类围棋高手。

在不少人工智能专家看来，尽管经过近60年的发展，人工智能已经取得了巨大的进步， 但总体上还处于发展初期 。

三、当前人工智能的运用

ü 人工智能的应用技术主要包括 语音类技术(包括语音识别、语音合成等)、视觉类技术(包括生物识别、图像识别、***识别等)和自然语言处理类技术(包括机器翻译、文本挖掘、 情感 分析等) ，这类运用最为成熟。

ü 人工智能在行业应用上包括 智能机器人、智能驾驶、无人机、AR/VR、大数据及数据服务 、各类垂直领域应用等。

ü 在行业解决方案方面，人工智能的应用范围则更加广泛，目前已经在 医疗 健康 、金融、教育、安防、商业、智能家居 等多个垂直领域得到应用。

四、人工智能发展遇到的瓶颈

毫无疑问，目前人工智能正处于蓬勃发展阶段，但是也要冷静地看到，人工智能的发展仍然存在一些问题。因为单从目前的智能程度来说，在较为通用的智能方面，人工智能还远远谈不上人们想要达到的程度。“阿尔法狗”的诞生，曾经令很多人眼前一亮，但现在仔细看来，“阿尔法狗”只能在围棋领域有所建树，不能跨越到其他情景之中。

具体来看，人工智能的瓶颈体现在以下几个方面：

1、 动机性

在心理学上，动机一般被认为涉及行为的发端、方向、强度和持续性。动机也是有层次的，不同层级可以互相转换。马斯洛（ Abraham Maslow）于 1943 年在《人类激励理论》一文中将 社会 需求层次与生理需求、安全需求、尊重需求和自我实现需求并列为人类五大需求，人处于不同的需求层次就会有不同的动机层次。有了动机后，人们的行为就有了指向性，这对于人的日常行为是非常重要的。

让机器产生动机的一大难点在于动机是很难被表征的。目前还没有研究清楚的展示动机的形成机制，表征的必要不充分条件是具有可以被清晰表达的框架，而且动机的转换边界并不清楚。因此，动机的权重值便无从下手，导致计算陷入僵局。另外，动机还有意识动机与无意识动机之分。目前，人工智能界对于意识层面的内容还知之甚少，更不要提进行表征了。

2、 常识

常识被定义为在一定的文化背景下，人们拥有的相同的经验知识，比较常见的有空间、时间、文化、物理常识。常识对于我们的日常生活十分重要，尤其是在我们做出决定与判断的时候尤为如此。很多常识是潜移默化形成的，是文化与背景学习的产物。那机器如何形成常识呢？早在 1959 年，约翰· 麦卡锡就已经想过让机器拥有常识以变得更加聪明。目前的人工智能界有两种方法来解决这个问题。

第一种方法为让机器形成学习与观察周围环境的机制，就像一个孩子一样去学习，不过这样时间成本比较大，用户能否承担起这些成本还是未知数。明斯基曾说：常识是长期实践中总结出来的庞大知识体系，包含大量生活中学到的规则和异常现象、特性及趋势、平衡与制约等。

第二种方法就是建立大型的常识库，并将其存储到电脑中。其中最为著名的为 CYC 项目，这个项目由道格拉斯· 莱纳特于 1984 年提出。首先通过***访与观察人的数据，然后由知识工程师对这些数据进行处理，以CYCL 的形式整理成数据库。当然，这个常识库的成本过于高昂。目前常识库中比较可行的思路为让互联网上的每个用户共同建立这个常识库，并在特定的网页使用不同的语言来进行编写，这样就能节省很多时间与金钱，最为成熟的为 OMCS（ Open Mind CommonSense）。

3、 决策

无论是人类的日常生活还是人工智能，最为关键的一步就是决策。如何让机器更加智能地进行决策，这是一个关乎未来人工智能走向的问题。人类的决策机制主要分为三大部分：理性决策、描述性决策与自然决策。

1) 理性决策即认为人在决策时遵循着理性价值最大化的原则，比较具有代表性的有冯· 诺伊曼提出的最大期望效用理论，伦纳德· 萨维奇提出的主观期望效用理论等。

2) 描述性决策认为人在进行决策时不完全遵循理性准则，其中丹尼尔· 卡尼曼与阿莫斯· 特沃斯基提出的前景理论是其中的代表。该理论认为，决策者依据价值函数、权重函数赋予选项不同的效用值，最终选取最大期望效用值做出决策。人也存在着启发式偏差，这会对决策产生影响。

