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联想:以理性的乐观者,才能让AI在企业中落地生根

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viewpoint-20170724-lx-cover02AI,幸好我们还能给它翻译成“人工的智能”。也许只有这样,才能够让我们更为理性的去判断AI在企业级市场中的价值。谷歌AlphaGo完胜李世石和柯洁的新闻,让AI一夜间成为IT业界的热议话题,但这并不意味着,AI技术的商业价值能够一瞬之间便在企业中落地开花。

企业如何找到AI应用的切入点,并能够将AI有效的落地,这对于企业而言存在着挑战。7月20日,联想数据中心集团(DCG)在2017联想ThinkSystem & ThinkAgile发布会暨TechWorld’17商用分会上,以“让计算更智慧”为主题,从构建智慧型企业的四个核心要素,到打造智慧型企业的IT框架,系统的给企业用户描述了一个如何借助AI技术、大数据实现企业“智慧化转型”的思路和方法。

AI在企业落地,如何避免“看上去很美”

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在会议分享过程中,将企业实现“智慧化转型”归纳为构建四个核心要素,即“智慧化应用、智慧化平台、智慧化互联以及智慧化计算”。从当前国内企业的IT建设现状看,企业想要完全具备以上四个核心要素,尚需一段时间。童夫尧在谈到目前国内制造业数字化转型时,就说道:“从制造的精益化、自动化到数字化,这些基础工作都是为实现智能制造打下的前提条件。”由此可见,企业想要一步跨到“智慧”时代,有可能最终落得个“水中捞月”的结果。

viewpoint-20170724-lx-cover03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

智慧型企业的框架确立,确保了企业在战略层面对智慧化转型进行了一个系统的梳理,而对企业真正的考验,则是如何选取合适的切入点。切入点的准确把握,即明确智慧化创新的应用场景,不仅能够明确业务创新的目标、收益,同时也正因为场景具象,更能够确保企业将AI、大数据等技术的应用成功落地。童夫尧在会议中,通过分享联想在过去的一段时间里,在制造、医疗以及智慧交通等行业中的典型智慧化创新场景,让参会听众能够具象的感受到,联想是如何释放AI、大数据的商业价值。

通过AI技术在医疗影像中的应用,联想E-Health平台为实现癌症早起筛查、个性化精准医疗提供了有效的辅助诊断功能;借助AI技术与大数据技术,联想打造的城市交通仿真平台,为深南大道的改造也节省了8千多万元的政府投入;通过联想大数据LEAP平台,国内某钢铁企业实现了物料采购的准确预测,节省了上亿元成本。

企业的AI之路,没有人能够“独行”

与以往的互联网技术相比,AI技术在企业中的落地更需要企业具备专业知识和IT能力。这种知识和能力的储备,可以被归纳为四个方面。首先是,企业是否具备运用AI所涉及到的各类专业算法模型(Algorithm)的能力,其次是考验企业对于海量数据资源(Data)的分析和驾驭能力,此外,企业是否具备一套与AI技术相匹配的计算能力(Computing Power),最后,也是最为重要的,就是企业是否能够将AI所触及的新型IT架构与现有业务需求进行精准匹配,实现智慧化业务创新。

联想将人工智能算法(Algorithm)、企业业务需求(Business Need)、智慧型计算力(Computing Power)以及数据运用能力(Data),概括为人工智能企业应用落地“ABCD模型”。“人工智能所涉及到的算法,归根结底是一个数学问题,这方面的能力塑造与以往的IT技术能力塑造,还是有本质区别的。”联想集团数据中心业务集团中国区首席架构师毕巍认为,绝大多数企业级用户无法花费巨大的成本在这方面做出投入。联想的优势就在于,在人工智能的算法领域,联想研究院人工智能实验室团队目前拥有100多科研人员,针对不同行业的应用场景,提供具备行业认知的算法模型,以及开发工具包。

而针对大数据的应用,联想的LEAP平台,在过去的几年中,已经在智慧医疗、智能制造、智慧城市等领域中得到了成熟应用。同时,针对企业业务需求,联想基于双态IT理念所构建的业务需求分析框架,联想能够将AI所涉及到的新型应用与采用何种IT架构进行有效匹配。在计算力的打造上,联想在本次会议中,发布了ThinkSystem、ThinkAgile全线新品,他们分别满足了传统企业对数据中心升级以及构建新型软件定义数据中心的IT基础架构建设需求,并涉及到了基础架构中的计算、网络、存储等资源。

至此,联想数据中心集团(DCG)在2017联想ThinkSystem & ThinkAgile发布会暨TechWorld’17商用分会上,通过构建智慧型企业的四个关键要素,以及如何借助自身在人工智能、大数据应用领域的技术储备,即人工智能ABCD模型,以具象的AI企业级应用创新场景出发,给企业展现了一个理性、现实可行的智慧化转型方法。AI作为一项被誉为有可能颠覆所有商业游戏规则的新兴技术,如果企业对它缺乏理想化的憧憬,或许真的无法去迎接“未来”,但脱离企业现实的AI憧憬,则可能让AI在企业中找不到自己的生存空间。

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