人工智能，我們還應(yīng)該堅(jiān)持么？-人工智能的創(chuàng)新迷局

完全否定的肯定

最近的新聞里有個(gè)特別刺耳的聲音，說人工智能是一個(gè)偽命題，我看了標(biāo)題，就沒有再往下看了。其實(shí)，在我服務(wù)過的企業(yè)里，也陸續(xù)聽到有些對于人工智能是否有效的質(zhì)疑，甚至有些企業(yè)用相對保守的“數(shù)字化”替代了過激的“人工智能”在行文里的出現(xiàn)，對于這些現(xiàn)象的出現(xiàn)我一點(diǎn)也不奇怪，特別是在今天這么熱火朝天的概念下，特別是在中國。

這使我想到以前大學(xué)讀過的席慕容的一首詩，是關(guān)于水筆仔的，大概是說，對于愛情，“在今日的世間，有很多人不愿意相信美麗和真摯的事物其實(shí)就在眼前。為了保護(hù)自己，他們寧愿在一開始就斷定：所有美好的事物都只是一種虛偽的努力。這樣的話，當(dāng)一切都失去了以后，他們也因此而不會覺得遺憾和受到傷害。”對于這些略帶憤怒的聲音，我是能夠理解的，不過，它也走到了另一個(gè)感情的極端。

首先，我們必須在開始搞清楚人工智能是什么？以前我聽到很多人問的問題，但是都沒有問過這個(gè)最基礎(chǔ)的問題?？赡苡X得可笑，人工智能是什么？還需要問么？隨口一堆時(shí)尚技術(shù)名詞：人臉識別，語音識別，深度學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)，Tensorflow，Caffe，MXnet， Theano…，當(dāng)然我們甚至可以在Wiki里找到這樣的定義：

“Artificial intelligence?(AI, also?machine intelligence,?MI) is?intelligence?displayed by?machines, in contrast with the?natural intelligence?(NI) displayed by humans and other animals. …Colloquially, the term "artificial intelligence" is applied when a machine mimics "cognitive" functions that humans associate with other?human minds, such as "learning" and "problem solving" ”

但是這個(gè)仍然不是我想要的答案。當(dāng)我花費(fèi)了幾年的時(shí)間，在中國大地上接觸了大量企業(yè)，以及對那些人工智能充滿期待的企業(yè)領(lǐng)袖后發(fā)現(xiàn)，他們其實(shí)還真不太懂人工智能的這些定義，反而，他們在談到人工智能的時(shí)候，把它換成了另外的一些詞語：創(chuàng)新，敏捷，核心競爭力，甚至直接提出增加收入，節(jié)省成本。我最近和華為的一個(gè)業(yè)務(wù)單元高管聊天，他很實(shí)際的講：“我其實(shí)現(xiàn)在對于人工智能沒有報(bào)以太多期望，對于維護(hù)業(yè)務(wù)來講，我看中的還是它是否未來能幫助我節(jié)省更多的成本，甚至是我的客戶-運(yùn)營商的成本，而現(xiàn)在它對我來說，還僅僅只是一個(gè)概念?！蔽彝蝗话l(fā)現(xiàn)，這原來是兩個(gè)世界，世界的這頭，我們花了大量的時(shí)間去處理數(shù)據(jù)，研究算法，創(chuàng)建模型，標(biāo)榜著學(xué)術(shù)的制高點(diǎn)，而世界的另一端，大量廝殺一線的企業(yè)主仍然在聽著動人的故事，做著美麗的夢。夢醒的時(shí)候，有一點(diǎn)點(diǎn)憤怒我認(rèn)為也是可以理解的。

