從左至右分別為：張矩、陳堅、黃東旭、雷濤、李揚、劉睿民
編輯 | 張恆
2020年11月14日，科技智庫「甲子光年」在北京舉行2020「甲子引力」大會。在當日下午舉行的"科技應用"專場上，斯道資本執行董事張矩，杉巖數據CEO陳堅，PingCAP聯合創始人兼CTO黃東旭，天雲大數據創始人兼CEO雷濤，Kyligence聯合創始人兼CTO李揚，柏睿數據董事長兼首席科學家劉睿民等嘉賓參與了"數據智能重塑產業價值鏈新秩序"主題圓桌。
圓桌現場實錄如下：
張矩：首先非常激動也非常感謝組織這麼一個高規格的會議，不僅僅是在座各位嘉賓確實是行業中非常具有領先性的企業創始人和CTO，都是行業中的大咖和翹首，另外也是感謝在座所有聽眾，能夠今天到會。尤其是考慮到今年是一個起伏跌蕩的念頭，元旦那天肯定想不到11個月之後，世界變成這個樣子。今天大家能夠近距離坐在一起，也是屬於不小的成就，感謝整個社會國家做出的努力。
數據智能重塑產業價值鏈新秩序，短短11個字裡面有四五個非常熱門的詞彙，這也是信息產業、IT產業發展的標配，我們會創造出來很多新的詞彙。但是真正往回看，過去的30年裡面，我們整個信息產業環境，從IT技術一點一點很晚的起步，到慢慢的追趕，到最後藉助網際網路、移動網際網路的發展，整個現在從數據技術、數據基礎的角度上來講，一躍成為世界非常領先的位置，在30年到40年的時間，我們走過了很長的路。
如果看現在這個時間點，真的是不用謙虛地講，我們處在數據技術和數據產業演變最好的時代，絕對不是最壞的時代，肯定是最好的時代。比較起世界整個環境，中國的環境肯定是世界上每年數據產生量最大的國家，數據產生量最多樣的國家，數據產業發展、監管政策最靈活的國家，數據應用場景最多樣化、最具有創造力的國家，大家肯定是沒有疑問的一件事情。
接下來往未來看，特別是政府今年提到數據變成一個新的生產要素這樣一個說法，這樣的說法不僅僅是技術的矯哲或者產業發展角度上具有指導意義，這個說法在世界範圍內對於國家治理、數據治理整體思考上都是具有非常強的領先性。如果把數據變成生產要素，數據本身的生產、發掘、加工、流轉，以及高價值數據交易，都變成一個合乎邏輯的發展。所以我們覺得整個數據智能和數據產業在中國的發展前景是非常非常的光明，我們也期待著有更多更好的創業公司和整個產業發展，在未來的幾年有一個很大的臺階。
非常激動，今天能夠在在座五位大咖見面，其實都是很好的朋友，也認識很長時間了，但是還是希望大家能夠用非常簡短的時間跟下面的觀眾進行一個介紹。
陳堅：大家好，我是來自深圳市杉巖數據的創始人兼CEO陳堅，非常高興今天能在這裡和各位大咖、矩總一起交流有關數據和智能化的一些事情，和矩總是多年的朋友了。杉巖數據成立於2014年，我們聚焦在為雲計算、大數據方向提供一個融合、智能化的海量數據存儲平臺。如果說數據是生產要素，上面有很多數據的產生、分析、挖掘，那麼，杉巖數據所做的事情就是提供一個底座和基石，謝謝大家！
黃東旭：大家好，我叫黃東旭，是PingCAP聯合創始人兼CTO，我們是國內一家做開源分布式資料庫的企業，我相信應該也是中國為數不多的在基礎軟體領域自主創新走向世界的一個企業。其實我和張矩老師已經認識很多年，之前剛創業的時候我們在一個程式設計師論壇裡招程式設計師，沒有招到程式設計師，結果認識了主持人。我們立志於做新一代資料庫公司，今天看到很多數位化生活應用，就像構建在地表上面的高樓大廈，資料庫是支撐整個基礎設施。雖然大家看不到我們做的東西，但是我相信每個人每一天的生活，只要你是在用手機用電腦，那麼或多或少，一定會有一些應用有一些數據是存儲在我們做的東西上面。
雷濤：我發現需要跟主持人攀一些關係，我跟張矩原來是同事。在我創業之前，當時在雲基地孵化。我記得我們辦的第一個年會主題就是跟大數據相關。2015年創立之後，我們核心就是作基礎軟體，讓數據AI-Native，從我們營收來看，連續Q3和Q4都是在第一象限，所以我們是做AI平臺基礎軟體提供商。
