今年三月份深圳云棲大會阿里云發布了醫療大腦。通過影像掃描刪除結節部分，判斷結節是良性還是惡性，通過ET大腦判斷準確率80%，但是一個人基本上60%到70%。很多有規律可尋的，能通過機器去做的事情準確率或者效果都會超過人類。我們啟動了AI醫療大賽，向早期的癌癥診斷，包括克服早期的癌癥發起挑戰。未來在整個醫療ET大腦，在新藥研發，包括智慧醫院包括醫療輔助方面其實大有可為的，這也是大數據跟人工智能的貢獻。

工業大腦也是非常有意思，阿里云在江蘇有一個客戶是非常大的硅片生產企業，它們制造工藝非常精密，生產是用0.1毫米一根鋼線去摩擦硅塊，硅塊摩擦出來為0.2毫米的硅片，車間對整個工藝，包括很多條件要求是非常嚴格的，包括車間濕度、空氣，包括齒輪上下的溫度等等。這些參數要求非常嚴格，大概一千個參數影響它的良品率。我們通過跟這家公司很多年有經驗的師傅溝通交流，最后提煉出60個參數，然后通過算法的改進，應用到整個生產中去，最后把整個良品率提升1%。這1%其實意味著幫這家公司每年多出來大概一億多的利潤。而1%提升放到整個工業制造領域可能給中國帶來的效益就可能會在百億了。

阿里云實際上在發展業務的時候非常重視生態建設，也就是今天談到“新生態、新動能”，生態建設上在阿里云成立第二年我們就開始做，到現在接近四五年時間，我相信目前阿里云生態也是最完整的。

IBM：圍繞數據構建生態系統

IBM全球副總裁、IBM中國客戶創新中心總經理蘇柯瑪：首先我想說一下IBM對于數據的認識。在IBM我們把數據看作是下一代的自然資源，我們不得不攻破它，因為它體量是如此之大。我們進入醫院，你的個人交易記錄，你跟醫生互動得到的藥方，平均以GB計算的數據量，都應該被分析和利用。當前只有不到1%的數據被處理分析，其實空間還是很大的。

現在有很多數據未被利用，它們不是簡單可讀的一些數據語言，我們得到非結構性的數據，有可能是文字的，可能是來自于移動網絡，可以是視頻，或其他形式的。面臨的挑戰就是任何形式的資源是不是都能利用，大數據被認為自然資源，如果是這樣的話能不能從中抽取出一些新的商業機會、商業潛力。

下面我說一下IBM創新戰略，在過去五到六年IBM經歷了大的轉型，從非常傳統軟硬件的公司轉變成創新認知的公司，這中間提供所有解決方案都是基于認知的，不僅是數據，而是有整個圍繞數據的一個生態系統作為我們解決方案的一個核心，同時運用云幫我們做更多的決定。我們現在覆蓋17個行業我們都可以充分利用認知創新。

具體來說我們都做了哪些事情，首先我們看到自己業務里的缺口和短板，我們就此收購有這個能力的公司，比如說某個公司有非常好與用戶互動界面或者有一個非常好天氣預報的公司，它提供的天氣預報非常好，或者對醫療健康有很好的應用。我們發現很多數據不是歸我們所屬，但我們可以從中梳理出更多的價值。所以IBM跟蘋果、萬達在過去幾個月之內建立合作，IBM中國云會在中國為他們提供平臺服務，這樣我們真正使用這些數據并把它轉變成一些非常有價值、有助于客戶做出有價值決定的數據。

還有一個IBM正在做的解決方案IBM Watson，我們在中國很多行業里正在試用。比如說癌癥研究的機構。還有天氣的數據我們收購了一個天氣預報公司，現在我們把天氣數據和各個可能用到這些數據的行業公司連接到一起。

綜上，云計算對于三家公司的意義頗有差異：對于華為而言，云計算平臺意在輸出華為核心技術，建立中小企業對華為的粘性，并支撐其數字化轉型。而阿里云則重在幫助阿里深入傳統行業，繼續強化阿里的數據優勢。IBM以構建數據認知系統為重點，云計算則是對外輸出的通道，服務B端客戶。