领域，经历了百年时间打磨的 IBM，足以可以称为一位“技术巧匠”，如今，他正在把鲁班的匠人精神融入到自己的

  中国建筑之美，美在一砖一瓦，精在一榫一卯，转折之间，不费一钉一胶，凝结的皆是古代劳动人民的智慧。这些智慧创造，以中国建筑鼻祖“鲁班”之名，经过千年来的沉淀，慢慢的变成了一种文化的传承，成为中国百业能工巧匠们的精神象征。

  而在科技领域，经历了百年时间打磨的 IBM，也足以可以称为一位“技术巧匠”，如今，他正在把鲁班的匠人精神融入到自己的产品与服务中，并在日前宣布推出了一个极具中国民间传统文化特色的“鲁班计划”。

  既是源于中国文化，“鲁班计划”的初衷便是最大限度贴合中国市场和客户的需求。据IBM 大中华区科技事业部副总裁姜锡岫在媒体分享会上介绍，“鲁班计划” 是以 IBM Cloud Paks 为核心，在中国实验室搭建的混合云与AI的完整架构，能够给大家提供给中国客户和合作伙伴直接用，也可以在此之上进行共创和定制。

  那么，取名“鲁班”的背后又有何寓意？IBM 中国开发中心总监吉燕勇这样解释：“鲁班代表着工匠精神，而 IBM 中国开发中心的研发人员在混合云和 AI 领域也是 IBM 的‘工匠’，他们能够搭建出非常好的技术。我们大家都希望能够秉承这种工匠精神，在中国市场更好地落地混合云和 AI。”

  所以，鲁班计划的定位，不仅仅是一个开放的混合云平台的参考架构，还是一个针对中国市场环境和中国企业需求的创新平台。在技术细节上，它全部基于 IBM 的技术，并且支持所有的异构环境。据吉燕勇介绍，目前鲁班计划背后有 50多台服务器作为支持，在这之上，他们搭建了 6个集群，承载了 10,000多个容器。“首先，开放的混合云平台可以解决 IT 自动化和应用自动化的问题，能够帮助企业不重复投资。另外，我们搭建的这个企业参考架构跨两地三中心（即北京、上海两地三个生产环境），可以提供全栈的自动化运维服务。”

  没有一个企业会为了买技术而买技术，所有技术的引入都是建立在业务需求的基础之上，是为了解决具体的业务问题。所以，当 IBM 把所有核心解决方案通过集成的方式提供给客户时，其业务价值也会被加大释放。目前，鲁班计划优先推出的九个解决方案涵盖了金融、制造、零售、营销、智能化 IT 运维、平台型业务、园区共创、5G及边缘计算等场景，可以向中国企业展示利用 IBM Cloud Paks 和企业级 AI 应用来实现客户流失分析、智能化预测维护、多云管理等具体的需求。

  以金融行业为例，过去银行为客户提供贷款服务，往往需要很长的审批流程，在客户提交申请之前也很难判断风险等级，而基于 IBM 提供的自动化及 AI 技术的贷款风险预评估方案，就可以帮助银行工作人员快速完成风险评估，大大提升客户体验和企业运营效率。在零售行业，数据分析同样重要，比如，天气状况往往会对特定产品或特定店铺位置的销售产生很大影响。所以，IBM 通过对天气数据的零售分析，就可以帮助企业实时获得洞察，辅助营销和库存预测，提升销售效果。

  “IBM 中国开发中心有几十位全球开发架构师，有数千位研发人员，我们在做产品研发的过程中，会结合客户实践中发现的问题进行创新，再把最佳实践整合到产品能力里。中国开发中心是 IBM 在中国业务的坚强后盾，我们希望可以把这种能力也贡献出来，和企业、合作伙伴去共创，而不单单是把产品能力交付出去。”IBM 中国开发中心 CTO、鲁班计划负责人赵军伟告诉至顶网记者。

  其实究其本源，在中国文化中，鲁班精神的灵魂在于——既传承又创新，既提供精品也保证服务。所以，这也代表着，要成为一位合格的“工匠”，IBM 首先必须清醒地知道，在技术飞跃发展的当下，需要传承什么，又要创新什么，需要改变什么，又有什么需要保持不变。

  比如，回看过去百年的发展历程，IBM 作为一个技术赋能者，对企业级市场的专注和深耕是不变的，但为了适应每个时代的不同变化，则需要不断迭代与革新其背后涉及的技术。现如今，大环境已经进入混合云时代，IBM 也很快就把赛道锁定在了混合云与 AI 领域。用姜锡岫的话说：“未来五年，IBM 只想做好一件事，就是希望成为混合云和 AI 方面的最受信任的技术提供商和技术伙伴。”

  一方面，这是基于 IBM 对未来技术发展趋势的“所见”。麦肯锡的一份调查显示，与单纯利用公有云的方案相比，混合云可以帮助客户提高 2.5倍的业务价值。对于这样一个潜力巨大的赛道，IBM 没有理由不“出手”。

  另一方面，这也是基于IBM自身技术与策略布局的“所得”。根据刚刚发布的《IBM 2020年度报告》，我们可以看到，IBM 几乎已经把所有重心都放在了混合云和 AI 上。在 2020年，IBM 有 251亿美元的收入来自混合云和 AI，其中，与云相关的收入较前一年增长了 20%，占 IBM 总收入的 1/3。另外，在人工智能方面，IBM 的表现也一如既往地抢眼——据IDC报告显示，IBM 连续三年占据全球 AI 市场份额第一；而在 Gartner最新的两项“2021年魔力象限报告”中，IBM 既是“云 AI开发者服务魔力象限”的领导者，也是“数据科学与机器学习平台魔力象限”的领导者。

