飛象網(wǎng)訊（易歡）當(dāng)前，數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合發(fā)展逐步走深走實，云計算成為實體經(jīng)濟數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心引擎。云計算發(fā)展水平已成為衡量各地區(qū)、各行業(yè)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展和數(shù)字化轉(zhuǎn)型深度的重要指標(biāo)。為全面衡量我國云計算發(fā)展水平，進一步推動云計算在各行業(yè)、各場景中深度應(yīng)用，中國信通院云計算與大數(shù)據(jù)研究所可信云團隊首次提出云計算發(fā)展指數(shù)體系，不僅如此，在“2023企業(yè)上云暨算云融合產(chǎn)業(yè)大會”期間，中國信通院副院長魏亮發(fā)布了《2022年中國云計算發(fā)展指數(shù)》并現(xiàn)場進行了解讀。
行業(yè)上云用云積極性持續(xù)攀升，通用算力云化勢頭強勁
據(jù)魏亮介紹，云計算發(fā)展指數(shù)是衡量一個地區(qū)或行業(yè)云計算發(fā)展水平的綜合指標(biāo)，旨在全面客觀反映云計算供需水平、應(yīng)用深度、算云融合程度以及數(shù)智賦能情況，包括企業(yè)上云用云篇和技術(shù)融合賦能篇。“其中，企業(yè)上云用云篇主要反映各地區(qū)云計算供給水平、各地區(qū)云計算應(yīng)用深度、各行業(yè)上云用云積極性、SaaS服務(wù)使用占比情況以及用戶可感知的云服務(wù)體驗；技術(shù)融合賦能篇主要反映通用計算、智算、超算等算力云化進程以及大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)云化賦能水平�！�
從供云量指數(shù)來看，中東部地區(qū)結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟提早布局云計算，目前各大云服務(wù)商在中東部地區(qū)的云計算供給量占整體公有云資源的60%左右，約有333個云可用區(qū)。其中，排名前三位的北京、廣東、上海供云量指數(shù)均超過85，是全國平均水平的3倍以上。西部地區(qū)整體處于發(fā)展和蓄能階段，未來結(jié)合政策將有巨大發(fā)展空間。
“而用云量指數(shù)指上云用云企業(yè)使用云計算相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)價值總量，反映各地區(qū)上云用云廣度和深度，是各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展活力的指標(biāo)，已經(jīng)成為各省數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展晴雨表�！睌�(shù)據(jù)顯示，隨著省市用云量提高，云計算所拉動的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化增長隨之升高。北京用云量指數(shù)為91.5，位居全國首位，廣東緊隨其后，二者占全國總用云量的28%。浙江、山東、上海、四川、江蘇、天津、湖南、山西分列3-10位，共占全國總用云量的52%。
不僅如此，行業(yè)上云用云積極性持續(xù)攀升。我國云計算應(yīng)用已從互聯(lián)網(wǎng)拓展至政務(wù)、金融、工業(yè)、醫(yī)療、交通等傳統(tǒng)行業(yè)。根據(jù)過去5年行業(yè)市場發(fā)展數(shù)據(jù)，政務(wù)云占據(jù)領(lǐng)頭地位，逐年跨級增長，率先進入”熱帶“。金融、工業(yè)暫處“溫帶”，在行業(yè)政策推動下上云用云積極性將大幅度提高。醫(yī)療、交通行業(yè)發(fā)展速度相對較慢，未來發(fā)展空間巨大。
SaaS服務(wù)滲透率指數(shù)方面，零售、金融、物流等行業(yè)SaaS滲透率較高。從通用類SaaS服務(wù)看，排名前五的視頻會議、客戶關(guān)系、企業(yè)資源管理財務(wù)管理、人力資源管理等SaaS服務(wù)較為成熟，平均滲透率約為17.1%。從行業(yè)類SaaS服務(wù)看，零售、金融、物流等行業(yè)SaaS服務(wù)滲透率較高，超過20%，工業(yè)、交通等行業(yè)SaaS服務(wù)由于行業(yè)定制化需求較高，滲透率相對偏低。
云服務(wù)體驗指數(shù)方面，我國東部地區(qū)IaaS服務(wù)整體訪問體驗較為穩(wěn)定，2022年平均服務(wù)可用性高達(dá)99.95%，西部地區(qū)在訪問接入可用性、訪問時延等方面仍有優(yōu)化空間，訪問體驗水平相比東部地區(qū)低30%左右。我國SaaS服務(wù)體驗平均訪問響應(yīng)時延波動較大，極值相差1500毫秒左右，穩(wěn)定性體驗方面仍有較高提升空間。