那人工智能是什么呢？我的堅(jiān)持 ，人工智能是一個(gè)概念，并且是一個(gè)“品牌”！沒錯(cuò)，是一個(gè)“品牌”，不屬于技術(shù)，但是包含技術(shù)。我也向身邊的顧問求證，他們也認(rèn)同，人臉識別，語音識別，自然語言處理…如果放到過時(shí)的“大數(shù)據(jù)”這個(gè)概念下，屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的范疇么？而機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)里的原理，我們在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域也有，甚至以前的一些數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)產(chǎn)品就帶有機(jī)器學(xué)習(xí)的能力的（自動建模）。好，有人可能會站出來，現(xiàn)在的算法比以前厲害多了，沒錯(cuò)，我也承認(rèn)，但是，這應(yīng)該就是前面那個(gè)“大數(shù)據(jù)分析”概念的一脈相承。而另一個(gè)機(jī)器人交互的部分，那不就是以前學(xué)習(xí)的人機(jī)交互么？甚至就是自動化學(xué)科的內(nèi)容。這樣看來，好像沒有什么新東西，是“老瓶裝新酒”？我永遠(yuǎn)相信，人類是因?yàn)橛邢胂罅退伎剂ΧM(jìn)步的。在新的人工智能的“品牌”下，我們會發(fā)現(xiàn)，今天的人類又朝著另一個(gè)社會應(yīng)用的高度在前進(jìn)。如果說工業(yè)革命，電氣革命帶來自動化，信息革命帶來了連接，那么人工智能“品牌”下的技術(shù)與商業(yè)模式的推進(jìn)，將帶領(lǐng)著人類逐步實(shí)現(xiàn)社會智能。而正是這樣的想象力和思考力，又會帶來大量新的需求，以及社會新消費(fèi)驅(qū)動的創(chuàng)新進(jìn)步，我把這樣的社會性牽引力叫做 —— 趨勢。

所以，人工智能不是一場欺騙，而是一種新的我們看待和發(fā)展這個(gè)社會的方式，是趨勢，我們會在這個(gè)“品牌”下，不斷的創(chuàng)造更多的人類社會的需求，滿足用戶以后產(chǎn)生更多的價(jià)值，從而讓我們的未來更加美好。

憤怒饑餓的公牛

一次，和國內(nèi)風(fēng)電行業(yè)的客戶聊天，他最近在嘗試實(shí)踐人工智能，嵌入人工智能的技術(shù)，應(yīng)用到風(fēng)電的設(shè)備制造過程中，幫助企業(yè)擁抱創(chuàng)新，形成新的競爭力。但是現(xiàn)實(shí)是這個(gè)項(xiàng)目現(xiàn)在舉步維艱，進(jìn)展緩慢，他很沮喪，找不到任何改進(jìn)的可能，于是找到我。我首先和他分享了一個(gè)故事：

有一頭在山頂上饑餓的公牛，饑腸轆轆，已經(jīng)十多天沒有找到食物了，就在這個(gè)時(shí)候，它突然看到山下有一片綠意盎然的草地，眼睛發(fā)光，立馬迫不及待地猛地從山頂沖了下去。剛沖到山下，卻突然發(fā)現(xiàn)面前擋著一堵墻，墻很高大，足足有5米高，無法翻越，但是它清醒的知道在墻的那邊就是那片可口的青草。于是，它無暇顧及，立刻就向這堵墻撞了過去，希望能夠撞破這堵墻，然后吃到青草?！芭椋　保１缓駢椓嘶貋?，頭破血流，墻依然立在那里，安然無事。這個(gè)時(shí)候，公牛開始瘋狂了，它退后了20米，準(zhǔn)備再一次沖擊這堵墻，“砰?。。　惫５念^有點(diǎn)撞暈，但是墻依然毫無破損。公牛變得憤怒了，這次它退后到了半山腰，打算用盡自己所有的力氣賭在這一次撞擊上，不是你死就是我亡。但是，就在它退到半山腰的時(shí)候，它突然看見，前面它要沖擊的那堵墻，其實(shí)也就只有百米長，原來這堵墻是有兩端的，于是，公牛慢慢從半山腰下來，從墻的一側(cè)繞了過去，吃到了背后的青草。