3) 自然决策专门研究人们如何在自然环境或仿真环境下实际进行决策，其中最著名的要属加里·克莱因（ Gary Klein）提出的再认—启动模型（ RP D），该模型认为人在决策时会依据以前的模式进行匹配。对于机器而言，进行智能决策可以借鉴人的决策习惯，可以将几种思维方式进行结合，并确认出一套判断机制，以便在特定情景下对决策行为进行抉择。例如，机器可以区分出时间与情景的压力，并建立起相对应的匹配机制，如当情景压力小时选择理性决策模式，而当时间压力大时选择自然决策模式等。

所以，目前人工智能界对常识、动机与决策问题中的难点解决办法看起来还不是很多，但这确是目前机器智能与人智能之间差异最为显著的地方，也是目前整个行业的瓶颈所在。如何让下一代人工智能产品更有“温度”，需要先在这几个问题上有所突破。

五、总结

机器人的出现可以代替人类处理人类无法达到的场景，更加高效，高智能的机器人甚至可以完全解放人类的束缚，自行完成任务，不过这有待人工智能的进一步发展；至于电影《终结者》中出现的机器人，未来世界可能会出现，不过目前所遇到的瓶颈可能需要几代人的努力去攻克。

人工智能利用在和平发展上是福祉，利用在战争上是毁灭。只要机器人是工具，这个时代永远是人类的时代。

毋庸置疑，以后一定会是机器人的时代。现代 社会 技术发展已经使我们离不开机器人，虽说日后会是机器人的时代，但我认为机器人终究只是人类创造出来的一种工具，机器人是永远不可能取代人类的。人类和机器的关系将来更多的是合作关系而非竞争关系。马云表示：“我相信机器会做到比人聪明，但人比机器更智慧”“人类会越来越厉害，机器永远不可能取代人类”。李彦宏表示："我们不应该花大精力造出一个机器来长得像人，不应该花在解决让这个机器怎么学会走路、跑步、上下楼梯，这是一个机械时代的思维。我们要解决的是让机器能够像人一样思考。" 我们应该尊重机器人技术，而不是担心机器人技术。引领未来的不是机器人，而是机器人背后的人的智慧。

谈到人工智能这个话题，人类的态度和想法都充满着纠结：一边希望它聪明到可以干所有的活儿，一边却又怕它太聪明反过来奴役人类。尽管对未来的预测非常困难，但也不乏其人。

早在20世纪50年代，美国科幻时代著名的代表人物之一、“机器人三大定律”的制定者艾萨克·阿西莫夫就曾在《我机器人》的***中预测，这个期限是2035年。

他描述，2035年街上遛狗是机器人，清扫街道的也是机器人。现在，阿尔法狗已经毫无悬念地战胜了人类围棋世界冠军,再过18年，艾萨克·阿西莫夫的预言会实现吗？

计算机程序“深蓝”战胜世界排名第一的国际象棋高手加里·卡斯帕罗夫时，人工智能是否会超越人类，这个话题就曾在很长一段时期内成为很多人的困扰。 历史 何其相似，但又有所不同。从那时至今，经过近20年的发展，人工智能已经度过了最初的萌芽阶段，正在迅速渗透进生活的方方面面，它的边界也在不断变化和扩展。比如，人们最初会为计算器的计算速度惊诧，将其视作智能，但是现在它只不过是小学生都能使用的***工具。正如斯坦福大学发布的《2030年全球人工智能的发展前景》报告中说，人工智能正在形成一种“人工智能效应”，它“总会将一种新技术带入人们的生活，而一旦人们习惯了这种技术，它便不再被认为是人工智能”。

或许，人工智能并不是“忽如一夜春风来”，而是以一种“润物细无声”的姿态存在，从这一层面上来说，人工智能时代早已来临, 机器人技术和自动化现已取得了巨大的进展，尤其是在制造业领域。 根据牛津大学工程学院2013年的一项研究，在未来20年里，美国近一半的工作岗位，47%的人面临着被自动化代替的风险。运输、物流和办公室管理方面的工作岗位面临着被替换的风险。无人驾驶 汽车 ，包括大型卡车，已经在高速公路上行驶。根据牛津大学的报告， 虽然目前机器人主要应用于制造行业，但接下来可能会有数百万个服务岗位也将使用机器人技术。

