大数据、云计算、人工智能等技术正加速推动着企业创新和新一轮技术变革,信息技术的创新发展也促进了服务外包方式的改变。大数据技术将IT外包服务供应商转化为企业信息采集者和翻译者,而不仅仅是软件的维护者。云计算和软件服务的兴起,使传统的应用软件开发和维护外包服务发生动摇。人工智能正在以前所未有的速度和深度渗透传统经济的各行各业,其中当然也包括正处于转型升级中的服务外包行业。服务外包行业迎来了新的发展机遇,行业重心已发生改变。
一般认为,“大数据”这一概念最早公开出现在1998年。美国科学家约翰·马西(John Mashey)在一个国际会议报告中指出:随着数据量的快速增长,必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题。他用Big Data(大数据)来描述这一挑战,在计算领域引发思考。2012年,牛津大学教授维克托·迈尔—舍恩伯格(Viktor Mayer-Schönberger)的著作《大数据时代》( Big Data : A Revolution That Will Transform How We Live , Work , and Think)引发商业应用领域对大数据方法的广泛思考与探讨。此后,大数据相关技术、产品、应用和标准不断发展,逐渐形成了包括数据资源与API、开源平台与工具、数据基础设施、数据分析、数据应用等板块构成的大数据生态系统,其发展热点呈现了从技术向应用再向治理的逐渐迁移。经过近十年的发展和沉淀,人们对大数据已经形成基本共识:大数据现象源于互联网及其延伸所带来的无处不在的信息技术应用以及信息技术的不断低成本化。大数据为人类提供了全新的思维方式和探知客观规律、改造自然与社会的新手段,这也是大数据引发经济社会变革的最根本性的原因。
大数据产业链应用层级不断落地。大数据应用方向主要包含旅游、医疗、城市、教育、社交媒体、移动互联网等,具有广阔的前景。许多互联网企业对大数据进行实质性的应用探索。在未来,企业如何使用和挖掘大数据是赢得市场竞争的关键。大数据分析领域也在快速发展。随着应用层级的发展,其隐藏的价值不断被发现和探索,企业更加密切关注如何发现数据中的价值,大数据分析也将迎来更加快速的发展。未来,对大数据的挖掘技术和方法也将成为被重视和关注的领域,数据分析共享将成为主流。大数据也是国家在未来提高竞争力的关键因素。据国际信息技术咨询企业国际数据公司(IDC)的报告,2020年全球数据存储量将达到44ZB(1021),到2030年将达到2500ZB。大数据的价值主要体现在商业、增强社会管理水平和提高安全保障能力等方面。在大数据时代,国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有大数据的规模、活性以及对数据的解释、运用能力。
大数据也面临一些挑战。第一,数据隐私、数据安全与数据共享三者之间存在矛盾。一方面,个人数据的不正当使用导致隐私安全问题时有发生,数据的无序流通可能导致隐私保护和数据安全方面的风险,需要加以规范和限制。另一方面,数据共享开放的需求十分迫切。单个组织的数据往往是片面的、局部的信息,只有通过共享开放和数据跨领域流通才能从不同角度观察、认知事物的全方位视图。目前,有效的数据治理体系建设仍处在初步阶段。第二,大数据理论与技术远未成熟,未来信息技术体系需要颠覆式的创新和变革。大数据获取、存储、管理、处理、分析等相关技术近年来有了显著发展,但大数据基础理论和技术还未成熟。理论上,数据驱动与规则驱动的对立统一、“全数据”的时空相对性、分析模型的可解释性与鲁棒性等还存在争议。技术上,针对特定数据集和特定问题域的解决方案,上升为“通用”或“领域通用”的统一技术体系,仍需时日。
