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_劉向陽
現任美的集團首席信息安全官兼軟件工程院院長，歐洲科學院院士、電氣電子工程師學會會士、英國工程技術學會會士、國際計算機學會杰出科學家、亞太人工智能學會會士，中國國家級千人計劃學者。
信息安全與數字化轉型領域公認的權威專家，在企業數字化轉型實踐中，劉向陽率先提出“全球統一數字化底座”理論框架，以此為核心驅動力，推動美的集團打通從大數據開發、技術整合到工業互聯網落地的全流程鏈路，實現生產、管理、運營環節的全維度智能化升級，為制造業數字化轉型提供了可落地、可復制的實踐范式。
美的是一家覆蓋智能家居、新能源及工業技術、智能建筑科技、機器人與自動化、健康醫療、智慧物流等業務的全球化科技集團，過去五年研發資金超600億元，形成美的、小天鵝，華凌、COLMO，庫卡，威靈、合康、科陸、高創、萬東和菱王等多個品牌組合，每年為全球超過5億用戶，各領域的重要客戶與戰略合作伙伴提供滿意的產品和服務。迄今，美的在全球擁有超400家子公司、38個研發中心和63個制造基地，業務覆蓋200多個國家和地區。
在數字化浪潮席卷全球、新質生產力加速涌現的當下，中國企業正積極擁抱技術變革，以應對全球化競爭與業務升級需求。“全球一體化”已不再是單純的業務布局概念，而是企業通過技術底座重構、能力跨域協同、AI深度內嵌，實現“全球資源高效調度+本地業務敏捷響應”的核心戰略。
技術底座：全球一體化的“基礎設施骨架”
企業對AI的應用，早已告別“獨立工具探索”階段，進入與數字化底座全面融合的新周期。這一轉變并非技術跟風，而是應對全球化業務痛點的必然選擇——當企業出海面臨“多云異構”、系統割裂、跨區域合規等難題時，僅靠外掛式AI系統無法解決底層架構兼容問題。
破局思路是將AI從“輔助工具”升級為“底座能力”，AI都不再是“額外插件”，而是嵌入底層架構的核心模塊。這種融合打破“云廠商綁定”，實現業務“無感遷移”中立云計算底座，核心是讓上層業務與底層云廠商“解耦”——無論業務部署在國內公有云、海外AWS，還是自建數據中心，業務系統無需修改代碼，即可實現跨云運行。這種“中立性”解決了全球一體化的關鍵矛盾。
大數據開發：從“復雜操作”到“自然語言驅動”
傳統大數據開發因涉及數據集成、多集群管理、血緣追蹤等復雜環節，往往需要技術人員編寫大量代碼，且跨區域數據協同效率低下。“一站式大數據開發平臺”，通過AI大模型實現了三大突破：
然語言生成SQL：開發者無需掌握復雜的SQL語法，只需用“按城市銷售額倒序排列”等自然語言描述需求，AI即可自動生成SQL語句，點擊按鈕還能直接生成數據圖表，實現“零代碼”數據洞察；
智能血緣追蹤：美的部分業務表需整合上千張源表數據，一旦出現數據錯誤，AI可自動追溯數據源頭，無需人工逐表排查，大幅縮短問題定位時間；
敏感數據自動化處理：AI能自動識別身份證號、手機號等敏感信息，并完成脫敏處理，同時通過虛擬化技術實現“開發/生產集群一體化”——數據僅存儲一份，開發過程不影響生產數據，避免了傳統“雙集群”模式下的數據重復拷貝與資源浪費。
全鏈路平臺化：從“零散工具”到“一體化能力中樞”
全球一體化需要底層能力的“標準化與可復用”，通過四大核心平臺的建設，將分散的技術能力整合為“可全球調度的中樞”，而非區域化的“信息孤島”：
大數據平臺：構建“一站式開發環境”，整合數據集成、開發、運維、安全管控能力，甚至實現“一張數據集群支撐開發與生產環境”——通過虛擬化技術避免數據重復拷貝，同時支持全球數據血緣追蹤，數據問題快速定位，解決了全球業務數據“分散、難管控、難協同”的問題；
數據庫管理平臺：覆蓋權限管控、SQL自動生成、慢查詢診斷、跨云同步等能力，不僅解決了全球數據庫“無審計、易誤操作”的風險，還通過AI生成SQL，讓不同區域的業務人員（非技術崗）也能高效使用數據，打破“技術壁壘”；
研發效能平臺：整合項目管理、CI/CD流水線、自動化測試、AI輔助開發（自動生成代碼、測試用例），實現全球研發團隊的“協同標準化”——無論團隊在國內、歐洲還是東南亞，都能基于同一套流程開發，避免“區域流程差異導致的效率損耗”；
全站監控平臺：打破傳統“分散監控工具”的局限，通過統一Agent采集全球資源數據，實現“跨云、跨區域、全鏈路關聯分析”，比如海外工廠的設備故障可快速定位到國內云服務的配置問題，避免“區域信息割裂導致的故障排查延遲”。
平臺的核心價值，在于將“技術能力”轉化為“全球可復用的標準化服務”——全球業務單元無需重復建設，直接調用底座能力即可快速開展業務，這是全球一體化“降本增效”的本質。
★ 結 語 ★
隨著技術與業務的融合不斷深化，以“中立化底座、智能化開發、平臺化協同”為特征的全球一體化模式，不僅將成為企業降本增效、應對不確定性的關鍵支撐，更將助力中國企業在全球價值鏈中從“參與者”向“引領者”跨越，為全球產業數字化轉型提供兼具實踐價值與創新意義的中國方案。