李揚：大家好，我叫李揚，我來自Kyligence，矩總是金主爸爸，我們做的是分析型的數倉，技術方面脫胎於Apache Kylin開源項目，但是現在在雲上和雲下都提供大數據數據分析平臺，都有企業級的產品。如果要跟各位建立一些聯繫的話，比如招行是我們很大的客戶，如果各位在招行有帳戶的話，金融活動很可能在招行內部分析系統裡面都有分析，但數據是看不到的，我們只提供軟體服務。
劉睿民：跟矩總也是老朋友了，不多攀關係了，時間很久了。我是柏睿數據劉睿民，我們做的是大數據時時分析，有時候也很奇怪，發現世界上居然有一撥人跟你想的一模一樣，我們基本上從全內存分布式資料庫到流資料庫，像流資料庫國家標準一開始在2015年寫的時候，當時很多資料庫界的人都覺得很奇怪，你這是什麼玩意。後來當然有開源的，比如說databricks，這些都出來了，證明這是對的，世界上有一群人做資料庫的，在琢磨很底層的一些東西。包括我們的也是類似於跟databricks差不多的一個產品，我覺得在這個產品也是感謝張矩，能夠把做資料庫的人聚在一起。
張矩：大家稍微看一下，在座所有嘉賓都有非常深厚的技術背景，從大家做的簡短自我介紹可以聽出來，背後有很多意義和技術的詞彙不停地蹦出來。我們從整個生態基礎角度切入一下，從過去20多年，不止，開源運動遠遠不止20多年，在大數據生態裡面，過去20多年裡面，開源軟體已經成為整個大數據行業基石性的東西，在座各位每一家公司都是開源軟體有創建者、使用者、貢獻者，都跟開源軟體有一個撇不清的關係。
現在是一個非常錯綜複雜，幾乎是不可預測的世界裡面，開源軟體作為一個中立的開放的生態，其實也面臨非常大的挑戰，我們作為每個公司，包括每個個人都是作為開源軟體的參與者甚至是很大的支持者和推進者，大家對開源軟體和開源生態，在接下來錯綜複雜的世界裡面繼續往前發展，有什麼樣的看法？這次請劉總先回答一下。
斯道資本執行董事張矩
劉睿民：其實你最不應該先找我，因為我不是做開源的。
張矩：您提到的databricks顯然是一個開源公司。
劉睿民：我可能反而最有發言權，因為我不是做開源的，我們的資料庫引擎是不開源的，雖然做的跟databricks幾乎相同，包括架構上面各方面的實現方式。我覺得是這樣的，我來看開源的話，我自己從事嘗試TOB的，也嘗試做TOC，但是不是這個料。我自己的觀察，我只能說是觀察，因為我沒有真正去做，因為TOB更多是照顧20%的，二八原則，20%的客戶是支付了80%的利潤。從我TOB的角度來看，我為什麼不做開源的原因，是因為我確實沒空去照顧80%那部分群體，因為這個要通過比較獨特的方式，我感覺是開源。
從我自己角度來說，我也蠻希望去做開源，可能哪天會貢獻出來，但是要花大量的功夫。當然它是比較好的市場推廣方式，讓人先試用，就好像超市裡面進去了，總有一些免費的可以試一試，嘗了以後知道東西怎麼樣，你才會買整桶或者是整箱。這是比較好的方式，從後來尤其是雲的交付方式出來之後，開源也是趕上一個好時候。但是我個人覺得從TOB尤其是TO大B，不管是雲還是開源只是一種交互方式，客戶最終關心的是價值，這是我從開源外部來看開源的看法。
張矩：就是需要您中肯的意見，您糖果的比喻，我相信後面的嘉賓會有一些。
劉睿民：我要好好聽一聽，確實我不是做這個的。
柏睿數據董事長兼首席科學家劉睿民
李揚：開源是個挺複雜的東西，它有理想化的層面，也有商業的層面，從廣大技術人員角度來說，最先接觸是理想主義層面，是全人類知識沉澱，在學術界它也是知識碰撞火花和前進很重要的基礎。另外從商業的角度，每一個開源軟體和社區背後有很多紛紜複雜的商業目的和逐利在背後，這就形成對開源很奇怪的現象，你看到有一些企業一擲重金把很厲害的代碼開源了，但是也有一些在企業版本裡面，會保留一些技術不去開源。這個很有意思，而且保留的程度會隨著企業的進程有所變動。