根据美国国家标准技术研究所(NIST)的定义,云计算是一种按使用量付费的模式。这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务等)。这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。云计算是继互联网、计算机后在信息时代一种新的革新,其核心是将计算机资源协调在一起,使用户通过网络就可以获取无限的资源,同时获取的资源不受时间和空间的限制。云计算的运用催生了新的产业链,同时也有效推动了产业结构转型升级,推动IT产业运营模式的转变。这条新产业链由七大主体组成,即硬件供应商、基础软件供应商、云提供商、云服务提供商、应用提供商、企业机构用户和个人用户等。根据服务模式的不同,云计算还可以分为IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)与SaaS(软件即服务)。其中,IaaS是以虚拟化、自动化和服务化为特征的云平台,通过互联网为用户提供基础资源服务和业务快速部署能力;PaaS是构建在基础设施上的软件研发平台,以SaaS的模式将软件研发平台作为一种服务提交给用户;SaaS是一种通过互联网提供软件的模式,用户无须购买软件,而是向提供商租用基于网络的软件。
Gartner发布的云计算市场数据显示,2019年,全球云计算市场持续快速增长,IaaS市场同比增长37.3%,总体市场规模达445亿美元。2019年,全球云计算市场亚马逊、微软、阿里云、谷歌排名前四,全球市场3A格局稳固,亚马逊仍然处在第一位,但市场份额被微软和阿里云挤压,从2018年的48.0%下降到45.0%;微软占据17.9%的市场份额;阿里云进一步拉开对谷歌的优势,其全球市场份额从2018年的7.7%上涨至9.1%;谷歌全球市场份额从2018年的4.1%上升至5.3%。相比全球市场,2019年亚太市场增长更快,云计算市场规模同比增长达50.0%。在亚太市场,阿里云排名第一,市场份额进一步上升,从2018年的26.0%上升至2019年的28.2%,接近亚马逊和微软总和;而亚马逊份额从2018年的18.2%下降至2019年的17.5%。见图2-14。
图2-14 2019年全球及亚太地区云计算市场份额
阿里云近年来在中国市场份额持续稳固,2019年第四季度中国市场占比达46.0%。新冠肺炎疫情刺激了市场对远程工作背后的云基础设施与技术的需求。疫情之后,企业和机构将大幅加快“云脚步”。阿里云宣布未来3年投入2000亿元,用于云操作系统、服务器、芯片、网络等重大核心技术研发攻坚和面向未来的数据中心建设,冲刺全球最大的云基础设施。Gartner报告显示,腾讯云全球市场份额从2017年的全球第18位、2018年的全球第六位上升至2019年的全球第五位,增速为111.0%;2019年腾讯云亚太地区市场份额排名第四,增速为107.3%。根据腾讯财报,2019年,腾讯云全年营收超170亿元,增速持续高于市场,付费客户数突破100万人。报告期内,腾讯云成功扩大市场份额,并在互联网服务、旅游、民生服务及工业等垂直领域持续拓展业务,并发挥连接消费者的优势,助力企业进行数字化升级。Gartner报告显示,华为云2019年全球IaaS市场排名上升至第六,增速高达222.2%,全球增速最快,中国市场排名前三。
云计算已经从行业颠覆者发展成为当今企业IT的基础,随着云计算供应商将注意力转向跨行业的定制解决方案,云计算技术正变得越来越专业。未来云计算发展主要有以下趋势:第一,企业需求转向混合多云的策略。随着对云应用的新期望,许多企业正在优先考虑混合和多云选项,并利用来自多个供应商的私有和公共云解决方案。调研机构Rightscale公司发现,几乎每个企业平均运行4.9个私有云和公共云。第二,高性能计算(HPC)在公有云中的使用越来越普及。HPC能够在非常短的时间内执行大量计算,因为其需要大量的资源、强大的基础设施,公有云中的HPC一直很难实现。随着越来越多的云提供商在他们的服务中加入了HPC,允许用户购买高性能计算能力,并且只在需要的时候使用它,公有云中的高性能计算将持续快速增长。第三,云原生对技术的变革。云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中,构建和运行可弹性扩展的应用。云原生时代的应用开发过程中,“微服务”、“服务网格”(Service Mesh)、“无服务器架构”(Serverless)等新名词、新概念不断涌现,并逐渐变成现实。
