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联想:寻找推进人工智能的原动力和成功之道

2017年9月9日     来源:e-works        作者:e-works王聪       
关键字:联想  人工智能  
自从去年AlphaGo战胜李世石后,全球掀起了一股关于人工智能应用的热潮。无论是日趋成熟的自动驾驶技术,还是以GPU为核心的深度学习、物联网及影像分析等技术,人工智能成为下一个风口,已成为全球IT产业界的共识。

    自从去年AlphaGo战胜李世石后,全球掀起了一股关于人工智能应用的热潮。无论是日趋成熟的自动驾驶技术,还是以GPU为核心的深度学习、物联网及影像分析等技术,人工智能成为下一个风口,已成为全球IT产业界的共识。前不久,国务院也正式印发了《新一代人工智能发展规划》,面向2030年明确提出我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施,将我国的人工智能发展送上了快车道。

    那么,在这次人工智能催生的变革浪潮中,制造业如何迎来转型升级的机会呢?e-works记者在联想ThinkSystem & ThinkAgile发布会暨TechWorld’17商用分会后采访了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以及联想集团数据中心业务集团中国区首席架构师毕巍先生,从联想自身的信息化实践中为制造企业带来了关于人工智能应用的思考。

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图1 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

反思:什么是制造业应用人工智能的原动力

    人工智能技术的演进,的确让制造方式发生着颠覆性的变革。无论是个性化定制还是服务化生产,我们可以看到越来越多的企业开始尝试更加“智慧”的生产模式。童夫尧介绍现如今制造企业在市场经济的完全竞争环境下,产品生命周期越来越短,产品品种越来越多,批量越来越小,需要满足的法规越来越严苛,客户对产品品质和用户体验的要求不断提升。因此,企业要保持竞争力,必须实现数字化转型,对生产设备、生产线、生产车间,乃至整个企业进行数字化、智能化改造。在童夫尧看来,制造企业应用人工智能最原始的出发点,大多是基于成本的考虑。例如对于来自于大量用户的联系请求、服务请求、生产请求,如果仅仅依靠人力解决问题,定会造成成本的巨大增加。用人工智能的方式去覆盖流程化的、重复性的问题请求,从而将工人释放出来,使其转向更有针对性和更具价值的服务,这也是企业选择数字化转型的目的之一。

     在这方面,毕巍介绍国外的制造企业比国内有着更加、清晰明确的认识。联想在之前多次与德国企业的交流中发现,它们在推进智能制造上始终以自身业务为导向,通过物联网、移动应用、云计算、人工智能等新兴技术,对企业本身改善运营带来了新的机会。以德国为代表的发达国家的领军制造企业,非常清晰地将推进人工智能作为一种保持和提升竞争力的手段,这也造就了德国许多在细分行业市场的隐形冠军。

    反观国内,企业在推进人工智能应用上有一种急迫心态,这种竞争心态有时候造就了企业为了技术而技术,而企业自身的业务能力并没有提高。试想如果一个企业连供应链的上下游协同都无法保证,通过人工智能进行数据分析和个性化定制未免是无稽之谈。要记住人工智能只是手段,不是目的。企业在推进人工智能的道路上必须以实际业务出发,循序渐进。实际上目前很多企业已经忘记了推进人工智能的原动力,迷失了推进智能制造的方向。

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图2 联想集团数据中心业务集团中国区首席架构师毕巍

实践:联想的智慧化转型征程与经验积累

    其实,联想自身也是制造企业,童夫尧介绍联想从1984年初成立到现在,联想一直在探寻信息化的建设之路。从最早的ERP、SCM管理应用系统到收购IBM实现全球战略平台整合、以及时至今日“双态IT”下的数字化转型,联想也在不断的IT建设过程中总结实践规律。从宏观上看,童夫尧认为一个企业的信息化建设必须经历:精益化、自动化、数字化和智能化这四个阶段。他介绍联想目前也只做到了数字化,离智能化还有很长的路要走。从应用需求出发,智能制造已经吹响了制造业转型升级的号角,制造企业也面临着下列实际问题:

    •在以市场为导向的今天,传统大批量订单以获得生产成本优势的模式已过时,企业如何做到产品差异化和市场策略差异化?

    •随着产品迭代速度加快,企业需要更加注重全球协同,如何通过全球化合作的模式加快自身的产品创新和研发速度?

    •在企业的核心产品生产上,企业如何适应市场需求的改变,即小批量、多批次的生产制造诉求?

    •在企业生产装备智能化改造上,企业如何将投入的工业机器人、工业物联网技术与自身信息管理系统打通,让智慧化的手段得能够有效发挥?