技术进步是一把双刃剑 ， 他们会使得一些工作消失，但创造出的其他工作机会也会越来越多。

实际操作会越来越智能化，机器人会在某个领域发展为强项，到不会全部领域使用机器人，它不具备思考能力。

科技 的发展一直是人类 社会 进步的重要动力，ai的发展趋势越来越快，这种技术是目前人类唯一发展出的有可能自我循环成长的 科技 ，现在众说纷纭，结果不得而知。不过可以确定的是不久的将来会替代部分人的工作。

随着生产力的不断发展，人类的本身对外输出的功率变回比不上机器。而人的需求又是无限的，所以智能化生产始终是避免不了的。就这样，人工智能成为未来工业发展的必然趋势。

社会 的发展需要，未来是机器人代替人工的 社会 现状

现在通过编程序来控制机器人已经运用很广泛，特别是在高 科技 领域。但机器人目前来讲还是有它的局限性，比如讲在维修和钳工这块还是依靠我们的技术员针对具体问题分析做出判断和加工，特别是在一些环境恶劣的地方，比如强险救灾，和重大工程方面我们的大国工匠是不可或缺的！

不会

嵌入式物联网的发展趋势如何

2019年物联网行业将迎来新一轮增春渣长

2018无疑是物联网应用落地的一年，作为这个时代下最伟大的科技产物，物联网正在取代野源移动互联网成为信息产业的主要驱动，统观市场，近年我国物联网市场持续保持高速增长。据前瞻产业研究院发布的《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》统计数据显示，2015年我国物联网链接数量为6.39亿个，截止至到2017年我国物联网链接数量达到了15.35亿个，相比2016年增长了69.8%。初步预计2018年我国物联网链接数量突破20亿个，在2019年我国物联网链接数量将达31.25亿个，同比增长38.52%。并预测在2020年我国物联网链接数量将达到40亿个。可以说，2019年将是物联网真正由示范到实际应用转化的起始年，诸多物联网环节领域都将在今年迎来新一轮增长。

2015-2020年扒脊悄我国物联网链接数量统计及增长情况预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

未来物联网将为制造业发展注入更多活力

近几年，物联网、大数据、云计算等前沿技术在制造业领域的应用程度日益深入，制造业在这些技术的推动下加快向着智能化、高效化方向转型升级，并已经取得了一定的发展成果。与此同时，制造业在发展过程中存在的产值低下、材料利用率低等问题也值得重视。

虽然制造业在向前发展的过程中面临诸多挑战，但是许多业内人士对于制造业的发展前景依然充满信心。今后，在***产业升级政策和企业数字化转型浪潮的推动下，物联网在制造业领域的应用程度将更加深入，而制造业也将在传统产业智能化升级过程中扮演更加重要的角色。

届时，5G低功耗广域网等基础设施的加快构建、数以万亿计制造业新设备接入物联网平台等，都将推动制造业取得新的发展成果，人工智能、边缘计算、区块链等技术加速与物联网融合应用也将成为一大趋势。

2016年国家对什么行业有扶持

2016：国家大力扶持的七大热门行业

热门行业一：节能环保产业

为加快我国节能环保产业发展，***院印发《关于加快发展节能环保产业的意见》(以下简称《意见》)，《意见》提出到2015年， 我国节能环保产业总产值要达到4.5万亿元，节能环保产业产值年均增速在15%以上。表明随着中国***发力，中国节能环保产业将迎来***展的黄金期。同时，这也是新一届***统筹稳增长、调结构、促改革、惠民生，推出的又一项重大举措。

《意见》指出，加快发展节能环保产业要围绕提高产业技术水平和竞争力，以企业为主体胡物、以市场为导向、以工程为依托，强化***引导，完善政策机制，培育规范市场，着力加强技术创新，大力提高技术装备、产品和服务水平，以释放市场潜在需求，形成新的增长点，为稳增长、调结构、扩内需，改善环境质量，保障和改善民生，推动加快生态文明建设作出贡献。

热门行业二：软件产业

上半年我国软件产业在出口持续低迷、外包服务继续放缓的情况下，却效益向好，实现软件业务收入1.39万亿元人民币，同比增长24.5%。其中6月份增长25.4%，增速比5月提高4.5个百分点。

以软件为核心，集成内容、应用、网络、终端、软件、芯片等要素的技术垂直整合不断涌现，成为新业态的主流，随着国家扶持政策的落实，下半年软件产业的表现将更加出色。

热门行业三：云计算

"大数据本身是一个问题集，云技术才是解决大数据问题集最重要、最有效的手段。"一位资深的大数据专家如此评论。

伴随着近期大数据成为市场关注焦点，曾经火热的云公司也再度受到关注。上周五在美国上市的两家云计算和大数据的交叉概念公司股价出现暴涨，首日涨幅均超过60%，再度显示了美国股市对于这个领域的热衷。而国际裤芹液权威机构IDC推算，近三年全球"云计算"领域将有8000亿美元的新业务收入，尤其是云计算应用于大数据问题的分析研究的需求增速飞快。