這個(gè)故事說明了一個(gè)什么問題呢？我很喜歡用這個(gè)故事來隱喻現(xiàn)在人工智能概念下我看到的一些項(xiàng)目景象，大量的企業(yè)，大量的人員涌入到這個(gè)創(chuàng)新之下，饑腸轆轆，恨不得用盡全身力氣最先吃到那片青草。我有“數(shù)據(jù)科學(xué)家”，我有軟件，我有算法，我了解開源，嘿，這還不就是人工智能么？于是，項(xiàng)目啟動，大量的“創(chuàng)新”活動開始，甚至各有各的想法，看了幾本書，都認(rèn)為自己是人工智能的專家了，都在創(chuàng)造著自己心目中的那個(gè)人工智能夢。突然，你又會聽到這樣的聲音，“這個(gè)算法的準(zhǔn)確率太低了啊”，“數(shù)據(jù)的樣本不夠”，“我需要更多的人手，再招聘幾個(gè)博士”，“這個(gè)模型的匹配度不是很理想”，“這個(gè)問答系統(tǒng)在答非所問啊”，“到底這些模型需要學(xué)習(xí)多久”…當(dāng)我進(jìn)入一個(gè)人工智能項(xiàng)目組的時(shí)候，往往會發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目成員的桌上都放著深度學(xué)習(xí)，人工智能算法類的書籍，學(xué)習(xí)氛圍很濃，但是另一方面也體現(xiàn)出“人工智能式的混亂”，沒錯(cuò)這是一個(gè)學(xué)習(xí)型的組織，也在不斷試錯(cuò)和迭代，但是這試錯(cuò)的方式是無序的，是粗曠的，如果人工智能能被暴力破解，那也非那么高級了。

首先，人工智能類型的項(xiàng)目與通常的項(xiàng)目管理是完全不同的，傳統(tǒng)意義的項(xiàng)目管理有三個(gè)基本特征：1. 有明確的目標(biāo)；2.在項(xiàng)目過程中有持續(xù)性的進(jìn)展；3.并且通常有開始和結(jié)束的時(shí)間。而對于創(chuàng)新型的人工智能項(xiàng)目，完全沒有這三個(gè)特征，首先目標(biāo)往往不太明確的時(shí)候就開始了，奔著創(chuàng)新去的。其次，在執(zhí)行過程中往往包含大量的試錯(cuò)，甚至失敗，不總是在持續(xù)進(jìn)展。最后，這類項(xiàng)目往往只有開始的時(shí)間，沒有結(jié)束的時(shí)間。因此，如果慌忙的開展這類創(chuàng)新項(xiàng)目，往往風(fēng)險(xiǎn)都會很大，無法評估ROI。

我來華為以前，看到過太多的人工智能項(xiàng)目尸體，往往都是在人工智能戰(zhàn)略都還不清晰的時(shí)候，就匆忙開始，我所說的戰(zhàn)略不清晰，不是指業(yè)務(wù)價(jià)值目標(biāo)不明確，反而你會看到企業(yè)的高層對于人工智能的預(yù)期是很明確的，比如創(chuàng)新帶來的收益，以及成本的減少。但是，戰(zhàn)略的另一個(gè)部分，用怎樣的模式來執(zhí)行來確保成功率，我覺得基本上又回到了傳統(tǒng)的項(xiàng)目管理模式，甚至，很多時(shí)候項(xiàng)目經(jīng)理還是沒有在這個(gè)領(lǐng)域?qū)嵺`過的，也就是他的處女作，失敗的幾率非常高。他們往往就如同那頭饑餓的公牛，面對前面的厚墻，然后碰的頭破血流。

其實(shí)，你有沒有想過，“人工智能”創(chuàng)新面前的這堵墻，其實(shí)是有方法可以繞過去的呢？

兩個(gè)世界

我最近在組織一個(gè)人工智能的研討會議，會邀請這個(gè)項(xiàng)目的所有涉及的資源部分，包括研發(fā)，開發(fā)，以及業(yè)務(wù)。這類的會議，我以前在做咨詢的時(shí)候也組織過不少，但是你往往會發(fā)現(xiàn)，這類的會議一般充滿了爭吵，并且收效甚微。為什么？原因很簡單，這類會議往往充斥著兩種不同的語言，研發(fā)、開發(fā)人員，他們的話語里塞滿了“算法”，“模型”，“代碼”，“機(jī)器學(xué)習(xí)”，“系統(tǒng)”，“準(zhǔn)確率”，“可靠性”… 而業(yè)務(wù)人員的話語里卻總是在講“業(yè)務(wù)目標(biāo)”，“場景”，“收益”，“維護(hù)”，“問題”…，如果你是一個(gè)客觀的旁觀者，你會發(fā)現(xiàn)這兩邊的人聊天的語言是不一致的，不在一個(gè)體系里，甚至完全屬于不同的兩個(gè)世界。

