德國著名社會學家烏爾里希.貝克說過這樣一段話：生產(chǎn)力在現(xiàn)代化進程中的指數(shù)式增長，使風險和潛在自我威脅的釋放達到了前所未有的高度。

這個風險有多高呢?可以讓我們一些熟知的成語，比如眼見為實、身臨其境等，都可以改寫了。

2021年4月份，在全球著名芯片廠商英偉達(NVIDIA)舉辦的GTC大會上，創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛穿著其標志性的皮夾克，在自家的廚房里做了一場別開生面的主題演講。

為什么說是“別開生面”呢?

這場幾乎騙過世界所有人的“發(fā)布會”，后來根據(jù)他們的一個紀錄片自曝：一切都是“假”的，是假的，廚房是假的，衣服是假的，甚至老黃本人也是假的。

這個發(fā)布會很大程度上也是在“炫技”——人工智能、仿真建模、追光技術(shù)(RTX)、GPU圖像渲染，各種黑科技組合，做成了足以以假亂真的虛擬場景。

顯然，不是我們不勤奮，而是社會變革太快。

當我們越來越依賴虛擬世界的時候，組成這個社會的三度空間：物理空間、社會空間和信息空間，三者就互相疊加，構(gòu)成了一個越來越復雜的巨大系統(tǒng)，而這個系統(tǒng)的不對稱性、不確定性都飛速增加。

各種新能源、新技術(shù)、新材料、新業(yè)態(tài)迅速發(fā)展，以及人工智能、5G、物聯(lián)網(wǎng)云計算、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)廣泛應(yīng)用，帶來的新興風險、安全風險越來越多。

另外，因為相關(guān)法律法規(guī)和監(jiān)管規(guī)則體系尚不健全，也出現(xiàn)了各類“監(jiān)管盲區(qū)”。

這種情況之下，諸如P2P、大數(shù)據(jù)殺熟、隱私泄露等引起的諸多上訪事件、投訴事件層出不窮。

根據(jù)Forecast發(fā)布的一組數(shù)據(jù)，從2017年到2020年，大中華地區(qū)物聯(lián)網(wǎng)終端的安裝數(shù)量，從2017年的19.5億到2020年的42.8億。

同時，智能電動汽車的火爆與普及，也加速了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)變革與升級的速度。

根據(jù)統(tǒng)計，2018年，每輛電動汽車每月上傳的數(shù)據(jù)大概是30GB。Gartner預計到2025年，無人駕駛汽車每個月將上傳超過1TB的數(shù)據(jù)到云上。

當物聯(lián)網(wǎng)數(shù)量在百萬、千萬級別的時候，采集到的數(shù)據(jù)量還是可控，并通過網(wǎng)絡(luò)輸送至后臺的數(shù)據(jù)中心或者云中心，借助強大的服務(wù)器對數(shù)據(jù)和信息進行統(tǒng)計、分析、預測。

但當這個數(shù)據(jù)量達到億、十億、百億級別以上的時候，如果還是將海量的數(shù)據(jù)傳輸?shù)胶笈_處理，如果后臺數(shù)據(jù)的處理速度和準確度跟不上終端數(shù)據(jù)的采集與傳輸速度，在一些關(guān)鍵性場合，或許會帶來災難性的后果，比如：火災會不會及時發(fā)現(xiàn)并有效預警?醫(yī)療行業(yè)像需要遠程控制的心臟起搏器會不會失靈?智能汽車如果失控會不會連環(huán)相撞?

顯然，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，三度空間戰(zhàn)略下，將推動IT架構(gòu)成為傳統(tǒng)、云、邊緣三種風格并存的“混搭風”。

所以說，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，當海量的硬件終端匯集之后，在東方林語看來，未來3-5年，將會加速IT架構(gòu)的迭代升級，演變成為傳統(tǒng)IT、云計算與邊緣計算的IT混合之路徑。

1、傳統(tǒng)IT架構(gòu)。特點是高效、定制化，生產(chǎn)效率高。但反應(yīng)速度太慢。

2、云架構(gòu)。特點是IT即公用設(shè)施，可以做到敏捷性與規(guī)模創(chuàng)新。但從傳統(tǒng)IT架構(gòu)到云架構(gòu)的升級，是個比較漫長而復雜的過程。

3、邊緣計算架構(gòu)。特點是分布式智能，可以實現(xiàn)實時交互，效率高、時延低、降低成本。但因為長尾場景復雜多變，技術(shù)門檻高，目前普及度太低。

Gartner預測，到2022年，隨著數(shù)字業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，75%的企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)將會在傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)中心或云端之外的位置創(chuàng)建并得到處理。

顯然，浩浩蕩蕩的數(shù)字化變革中，我們每個人都是參與者，親歷者與見證者。