【IDCC2020】圆桌论坛：AI定义IDC

我想提到另外一点，当我们有专家知识库的同时，这些专家知识可能只是在个别人，在一些人的手里。我觉得我们做技术的团队可以多做一件事，如何将专家知识库变成更多的人能够使用，我觉得这是我们可为之的事。如果今天我们将运维管理或者现象的内容进行归集、梳理，把它建立成我们运维自己的知识库，专家意见知识库，给它设定相关的场景、参数等等，可以通过实时的运维机器人的方式进行查询、比对、提醒，这样我们没有太多经验的运维的同时，再处理问题的时候，通过这样的查询能够让专家知识库及时帮助它，这样7×24小时能有人提点，可以更快的发现问题，这也是一种人机配合的模式。

所以人工智能并不是替代人去解决更难的问题，而是帮助我们广大的运维人员获得更多的渠道，获得专家知识，这样在现实中间更能解决问题。从安全性的角度来讲，它更加能帮到运维人员，当然这需要我们前期设计知识库，就补充这一点，谢谢。

夏玉学：这个行业专家系统构建了一二十年，真正应用的效果并不好，确实可以借助刚才孙总说的知识图谱，加快有效信息的查询和使用，这一点确实是我们需要从前端做设计，不断的实践、孵化的。

曹峰：感谢，因为时间的关系，最后我们还是希望点一个题，因为我们是人工智能的环节，我们大会的主题是IDC，主题也是重新定义IDC，各位专家分别用一两句话时间展望、总结，给我们这个小的篇章做一个结语。

孙彬：首先我认为人工智能对IDC的发展是两个维度，第一人工智能一方面促进了IDC的需求，因为人工智能有大量IoT设备连进来，有了数据就可以进行分析、响应，比如说视觉的响应，人机对话的响应，人工智能帮助人的方便同时需要依赖于快速的网络、带宽、计算、存储、大量的数据，所以人工智能的发展一定会催生IDC的发展。当然人工智能也是为IDC产业服务的，人工智能技术同样在服务着IDC的管理和运维，不管是预测故障分析还是运维方面的服务，还是内部服务方面，我觉得人工智能都可以帮助服务再上一个台阶。

相互的产业是不断往前迭代的，任何的技术都是在催生我们IDC的产业发展，只要科技在往前走，IDC产业也一定是往上走的，在这个过程中希望大家一起在这个大船上向前推进，就说这些。

胡宝群：我作为数据中心使用者的角度展望一下未来的IDC，在AI场景下使用，AI有训练和推理两个场景。在训练的场景下，未来的大方向可能就是非一二线城市超大数据中心的场景，因为它的场景就是需要把一些数据放到数据中心，不断的去训练，不断优化算法，最终把算法应用到某一个场景中。推理部分的展望更贴近于边缘数据中心，因为它不需要太大量的集群，只是基于某一个场景去解决某一个我想解决的问题。包括在超算这一部分，在训练这一部分，前面几位也分享到了，需要更高的电力，现在一台GPU，功率两三千瓦，传统数据机柜也就放一两台。现在已经有一些能达到五六千瓦的了，传统机柜一台也放不了了，所以AI的方向一定是高电力的，10千瓦甚至20千瓦以上的。

商彦强：未来一定是两个大方向，互相融合，AI和IDC产业相互促进，这是大家都见得到的，让我们的生活和工作更美好。另外是从用户的角度应用，一个是中心端，一个是边缘端。我们的智能终端，不管是手机、汽车，物联网的设备等等，都在人工智能边缘计算的催生下越来越下沉，所以说刚才海兰信副总的海底型，靠近城市边缘的场景也会有非常广泛的应用，这样两个方向都会非常美好，谢谢。

夏玉学：万国数据作为全国最大的第三方数据中心基础设施的运营商，我可以说我们对智能化，对AI的道路是坚定不移的。我们回到源头，从弱电系统设计开始，一直到软件的开发，都是充分考虑到AI的友好性，确保新的数据中心都是对AI友好的，随着智能化效果不断的呈现，我们可以给业界同仁分享更多智能化的AI的在数据中心应用的案例，感谢各位。

曹峰：感谢各位专家的精彩分享，谢谢。

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（编辑：应用网_丽江站长网）

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