根据2012年科技部专门印发了云科技发展"十二五"专项规划。规划提出，到"十二五"末期，在云计算的重大设备、核心软件、支撑平台等方面突破一批关键技术，在若干重点区域、行业中开展典型应用示范，实现云计算产品与服务的产业化，使我国云计算技术与应用达到国际先进水平。

2012年国家发改委、财政部、工信部面向5个云计算试点城市，精心遴选了12个重点项目，支持资金规模高达15亿元。具体项目背后，则是国家重点扶持云计算产业，培育云计算服务龙头企业的宏伟远景。经过三年努力，发展一批面向智慧城市、智能交通、医疗卫生、中小企业等领域的云计首袭算服务示范应用，培育10家左右在全国范围内用户规模千万以上，年收入超50亿元的云计算龙头企业，使云计算产业链的产值规模达到2000亿元。

热门行业四：装备制造业

中国经济已经经历了二十多年的快速增长，预计这个势头还可以保持相当长一段时间。快速增长并不是各个产业均衡增长的产物，而是主导产业带动的结果。不同时期主导产业不同，主导产业的转换推动经济持续快速增长。虽然全球制造业进入调整周期,但中国业界仍然形势大好,中国工程机械协会会长祁俊指出,明年工程机械行业增长可能会放缓,但仍能保持两位数的增幅。到2015年,行业销售收入将达9000亿元人民币,期望利润率能达7%,其中有30%为出口。他指出,估计到2015年,国际市场对工程机械品需求量将达到2000亿美元,其中中国的出口可占200亿美元左右,成为出口大国。

热门行业五：畜牧业

中央财政近日下拨畜牧发展扶持资金20.5亿元，支持开展畜牧良种补贴，对养殖者购买牲畜良种冻精和种公畜进行补贴，支持畜牧水产等“菜篮子”产品养殖场开展规模化标准化生产。加上此前已下拨资金，2013年中央财政已下拨畜牧发展扶持资金29亿元，比2012年同口径增加2亿元。

热门行业六：光伏产业

国家统计局公布上半年经济数据之际，业界期盼已久的光伏新政出台。***院昨日发布《促进光伏产业健康发展的若干意见》(下称《意见》)，提出2013-2015年年均新增光伏发电装机容量10GW左右，到2015年总装机容量达到35GW以上。

作为拯救光伏产业的“救命稻草”，《意见》将扩大国内市场作为促进光伏产业健康发展的根本出路。值得注意的是，完善电价和补贴政策、加大财税政策支持力度也成为此次“一揽子***”的一部分。

热门行业七：城市园林绿化行业

城市绿化的建设过程、功能要求和经营目的，与林业有所不同，但都是生产建设的组成部分，可以带来丰厚的社会财富以及带动经济发展。由于国家大力建设园林化城市的带动，城市园林绿化已经成为一门新兴的环境产业。在国家法律、法规的调控下，城市园林绿化与经济发展形成了相互促进、互为基础的态势，也从中显示着古老园林的崭新魅力。

关于云计算理论国内，国外的研究

中国云计算行业分析：坚持自主创新，助力国民经济转型升级

云计算产业发展概况分析

云计算是通过网络统一组织和灵活调用各种ICT信息***，局历将原本分散的ICT***集中起来共享使用实现大规模计算的信息处理方式，让IT***逐渐成为水电煤一样的公共基础设施。云计算网格化与IT基础设施化为全社会带来巨大的IT成本节约。物联网是互联网应用的进一步拓展，物联网的终极目标是实现全社会的物物相连、信息通信及交换使用。

按照部署方式的不同云计算被分为公有云、私有云和混合云。根据云服务提供***的类型不同，云计算服务模式分类软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)以及基础设备即服务(IaaS)三类。

2018年全球云计算市场规模分析预测

目前，全球云服务正处于散者高速发展期。2012年全球云计算市场规模已经突破1000亿元。2014年全球云计算市场规模达1554.4亿元，同比增长16.8%。到了2016年全球云计算市场规模突破2000亿元，达到2218亿元，同比增长25.5%。截止到2017年全球云计算市场规模达到了2628亿元。伴随着企业逐渐倾向于追求数字化商业战略，传统IT服务向云端服务转变，全球云计算市场规模将进一步增长，预计2018年全球云计算市场规模将超3000亿元。