說得比較抽象，我們其實也是做開源起家的，可以舉一個比較具體的例子。從Apache Kylin來說，最初以百分之百開源的狀態，貢獻到了Apache基金會。這個可以百分之百貢獻出來，因為eBay（最初孵化了Apache Kylin）的核心商業利潤不來自於數據分析，它是做電商平臺。所以對於ebay來說，這個技術是可以公開的。當我們從初創企業運營技術的時候，並從它上面伸展出商業版本以後，這個開源項目不由自主就有了商業特徵，慢慢貢獻到開源裡面的力量就會有點減少。類似的databricks有了Spark有商業版以後，也會優先做商業版本。一段時間後，隨著商業版本內部技術壁壘越來越提高，包括外部競爭者也在變強。比如說Kylin，比如說Spark，可能都會開源更多的東西出來，保持開源生態的技術領先。這裡有一個理想和商業反覆互動相互推動和促進的關係，所以是一個很有趣的事情。
張矩：非常感謝，如果了解他們公司的起源來自於一個阿帕奇頂級的開源項目就是麒麟，但是剛剛從您的言語中聽到一些糾結和衝突，對於開源的態度還是稍微有點意外。
李揚：交錯。
雷濤：開源本身對於很多初創企業來說是開不起源，沒有強大的支撐很難在開源領域做出來。可以提供一種機制，是有償的，認為有價值的客群定向開源。這種模式畢竟市場早期看用戶和客戶還是有很大的區分，找到好的用戶能夠跟你共成長，不好的用戶會拉回你，可以有限開源。
張矩：感謝雷總，對開源進程做了一定分析，接下來非常盼望黃總您的發言，在新一代資料庫裡面找到開源霸權地位的就是PingCAP，您可以分享一下。
黃東旭：我稍微接管一下主持人的提問環節，我聽剛才幾位小夥伴聊到的東西，感覺大家潛意識誤以為開源跟企業級市場是對立的東西，或者必須有閉源的東西才能做商業化，這裡有一個暗示，代碼是核心壁壘，我不知道大家有沒有這個感覺？我認為其實不是，一個軟體的價值在於到底，比如說做基礎軟體，假設即使Oracle是開源的，我相信在一個銀行核心系統用的Oracle，我相信這些銀行不會不給錢，對於企業來說這是一個風險控制，不管是開源還是閉源，跟軟體自身沒有太大相關，主要是看軟體本身承載的業務價值。
第二點，大家仔細去想一想，平時有很多人會問我，你們是一個開源軟體公司，那你們怎麼賺錢？是不是有什麼企業版，企業版是不是有什麼殺手鐧？我一般會反問，仔細想一想，有哪個開源公司是通過閉源組件取得成功的？比如說 RedHat，首先全開源，其次企業版比社區版功能更少， MongoDB 以前它在企業版加增值服務的時候不溫不火，最近火是因為雲上 Atlas 的模式跑通了。所以在過去開源軟體公司變現的模式沒有跑通的情況下，只能通過閉源給自己的核心競爭力做一些壁壘。但是如果我們有新的商業模式，比如說像雲的普及，它其實是開源閉源不重要，但是對於基礎軟體來說，開源是一個很高效的開發和推廣模式，這就是為什麼一定要開源。
首先基礎軟體這種東西一定要建構足夠多的場景，你一定要通用，如果不通用很難做大，如果要做一個一千億美金的公司那麼就要做通用的東西，不然的話沒有辦法複製。但是如果要做通用的話，就比如說怎麼快速佔領更多的場景，更多的高價值的場景，這些場景怎麼跟你快速發生關係，開源是一個很好的傳播手段，就像剛剛劉總說的。
第二點更重要的，中國有著全球最好的應用場景，特別是TMT大數據量產業裡面，這裡面更重要的更好的優質資源是背後的工程師。同樣在中國去做網際網路公司的頂級人才，可能在美國第一是很貴，第二個美國這邊的工程師遇到的場景得到的鍛鍊實際上沒有中國這邊多，這些人分散在各個網際網路公司或者是中國頂級公司裡面，但是你怎麼讓這些人的聰明才智參與進來？只有開源，如果是閉源產品，這些人想跟你共享代碼但是共享不了，開源不是純粹因為情懷，一開始可能有一點情懷，但是在我看來，它是能夠協同社會資源一起打磨一個東西。所以一個軟體的核心價值並不在於性能多好，或者說這個東西怎麼怎麼樣，而在於迭代速度，這個迭代速度是靠什麼？靠人和生態，這裡面只有開源才可以。