這里缺少一個(gè)翻譯。記得以前在做中國平安的分析項(xiàng)目，平安的高管很多都來自于麥肯錫，為什么麥肯錫如此收到平安董事會的青睞，你會發(fā)現(xiàn)當(dāng)年麥肯錫在平安進(jìn)行咨詢服務(wù)的時(shí)候，幫助平安建立一個(gè)“系統(tǒng)分析師”的團(tuán)隊(duì)，他們不負(fù)責(zé)具體的業(yè)務(wù)，也不執(zhí)行具體的IT，而是連接這兩塊，通過對于業(yè)務(wù)和IT的理解，進(jìn)行相應(yīng)的轉(zhuǎn)化，把業(yè)務(wù)的價(jià)值目標(biāo)變成IT能接受的執(zhí)行語言，把IT執(zhí)行的階段用業(yè)務(wù)進(jìn)行匯報(bào)，從而很好的補(bǔ)充了兩個(gè)世界的差距?！豆鹕虡I(yè)評論》宣布“數(shù)據(jù)科學(xué)家”是二十一世紀(jì)最性感的職業(yè)。什么是“數(shù)據(jù)科學(xué)家”？其實(shí)在我看來，他首先需要是這樣一個(gè)翻譯，而不是現(xiàn)在很多企業(yè)在工作描述里的那些技術(shù)定義，他不必是統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)或則數(shù)學(xué)的天才，也不需要一定非的精通Python,R或則Tensorflow，他們的能力關(guān)鍵在于：是否能持續(xù)化的用數(shù)據(jù)來解決業(yè)務(wù)問題，并且以往有這樣卓越的經(jīng)驗(yàn)。

“我們不需要一個(gè)理論派，特別是在數(shù)據(jù)科學(xué)家這個(gè)領(lǐng)域。”雖然現(xiàn)在我們給于了科學(xué)家這個(gè)頭銜，但是你要知道這個(gè)角色是從數(shù)據(jù)分析師演進(jìn)過來的。我最近在幫助華為的業(yè)務(wù)部門定義數(shù)據(jù)分析師的招聘條件，我明確的把需要具備卓越的溝通能力和協(xié)作能力，能快速理解業(yè)務(wù)用戶的痛點(diǎn)，并且轉(zhuǎn)化為基于數(shù)據(jù)的洞察作為一項(xiàng)非常重要的能力。而那些對于分析工具的掌握能力，我僅僅要求熟練就好了。特別是在你觀察過現(xiàn)在世界上最領(lǐng)先的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺以后，無論是微軟、AWS、IBM，還是國內(nèi)的阿里，京東..你會發(fā)現(xiàn)這些算法堆砌的應(yīng)用平臺，其最佳的特質(zhì)就是協(xié)同，而不是算法的深度。這個(gè)時(shí)候，你就會明白，其實(shí)作為一個(gè)卓越的“數(shù)據(jù)科學(xué)家”你需要具備的特質(zhì)是什么了。

當(dāng)然，作為一個(gè)人工智能領(lǐng)域的觀察者，我也會看到一些對于這個(gè)崗位招聘的偏見，比如如果是一個(gè)做圖像識別出名的領(lǐng)袖人物來牽頭成立一個(gè)研究院，你會發(fā)現(xiàn)對于“數(shù)據(jù)科學(xué)家”的要求更多包涵了一些圖像識別領(lǐng)域的特長要求，或則一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的專家，在招聘里也會更多提到關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的要求，其實(shí)，這是一種對“數(shù)據(jù)科學(xué)家”的招聘偏見，如果作為一個(gè)企業(yè)，特別是一個(gè)業(yè)務(wù)驅(qū)動型的企業(yè)，習(xí)慣了這種偏見，你會發(fā)現(xiàn)最后對于剛才那種溝通的有效性會變的越來越困難，最后的結(jié)果往往是“他們根本不懂人工智能技術(shù)嘛”“算了，他不知道我在說什么?！彼?，除非是純粹的研究課題，一般的人工智能項(xiàng)目，或則提到企業(yè)戰(zhàn)略的人工智能創(chuàng)新，我一般不主張由一個(gè)完全研究領(lǐng)域的專家來負(fù)責(zé)的，不是因?yàn)樗粔驅(qū)W術(shù)權(quán)威，而是他有很多偏執(zhí)，會影響到項(xiàng)目的溝通，當(dāng)然如果他也是一個(gè)全面的人才，并且有很強(qiáng)的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，我認(rèn)為也是一個(gè)不錯(cuò)的例外。并且，這樣的領(lǐng)袖往往需要有如下的三個(gè)關(guān)鍵能力來幫助企業(yè)成功：