“從算云融合指數(shù)來看，我國通用算力云化勢頭強勁。2022年北京、上海等十個樣本省份的通用算力總規(guī)模達(dá)56.8 EFLPOS（占全國規(guī)模的60%），樣本地區(qū)整體云化比例約56%。從數(shù)據(jù)對比看，受資源分布、需求以及當(dāng)?shù)卣咭龑?dǎo)影響，部分地區(qū)算力規(guī)模較高但云化程度偏低，部分地區(qū)算力規(guī)模偏低但云化需求旺盛，整體云化程度較高�！蔽毫两榻B稱。
中國信通院云計算與大數(shù)據(jù)研究所副所長栗蔚也指出，今天的云計算發(fā)展進入深水區(qū)，成為數(shù)字世界的中樞操作系統(tǒng)，算力云化重塑軟硬一體算網(wǎng)云操作系統(tǒng)，算力云化指數(shù)通過通用算力、智能算力、超算算力三個維度，全面展現(xiàn)各區(qū)域算云融合現(xiàn)狀，量化分析各省云化進程；算智構(gòu)建數(shù)字應(yīng)用新界面，算智指數(shù)基于算智性能指數(shù)、應(yīng)用指數(shù)、多樣化指數(shù)，衡量各區(qū)域云化智能算力水平。
加速算云融合發(fā)展，高質(zhì)量發(fā)揮算力服務(wù)價值
隨著云計算的日益成熟以及產(chǎn)業(yè)界的不斷推進，近年來，我國云計算產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)了高速增長，據(jù)測算，2022年，市場總體規(guī)模突破4000億元，年均增速超過30%，在產(chǎn)業(yè)技術(shù)應(yīng)用等方面取得了積極成效�！拔覀円睬逍训乜吹剑F(xiàn)階段，我國云計算產(chǎn)業(yè)化水平、技術(shù)創(chuàng)新能力、骨干企業(yè)競爭力、上云用云程度仍有待進一步加強，只有不斷做強做優(yōu)做大云計算產(chǎn)業(yè)，加速算云融合發(fā)展，才能更好地、高質(zhì)量地發(fā)揮算力服務(wù)的重要價值。”工業(yè)和信息化部信息技術(shù)發(fā)展司副司長王威偉講到。
王威偉提議從三方面推動我國云計算產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。一是加速算云融合技術(shù)創(chuàng)新。加強算云融合核心技術(shù)迭代升級，夯實數(shù)字技術(shù)底座，著力構(gòu)建算云融合技術(shù)體系，鼓勵企業(yè)與科研機構(gòu)開展云網(wǎng)融合、算網(wǎng)融合的技術(shù)研究，形成算力和網(wǎng)絡(luò)資源云化的統(tǒng)籌、調(diào)度、管理能力，推動算云融合技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展，支持第三方機構(gòu)深入開展算云融合技術(shù)能力評估，提升服務(wù)水平和質(zhì)量。
二是深化算云融合應(yīng)用落地。支持重點行業(yè)、重點企業(yè)開展算云融合試點，聚焦用戶需求痛點，豐富應(yīng)用場景，完善配套工具，推動算云融合在裝備制造、材料引進等領(lǐng)域重點行業(yè)的落地，孵化一批有競爭力和影響力的算云融合應(yīng)用，切實為企業(yè)提供實用、易用的算力服務(wù)，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。
三是完善算云融合發(fā)展生態(tài)。探索通過開源社區(qū)、共建、開放共享、合作共創(chuàng)等多種形式，促進上中下游產(chǎn)業(yè)協(xié)同，持續(xù)優(yōu)化算云融合生態(tài)發(fā)展環(huán)境，加快重點標(biāo)準(zhǔn)研制和應(yīng)用推廣，完善算云融合標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)，強化算力和云計算安全保障能力，不斷健全算云融合安全防護體系。
對此，中國工程院院士鄭緯民也指出，目前我國算、網(wǎng)基礎(chǔ)夯實但缺少與云計算的有效協(xié)同，算、網(wǎng)、云割裂發(fā)展將加深我國科技創(chuàng)新斷層風(fēng)險，研究算網(wǎng)云協(xié)同系統(tǒng)工作具有十分重大的意義。
鄭緯民建議開展算云融合相關(guān)產(chǎn)業(yè)研究，圍繞政策條例和問題開展分類研究，提升算云融合產(chǎn)業(yè)的認(rèn)知水平；提升算云融合核心技術(shù)水平，組織產(chǎn)業(yè)上下游企業(yè)對算云融合核心技術(shù)開展聯(lián)合研究與技術(shù)攻關(guān)，不斷提升我國整體實力和國際競爭力；開創(chuàng)算網(wǎng)云產(chǎn)業(yè)生態(tài)，算力網(wǎng)絡(luò)具備強公共基礎(chǔ)設(shè)施特性，開放性的產(chǎn)業(yè)生態(tài)把選擇權(quán)交給用戶，能促進用戶大規(guī)模加速投資數(shù)字技術(shù)，真正促進數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展。
