人工智能：开启“智能时代”的钥匙

在经历了以蒸汽机、电力以及数字化为标志的三次工业革命后，我们迎来了以物联网、云计算、边缘计算、大数据、人工智能等技术为代表的智能化变革。业界普遍认为，这将引发第四次工业革命，而这场革命将像前三次工业革命一样，深刻改变人类的生活和工作方式。

共享单车、汽车实时定位的智能出行，医生3D建模分析患者病情，无人驾驶汽车首条试驾道路开通，物流实现无人智能分拣等场景，无不显示着人工智能已经广泛应用于人类生活的方方面面。作为新一轮全球科技革命和产业变革的核心驱动力，人工智能正在深度改变世界的竞争格局，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速转型。

2017年3月，人工智能被写入国务院《政府工作报告》，正式进入国家战略层面。智能音箱、刷脸开锁、无人驾驶，这些只是智能化变革的一部分，但并非全部。智能变革无所不在，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，乃至各行各业越来越智能。毫无疑问，人工智能技术可以作为打通制造业各个环节转向智能化的“秘密武器”，在实体经济中注入“智能化基因”，帮助企业由“制造”转向“智造”。

9月26日，在联想2018联想创新科技大会上，杨元庆表示，在人工智能三要素数据、计算力和算法联合作用下，一个人工智能变革的新架构正在形成。

人工智能赋能智能制造

今天，很多行业都处在变革的风口浪尖，制造业一马当先。在制造领域，联想运用产线设备所产生的数据进行大数据挖掘和分析，准确识别常见故障点，针对问题进行快速修正。同时，利用人工智能预测需求解决方案，帮助制造企业提升效率。人工智能算法确实能够帮助企业节省非常多的资源和资金，而深度学习的出现，又使行业应用人工智能的门槛大大降低。例如，联想运用数据湖（采用大数据技术实现的企业全量数据汇聚、分析平台）和商业分析解决方案，帮助猎豹汽车敏锐捕捉市场热点，根据用户需求迅速调整产品的设计和开发，优化后的猎豹SUV车型赢得了更多国内消费者的喜爱；帮助国内的一家钢铁企业，把预测精准度提升了30个百分点，达到了90%。

智能制造是通过人与智能机器的合作，去扩大、延伸和部分取代人类在制造过程中诸如分析、推理、判断和决策等脑力劳动。它更新了制造自动化的概念，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。想要让人工智能在智能制造的过程中真正发挥其最大潜能，还需要与制造过程中的各个价值链环节相互融合。英特尔全球高级副总裁、网络平台事业部总经理SandraRivera曾在公开场合表示：“我们可以通过人工智能来捕获数据、创造价值，并且能够带来全新的不同行业、不同垂直细分市场的服务和可能。”人工智能技术可以用于工程设计、生产调度、故障诊断，也可以应用于产品分拣、决策实施等方面，实现制造过程智能化。

联想集团高级副总裁、首席技术官芮勇认为，广义的智能制造和工业物联网将成为整个行业今后的发展趋势。他预测广义的智能制造将会在未来一到两年内实现。这里广义的智能制造，不是单纯的生产线自动化、智能化，而是包括由大数据驱动算法进行供应链优化预估、自动分析用户对于下一款产品的期望，精准营销，从而将用户变成产品经理的过程。

智能物联进入SIoT2.0时代

人工智能的应用将会不断扩大，它除了会对制造、建筑、交通等行业带来颠覆性变化外，也会如空气一样渗入个人电脑、平板电脑、手机、智能音箱、智能显示、AR/VR以及面向行业的商用IoT（物联网）设备，塑造我们的未来。

人工智能和物联网的融合，将彻底改变人们的生活方式，也将为产业发展提供更大的市场空间。数据作为智能化变革的燃料，由数以百亿级的智能物联网设备产生。在一般人的理解中，SIoT智能物联网设备主要是指PC、智能手机、智能音箱、智能显示、AR/VR头显等天生的智能产品。对于什么才是SIoT智能物联网终端，杨元庆特别提到，并不是只包括天生的智能产品，如电脑、手机、智能音箱等，将来更多的SIoT设备是以嵌入式形态存在的，各类设备在智慧家庭、智能出行、智能制造等场景下，都能够通过多层次手段变得智能。

联想正用算法和行业大数据推动垂直行业智能化解决方案的形成。在商用领域，未来的SIoT设备除了包括商用IoT等产品外，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。例如将生产线上的机床嵌入芯片或模组，变身智能机床，实现数据收集、次品监测、故障判断。

10年前，智能手机开创了SIoT的崭新时代，之后智能物联产品层出不穷，智能化程度不断提高，但总体还处在单体设备智能化阶段。现在，随着联网智能设备的不断增多，大数据越来越丰富，加上计算力和算法的提升，智能物联开始进入SIoT2.0时代。

近些年，不管是传统厂商、互联网企业还是创业公司，都在不断推出智能产品，希望智能生活能够真正成为百姓的日常生活。智能物联时代需要集思广益，联想推出了支持多用户、软硬件集成的人工智能开发平台。“我们的平台底层支持不同的训练模型和训练框架，有了这样高效的开发平台，在智能物联时代就可以开发出更多、更好的应用和服务，造福大众。”芮勇表示。