另外，這類角色的集中，就會形成一個(gè)新的組織，叫做分析組織。為什么叫分析組織，而不是智能變革組織或則數(shù)字化變革組織呢（甚至我在有些公司看到取名人工智能部門的）而這類組織的作用不是在于技術(shù)的研究，當(dāng)然也不是一個(gè)完全的企業(yè)轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略組織，而是更多利用技術(shù)轉(zhuǎn)化為應(yīng)用的分析組織，里面的人會更多的去協(xié)作、溝通、分析、以及架構(gòu)，而不是執(zhí)行，他將成為一個(gè)企業(yè)人工智能實(shí)踐的真正永動機(jī)。

組織先行

首先，人工智能實(shí)踐需要從部門功能設(shè)置開始，我看到的很多公司的人工智能項(xiàng)目的由技術(shù)在引導(dǎo)，不停的討論算法，數(shù)據(jù)，以及系統(tǒng)。這其實(shí)是我不推薦的方式，在華為你也會看到，很多部門，很多人員都在搞人工智能，但是見到成效的很少。在Facebook的人工智能創(chuàng)新里，有個(gè)AML團(tuán)隊(duì)，全稱叫做Applied Machine Learning。主要就是構(gòu)建人工智能業(yè)務(wù)與研究之間的橋梁，他們有明確的業(yè)務(wù)價(jià)值定義方法，以及人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)的最佳實(shí)踐，這個(gè)部門對業(yè)務(wù)創(chuàng)新負(fù)責(zé)，并且管理研究落地，在職責(zé)上是獨(dú)立運(yùn)作的，他們職責(zé)就是基于人工智能技術(shù)的創(chuàng)新，然后落地到Facebook的各種產(chǎn)品里，很類似任正非在華為人工智能實(shí)踐上講的“自己的-，自己吃”思路。但是，不同的地方在于部門設(shè)置模式，我這里簡要陳述下基于創(chuàng)新構(gòu)建分析價(jià)值的三種不同運(yùn)營模式：

.? ? ? 分散式服務(wù)模式。這種模式下，我們往往喜歡把我們的“分析專家”散放在各個(gè)業(yè)務(wù)部門，并且由每個(gè)部門的主管來管理，好處是業(yè)務(wù)的智能需求可以馬上得到匹配，我剛來到華為就去馬來西亞的TAC站點(diǎn)做了一次mini Design Thinking，通過2天的研討會，快速理解了一線業(yè)務(wù)。因此，這種模式可以很好的接觸一線，了解一線，支持一線，但是缺點(diǎn)也很明顯，缺乏全面的跨職能的視野，僅僅落腳在自己的問題點(diǎn)上，而且在各個(gè)部門，重復(fù)性資源和重復(fù)性的工作太多，團(tuán)隊(duì)組織也是重復(fù)的，浪費(fèi)很多資金，無法標(biāo)準(zhǔn)化或者擴(kuò)大規(guī)模。

2.? 嵌入式共享服務(wù)模式。這種模式是過度階段，在一個(gè)業(yè)務(wù)單元里，比如華為的GTS，設(shè)置一個(gè)獨(dú)立共享的分析組織，這個(gè)組織充分的對于業(yè)務(wù)進(jìn)行支撐，但是運(yùn)作上又是獨(dú)立的，好處在于可以在某個(gè)業(yè)務(wù)或則職能內(nèi)部設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)化的流程和方法，并與各部門都可以進(jìn)行協(xié)作，對于專家也可以共享，很多資源不是在某個(gè)點(diǎn)上，而是全面的對于業(yè)務(wù)可以進(jìn)行統(tǒng)籌型支撐。當(dāng)然在這個(gè)階段數(shù)據(jù)分析資源還未形成一個(gè)專業(yè)化、體系化的運(yùn)營模式，對于跨業(yè)務(wù)單元的部門還是存在重復(fù)性建設(shè)的問題，而且在專業(yè)化的集中度上也只是一個(gè)過度階段，還不能單獨(dú)的獨(dú)立核算部門價(jià)值。