PingCAP聯合創始人兼CTO黃東旭
張矩：對，開源重要的指標是developer mind share，跟大家透露一下，其實PingCAP融資結果已經達到了獨角獸的估值，表示祝賀。
陳堅：關於開源這個話題，我遇到過很多朋友都問過我，實際上我本人也是寫代碼出身，我2000年的時候就接觸了開源的代碼，那個時候做網管系統做平臺，我們也是建立在開源軟體基礎上，開源軟體作為一個通用的軟體來說，我們更多希望有更多人來使用，來為我們打磨我們的產品。但是在中國這個市場環境裡面，我們覺得客戶，就像剛才劉總說的，真的是不在乎你的軟體是不是開源，我在乎的是你能不能給我帶來價值，能不能給我解決問題，同時對於基礎設施來說更看重服務，特別是存儲軟體。我們公司牆上有一個標語"懷敬畏之心做存儲"，對於數據來說最重要就是穩定可靠以及性能可用可維，這樣一些往往都是開源軟體所相對薄弱的環節，就需要有這樣的公司或者是組織來為開源軟體打上這些企業級這樣一些特性，同時能夠為客戶保駕護航，這是我們這些所謂基於開源公司的價值。
簡而言之有兩點，第一是企業級的增強，第二為客戶提供很好的服務。
張矩：中國的數據技術和世界的差距以及我們的位置，在座五位嘉賓很多的公司都已經走出第一步，在國內做得非常出色的情況下已經在海外市場有了很好的拓展，這裡面開源作為一種市場突破和信任建立的手段也是起到了一定的作用。
時間的原因，不在這個問題上拓展，咱們反過來向一個負面的角度看這個問題，一個企業變成數據驅動，不僅是買一些資料庫的軟體，甚至構建一個數據中臺或者業務中臺就可以解決的問題，這是一個企業全方面發展整個的maturity level。
大家接觸到很多很多這樣的客戶，尤其是不同行業的客戶，大家從整個數據驅動或者是數據智能這個角度，在實踐中各個企業成熟度，企業客戶的成熟度和在實踐中碰到的最大挑戰或者是障礙是什麼？
陳堅：這個問題很好，我們是做大數據存儲的公司，我們的產品是為大數據服務，所以我們必須得有大數據，所以我們做的行業都是金融、醫療、教育等等，發現我們的客戶，特別是不斷從我們這裡復購的客戶，他們在數位化轉型裡面已經走在非常前面了，甚至是大型央企和國企都走的非常前，很多電力行業客戶從2016年就開始使用我們的產品，到後來整個IT系統信息化用的都是分布存儲。現在他們開始介入到AI領域，比如說都用無人機做高壓線巡檢，用高壓線巡檢就代替人工巡檢，這種情況下可以拍攝大量的視頻和圖片存在存儲上面，用AI的機器學習來訓練，來為檢測服務提升效率，這是看到電力行業。同時在金融行業看到更多基於海量數據，像銀行、保險、證券，他們的影像數據是非核心業務，只是拿來做備份和歸檔，但是隨著數位化轉型，我們去銀行辦業務都是拍照片，這些數據叫影像數據，影像數據會和公安數據等等這些做比對和校驗。另外，如銀行開戶，開戶是銀行核心業務系統，大數據已經成為行業客戶裡面的核心交易裡面不可或缺的環節，所以他們對資料庫系統、存儲系統提出了更高的要求，我們現在在金融行業在大面積替換以前用的國外一些很老舊的影像存儲平臺，這就是很典型的例子。
因為時間關係不講太多的案例，就像李總在前面講的，我們真的是走在全世界大數據應用前列，因為我們的數據真的是非常非常多，而且我們基於網際網路場景在想著怎麼使用，怎麼讓我們的生活更加方便，效率更加高，這個趨勢讓我們做存儲的公司也越來越有自信，因為無論怎麼做這些數據都是要存的，都會找到我們。
杉巖數據CEO陳堅
張矩：看來陳總整個客戶拓展非常順利，都是談的好的事情。
