观察 一文了解联想的AI战略布局与现状(附技术架构PPT)

观察一文了解联想的AI战略布局与现状（附技术架构
PPT）
如果去年11月份芮勇加盟联想担任集团CTO被视为发力AI的重要信号。

那么，7月20日举行的Lenovo Tech World，则是联想首次正式对外公布其在AI领域的战略和布局，秀了秀“肌肉”。

在会后的媒体采访中，联想集团董事长兼CEO 杨元庆表示，“联想已经看到，AI是信息产业的未来，已经赌上身家性命去押注AI。

”杨元庆指出，人工智能的快速崛起得益于大数据、计算力和算法这三大要素的联合作用。

（注：芮勇补充解释，如果将AI比作一辆汽车，算法是汽车的引擎，大数据是汽车的燃料也就是汽油，计算力就是汽车的轮子，承载AI汽车前进方向。

）
联想要成为这一轮“由AI驱动的智能变革”的推动者和赋能者，通过“设备云”、“基础设施云”，为客户提供更加智能的服务。

杨元庆认为，对智能设备各要素的全面覆盖，是联想的独特优势。

（对此，芮勇解释：AI需要数据与算法的滚动演进，而联想形成了一套端到端的‘闭环迭代’。

全球没有几家公司能打通这一环，这是最核心的优势。

）
联想将延续自身的优势，在未来三年投入超过12亿美元用于AI领域的研发工作，并在中国北京、美国莫里斯维尔、德国斯图加特三地设立AI创新中心。

现场展示了近10种
AI创新产品和联想一贯所坚持的“两条腿”走路思路相同，在人工智能布局上，联想同步在2B和2C领域进行。

首先，我们简单盘点下本次联想所展示的AI创新产品。

联想智能服务（Smart Service），AI客服机器人。

拥有海量的3C产品和相关服务数据库；学习了数以亿计的问答对话，能够主动学习用户的历史使用信息，提供个性化服务；支持多语言。

目前，联想超过50%的微信服务工作由服务机器人完成，今年年底联想将开通语音机器人服务，预计到2018年底，联想70%的线上服务将由机器人完成。

联想智能情境引擎，即LCE。

基于AI技术，可以让联想电脑通过自带的50多个传感器，实时感应用户的使用场景，并通过云端的大数据，对用户的使用习惯进行深度学习，从而提供个性化的配置。

截止目前，联想是全球第一家在个人电脑上应用深度学习技术，并实现产品化的厂商。

虚拟智能助手咔哇（CAV A），一款手机虚拟助手。

利用深度学习算法和情景感知技术，提供精确的人脸识别与智能感知功能，例如刷脸解锁。

此外，它能具有能根据用户习惯智能安排日程和提醒等功能。

E-Health，一款应用于医学领域的智能医疗图像辅助诊断解决方案。

可以用于肿瘤的智能检测分类，支持诊断报告自动生成，是国家分级诊疗体系建设的一种形式。

此外，在生活和工作场景部分，联想还展示了智能心电衣
（SmartVest）、智能音箱（SmartCast ）、智能远程协同AR 眼镜（daystAR晨星）等创新产品。

在企业级应用领域，联想发布了全新的ThinkSystem和ThinkAgile系列产品，并展示了其行业解决方案在智慧医疗、智能制造、智慧城市等领域取得的重要突破。

联想人工智能的“ABCD”四大能力有人担忧，比起BAT等热门互联网公司，联想的人工智能不夺人眼球，缺乏足够深度的技术、数据沉淀和积累，这个结论并不对。

我们从全球人工智能未来要进一步发展所需要的“ABCD”四要素「即算法（Algorithms）、行业（Business）、计算（Computing）、数据（Data）」分别来看。

第一，在数据层面。

据了解，联想是国内最大的制造企业数据集群，拥有超过12PB的数据，这个数据规模仅次于BAT；同时联想在全球有9个数据中心，每天新增的数据量超过
30TB，每天处理的数据超过150亿条。

从前端设备方面看，联想每年卖出1.5亿台设备，前端设备就是入口，有入口就有用户，有用户就有反馈，这些数据都能让机器去学习。

正如联想集团执行副总裁兼中国区总裁刘军所说的：“因为联想在PC行业拥有世界上最大的用户群，这么多年积累了巨大的数据库，用这个数据库训练出来的机器人，能力非常强，也是竞争对手比不了的。

”第二，在计算力层面。

先进
的算法一般都是大模型和大数据叠加在一起，开发人员必须找到一个大规模并行的分布式计算框架。

联想在计算力上最大的优势在于软件和硬件的一体化，可以用软件优化服务器硬件，可以在上面适配最合适的大型分布式定型计算的框架。

目前，联想的全球数据中心业务扮演着非常重要的角色，结合了英特尔最新Purley“至强”芯片方案的ThinkSystem和ThinkAgile，成为业界具有领先优势的计算平台。