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能,感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统 。人工智能始于20世纪50年代,发展至今大致分为三个阶段:第一阶段为20世纪50—80年代,这一阶段人工智能刚诞生,基于抽象数学推理的可编程数字计算机已经出现,符号主义(Symbolism)快速发展;第二阶段为80—90年代末,在这一阶段,专家系统得到快速发展,数学模型有重大突破;第三阶段为21世纪初至今,随着大数据的积聚、理论算法的革新、计算能力的提升,人工智能在很多应用领域取得了突破性进展,迎来了它的繁荣时期,见图2-15。
人工智能在最近十年的发展十分迅速。计算机视觉在智能家居、语音视觉交互、增强现实技术、虚拟现实技术、电商搜图购物、标签分类检索、美颜特效、智能安防、直播监管、视频平台营销等方面都拥有长足的进步。语音识别通过信号处理和识别技术,让机器自动识别和理解人类的语言,并转换成文本和命令。其应用场景涉及智能电视、智能车载、电话呼叫中心、语音助手、智能移动终端、智能家电等。自主无人系统落地在望,无人车、无人机以及医疗机器人等技术都得到了显著发展,根本原因是自主无人系统算法的支撑。人工智能自适应学习(Intelligent Adaptive Learning)技术日趋成熟。该技术赋予了学习系统个性化教学的能力,带给了学生个性化学习体验,提高了学习效率。
图2-15 人工智能技术发展历史
资料来源:《德勤中国2019全球人工智能发展白皮书》。
人工智能开放平台建设近年来也稳步推进。随着人工智能技术商用步伐的加快,科技巨头和新兴人工智能创业公司均形成了自己的技术优势。为更大程度地利用技术优势扩大自身的商业优势,以及扶持人工智能行业的发展,技术领先的人工智能企业纷纷开始构建自己的人工智能开放平台。人工智能平台是提供构建人工智能应用的工具。这些工具结合了智能、决策类算法和数据,使开发者可通过平台创建自己的商业解决方案。人工智能开放平台的搭建旨在打造从源头技术创新到产业技术创新的人工智能产业链。开放的平台连接产业链的两端,一方面可以连接开发者和一些研究机构;另一方面可以连接许多下游的企业,如一个以图像识别为主的人工智能开放平台,可以将相关技术能力开放给希望在图像识别领域开辟业务的创业团队。
与AI技术相伴而来的是行业重塑与新业态兴起。在许多行业,人工智能正在推翻以往秩序,在摸索中构建新的体系,寻找新的平衡。人工智能对提升个人学习效率、变革企业经营管理方式、促进产业革新乃至塑造城市基础设施创新系统等,都产生了巨大的作用,从而引发经济结构的重大变革,实现社会生产力的整体跃升。
中国人工智能产业持续高速成长。中国政府通过多种形式支持人工智能的发展,形成了科学技术部、国家发展改革委、中央网信办、工信部、中国工程院等多个部门参与的人工智能联合推进机制。从2015年开始,先后发布多项支持人工智能发展的政策,为人工智能技术发展和落地提供大量的项目发展基金,并且为人工智能人才的引入和企业创新提供支持。2017年底,工信部发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018—2020年)》,强调重点推动人工智能和实体经济深度融合,推进人工智能技术产业化、集成应用;重点应用包括智能网联汽车、服务机器人、AI医疗影像等八大类人工智能产品;重点突破包括AI芯片在内的三大核心人工智能技术;同时完善5G、算法训练数据库等人工智能配套体系,为2020年中国人工智能行业发展制定了详尽的宏伟蓝图。我国人工智能核心产业规模目前已超过1000亿元,预计到2020年将增长至1600亿元,带动相关产业规模1万亿元。其中,北京、上海、浙江、江苏、广东的人工智能相关产业规模位居全国前列,预计2020年,分别可达到1400亿元、1300亿元、2700亿元、1000亿元和2800亿元 。京津冀、长三角、珠三角AI企业云集,人工智能技术进入商业应用阶段后,已经逐步在众多行业得到应用,其发展前景受到政府、企业等社会各方的普遍认可,已经成为助推经济发展的重要力量。