黃東旭：這裡面說困難，最大的困難，說一點抽象的，各個層級的人數位化轉型認知不一樣，比如說CEO或者是一個企業要做數據化轉型，這個CEO腦子裡想快速賺錢或者是創新，可能落到IT經理人或者是IT技術骨幹，就想各種數據用什麼資料庫，應該買多少臺伺服器，到業務人員就想這個東西怎麼來完成老闆的指標，每一個人對於數據化轉型這件事情缺乏一個貫穿始終的抓手。
剛才李老師講的很好，其中一個抓手就是用戶體驗，現在大家太過於關注到底用什麼技術用什麼產品解決什麼特別具體的問題，但是很少有做基礎軟體或者是做底層技術的跑到上面跟人家說，你應該更了解行業，怎麼讓業務更貼近消費者變得更好用。說個特別簡單的，現在大家都在搞各位創新或者是新基建，各種行業的APP，能不能做到今日頭條、網際網路，今天這個體驗不好，明天就修改完了，像這種迭代速度其實是一個驅動力。帶著這個出發點看基礎設施的時候，這時候用到各種新的技術，類似於像我們這樣的東西，確實能夠幫到這些企業加快迭代速度。
雷濤：您剛才提到數據成為新的要素，看一下誰是生產者誰是消費者。行業裡面碰到的問題，生產者變化了，消費者也變化的，早期是IT應用信息化系統，以流程為驅動，數據作為副產品被自然排放出來。今天，我們面向移動網際網路，數據消費者發生很大的遷移和變化。現在分析全要事物化，營業廳做理財或者結算，需要龐大的資料庫做支撐，這就開始向底層提了要求，但同時他們也在生成龐大的數據，還需要數據豪秒級響應，這是困難也是機遇，因為消費者發生變化了。
第二個是數據的消費方式變化了，從報表到算法。以前數據消費方式就是報表，管理駕駛艙，數據儀錶盤，做數據可視化，這些做報表的形態是面向人做決策。像剛才陳總提到了，電力裡的應用場景有大量的圖片要跑視覺計算，這個時候底層數據服務結構能不能支撐，還僅僅是文件存儲嗎，用一個文件系統或者是對象存儲根本沒有辦法支撐數據對算法的消費。科研實驗室可以是卷積神經網絡在離線存儲上訓練，但生產工程環境不再允許海量圖片數據在網絡上傳來傳去。數據服務如何支撐圖像特徵計算的高維索引，數據消費方式都是算法並行化。金融工程中很多實時算法都需要在資料庫庫內做，算法消費方式決定了資料庫的變革。邏輯計劃不止面向SQL, 還要面向Graph（Vector ），面向Machine Learning(機器學習)。NewSQL資料庫集群服務打通了物理資源，可以擴展到萬億記錄規模，HTAP打通了交易和分析不同IO的數據負載，下一代AI-Native資料庫將打通不同SQL/ML不同邏輯計劃，構建面向全面數據智能的數據基礎底座。
張矩：非常好，一會兒劉總也會有同感。
李揚：數據化轉型的困難，其實技術和管理角度都有困難，技術比較好理解，舉例子，以一個大銀行為例，隨著數據量的指數上升，我要數據賦能，今天可能只有十個數據分析師，而明天希望賦能全國所有營業廳業務經理都能使用數據，意味著分析師人數有百倍上升。這個對底層分析型的資料庫是不是能夠支撐住是一個很大的挑戰，這也是我們擅長的地方，我們做這個做得比較好。
但是我不多聊這個，因為技術比較好查到，我覺得更容易忽視的反而是管理層面的難點。讓我聯想起更早之前有一個電子化轉型，這是在數位化轉型之前，那個時候是IT系統剛剛出現，企業從手工管理轉型到電子化管理的時候。那個時候很明顯第一個難點是在於整個企業管理層是不是有這個意識去做這件事情，你的企業管理機制能不能被電子化，那個時候有business process reengineering概念，其實就是說這個企業從管理角度還不ready，你得把管理捋順才能做電子化。比如說倉儲系統，之前可能進庫存出庫存的時候，有些辦事員可以做一些小動作，偷拿一點東西，紙面上看不出來，但是一旦電子化之後，這些比較灰色的利益就藏不住了，影響了一線人員的利益，這就是管理先要解決的問題。
