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数流和智流融合不仅仅是趋势，而是正在发生的事情。
从国家层面“十四五”规划为数字化转型高度定调，到各行业内外部刚需推进，数字化转型是千行百业必然发展趋势。
如果说过去两年是数字化转型的试验阶段，进行开荒动土、选种育苗，那么当前要进行精耕细作、植树造林。
数字化转型已进入了由个别行业、个别场景的“点状应用”向各行各业全流程、全环节“整体渗透”的关键期。
云计算、大数据和人工智能深度融合，成为企业数字化转型历程中最核心、最重要的能力平台。
“数智融合”能够让AI和数据释放更多价值，更好驱动企业创新。
上云、用数、赋智数智化变革浪潮来袭
数字化转型，说到底就是推动企业“上云、用数、赋智”，通过使用云服务、运用大数据、实现智能化，对企业经营管理实现全面改造。
整体来看，“上云、用数、赋智”围绕企业数字化转型实现全链路数字化，吸收了云平台灵活性、便捷性等优势，同时通过云计算手段连接社会化资源、共享服务及能力，让中小企业可以运行多个设备，充分实现数据价值化基础上，解决企业“不会转、没钱转、不敢转”等问题。
目前，大数据与人工智能形成多方位深度融合发展趋势，不断加速各行业的数字化升级。
一方面，大数据提供数据采集、数据处理、数据管理、数据分析和可视化的能力，为人工智能技术的发展提供数据燃料。
有了大数据平台的海量数据，人工智能才有了质的突破。
另一方面，人工智能也为大数据发展带来算力提升和算法引擎，让人们能够以前所未有的速度和效率挖掘数据价值。
人工智能提升对异构数据的处理能力，与应用场景深度融合，实现智能预测、智能决策、智能识别等数据分析智能化，将环节中的脑力劳动知识和经验沉淀下来。
在场景融合方面，人工智能拓宽了大数据的应用场景。
传统的数据分析实现了描述性分析、诊断性分析，而融合人工智能技术的大数据分析可以实现更智能化的预测性分析与处理决策分析。
大数据与人工智能的核心技术已经开始充分融合，例如两者都需要用到海量结构化、非结构化数据处理技术，人工智能知识图谱需要用到大数据的图分析技术等。
统一的数据分析与人工智能平台也是另一大趋势，传统的大数据平台主要提供基于CPU与内存的分布式数据处理架构，新型大数据平台支持GPU、GPU/CPU混合计算等新的计算架构及TensorFlow、PyTorch等人工智能框架。
单一技术无法胜任数智融合成数字化 “不二法门”
尽管围绕“上云、用数、赋智”的数字化转型已是大势所趋，但企业在数字化转型实践中仍面临诸多挑战。
比如，企业使用和管理数据的难度在增加，先进的技术层出不穷，数据湖、数据仓库、人工智能等技术壁垒重重，各类引擎之间的数据很难打通。
同时，人工智能在生产部署过程中，也存在很多困难和挑战，包括行业的专业知识与人工智能技术如何结合，也是企业普遍面临的难题。
针对这些挑战，将数据和智能进行有效融合的“数智融合”解决方案，是破题的关键。
而如何将“数智融合”解决方案落地在企业数字化转型中，则对厂商提出了更高的要求。
厂商将不再是单纯的供应商，而是变成了企业的数字化合作伙伴，更多的要提供对业务的赋能，帮助客户的业务发展和业务成功。
在2022 re:Invent全球大会上，亚马逊云科技首次展现了在“数智融合”方面所做出的努力，在技术方面推出了大量与数据、机器学习相关的服务和功能，并通过用户实践验证了其价值。
例如，将机器学习与大数据深度融合的Amazon Quicksight Q新功能，就是今年re:Invent大会的一项重要发布。
Amazon QuickSight Q是一项基于企业运营数据库的自然语言查询功能。作为一位销售经理，在准备一项活动前可以问它“我们在XX地区目前有多少客户？”，Amazon QuickSight Q将自动完成查询，并以亲切的语言返回精确的答案。
此次推出的新功能让用户能够预测并追问预测依据，用户可以用自然语言提出有关业务数据的问题，并在几秒钟内获得可视化的准确答案。
它让没有技术专业知识的业务人员都可以探索历史趋势和数据指标，让用户能够从支撑其看板和报表的数据中获得新的洞察。
基于Amazon QuickSight Q，企业主、销售经理、或是区域负责人能够在每天、每周、每个月的海量企业运营数据中，高效地对这些数据进行汇总、分类和分析，并挖掘出其中最有价值的部分或是其中蕴含的重大危机和机遇，从而能够为商业决策提供重要支撑。
作为亚马逊云科技旗下在线数据库业务的其中一个分支，Amazon QuickSight Q服务上线于2021年9月，至今已运营了一年多的时间，并为包括纳斯达克、西门子、Capital One和日产汽车在内的多家大型企业提供了优质的运营数据分析体验。
而且它至今还在不断地成长、改进过程中，正变得越来越强大、越来越易用和人性化。
纳斯达克北美市场产品经理Michael Weiss表示：“Amazon QuickSight Q改变了游戏规则，使高管、销售和数据工程团队能够即时从数据中获得答案，这些新功能将帮助我们加速建立商业智能，通过完全自动地进行复杂的数据分析，帮助最终用户实现自助式服务，无需分析师构建模型和分析。”
同时，亚马逊云科技还不断围绕机器学习平台Amazon SageMaker，推出大量新功能，将机器学习技术传授给客户。
五年来，亚马逊云科技已经为Amazon SageMaker增加了260项新功能，不断降低机器学习的技术门槛，简化机器学习的前期工作，加速为客户“赋智”。
在数据服务方面也是如此，通过各种新服务和新功能，尽可能让开发人员可以上手开展机器学习。
作为亚马逊云科技旗舰级的托管式机器学习服务，Amazon SageMaker最初于2017亚马逊云科技re:Invent 全球大会上面世，目前已成为亚马逊云科技有史以来增长速度最快的服务之一。
短短五年时间，已有数以万计的客户利用Amazon SageMaker创建了数百万个模型，参数规模可达千亿级别，每月生成数千亿的预测结果。
此外，亚马逊云科技还为Amazon Glue推出的一项新功能——Amazon Glue Data Quality，该功能可以将手动的数据质量工作从几天缩短到几小时。
它可以自动计算统计数据、推荐质量规则、监控并在检测到质量下降时向用户发出警报。
并且能够在数据影响业务之前，操作极简地识别丢失、陈旧或不良数据。
特别是针对数据量庞大的客户，可以计算客户数据集的统计数字，确保数据的即时性、准确性和完整性。
不难发现，亚马逊云科技持续发布的新服务和功能，正在与越来越多的将数据、人工智能服务和业务洞察相结合，不断降低技术的使用门槛，真正让企业数字化转型落到实地。
正如亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建所说，本次re:Invent发布了非常多的数据服务。
从这些re:Invent发布的特性中，能够看到未来技术演进的方向是数智融合。
结语
数智融合正不断成为解决传统难题的时代变量。
事实上，任何一种技术，如果单独应用其效能依然有限，只有融合应用，才能实现各种技术之间的优势互补、潜力相互激发。
以亚马逊云科技为代表的科技企业，正在帮助越来越多的实体产业涉足数字化深水区，让更多企业从中受益，同时也推动数智化产业向着更高阶段持续迈进。
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