数字化底座是什么意思 | 机器人底座
【数字化底座是什么意思 | 机器人底座】lot物联网小编为你整理了的相关内容，希望能为你解答。
前言
本文主要内容来自联想集团首席架构师毕巍在联想创新科技大会的分享，对于什么是数字化底座，企业应该如何打造自身需要的数字化底座提出自己的见解。
过去这一年，“数字化底座”成为数字化转型领域的高频用词，提得最多的就是 IT 产品和服务的提供商。
做 IT 基础设施的，说企业数字化底座是技术平台，提供 DevOps、微服务、容器化、低代码等 IT 基础设施；
做 ERP 的，说企业的数字化底座是基于“新 ERP”的资源和能力共享中心，例如：财务共享中心、人力共享中心、采购中心、销售中心等；
做数据治理、数据仓库、BI 的，说企业的数字化底座是数据平台或数据中台，提供数据资产管理、数据计算、数据分析、数据挖掘、数据应用、数据可视化等数据管理和应用的能力；
做云计算、云服务的，说企业数字化底座是云计算，各种IaaS、PaaS、SaaS、DaaS，总之企业要数字化转型就要先“上云”；
关于数字化底座，并没有一个标准的定义。对于厂商来说，各自站在自身有利的角度来谈数字化底座，趋利避害，这也无可厚非。但对于企业来讲，各自的内外部环境、所处行业、企业规模、IT 和业务现状、数字化需求等都有不同，所需的数字化底座也不同。
从数字化转型角度去看数字底座的定位
要理解数字底座，首先要放到企业数字化转型的大背景中思考。
从产业发展角度看，过去的30年，最大的一个变化，就是从卖方市场走向买方市场；从以销售为中心的大规模标准化生产转向以客户需求为中心的个性化定制化生产。
过去的企业竞争，关键是通过规模化来建立竞争优势。现在的企业要想生存发展，必须主动去细分市场，分析客户的偏好，然后要针对细分市场实施个性化生产。
从技术的趋势角度看，过去的20年信息化发展，所建立的基于精益管理的信息系统能力已经不能支撑当下的业务需求，进入买方市场阶段，响应客户需求成为主要挑战，业务需要市场洞察力和敏捷创新的能力。
通过数字化转型，才能利用“云大物智移”等新技术带来的新能力，去实现企业的市场洞察能力和敏捷创新的能力。
近两年，与数字化转型相关的技术趋势，可以总结为四个方面：
01
云走向行业垂直化
原来基于计算资源的云化，已经发展到了中台能力的云化，其目的是为了更好的去积累行业实践，更敏捷地去支持创新；应用现代化是更偏技术的角度，通过微服务架构，使得原来的应用开发周期从12个月到18个月缩短为2-3个月。
现在的业务的变动非常频繁，再没有这么充裕的时间用超过1年去打造应用，等你打造出来以后可能就过时了。
02
技术堆栈实体化
原来的企业核心应用都是部署在后端的大型数据中心里面，现在大量的智能机器人，智能摄像头、无人驾驶车这些前端设备的部署，就意味着大量的应用可能被推进到前端去了，所以就同时催生和加速了万物互联和边缘计算的成熟。
03
数据智能与共享
前端设备部署越来越丰富，海量的数据产生出来，如果你要去做更好的市场洞察，那就离不开数据。所以首先要实现数据采集、数据集中存储、数据共享的能力，在这个基础上进一步达成数据智能的能力。
04
IT 领域的自动化技术的规模化应用
数字化转型相比较传统信息化，对于用户的使用界面变得更为友好了，但是对于 IT 专业团队来讲，IT 系统其实更复杂了，所以如何通过自动化的工具来帮助我们去运维管理 IT 系统就变得尤为重要。
数字化转型实践中的“SAP ”架构
基于上述的行业发展背景和技术趋势，从联想的数字化实践出发，来解读这一轮数字化带来的新 IT 架构，可以认为是 SAP 架构。
信息化时期，大量业务流程被固化在 SAP 中。SAP 作为业财一体化的基础平台，有其不可取代的作用，但是低成本、敏捷恰恰不是 SAP 擅长的，大多情况下对业务流程的调整等同于系统再造，无法快速应对业务的频繁变化。
数智化时代，高速的业务发展、灵活的业务流程处理、动态多变的组织架构以及低成本的运营体系共同构成了企业的差异化竞争优势，这要求与之适应的应用系统必须是动态和随''需”应变的。
为了适应这一需求，就发展出 SAP 的模式。业财一体化的基本业务逻辑，依然放在 SAP 里面，但是把跟业务流程相关的有强交互需求的各类应用，从SAP 里面的剥离出来，放到微服务架构里边形成新应用。
然后这一整套应用所的产生的数据放在数据中台，进行集中处理和进一步数据智能分析，助力整个企业的洞察力实现。
因此改变以往模块众多的大软件、大系统的单一架构模式，转向以中心化、服务化、数据化和智能化为核心理念的中台服务架构成为新一代企业 IT 架构的发展趋势。
数字底座，其实是数字化转型当中的重要技术支撑。整合了软硬服一体化的能力，并通过计算力输出的形态，来支撑整个业务中台和数据中台的实现，数字底座既是一站式的解决方案，也是提供数字化能力的模块化平台。