2012-2018年全球云计算市场规模统计及增长情况预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

预计2020年中国云计算市场规模将超1300亿元

据前瞻产业研究院发布的《中国云计算产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，在公有云市场方面，2014年以来，中国公有云市场高速发展，2014-2017年市场规模增长超4倍，复合年增长率为，随着云计算产业垂直行业的纵深场景化，中国云计算市冲腊薯场规模将保持高速发展，预计2020年中国公有云市场规模将有望突破600亿元。

在私有云市场方面，私有云是为一个客户单独使用而构建的，因而提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制。企业通过建设私有云计算平台，可以根据各种业务应用系统的特性来综合调整***的分配。2017年中国私有云市场规模达到429.8亿元，同比增长23.4%，安全性、可靠性和成熟度等方面的完善，私有云市场规模将进一步增长。预计2020年中国私有云市场规模将达770亿元。

2014-2020年中国云计算市场规模统计及增长情况预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

2018年中国云计算软件行业专利申请数量分析预测

2009年以来，我国云计算软件行业专利申请数量成上升趋势，在2016年达到峰值，共申请了2822个。截止到2017个年中国云计算软件行业专利申请数量达到了2266个。预计2018年中国云计算软件行业专利申请数量将下降至639个。

2009-2018年中国云计算软件行业专利申请数量统计情况及预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

中国云计算产业未来发展趋势分析

“云”是数字经济时代的基础设施。“中国云”出海，让数据和信息更好地实现互联互通，更重要的价值是以云平台托举起更多企业发展。在现实中，“中国云”扮演着“一手托两家”的角色，既可以帮助中国企业更好走出去，也可以帮助外国公司走进中国市场，从而实现数字经济的时空压缩能力。

比如说，利用云计算可以大幅节省成本和时间，让企业能够快速开展海外业务，业务落地时间从此前以月为度量缩短到现在的分钟级。过去10年，创业公司的创业门槛整体因为云计算大大降低。大疆科技、字节跳动等企业海外业务扩张，中国的互联网经济模式走出去，与“中国云”的全球布局息息相关。

与单纯销售手机、家电等实物不同，云计算涉及数据的整合与安全，走出去面对着更为复杂的挑战。管理数百万台服务器，既需要大规模的运维能力，也需要全球化的运营能力;面对世界各国不同的国情和文化，既要有“全球化”的格局，也要有“本地化”的眼光。事实上，克服这些挑战、拓展全球市场，最重要的还是赢得信任，能够用“中国云”为当地发展创造价值。

对于“中国云”而言，无论是开拓国际市场，还是深耕国内市场，其核心竞争力仍然是坚持自主创新，通过云计算、大数据持续提供高效的数字服务，从而降低交易成本、提升经济效率，为经济发展注入新动能。回首过去，中国的大数据和云计算主要得益于移动互联网的驱动与手机APP模式的泛化，展望未来5—10年，中国的大数据和云计算将结合物联网和人工智能的发展，由消费端倒灌到生产端和供给端，通过“工业大脑”“农业大脑”“城市大脑”等数字服务大幅提升生产效率、提高供给质量，推动中国制造向中国智造、要素驱动向创新驱动的转变。

事实上，云计算是人工智能在各行业大规模应用的桥梁，通过云计算提升生产效率也打开了巨大的想象空间。有这样一个直观的案例：在一家石化企业，云计算通过对锅炉的数百个参数的分析与工业智能应用，可以在不增加物理设备的前提下，达到分钟级别的精确参数控制，从而降低4%的能耗。这一能耗降低的模式，可以逐步推广到中国300多万个各种类型的锅炉。这不仅降低了单位GDP的能耗，而且有利于实现绿色发展。可以合理地预期，基于大数据和云计算的人工智能，将作为未来的基础***，对将来的物理世界和生产方式产生深层影响。

我们正处于互联网科技发展与新工业革命的历史交汇期。把握住历史交汇期的机遇，需要适应数字经济发展的大势，产生与未来发展趋势相匹配的“思维突变”和“模式突变”。从这个视角来看，“中国云”的蓬勃发展，不仅能够以创新助力中国经济转型升级，更能推动中国把握住未来的风口和机遇。

关于2016年云计算发展趋势和云计算近几年的发展的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。