1925年，蘇聯經濟學家康德拉季耶夫在《經濟生活中的長波》中，提出了經濟歷史以50-60年周期波動的理論——這就是著名的康波周期。康波周期認為，科技是社會生產力發展的根本動力。一個新周期的開始必將以技術變革為起點。

幾年以來，伴隨著全球經濟不確定性增加，供應鏈風險加強，以及疫情帶來的打擊，越來越多的聲音開始討論我們是否已經處在一個康波周期的尾聲，全球經濟將不可避免地陷入衰退。同時也有樂觀者提出，一個周期的結尾是另一個周期的開始。尋找能啟動新增長周期的關鍵技術才是消解困境的唯一方式。而啟動新周期的鑰匙，就掌握在那群每日研究AI、云計算、大數據的開發者手中。

從嘗試飛行的萊特兄弟，到拉下交流電閘刀的特斯拉，再到硅谷車庫里研究計算機的少年們，每一次改變世界的技術發明，其實都是從一些細小但勇敢的開發創新開始。只要有足夠的條件，總會有一位或者很多位開發者站出來，用技術的光亮再次照耀世界。

但前提，是需要更多人為他們創造充足的條件。

在新技術還有待磨礪的時候，開發者的工作其實并不好做。很多極具創意與膽識的開發者，都被無盡的重復工作與高企的開發成本拖垮了夢想。比如說，我們都知道有一句話：中國的人口紅利將轉化為善于通盤應用數據，未來得數據者得天下。

但真要處理數據，以數據驅動智能化、數字化落地的時候，開發者卻可能面臨海量技術無從下手。茫然無措的他們，又怎么去改變世界呢？

華為云剛剛給出了一些最新答案。6月15日，在“華為伙伴暨開發者大會2022”上，華為云 CEO 張平安帶來了“共創新價值，一切皆服務”主題演講，并發布一系列創新云服務：在經驗即服務方面，發布了最新的行業 aPaaS 和基礎 aPaaS 服務，加速實現行業 SaaS 創新；在基礎設施即服務方面，將發布“全球一張網”的最新部署進展和出海扶持計劃。在技術即服務方面，發布全新的數據治理生產線，以及數字內容、AI 開發、軟件開發生產線的升級服務。

這些創新云服務，可能每種都值得仔細聊聊，但礙于篇幅不免顯得籠統。我們不妨就從各個領域，各個平臺的開發者都會面臨的問題：如何應對數據工作，如何降低數據開發與治理成本說起，聊聊華為云給開發者們的準備的禮物。

打開華為云的行囊，開發者會發現里面赫然躺著一條條“生產線”。

如果一個人，一個團隊的力量有限，那一條甚至幾條生產線的效率與能量或許就足夠去改變些什么。

如果開發很難，就讓它變得簡單。

如果數據、AI、數字人，這些技術與開發者們之間還隔著冰層。那就鑿透它，讓數據飛馳，讓開發有光。

“第三種資源”：當數據成為新的生產要素

讓我們先來說說數據這東西的重要性。

今天，我們依舊可以非常確定地說，數據流將是未來企業在水流、電流之后的第三種必須接入資源。就像一家企業不會找一個沒電不通自來水的辦公室一樣，企業也不會放棄在數據流中尋找價值。

近兩年，從央行發布的各種報告到經濟界的各種推演，都顯示出中國市場的人口紅利正在消失。而想要應對這種局面，根本解決方式是構建新的生產函數。充分發揮數據價值，在海量的生活數據、產業數據中尋求生產力的持續突破。從“東數西算”工程到十四五遠景規劃中提出數字中國建設，無不展示了數據在未來發展中的價值。

數據之所以如此重要，是因為它可以成為一種全新的生產要素，而不必依賴其他各種各樣的農業、工業生產基礎。由這種生產要素激活出的經濟形態，就是我們常說的數字經濟。更具象一點來看，數據可以在三重價值中幫助一家企業激活增長爆發力。

1.自我透視：根據自身數據優化重整業務，從而提升產業合理性，降低生產成本。

2.尋找機遇：根據內外部數據結合，找到市場空間與市場闕值，準確創造商業價值。

3.培育智能：數據是AI技術的基礎養料。有效將數據與AI結合，可以提升企業的智能化水平，全方位迭代生產關系。

數據的重要性越來越高，讓數據相關的開發工作與越來越多樣、復雜，開發者的商業機會越發多元。但開發者卻很有可能并未從中找到時代紅利，因為數據開發這項工作，實在是太“痛苦”了……

總是打出枯井：真實的數據開發并不美好

修路和打井是現實生活中的兩個難點，往往費盡千辛萬苦，卻打出了一口枯井，怎么也找不到水源。

對于開發者來說，上云或許就是修路，而數據治理就是挖井。面對繁雜、龐大，且非結構化的數據，開發者需要完復雜且高重復性的數據治理工作，而最終得到的數據價值還很難估量。如果我們注意過企業的IT崗位招聘啟事，會發現數據工程師很可能是薪資待遇偏低，但人數需求很大的崗位。原因就在于數據篩選、數據清理等工作重復度高，勞動時間長，產出價值卻充滿不確定性。另一方面，數據治理的步驟環節又很多，每個環節需要不同的軟件工具。這導致數據開發很難實現自動化，依舊需要依賴人力。

