智能革命将至 联想能否玩得转AI?

  “AI如此多娇,引无数厂商竞折腰。”

  人工智能(AI)被视为第四次工业革命的核心驱动力,一时间风光无两,其热度唯有七八月的天气能够媲美。

  AI让诸多厂商竞相追逐的原因,就像《智能时代》一书中所提,在历次革命中,一个人、一家企业、甚至一个国家,可以选择的道路只有两条:要么加入浪潮,成为前2%的人,要么观望徘徊,被淘汰。

  那么,在AI这个新的浪潮中,如何成为这2%?其实很简单,就是“踏上智能革命的浪潮”。

  这也能够解释联想——这家原本以硬件、设备见长的企业,缘何全力以赴的投入AI这场轰轰烈烈的新革命之中。

  不打无准备之仗

  6月30日,联想在其2017全球超算峰会上发布了自主研发的深腾8810集群以及HPC+AI智能超算平台LiCO,联想首次对外界亮出AI爪牙,展露了对于AI的野心。

  7月20日,2017联想ThinkSystem & ThinkAgile发布会暨TechWorld’17商用分会在上海世博中心召开,大会以“让计算更智慧”为主题,联想全面展示了在AI技术和智慧计算上的蓝图。

  众所周知,AI并不是一个新的概念,它的历史可以追溯到1956年夏天在美国达特茅斯大学召开的学术会议,在之后的60年中,AI一度遇冷,也曾因为数度在“人机大战”中的胜利而重归人们视线,但AI也从未像今天这样受到全球性的关注。

  AI能够在今天重新被推向潮头,并被视为第四次工业革命的核心驱动力,普遍认为是由于AI的三大要素已经逐渐成熟:算法、数据、计算力。

  其中,数据是原料,算法是手段,计算力是保障,缺一不可。

  在这三大要素的基础上,联想又为AI增加了一个新的关键词:行业。在联想看来,“行业”是让AI走出实验室,真正实现商业化的抓手和支点,AI必须和企业业务需求深度结合才能实现真正的价值。

  联想能够信心十足的展露其AI野心和蓝图,自然是已经在这四大要素上有了充分的准备。

  关于AI,联想提出了战略性的“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,联想已经是中国第一、全球第二的HPC厂商,在上一个财年,联想又以17%的增长率成为全球增速最快的HPC厂商。联想刚刚发布的深腾8810集群拥有多项HPC和AI的关键技术,包括46项国家发明专利。

  深腾8810集群搭载了全新HPC+AI智能超算平台LiCO,不仅强化了上一代LiCO的全部功能,更在HPC软硬件平台上整合支撑了各种深度学习应用,融合了主流的人工智能框架,比如谷歌的Tensorflow、脸书的Caffe、微软的MXNET等。

  “超算不仅仅是计算工具,也不仅限于科研机构、大学、天气预报、工业设计、疾病治疗,超算是人工智能时代智慧计算力的最强体现”,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如是说。

  除了HPC,联想还基于双态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。7月20日,联想正式发布了面向稳态业务的ThinkSystem产品线和面向互联网业务的ThinkAgile产品线及解决方案。

  新发布的ThinkSystem产品线包括14款服务器平台、7款存储产品、5款网络产品。新发布的ThinkAgile产品线包括HX系列,SX for Nutanix,SX for Microsoft Azure Stack软件定义基础架构解决方案家族等。

  在数据层面,联想本身就拥有大量的数据资产,联想是国内最大的制造企业数据集群,拥有超过12PB的数据;联想在全球拥有9个数据中心、超过2000台服务器,每天新增的数据量超过30TB,每天处理的数据超过150亿条。

  对于AI而言,数据是机器学习、深度学习的“原料”,掌握了海量的数据,为联想在AI方面的进一步动作打下了基础。此外,联想还拥有面向大数据存储的LeoStor分布式存储、面向大数据处理和分析的LEAP平台、IOT平台等,具备数据全生命周期的解决方案。

  抓行业,促落地

  早期,学者们曾将人工智能定义为“像人一样思考、像人一样行动、具有智能行为”的系统。不过时至今日,人类距离这种广义上的人工智能实现还有很长的路要走。而今,更加现实的是狭义上的人工智能,即面向具体目的和应用的人工智能系统,它们是辅助人类提升生产力的工具。

  所以,AI当前的角色,不应是封闭在实验室中的研究对象,也不应是用于人机对战的游戏工具,AI应当深入的和行业应用场景结合,实现商业化落地,才具有现实意义和价值。联想将“行业”作为其“ABCD模型”之一,非常明确的表达了对于AI的态度。

  联想拥有大量行业专家,能够将行业应用与HPC、人工智能深度融合,这是联想区别于其他AI厂商的最大优势之一。

  联想有着大量的行业实践,仅在上一财年,在中国有超过100家客户选择了联想,覆盖科研、高端制造、航空航天、能源、金融、电信、互联网等多个行业。

  归功于此,联想打造出了多个面向行业应用场景的AI解决方案,并已经成功落地实践。

  例如,针对制造业,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”,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。

  “联想自主开发的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。另外,上述智能化方案与联想自主知识产权的计算力平台完美匹配,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”,童夫尧表示。

  而针对当前平安城市“摄像头功能单一、数据存储难、检索难、识别难、难于赋于实战”等问题,联想从三个方面进行了解决:

  其一,联想基于自己的研究院和创投企业生态圈,将人工智能的识别能力赋能给摄像头,提供人、车、物识别和统计能力,提升摄像头复用能力;

  其二,在数据方面,联想借助ThinkAgile和ThinkSystem系列硬件环境,帮助政府构建了一套稳态业务、和敏态业务兼具的双态IT基础架构,结合联想LEAP大数据和AI一体机,可有效促进警务、政务、互联网数据融合,实现快速检索、存取、容灾。

  其三,也是最关键的一点,在前两点的基础上,联想又通过自身研发的的AI算法,实现了对于警务多个场景的覆盖,例如重大活动安保、大指挥、大情报、城市反恐、交通管控、移动警务、重点区域防控等。

  “通过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,联想为客户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”,童夫尧总结说。

  数据显示,到2020年,全球AI市场规模将达到1190亿元,年复合增长率高达19.7%;在中国,人工智能市场2020年市场规模将达到91亿元,年复合增长率更是高达50%。

  正如这越来越热的天气,AI市场也将持续升温。在这新一轮的科技革命中,联想是否能够抓住AI实现新一轮的转型和突破,值得想象和期待。

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