随着移动互联网迅猛发展,数据量呈现指数级增长。数据量的膨胀带来了数据处理性能的压力,也对数据处理手段提出了新的要求。在早期,企业对非结构化数据处理以存储检索为主,对结构化数据处理提供各类API和少量SQL支持,使海量以SQL实现为主的业务难以迁移到大数据平台,大数据技术的推广受到阻碍。为了更好地处理结构化数据并将数据迁移到分布式架构中,大数据平台厂商在研发和竞争过程中不断提高SQL标准的兼容程度。基于业务的需求,越来越多的企业大数据平台构建数据仓库,利用强大的分布式计算能力,分析处理海量数据,并应用于各种业务场景中。当企业不满足于对数据的分析和挖掘,便促使传统的机器学习算法开始实现分布化。随着深度学习技术和分布式技术的发展,演化出了新一代的计算框架。结合大量训练数据,使机器学习人工智能技术在数据领域产生巨大威力,如人脸识别、语音识别、无人驾驶等新的技术与业态。
随着企业数据处理与服务需求的不断发展,从大数据的汇聚、分布式技术释放计算能力开始,技术不断延伸发展,大数据、人工智能与云计算的边界越来越模糊,三者技术的发展不断互相影响与融合,这是技术发展与现实需求产生的自然趋势。在“后大数据时代”,基础大数据与人工智能云平台的形成与落地会越来越多,真正实现科技赋能业务,为企业提升效率与发展植入更强的“心脏”。同时,未来企业可能会将其基于基础能力平台的应用体系也上架到平台的应用市场中,进而充分利用云平台的优势能力,共享资源,统一管理。
大数据、人工智能与云计算技术趋向深度融合。大数据、云计算、人工智能等技术与产业深度融合才刚刚开始,更多落地的大数据解决方案将以云计算平台的形式实施。因此,平台化能力成为大数据企业竞相角逐的新焦点。通过将数据、算法和解决方案集成到统一的平台上,企业可以提供“准标准化”的产品,快速占领市场,提升变现能力。
多层次、复合型人才是关键。技术的融合,需要复合型的人才。在人才培养上,政府方面设立专项基金,支持高校及企业开展相关方面的研究,鼓励“产学研用”相结合。高校方面,强化学科体系建设,完善课程设计与社会实践,培养大量应用型和复合型人才。同时,加强理论攻关,创建海量数据场景下快速有效的计算和优化算法。企业方面,自建培训学院,以项目驱动人才培养。同时,加强与高校的合作,开展技术攻关。
数据安全将成为核心问题。技术层面,围绕大数据整个产业链,沿用最新的信息安全技术,开发大数据安全产品和服务。产业生态层面,威胁情报、网络安全漏洞以及攻击等数据的即时共享成为行业协作的示范领域,未来将会逐渐向大数据安全领域扩展。
以大数据、云计算、人工智能为代表的新一代信息技术蓬勃发展,推动了传统产业转型升级,为服务外包企业依托技术优势支持制造企业转型升级提供了便利。服务外包技术支持已从传统的互联网与信息技术转向以大数据、云计算、人工智能为核心的新一代信息技术。我国的服务外包业,逐步摆脱了依靠要素成本优势实现规模扩张的发展模式,转向以创新驱动提升质量效益,高新技术服务外包占比持续上升,高中低端业务结构不断优化。云计算使服务外包从传统购买模式向租用模式转变,极大地节约了运营成本。新一代信息技术的融合,催生了新的业态和新的服务,我国服务外包产业正向高端化、数字化、融合化方向创新与发展。服务外包向价值链高端升级进步加快,成为数字经济时代提升我国全球价值链层级的战略选择。商务部主导编制的《服务外包产业重点发展领域指导目录(2018年版)》指出,大数据服务、云计算服务、人工智能服务是服务外包的重点发展领域。