能够覆盖传统企业、互联网企业、人工智能所需要的科学计算三个不同的应用场景所需要的计算力。

实际上，联想与智慧医疗行业，与蔚来智能汽车的合作都主要基于其计算力。

按照杨元庆的说法：医疗行业有大量片源，医生诊断结果，作为数据来输入，加以一定的算法再配合联想的计算能力才能发挥其价值；同样的，对于蔚来，他们的汽车知识配合联想的计算力，才具备AI三要素。

据悉，在25所顶级科研院所里面，有20所是联想提供的超算；全球前500台最快的计算机里面，联想有92台，排第二名。

第三，在行业层面。

联想针对企业现有业务与数字化转型诉求做分析，提供符合“稳态业务、敏态业务”兼顾的IT咨询服务，同时还针对制造、教育、智慧城市等重点行业提供了“双态IT”行业解决方案。

最后，在算法层面。

除了提供基
于联想AI平台的通用人工智能算法之外，还针对不同行业在各自领域开展AI创新应用的不同需求，提供了具备不同业务场景特点的AI算法，包括生物识别算法、调度算法、无人仓路径规划算法等。

随着越来越多的世界级人工智能专家的加入，联想的算法还会有更大的突破。

企业级人工智能落地才是王道
在Lenovo Tech World大会现场，联想集团高级副总裁、数据中心业务集团中国区总裁童夫尧介绍了目前依托企业级大数据分析平台（LEAP）、智能超算平台(LiCO)等，以及联想在智能制造、智慧医疗、智慧城市等领域所开展的一系列创新实践。

童夫尧表示，在设计阶段，依托人工智能、大数据可以让企业更加清楚的知道用户的需求是什么。

在制造环节，通过人工智能和部门大数据的应用，能够真正实现小批量、多频次、个性化的定制需求。

在营销领域，大数据的分析重新构建了新的营销理念，并且创造了所谓的“精准营销”。

在某烟草制造企业，通过应用联想的解决方案，改变了客户以往对工艺流程从经验识别转向模型识别，识别准确率提升78%，真正帮助客户优化了生产工艺流程，有效提高香烟生产的质量稳定性。

同时，通过生产过程流量波动的原因分析，联想还帮助客户优化了PLC控制程序逻辑，实现了加料精度合格率的提升。

在医疗领域，以AI为核心的联想E-Health解决方案能智能分析患者CT图像，自动判断患者
是否存在肿瘤，以及肿瘤的性质、大小、位置、类别等信息，辅助医生进行诊断。

在交通领域，以联想参与的深圳深南大道交通拥堵改造工程为例，联想通过超算平台和计算工具，对于近一个TB的交通数据进行分析，仿真重现了改造之前和改造之后的交通流量的模拟场景。

将原来的右转车辆和交叉口的公交车的交织点，通过三次左转实行右转的这样一个方案，既实现了缓解拥堵，还大大降低了成本。

原本大兴土木可能需要耗资上亿元投入最后仅花费了不到2000万元。

在平安城市的打造上，联想通过将泛身份生物识别能力赋能给摄像头、借助敏态基础架构形成智慧警务大数据、将人工智能算法应用到全警种实战场景等手段，为城市管理效率带来大幅提升。

更长远看，人工智能最后拼的还是人才
毋庸置疑，算法、行业、计算、数据是人工智能成功的必备要素，但更长远看，拼到最后，最关键的还是拼人才。

Lenovo Tech World大会上，联想研究院高管们在媒体的聚光灯下高调亮相。

联想集团高级副总裁兼CTO芮勇是现在联想研究院的领导者。

（注：关于人工智能大拿芮勇的具体介绍可以在网络上自行搜索）
在他的牵头下，今年三月联想人工智能实验室成立，并从德国人工智能研究中心挖来AI专家徐飞玉。

徐飞玉自1998年起，一直在知名人工智能实验室德国人工智能研究中心工
作。

加入联想之前，她是该研究中心语言技术实验室文本分析研究组负责人以及首席研究员。

目前，联想人工智能实验室已经聚集了100多位研究员和工程师，开发出了联想自有的语音技术、计算机视觉技术。

同时，该实验室还在机器人、机器学习等核心技术的应用上开展研究。

在芮勇看来，人工智能战争是人才和数据的战争，与其他公司不同的地方在于，联想有非常全球化的团队，全球人才资源，帮助联想吸引到更多的优秀人才，更容易占领下一个制高点。

就在联想出台人工智能战略的同一天，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，提出了“三步走”战略目标，最终在2030年，中国人工智能产业形成完备产业链和高端产业群，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。

有了国家政策的背书，联想，再一次站在了引领产业革命性变化的风口之上。