数字底座如何为数字化转型赋能？
联想数字底座解决方案覆盖技术中台到边云网，包括软硬服一体化十个部分助力行业的智能化转型。
具体包括：具备支撑作用的边·云·网基础设施和云原生平台，以及位于技术应用部分的大数据平台、AI 平台、IoT 平台、元宇宙开发平台、区块链平台和应用开发平台；加上起到保障作用的智能运维和全栈安全。一个坚实的数字底座，及其与业务中台之间柔性、敏捷的组合能力，将极大地帮助、提升着不同行业智能化的转型成功率。
若干个技术平台组合在一起来支撑某一个技术场景的实现，我们的实践当中看到的主要有8大技术场景。
我们重点谈一下在数字化转型中比较重要的应用现代化场景、数据中台场景和物联网场景。
第一、应用现代化场景。这是我们实践当中最重要的技术场景，包含4个方面的技术组件。
首先是低代码开发工具。低代码开发平台里面是实现跟业务本身无关的一些技术活动，比如说统一登录用户管理、做展现界面、报表分析等等，然后把它分装为技术组件，目的就是降低开发人员对技术栈的理解难度，大大地简化开发的培训周期，加快开发进度，让开发人员的精力和时间聚焦在业务流程上。
DevOPs 提供了应用现代化、微服务架构的这些新应用当中的统一的 CI/CD的流程，让整个应用的开发部署和上线过程统一化、规范化、自动化，是实现快速上线的目标所必不可少的工具。
微服务平台的主要价值体现在，当建立诸多业务中台的时候，业务中台彼此之间也会存在微服务的共享需求，微服务帮助实现业务中台之间的信息沟通。
统一的微服务治理平台，实现统一存放、统一管理、统一登记注册，以及服务的整个生命周期的管理，包括整个 API 网关的管理，对于跨业务领域之间的应用协同会提供强大的支撑作用。
最后就是容器云，容器云是一个比较底层的支撑组件，主要是对于整个的docker 资源作统一管理和部署。
第二、数据中台技术场景。前面的分析提到，企业要应对这一轮行业趋势的变化，最重要的能力发展是洞察力，而洞察力建设是靠数据中台来承载的。
首先要有数据，能够把各类数据收上来，这个由数据中台里边的大数据平台去完成，它来做结构化、半结构化以及非结构化数据的统一的采集存储，然后对上提供数据服务的支撑作用，尤其是湖仓一体化的能力，这是要做数据中台的基础能力。
然后是数据清洗和数据治理。把数据全部搜集上来以后，针对数据缺漏、数据重复、数据错误，能够做全生命周期的持续更新。当数据量上了 PB 级以后，如果没有强大的数据治理的平台，是很难去应对这样一个庞大数据集的管理需求。所以数据治理是整个数据中台当中的第二个重要的基础组件。
对上的数据服务有三条路径。第一条路径就是传统的 BI，以 BI 的报表分析展现为主。第二条路径是数据服务，它本身不包含太多的分析功能，更多是通过开放 API 接口提供数据调用。第三条路径就是 AI 数据智能。主要依靠 AI 的开发与训练平台、AI 的逻辑推理的能力，包括知识图谱，然后是 AI 模型的接口。
以上所有，就是联想在实践当中所看到的数据中台的整体的功能要求。
联想在实践当中也打磨出完善的产品，来支撑整个的数据中台的实现。联想大脑能够提供 AI 逻辑推理与知识图谱的能力；联想 LeapHD 是大数据平台；“炼 AI 大师”是 AI 开发与训练平台；联想 LeapDGP 是数据治理的平台，以及联想 BI 平台。它们共同支撑整个联想的数据中台的落地实现。
第三、物联网场景。数据中台当中的数据来自于物联网提供的泛在连接。物联网场景主要包括前端数据采集、数据传输以及后端的分析建模技术能力，核心是云端的物联网平台。
联想在实践中，设计开发了端到端一站式的 LeapIOT 工业物联网平台，从接入物联设备到提供数据存储分析以及应用服务开发，都能在平台上完成，降低了项目实施的复杂度和后期维护的成本。
同时提供数字孪生的支撑，对数字模型赋予工业、算法、逻辑等，扩展数字模型的能力。还可运用 AI 模型辅助数字孪生更好发挥效果，以数据驱动 AI 模型推理，再根据结果进行反控，让智能应用更容易落地。
最后，把数字底座的内容做一个提炼总结。数字底座在数字化当中的定位是什么？首先要去回答数字化转型最核心的能力要素是什么？数字化转型最核心的能力要素其实就是洞察与敏捷，所以数字底座就是提供一个技术平台来支撑敏捷化的应用实现，以及支撑数据中台的实现，助力企业洞察力的提升。
同时为了达到这样的效果，它需要配套相关的技术支撑能力，包括边缘计算，物联网和智能运维、以及越来越热门的数字孪生与工业元宇宙等 。
联想数字底座相当于以模块化方式集成了上述数字技术的能力，打造了为上层应用赋能的共性平台，成为当前数字化转型的主要抓手。
以上内容为【数字化底座是什么意思 | 机器人底座】的相关内容，更多相关内容关注lot物联网。