今天做數位化轉型也是一樣的，在大的企業裡面，每個部門獨立都有電子化進程，常常有人說數據孤島就是指這個，可能有的部門是五年前做的電子化，有的部門是三年前做的電子化，技術都不一樣，存儲、分析、BI技術都不一樣，要在企業層面把這些數據打通，創造出統一的數字指標分析能力，這個是需要從整個企業層面來執行的。而且每一個部門都沒有動力去做這件事情，因為對部門是沒有好處的。從整個公司戰略來說，這又是一個長期投入，所以要從管理層自上而下有一個超前的意識，有一份勇氣和決心，還要有錢可以投，這是從管理層面更大的挑戰，它可能遠遠早於技術挑戰之前要克服的一個問題。
Kyligence聯合創始人兼CTO李揚
張矩：是管理上的共識，劉總。
劉睿民：因為我們這兩年接觸的案例比較多，困難是很多的，其實對做技術的人來說困難才是動力，某種程度上困難才是促進產品升級換代最大的動力。為什麼呢？舉一些非常簡單的場景，比如說我們在運營商裡面，大概是今年年初，運營商能不能給我實時的，我內存裡面的數據大概一百個表左右，可能有8個TB五的數據能夠給我做隨機查詢嗎？第一反應是做不了，當時我們的技術只能支持到兩個TB，今天已經到了四個TB，這個本身就是一種動力。因為有客戶需求，同時包括我們碰到的一些，像港口，港口裡面大量的無人碼頭，現在大量出現無人碼頭，出現的傳感器數據量非常高，刷新頻次比以前也高，這些對於流處理和流資料庫要求進一步提高。包括我們在運營商裡面也替換掉redis，原來在4G情況下，像這種redis緩衝型的資料庫在處理一些數據清洗的時候，速率當時還能跟得上，但是進入到5G以後，大量的數據從基站往下刷的情況下，包括智能工廠碰到的鋼鐵廠、煤礦甚至是無人的礦場都碰到這樣的問題，大量的數據刷下來以後，我們不說傳統的，其實redis也不傳統，它就是扛不住。
說老實話，困難很大，但是這是真正能夠促進產品進一步往前發展的。你剛才說這是最好的時代，我們的場景特別的豐富，而且有這種企業級的大的企業大B，能夠給我們提供這種場景，這其實是一個非常好的機遇。
張矩：這可能是非常難得的，在世界範圍內非常難得的一個環境，技術的演進迅速發生技術的演進，因為時間的原因，剛才問了大家兩個問題，本來準備了六個問題。用一句話說一下，在這個行業裡面，未來的三到五年，您作為行業領軍人物，最希望看到的發生的一件事情是什麼？
陳堅：我希望看到的事情是5G、IOT能儘快落地，這樣數據量會產生越來越多，對存儲的需求越來越大。
張矩：生意會越來越好。
黃東旭：我希望看到雲化更加深入各個行業，不管是傳統公司也好或者是網際網路公司也好，IT基礎設施徹底雲化，大家再也不要擔心軟體、硬體、運維什麼的，一切都變成服務化的東西，不管從成本的角度也好還是業務迭代速度的角度也好，雲都是極其重要的一環。
張矩：這是終極目標。
雷濤：這個大會的主題是大道不孤。大道不孤，德必有鄰。孔子講如何修身; 大道不孤，大愛無疆。大道不孤，對於落地人工智慧的創新賦能者，需要理解和把握大音希聲，大象無形的科技進步脈搏，與時代共進。
天雲大數據創始人兼CEO雷濤
張矩：高屋建瓴。
李揚：我希望中國為代表的技術力量能夠站在世界更高的位置上面去，像今天說到技術都是覺得中國是一個進口方，希望在幾年以後中國是一個出口方。
張矩：在座五位已經非常堅實的邁出第一步。
劉睿民：我覺得是這樣的，憑藉中國豐富的場景包括客戶是非常嚴格的要求，我個人覺得是一個非常好的環境，對於我們做基礎軟體的這些從業者來說，提供了一個非常好的試驗廠，能夠把我們的場景提煉最終促進產品的提煉，絕對可以在比較短的時間內，我個人覺得可以跟矽谷同行PK一下，我覺得還是蠻有信心的。
張矩：已經開始了。因為時間原因，非常感謝嘉賓的參與和回答。
END.
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