而一旦涉及“數據+AI訓練”的新技術組合，企業又可能面臨另一個難題。深度學習算法的黑盒性強，訓練結果差異大，數據加工步驟眾多。這又導致相關崗位的技術門檻被堆高，往往需要高水平的算法架構師來解決并不復雜的數據問題。最終導致業務價值可能無法抵消人力成本。

現實中細碎、復雜的數據治理工作，導致開發者很可能擁有這樣或那樣的數據，最終卻打出的都是枯井。甚至僅僅是在統一數據標準，剔除無效數據等基礎工作中就浪費大量時間。基礎的數據治理，往往會占據整個項目80%以上的人力與工作時間，最終導致整個項目難以按時交付。

這種“人拉肩抗”式的數據開發與數據治理，最終導致很多開發者團隊望數據而興嘆，又讓很多具有高價值數據資產的行業，無法找到技術合作伙伴，數字化難以推進。

想要改變這種尷尬的現狀，可能必須要從數據開發工作的技術手段著手。用更先進、可靠的自動化技術，替代傳統意義上流程繁瑣、步驟冗長的數據開發。

最佳狀態，是數據開發工作能夠擁有“生產線”那樣流水作業的效率與氣勢。

江河飛馳：把數據開發變成“生產線”

千萬不要低估“生產線”這三個字所蘊含的能量。1913年，福特建立了世界上第一條生產流水線。之后短短10年，生產線模式就傳播到世界各地。二戰期間，美國能夠源源不斷生產物資，滿足盟軍龐大的物資需求，核心原因之一就是美國擁有當時最完美、數量最多的工業生產線。換個角度看，一種生產行為可以轉化為生產線，也是其真正走向成熟的標志。

數據治理這項讓所有開發者一聽到就頭疼的工作，也終于迎來了走向“生產線”的一天。去年，華為云就已經面向開發者與伙伴發布了三大生產線服務。而今年又推出了全新的生產線服務——數據治理生產線DataArts。它能夠幫助企業更便捷高效地管理和使用數據，釋放數據價值。

DataArts的工作原理正是它的字面含義。它就像生產線一樣，把海量的復雜的無序的數據生產成為清潔透明高質量的數據能源。與以往各個環節需要使用不同的工具與開發軟件不同，DataArts提供一站式平臺，實現從數據入湖、數據準備、數據質量、到數據應用等全流程的數據治理。這樣一來，數據工程師將不再需要一批批，手工作坊式地進行數據清洗、篩選、入庫，而是可以將數據源源不斷導入，再持續生產出高質量可應用的數據。如果說以前的數據治理，是隔山跨海去挑水，那么DataArts就實現了擰開就有的自來水。

同時，DataArts還融合了智能化的數據治理能力，在多個層面幫助開發者大幅提升效率。比如在數據準備環節，DataArts可以讓開發者不用花時間去重復編寫大量SQL腳本，像操作Excel一樣簡單完成數據的清洗、查重、匯聚等工作，讓原本需要幾天才能完成的開發工作縮短到幾小時。

數據工作的另一個要點是安全，為了保護企業的數據資產價值。DataArts擁有全鏈路數據安全管理，可以很好地保護隱私數據，對數據使用進行合規性審計；同時也能夠幫助企業沉淀數據資產，發揮數據價值，實現業務創新。華為內部已經基于DataArts生產出10W+高質量的數據資產。在華為外部，DataArts服務了1000家以上的政企客戶，每天有千萬級數據任務在云上DataArts運行。

我們可以從一個案例中直觀感受到DataArts的價值。從2019年開始，帆軟聯合華為云的數據治理解決方案已經服務了近200家制造業客戶。在信義玻璃項目中，帆軟通過華為云的數據治理生產線，集成各類IT系統數據以及超過數十萬點位的生產設備和生產工藝數據，進行高效的數據處理，建立了企業級數據目錄，進而幫助信義玻璃達到經營數據可視化、可分析、可預測，風險可預警，使經營報表生成時間從過去的一周縮減到一小時。同時通過能耗和工藝數據的可視化，使產線能耗大幅改善，每年節省費用數千萬人民幣。

