杨元庆：数据计算力和算法——联想是极少数能够统一利用所有智能化要素资产的公司桌面云与虚拟化资讯bak商用办公频道

至顶网个人商用频道09月26日北京消息（文/陶婧婕）很多人会觉得人工智能(AI)离我们很远，他们不清楚人工智能的确切定义，也不懂人工智能究竟能干什么。但是，AI已经开始慢慢渗透进人们的日常工作、生活当中。

近期很火的智能音箱背后有AI(大部分使用了语音识别技术)，自动贩卖机背后有AI(可利用摄像头对顾客进行画像分析，也可以通过摄像头来查看物品情况)，自动驾驶汽车背后有AI(利用AI技术对各类数据信息处理、分析等)……可以说，人工智能在不久的未来将影响我们生活的方方面面。

以人工智能为代表的新技术革命正引领全球新一轮创新热潮,而它的出现也意味着第四次工业革命的序幕悄然拉开。在这种情况下，企业如何能够抓住机遇，在第四次工业革命浪潮中崛起

联想集团董事长兼CEO杨元庆在联想创新科技大会2018(LenovoTechWorld)商用技术及解决方案大会上表示，人工智能作为新的技术驱动力正在引发第四次工业革命，尤其是推动垂直行业的智能变革。联想在人工智能三要素——数据、算法与计算力领域拥有全面积累，是极少数能够统一利用所有智能化要素资产的科技公司。联想在加速自身转型的同时，为各行各业提供行业领先的智能化解决方案。

物联网——数据——智能变革的燃料

杨元庆把数据比作是智能化变革的“燃料”。而人工智能和物联网的融合，将彻底改变人们生活的空间和生活方式，也将为产业发展提供更大的市场空间。

联想拥有规模化设备生产制造能力和广阔的产品线，并积极研发和布局嵌入式SIoT产品(主要是指PC、智能手机、智能音箱、智能显示、AR/VR头显等产品)，种类丰富的设备使联想掌握着海量的数据入口。但杨元庆始终认为，SIoT更大的潜力其实是在商用领域。

在商用领域，联想的SIoT设备除了包括商用IoT等产品，还可以通过嵌入智能的芯片和模组，提供相应的协议或SDK包，变身SIoT智能物联设备，并和后台云计算能力结合，整合成为行业解决方案。例如联想将生产线上的机床嵌入芯片或模组，变身智能机床，进而进行数据收集、次品监测、故障判断。

联想未来希望通过提供系统设计/咨询、SIoT个性化产品定制(设计/制造)、安装实施(Implementation)、运维/服务，为不同行业、不同企业提供定制化的嵌入式SIoT产品、服务与解决方案，让更多的设备变得智能，让更多的数据得以利用。

基础设施——计算力——智能变革的引擎

数据是燃料，计算力就是智能变革的引擎。杨元庆在本次大会上强调，超级计算对人工智能至关重要。而联想则为企业的智能化变革提供强大的计算力保障。

据今年6月德国全球超算大会公布的全球超级计算机TOP500最新榜单显示，联想以117套的上榜总数首次超过惠普，成为首家夺得全球第一的中国厂商。目前，联想的高性能计算业务已经覆盖了政府、教育、科研、金融、地理、气象等广阔的行业应用领域。

同时，与北京大学高性能计算推出的校级公共平台“未名一号”，采用了联想深腾X8800超级计算机系统，其全球首创的45℃温水水冷技术，大大提升了高性能计算的节能性;此外，联想还保持了89项X86服务器性能指标的世界纪录。根据行业研究权威机构ITIC的报告，联想连续五年在x86服务器可靠性方面排名全球第一。

除了高性能计算，联想还是成长最快的超大规模公有云基础设施、超融合，以及在边缘计算领域积极布局的厂商，通过云计算和边缘计算为无处不在的计算力提供支撑。

行业知识、经验、流程——算法——大数据技术

将不断进步的算法与大数据技术和各个行业的知识、经验与流程(knowhow)相结合，就能形成覆盖各行各业的行业智能，联想已就此形成一系列垂直行业的智能化解决方案。

杨元庆介绍道，联想正在运用广泛的设备产品组合，与业界领先的算法和大数据工具，结合行业knowhow打造解决方案，引领各行业的智能化变革。

联想已经为制造、医疗、零售、工业维护等多个垂直行业提供了个性化的智能解决方案，合作已涵盖医疗、冶金、汽车制造等诸多领域。联想的需求预测深度学习解决方案，自获国内某钢铁企业布署以来，大幅提升其预测精准度至90%。而联想为猎豹汽车提供的数据湖和商业分析解决方案，帮助猎豹敏锐捕捉市场热点，根据用户需求迅速调整产品设计和开发，优化后的SUV车型赢得了更多国内消费者的喜爱。此外，利用联想工作站、服务器，以及先进的图形处理算法，联想与多家医院建立了合作关系，能够在几分钟内完成复杂的CT扫描数据的调取和处理，帮助医生更好地检测到肿瘤，提高癌症诊断的成功率，及早发现和诊治。

杨元庆表示“智能变革将无所不在，它让家庭、工作越来越智能，也让每个企业的每一个价值链环节，乃至行业越来越智能。”

作为通用算力的CPU，依然可以满足不少大模型使用场景的需求。

云基础设施市场现在已经非常庞大，很难再有大的变化。但是，因为人们可以轻松地关闭服务器、存储和网络——就像开启它们那样，预测全球云基础设施开支可能非常困难。

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