3.? 獨(dú)立式共享服務(wù)模式。這種模式是一個(gè)終極運(yùn)營模式，完全的獨(dú)立和標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)營，完全作為一個(gè)公司內(nèi)部得服務(wù)機(jī)構(gòu)存在，對每個(gè)戰(zhàn)略業(yè)務(wù)單元進(jìn)行支撐和核算，完全關(guān)注在業(yè)務(wù)的服務(wù)提升上，而不是技術(shù)研發(fā)。在IBM深圳有個(gè)ISC（Integrated Supply Chain）部門，對于IBM全球供應(yīng)鏈來講，它就相當(dāng)于一個(gè)“航塔”的角色，IBM的業(yè)務(wù)資源外包是做的比較徹底的，到現(xiàn)在很多給IBM提供Power芯片的芯片廠都不再屬于IBM了，在這樣一個(gè)超離散的資源架構(gòu)里，這個(gè)“航塔”不斷地對這些制造單元輸出標(biāo)準(zhǔn)，采集數(shù)據(jù)，形成分析和預(yù)測，然后在基于這個(gè)“航塔”里的“數(shù)據(jù)科學(xué)家”來進(jìn)行控制，使得到今天為止IBM的全球供應(yīng)鏈控制力都超強(qiáng)。

這樣的模式設(shè)計(jì)其實(shí)是在做企業(yè)級人工智能應(yīng)該首先思考的，也屬于人工智能頂層設(shè)計(jì)的一部分。另外，當(dāng)這樣的組織建設(shè)成熟的時(shí)候，又需要思考在這個(gè)獨(dú)立分析組織內(nèi)部的運(yùn)營機(jī)制建設(shè)了。我比較推崇的是“垂直服務(wù)化”+“散點(diǎn)創(chuàng)新”的方式進(jìn)行運(yùn)營機(jī)制建立，其實(shí)也融入了很多DevOps的思想。一部分強(qiáng)調(diào)服務(wù)運(yùn)營的持續(xù)化和深度，另一方面又提倡在創(chuàng)新上加入競爭，接受失敗和快速迭代，后面的文章我會專門再詳細(xì)的描述這種充滿魅力和“時(shí)代感”的機(jī)制創(chuàng)新。

其實(shí)，現(xiàn)在慢慢對于人工智能技術(shù)開始冷靜下來，很多企業(yè)也轉(zhuǎn)向了務(wù)實(shí)的一面，這是好事，但是我們也要切記，你認(rèn)識那個(gè)人工智能是真的人工智能么？或則是不是太多被一些故事和名詞干擾，甚至有些場合我和很多做人工智能專家在一起，他們連“算法”和“模型”這兩個(gè)詞語都還未分清楚，不停地在自己的陳述里進(jìn)行著兩者的轉(zhuǎn)換。所以，很多由此帶來的失敗和代價(jià)是可以理解的，而且我覺得也不必為一兩次的失敗而垂頭喪氣，記得Facebook的AML團(tuán)隊(duì)定下的項(xiàng)目失敗率高達(dá)50%，也就是說一半的項(xiàng)目必須失敗。在創(chuàng)新的道路上是一定要學(xué)會和接受失敗的勇氣，只是我們要學(xué)會如何了解失敗、控制失敗，從而更好的在機(jī)制上達(dá)到成功。因?yàn)?，我們也清晰的明白那依稀成功?%的曙光就能帶來整個(gè)世界的光明！失敗一定是成功的母親，這句話非常適用于當(dāng)今基于人工智能的創(chuàng)新。

人工智能 華為云

版權(quán)聲明：本文內(nèi)容由網(wǎng)絡(luò)用戶投稿，版權(quán)歸原作者所有，本站不擁有其著作權(quán)，亦不承擔(dān)相應(yīng)法律責(zé)任。如果您發(fā)現(xiàn)本站中有涉嫌抄襲或描述失實(shí)的內(nèi)容，請聯(lián)系我們jiasou666@gmail.com 處理，核實(shí)后本網(wǎng)站將在24小時(shí)內(nèi)刪除侵權(quán)內(nèi)容。

版權(quán)聲明：本文內(nèi)容由網(wǎng)絡(luò)用戶投稿，版權(quán)歸原作者所有，本站不擁有其著作權(quán)，亦不承擔(dān)相應(yīng)法律責(zé)任。如果您發(fā)現(xiàn)本站中有涉嫌抄襲或描述失實(shí)的內(nèi)容，請聯(lián)系我們jiasou666@gmail.com 處理，核實(shí)后本網(wǎng)站將在24小時(shí)內(nèi)刪除侵權(quán)內(nèi)容。