左手平台，右手应用｜戴尔战略投入中国AI生态

如果将人工智能简单分层，就有三个层次：基础架构层、平台层和应用层。戴尔科技集团很显然是处在AI通用基础架构层，所以戴尔寻找的合作伙伴，均来自于平台层和应用层。

而平台层的AI创新企业在AI大环境中，也属于较为稀缺的类型。简单地说，平台层主要依托基础层的运算平台和数据资源进行资源的优化，以及开发面向不同领域的应用技术。

第一家与戴尔合作的平台层企业，本身就拥有戴尔的基因。

成立于2018年的趋动科技，由Dell EMC中国研究院背景的核心团队创办，主要为用户提供AI加速器虚拟化和资源池化软件及解决方案。目前趋动科技已经推出OrionX计算平台，使用户应用无需修改就能透明地共享和使用数据中心内任一服务器之上的AI加速器，提升AI计算资源利用率，便利用户应用的部署。

我们知道，在以CPU为主要计算资源的场景下，有VMware为代表的CPU虚拟化解决方案，但在GPU为主要AI计算资源的状况下，却一直缺乏高效经济的加速器虚拟化解决方案。

而这就是趋动科技看准的市场目标。趋动科技的OrionX计算平台，不但能够帮助用户以虚拟化的方式高效共享GPU等加速器，将用户目前的GPU利用率提升3到10倍，同时能够帮助客户搭建数据中心级加速器资源池，使用户应用无需修改就能直接使用数据中心内任何服务器之上的GPU等加速器。

可以预见，趋动科技与戴尔的合作，可以为企业客户，提供数据中心级加速器资源池的软硬件一体解决方案，帮助客户打造高效安全的数据中心级算力资源池，提高资源利用率。

第二家平台层的企业是鲲云科技，这是一家国内领先的AI芯片创新企业，一直致力于提供下一代人工智能计算平台，为物联网前端、边缘和后端服务器设备提供高性能、低功耗、低延时的人工智能解决方案。

据了解，鲲云科技的源头性定制数据流技术，打破了指令集架构的局限，芯片利用率可达98%，为算法和AI应用提供更高的实测算力。同时鲲云提供专为其定制数据流CAISA架构设计的编译工具链RainBuilder，简单两步即可实现算法到硬件的部署，支持TensorFlow、Caffe及ONNX等主流深度学习框架开发的算法模型。

鲲云科技与戴尔建立战略合作关系之后，双方将在产品、技术及市场等方面开展全方位、多领域的战略合作，深入推动AI计算平台解决方案的研究及方案打造，共同加速AI新技术与架构在工业制造、互联网、安防、交通等领域的落地。

目前在AI创业环境中，应用层的企业数量是最多的，但正因为如此，通过AI应用层激烈的市场竞争中发展壮大的企业，都是优中选优的好公司。

事实上，伴随着AI机器学习能力的提高和关键技术的优化，处在AI应用层的企业，更能够有效促进AI技术和产业的结合。

洪朴信息的核心竞争力在于对制造业场景的深入延伸。洪朴信息的产品围绕“智能外观缺陷检测”和“智能生产过程管理”，将人工智能“植入”生产线的各个环节，以提升生产工艺，减少人工操作，提高良品率，降低生产成本，实现“制造的智能化”。

而戴尔自身也是智能制造的践行者，在中国有三个制造基地：厦门、苏州、成都。戴尔很早就展开了基于人工智能的应用，经过不断的探索和实践，人工智能逐渐走入了戴尔的业务价值链，在销售、采购和生产等环节都取得了不错的成效。那么戴尔和洪朴信息的合作，将会对制造业的智能化升级提供更好的解决方案。

另外一家顶级的AI应用层的企业是掌数科技，其多年来致力于AI金融科技，面向金融机构用户提供金融大数据、AI语音技术平台、AI应用支撑平台解决方案。

掌数科技作为新意科技成员企业，与全国七十余家大型金融机构客户保持着良好的合作关系，在证券行业覆盖率达70%以上。掌数科技掌握AI语音核心技术，金融行业特有语料库数据的训练加持，为金融行业用户提供更高准确度的细分模型。

据了解，双方的战略将进一步发挥在数据、算力、市场等方面的优势，根据不同金融业务场景开展AI应用创新，聚焦核心技术的攻关突破，加快科技成果在金融行业的应用转化，共同加速AI新技术与架构在金融行业的落地，提升金融行业AI智能化应用领域深度，推动金融行业企业的数字化与智能化转型。

戴尔科技总是默默耕耘，既不跟风炒作，在AI概念疯狂的年代，戴尔也从未过度宣传自己的AI能力。而实际上，戴尔早就是AI技术的实践者。

比如戴尔引以为傲的直销模式背后也隐藏着AI的身影。戴尔的直销模式可以最直接地了解到客户对产品的相关建议和意见，并且根椐这些意见提供更多的技术服务，提高直销的服务质量，真正改善客户关系。

这就是戴尔用AI技术改造过的CRM带来的力量，据了解，AI算法做到了将戴尔的电话销售的转换率从13％增加到23％，等于实现了76.9％的销售增长，这显然是实打实的经济效益。

在今年11月刚刚结束的戴尔科技峰会上，戴尔还展示了ADAS（高级驾驶辅助系统）和戴尔科技AI解决方案。目前，戴尔科技为全球自动驾驶车企提供从边缘计算到数据中心到云计算的端到端解决方案。全球超过70%的自动驾驶车企都在使用戴尔科技的自动驾驶基础架构平台，可以预期ADAS可以帮助众多的中国车企走向自动驾驶。

我们知道，AI需要具备三大要素：大数据、算力、算法。大数据可以看成是人工智能的原料，算力则是AI的发动机，从这两方面来看，戴尔在全球都是处于领先的地位。

在中国市场，戴尔也一直积极突进AI生态的建设。

早在2016年，戴尔就与中科院自动化所共建了“诸葛•深知”企业级深度学习应用与服务平台。其目标是借助由戴尔提供的深度学习专业知识来进行问题评估、模型开发和共同开发，让中国企业能够轻松使用深度学习，并快速建立起人工智能应用的能力。

其实在全球范围内，将AI技术转化为生产力，或是产学研技术与市场接轨都是难题。而戴尔易安信与中科院的携手，一定程度上为中国的AI技术与产业结合，打下了一个很好的样本。

中国的AI环境，仍然概念大于实践；中国的AI产业，也缺乏应用与需求的完美结合；中国的AI产业，的确需要像戴尔这样务实的企业，持续的投入。

戴尔一直致力于结合广大的国内计算技术与应用合作伙伴，加速AI新技术与架构在中国的落地，实现“AI技术本土化”、“AI技术行业化”、“AI技术普及化”以及“AI资源高效化”，推动企业数字化转型，积极参与中国“智能+”建设，进一步为中国的经济发展做出贡献。

过去的几年里，戴尔始终贯彻着坚守“在中国，为中国”的承诺，持续深化与业界伙伴的合作，积极融入本地IT生态系统。而AI生态，则是戴尔为中国的数字经济奉献的礼物。

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