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图3 联想智慧计算展区

    童夫尧表示随着制造业与互联网新兴行业的融合创新加剧,“泛数字化”成为了目前大部分制造业的代表。而在大数据、云计算、移动互联网技术的推动下,企业将得以由“泛数字化”向“智慧化”转型,通过实现智慧化应用、智慧化平台、智慧化互联、智慧化计算,塑造企业顶层应用设计、平台构建、互联互通以及计算能力的全维度“智慧化”能力。其中,以深度学习为代表的人工智能技术提供了支撑创新应用,实现业务洞察的强大计算力,这即是智慧计算。为了确保企业真正具备“智慧化”能力,联想认为制造企业需要做到:

    1、市场需求到产品研发与生产制造的一体化;

    2、订单端到端流程与生产过程的一体化;

    3、以及生产过程与供应链生态体系的一体化。

    面对企业各业务领域间的一体化要求,以及在引入大数据及人工智能分析技术过程中如何与实际业务需求进行匹配,满足企业在协同决策各业务环节中错综复杂的业务场景,联想提供了完整的“联想智能制造大数据工业及企业智能解决方案”。该方案涵盖了制造型企业实现从智能化研发、智能化采购、智能化生产、智能化销售、智能化服务等全价值链环节的智慧化转型。值得一提的是,联想还自主研发了LEAP大数据平台、人工智能平台,具备高度的弹性扩展和集成特点,方便企业与外延的电商平台、移动销售管理平台、工业物联网平台等创新性业务体系进行对接。

赋能:深耕行业应用增强企业智慧计算能力

    其实,毕巍介绍人工智能最早的应用还是在互联网领域,这是互联网企业自身强大的技术能力所决定的,例如Google的AlphaGo就是自研的数据中心架构。对于制造业而言,基于人工智能应用的数据中心架构如果采取自研的方式,无疑会产生高额的研发成本,企业更多的要从市场上获取标准产品。,时候基于人工智能的软件平台加上下层集群的计算硬件平台,包括实现软件调度、任务调度等的能力就显得很重要了。

    从技术角度看,传统的HPC主要以CPU进行核心的运算任务,人工智能中加入了以GPU为核心的深度学习,这对上层系统的资源调度也产生了影响:原来是调度科学计算任务的,现在要调度大数据与人工智能的计算任务。联想在成熟的HPC计算平台基础上,推出了可以支持AI计算的商用平台。为了帮助企业成功地实现智慧化转型,联想数据中心集团战略性地提出了“ABCD模型”,即人工智能算法(Algorithm)、企业业务需求(Business Need)、智慧型计算力(Computing Power)、数据运用能力(Data)。

    在算法层面,联想除了提供基于联想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。

    在行业层面,联想针对企业现有业务与数字化转型诉求的分析,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。

    在计算力层面,联想基于双态IT理念提供了满足不同业务发展阶段、不同创新诉求的产品线,其中包括面向稳态业务的ThinkSystem产品线,和面向互联网业务的ThinkAgile产品线及解决方案。

    在数据层面,数据作为当今企业最为重要的无形资产,联想致力于为企业提供数据全生命周期解决方案,包括LeoStor的分布式存储,便于数据的存储、检索。

    同时,为了迎接智慧化创新时代的全面到来,联想也发布了全新的ThinkSystem系列产品以及ThinkAgile解决方案。童夫尧表示这两条产品线将分别满足传统企业在实现智慧化转型过程中,对现有基础架构的改造与升级,满足企业的大规模计算需求。

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图4 ThinkSystem & ThinkAgile发布仪式

    这其中ThinkSystem系列是一个涵盖了服务器、存储和网络系统的完整解决方案,能实现端到端的客户体验,它结合了优异性能、灵活性和可靠性等特性给传统企业注入发展活力。通过建立的逾30项全球基准,无论是大型数据分析应用、高性能计算,还是超大规模应用或人工智能,ThinkSystem都能帮助企业解决最复杂的挑战。

    ThinkSystem则基于稳固的Lenovo ThinkSystem平台为混合云、超融合基础设施、软件定义的存储以及软件定义的基础设施而设计的,实现了基础设施和应用的无缝集成,这使得设备安装及投入使用的时间较传统方式突破性地提高了80%,使企业采用新技术的业务风险显著下降。

    通过将ThinkAgile、ThinkSystem、LeoStor、超融合等先进的IT基础架构根据客户应用现状,实现业务需求和转型诉求的精准匹配。联想为客户构建了一个自底向上包括设备端的智慧化互联、底层的IT基础架构,人工智能平台、大数据分析平台,以及针对不同行业诉求的智慧化解决方案,构建起一个全维度的智慧化转型框架,从而最终确保行业客户的智慧化转型成功。未来,童夫尧表示联想将继续发挥自身在产品和解决方案的创新能力,联合AI生态圈的合作伙伴为客户打造更多的智慧型应用,用“智慧计算”开启AI发展的新征途。

责任编辑:王聪
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