  “我们相信，现在企业只有 25% 的应用在云上面，还有 75% 的关键性业务应用还没有上云，所以，这里面还有巨大的商业机会，混合多云肯定是未来的方向。”姜锡岫表示，“同时，IBM 在人工智能上是非常领先的，具有非常独特的价值。比如自动化、机器学习和自然语言理解能力、AI 的可信和数据的合规等等。这些都非常重要。”

  再说回鲁班精神的另一层寓意——既提供精品也保证服务。如今，IBM Cloud Paks 是 IBM 布局混合云与 AI 策略的产品依托，是其倾注所有心力的“精品”，所以，与之匹配的“服务”也要迅速跟上。

  IBM 大中华区科技事业部客户成功管理部总监朱辉表示：“IBM 作为一家服务企业级客户这么多年的 IT 供应商，我们从来都没有把客户的成功界定在销售单子签成的那一刻，尤其是从技术人员的角度来讲，真正的工作是在签单之后。”

  朱辉所在的客户成功管理团队，正是 IBM 为匹配“精品”最新成立的部门，由一群拥有混合云架构背景和 AI 解决方案背景的架构师组成，大部分的成员来自于实验室、研发中心、行业咨询师、架构师，以及合作伙伴公司。“他们都拥有技术背景，或是对 IBM Cloud Paks 有非常深厚的上手经验，我们希望从全球团队布局着手，真正地改善客户与合作伙伴的体验。”朱辉强调。

  据他介绍，在企业使用混合云与 AI 技术的生命周期中，从售前的场景探讨，到需求沟通、论证，方案设计、部署实施、技术支持，再到后续的业务拓展，该团队都会参与其中，甚至在部分环节起到主导作用。“我们的架构师会进驻到客户企业中，甚至待的时间会比较长，以月论、甚至以年论，希望在这个过程中成为对客户业务有深刻理解的、可信的技术顾问。这是我们的目标。”朱辉表示。

  值得一提的是，为了提高技术产品的客户体验，更好地与客户实现共创，IBM 还基于经过多年实践的 Garage（车库创新）方法论专门组建了Technology Garage（车库体验中心）团队，通过了解企业管理层的期望值、构建最小可行性产品（MVP）、利用具体的技术产品验证方案可行性，以点带面把车库创新模型推广至整个业务线、甚至整个企业，帮企业“小步快跑”，解决切实的业务痛点。“车库创新其实不只是方法论，它最终的目的是希望给企业带来内部文化的变革——以更敏捷的方式进行规模化的创新。”IBM 大中华区车库体验中心主管鱼栋解释道。

  其实，混合云商机之大，不可能只有 IBM 可以预见，虽然 IBM 是混合多云概念最早的倡导者之一，但是近几年来抢占这一赛道的云服务商也越来越多，在这其中，IBM 的独特之处在于，能够做到真正的开放。

  首先，是产品层面的开放。IBM Cloud Paks 底层均是红帽 OpenShift，通过采用容器技术，所有的应用可以在任何环境中灵活部署和使用，可以跑在 AWS、Azure、阿里云等公有云环境，跑在企业的私有云环境，也可以跑在本地数据中心或者边缘端。“容器的英文是 Container，也就是集装箱，它的好处在于，它是一个标准，可以放在各种交通工具上搬来搬去。”姜锡岫生动地解释。

  这样的产品特性，与中国传统建筑中的榫卯设计如出一辙，也就是——通过一个标准件，完成各种复杂的构造设计。

  落到业务之上，IBM 认为关于混合云与 AI，企业最关心的是四件事情：第一，是轻松现代化，也就是应用程序的现代化；第二，是智能预测，即基于 AI 实现更有效的分析和结果预测；第三，是大规模自动化，即通过管理手段与 AI 的结合，规模化地实现各个流程的自动化；第四，是安全，就是通过全方位的安全策略和技术，实现无处不在的安全保障。因此，接下来 IBM 在混合云与 AI 领域所提供的所有产品和服务，也都将围绕这四件事展开。

  以扬子江药业为例，在 IBM 的帮助下，集团在去年通过对内部 300多个子业务的梳理，总结了 14大类流程，并且基于 IBM Cloud Pak forAutomation，扬子江药业最终以积木化的方式打造了满足业务流程自动化的集成平台。举例来说，过去一个新员工入职，从拿到 Offer 到入职报到，再到最终进入工作状态，最快也需要两到三天的时间，有时甚至需要一周，而在实现入职流程自动化之后，员工基本上在入职当天就能迅速进入工作状态。

  另一个层面，是生态的开放。在加速混合云布局的过程中，IBM 并不是单打独斗，而是通过为生态伙伴赋能，与合作伙伴共创，一起服务于企业客户。比如，在地产行业，IBM 携明源科技搭建的地产数据大运营平台，能很好地帮助地产商实现效益提升和风险控制——举例来说，基于平台的数据分析，地产商在地块选择时就可以做出有充分数据支撑的决策。

  “未来的企业一定要创新，而在这个过程中，我们大家都希望能够集全公司和生态之力做好一件事——就是把未来的技术架构做好，依托 IBM Cloud Paks，通过现代化、预测、自动化以及安全四个维度，借由生态的不同渠道和能力，把技术价值提供给我们最终的客户。”姜锡岫总结说，“所以，我们有点像‘大师’，希望可以培养出很多新的大大小小的‘鲁班’，希望把混合云和 AI 的概念和技术赋能给所有人。”

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