新一代信息技术的发展使跨界融合成为可能,服务外包生态链正在形成,跨界融合集成式供给迅速增加。服务外包与互联网、IT和电子商务等关联产业的融合,以及与制造业、金融、电信等垂直行业的融合,使传统服务外包产业边界逐步模糊。服务外包向解决方案服务转型。服务外包企业整合多个业务环节或流程服务能力,并向咨询设计端延伸,已具备整体解决方案服务能力,开发垂直行业解决方案服务产品。服务外包向智能化服务转型。人工智能正在推动服务外包现有业务流程、商业模式的根本性改造,以人工智能技术服务为代表的服务外包新领域增长迅速,人工智能与自动驾驶、智慧金融、智慧生活、智慧医疗等紧密关联且具有广泛的商业应用前景。
从业务类型方面看,得益于大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展,“互联网+服务外包”模式迅速发展,服务外包企业的业务类型也正在稳步向高技术业务转型。2019年,以软件研发、芯片设计检测、信息系统运维为代表的信息技术外包执行额为2894.3亿元,同比增长9%,占比为44.1%,占有主导地位;以内部管理服务、运营服务、供应链管理服务为主的业务流程外包执行额为1183.9亿元,同比增长30.4%,占比18.1%;以商务服务、工业设计、工程技术、医药研发、动漫等研发服务为主的知识流程外包执行额为2477.6亿元,同比增长7.6%,占比37.8% 。
在科技浪潮下,服务外包的发展方向是走高端化路线。在大数据、云计算、人工智能应用成为风口的今天,员工持续、深度学习是服务外包企业关注的焦点。服务交付模式不再是软件产品或某种服务的单纯交付,而是基于客户体验,提供服务的人必须通过与客户交流,理解客户的体验,理解客户的战略、策略,从而帮助客户改善和优化方案。因此,服务交付模式将是人与机器共同完成的,改变的只是工作人员的类型。廉价劳动力已经不能满足服务外包发展趋势的需要,复合型人才成为必需。而随着全球价值链的不断发展,国际交流与合作不断深化,具有国际视野的国际型人才也是人才需求的新考量。
目前,我国科研人员总数达419.00万人,居世界第一位。2019年,我国毕业大学生834.00万人,高等教育在学总规模3833.00万人,其中在学博士38.95万人、在学硕士234.17万人,居世界第一位。截至2018年,海外留学生回国约365.00万人,这些群体构成国际化人才的重要来源,也为服务外包发展提供了人才保障。
在数字技术重构全球经济新版图的背景下,在全球数字贸易迅猛发展的大趋势下,数字服务成为提升全球价值链地位的重要途径。世界各国正在积极推动数字贸易规则协议,将催生跨国企业在全球发包的意愿,促进我国服务外包的发展。中国数字经济规模近年来快速壮大,数字基础设施不断完善,数字技术领域创新能力日益增强。我国数字服务贸易也得到了良好发展,规模快速增长,贸易领域逐渐向全球范围扩大,主要体现在软件进出口规模的增加上。2019年,我国软件出口中,信息技术研发服务合同执行金额达343.6亿美元,占全部信息技术外包合同执行金额的80.5%。新一代信息技术开发应用服务虽然增速较快,但是目前体量较小,2019年新一代信息技术服务执行金额占比仅为2.7%,增长空间巨大。
现阶段,我国国际服务外包产业面临着转型升级压力,欧美发达国家服务外包市场受贸易保护主义影响出现一些不确定性,导致国际服务外包市场竞争激烈,开拓难度不断加大,迫切需要寻找新的市场发展机遇。“一带一路”已成为我国对外开放的重要组成部分,沿线国家和地区在服务外包领域蕴含着巨大市场潜力,为我国服务外包产业国际化发展开辟了新途径。承接“一带一路”沿线国家和地区的服务外包,将有力地促进我国服务业开放新格局的形成。自“一带一路”倡议提出以来,我国承接“一带一路”沿线国家和地区服务外包业务规模快速增长。2013年,中国承接“一带一路”沿线国家服务外包合同执行额为72.2亿美元,占中国国际服务外包业务的15.9%;2019年,承接“一带一路”沿线国家服务外包合同执行额达到1249.5亿元人民币(约合184.7亿美元),占比19.1%,见图2-16。“一带一路”市场的重要性不断提高。
图2-16 我国承接“一带一路”沿线国家离岸服务外包合同执行金额
资料来源:中国商务部。