或許這才是開發者和企業用戶應用的樣子：讓人更加篤定安然，讓數據如江河般飛馳。

數智合流：開發者的旅程應該有光

或許我們可以再深挖一下這個話題。面向數據時代，面向新一代信息技術帶來的歷史機遇，我們期待的開發者應該是什么樣子的？

至少，開發者的工作不應是這樣的：

面向AI的新技術和新市場，開發者學不會技術，找不到合適的開發平臺，從訓練到部署全是槽點；

面向日益增多的數據治理與應用需求，開發者需要疲于奔命地工作，還不知道最終清洗出的數據能否符合標準；

面向產業智能化的趨勢，算力變成了開發者難以承受的成本，最終讓夢想付諸東流。

想要解決這些問題，讓開發者聚焦于創新創造，就應該清掃掉他們前進路上的那些成本、技術、人力、平臺等等障礙。讓開發者的旅程充滿光，而不是遍地陰霾。

開發者需求的光，是效率，是低門檻，是工具化標準化，是把最先進的技術與最簡單的開發融為一體。這也是華為云正在做的事：通過將長線程的開發工作變成高度自動化的生產線；再將多條生產線組合在一起，形成數智合流的理想開發狀態。

這是因為，未來的ICT開發與生產邏輯，一定是以數據作為新型生產資料，以智能作為驅動數據的手段，最終形成新的生產力。為此，華為云不僅發布了數據治理生產線，同時也在AI技術、低門檻開發等領域繼續升級，打造了多條生產線合圍而成的高效率、低門檻、高技術凈值式開發。

華為云在去年發布AI開發生產線ModelArts的基礎上，今年又升級了AI應用開發框架ModelBox，以此來解決AI應用開發者平均需要大量時間進行芯片和系統適配的難點，實現了AI應用一次開發，全場景部署，將跨平臺開發適配周期縮短80%，將推理性能提升2-10倍。

軟件開發生產線DevCloud也進行了升級。最新發布的華為云桌面IDE CodeArts可以為開發者提供隨時隨地的在線編程體驗，能夠快速連接 220 多個華為云服務和 4500 多個華為云 API，讓開發更便捷；同時 CodeArts 提供了智能代碼搜索和全量代碼補全功能，以及開放的插件標準和插件市場，讓開發更高效，生態更開放。

此外，面向越來越旺盛的數字人需求，數字內容生產線 MetaStudio發布了數字人生成服務，僅需 5 秒鐘就可根據用戶上傳的照片，生成自己專屬的 3D 數字人。

越來越多的開發需求，正在走向生產線模式。開發者們可以從小作坊式的敲敲打打，夜以繼日的疲憊工作中走出來，走向工業化的流水線運轉，走向新技術為我所用的創造時代。

更簡單，更高效，更智能，這就是開發旅程中的光。

“生產線”背后的云之迭代：智能世界，一切皆服務

華為云為開發者準備的一條條生產線背后，是名為“技術即服務”的戰略構想。這些生產線的本質，是華為云在AI、數據、軟件開發等領域積累的前沿技術，通過平臺化、工具化的方式進行外放。先趟過開發者需要過的河，用華為云的技術能力去解決開發者單打獨斗難以解決的問題，最終讓開發者站在華為云鋪好的技術之路上，向未來飛馳。

顯然，這樣的價值對接是在傳統意義上的云計算市場中很難看到的。云計算提供的基礎是按流量付費的存、算資源，進而開始向SaaS代表的云上服務延展。云計算開始從單一的基礎設施功能，向點對點的軟件服務功能轉變。

那么更進一步呢？云計算承載著開發者、企業用戶的業務與數據，當然可以為他們帶來更多。比如是否能在云平臺上，將已經成熟的開發模式帶給開發者？是不是可以基于公有云輸送對前沿技術的理解與同步應用？是不是可以用云作為出海動力，完成生態化的海外市場拓展？

這些構想，是將云計算的價值模式進行又一次迭代。從SaaS代表的點對點價值交付，變成多樣性的立體化價值交付。在新的云計算市場邏輯中，廠商將通過多種方式向開發者、合作伙伴、用戶輸送價值，竭盡所能滿足各個角色在生態中的需求。而各個角色又在統一的平臺與技術能力下相互創造價值，不斷遞增產業機會，相互激發產業空間。

這種把技術、經驗、基礎設施都化為市場服務一部分的戰略，被華為云稱為——一切皆服務。

一切皆服務的孕育與成型，或許可以視作對云計算市場底層邏輯的一次迭代。云計算服務商與用戶、開發者之間的交流介質不再是簡單的用云量，也不是某種技術的使用頻次，而是以技術、基礎設施為起點，思考開發者、用戶的大量需求。多個角色共同進步，共同面對和解決一系列問題。

這次云之迭代，或許可以解決開發者長期面對的“頭疼醫頭，腳疼醫腳”問題。云的角色不再是一位售賣者，而是一個與你一同想問題，創造價值的朋友和伙伴。

一朵屬于未來的云，或許應該是這樣的——

在技術優勢、基礎設施投資、數字化經驗等領域，與開發者和伙伴共享一切價值

在包容度，關注度上讀懂用戶，讓服務滲透一切需求

通過技術創新、生態締造、密集合作，與開發者、合作伙伴、企業用戶一道努力，抓住一切機會。

為了那些光，為了那些飛馳的數據，為了那些奔流的智能。

首先，那朵云要為賦能開發者，盡可能付出一切努力。