钢筋铁骨的边缘智能，联想经得住考验吗？

    小伙伴们可能会记得,早在几年前我们就反复讨论过边缘场景在AI技术落地中的必要性。
    从产业需求上看,有大量算法要求即时处理,无法全部上传云端;而从产业成本上看,又有大量设备不可能搭载终端的智能处理能力。二者结合,边缘侧的智能必然能够得到指数级的发展。
    根据Gartner的预测,到2025年将有75%的数据产生在边缘侧。这从某个角度阐明了,接下来各行业对边缘AI的软硬件与解决方案需求将会迎来爆发式增长。但边缘场景的定义非常广泛,覆盖的行业需求极其复杂,加上市场中玩家众多,概念五花八门,导致这一领域总给人这样一种感觉:市场上有五花八门的“聪明大脑”,却总感觉有点轻浮,不接地气。
    自2019年提出“端-边-云-网-智”新IT战略架构,联想开始一步步深入数字化、智能化的各个细分市场,而其中边缘智能与边缘计算是极其重要的组成部分。面向边缘AI的重要机遇,联想发布了联想Edge AI边缘智能平台,构建了联想AI技术与边缘场景的联接中枢。
    
    不久之前,就Edge AI边缘智能平台的技术差异化与战略规划,脑极体与联想集团副总裁、联想研究院人工智能实验室负责人范建平博士、联想商用IoT业务总经理王磊进行了沟通。
    让我们印象深刻的一点,是范建平博士说自己刚刚看了《长津湖》。这是他在30多年之后第一次走进电影院。长津湖战役就是一群手中没有最高配置的人,将一群胜券在握的人打败了。这让他思考了很久。
    面向边缘智能的庞大市场需求,联想或许没有眼花缭乱的技术概念,没有复杂新锐的互联网玩法,但有以行业痛点为己任的心,有通过新IT战略联接各行业场景的能力。联想能提供的,是更务实的战略思考,以及更有用、可用的产品与解决方案。
    让我们一起来看看,联想如何在求实、允大、做重三方面出发,打造钢筋铁骨的边缘智能。
    实智能
    如果说云端智能是企业的大脑,终端智能是企业的手脚,那么边缘侧的智能技术与产品就是企业的躯体和四肢。必须打造出钢筋铁骨、能抗能拼的边缘智能,企业才可以在智能化浪潮里兼顾成本与效率,真正先一步迈入智能时代。
    面对边缘AI,联想的第一个战略选择是打造可用完善的AI技术-产品体系。Edge AI边缘智能平台的特殊性在于,它联接联想大脑与炼AI大师,将联想的AI技术沉淀与开发工具有效集成到了边缘侧。通过类似“应用市场”的平台模式下发到边缘设备中,从而满足各领域的边缘智能差异化需求。
    今年刚刚发布的联想大脑,可以提供总计6大类、100余项AI服务,已广泛应用在智能设备、智能基础设施、以及行业智能化场景中。通过联想大脑与Edge AI边缘智能平台的联接,用户可以将云侧部署的模型压缩后部署在边缘侧,从而实现AI技术的贯通与联动。即使云、边联系遇到了问题,Edge AI边缘智能平台也可以提供小样本终身学习能力,能够实时更新边缘侧模型。此外,面向场景化的产业需求,用户还可以通过Edge AI边缘智能平台自动生成解决方案,并实现规模化部署。
    
    与其他边缘AI平台不同,Edge AI边缘智能平台可以提供软硬一体的解决方案,与真实场景中、使用过程里的AI产业需求与软硬件体系进行适配。一切边缘的智能化即使都以“实”为导向,避免了算法局限于实验室环境,无法与真实的产业世界相结合。
    面向碎片化、多元化的边缘AI需求时,Edge AI边缘智能平台选择将80%算法集成在平台上,20%能力集成为产品化。这样既保证了差异化的产品落地效率,又保证了边缘侧算法的规模化可复用。
    让智能走向实景,让边缘拥抱实用,构成了联系在边缘AI领域的战术差异化。而在战略上,我们可能需要回到联想作为大计算公司的产业背景,以及联想新IT战略的完善与深化。
    大计算
    在观看《长津湖》的时候,我们可能会沉浸于志愿军的不息斗志与艰苦卓绝。而历史上长津湖战役的另一面,是抗美援朝将士投入了数目庞大的弹药当量,完成了名垂现代战争史的火力覆盖,最终以火力集群击败了美军的空地控制权。
    面向边缘AI,联想的战略优势源自数十年的大计算布局。计算产品线的完整,对计算、智能与场景结合的了解,包括大计算背景带来的产业智能化经验,都凝结成了联想投入到边缘AI中的“弹药”,实现了对这一领域中产业难题的“火力覆盖”。
    范建平博士认为,边缘智能市场正在经历大浪淘沙,而联想的差异化在于历史机遇选择了联想。
    边缘AI的本质是计算产品与场景、智能的结合,是一场必须多领域兼顾的“铁人三项赛”。而对于联想来说,首先对计算产品尤其是边缘产品有丰富的布局与理解。早在三年前,联想就在部署边缘计算产品,包括工控机、边缘计算网关、边缘服务器等。
    而长期的智能化转型经验与制造数字化经验,又推动联想将智能化边缘设备应用于大量产业场景,并通过联想的服务体系于各个行业进行结合。正因为在“端-边-云-网-智”五大领域都有完善的布局和系统的战略构建,联想搭建了突破边缘AI产业难题的完整基础设施架构。有计算基础,有制造经验,有“场景+AI”的联接属性,大计算背景让联想有了面向边缘智能厚积薄发的战略驱动力。
    
    面向边缘智能的具体行业需求,联想一方面从重点行业入手,打造边缘智能场景规模化解决方案,另一方面针对细分需求孵化具体的场景能力,补足各种短板。
    这种以大计算优势覆盖边缘智能场景的方案,如今以及初见成效。在制造业,联想将边缘智能与工业质检相结合,取得了大量成果;在公共交通中,联想边缘AI能力可以落地区间闸机,在保证用户因素数据的同时提升处理能力与智能体验;在自动驾驶领域,Edge AI边缘智能平台可以与车路协同体系配合,为自动驾驶汽车提供边缘侧的路面智能算力支持;在零售领域,边缘智能可以结合店铺数据进行布店、产品拍摄的智能分析,在不需要零售专家的情况下完成店铺的智能化升级。
    总体来看,联想Edge AI边缘智能平台覆盖的场景充足,智能化经验广泛,并且有完善的解决方案支撑。联想“大计算”的战略优势,正在边缘侧不断体现出来。
    重工程
    提起边缘智能,市场上有两种切入形式。一种更多从网络接口领域入手,推出各种各样的网关与联接方案;一种则从AI领域入手,以算法驱动市场。这两种思路当然都没有问题,但却可能使市场忽略边缘智能的另一重真相:设备制造与工程能力,才是边缘智能场景长期有效赋能行业的首要条件。
    与边缘AI厂商更多集中于网关、接口上做文章的方案不同,联想在边缘AI的战略思路相对更“重”。相对而言,联想强调通过强大的工程能力与工程经验,将Edge AI边缘智能平台的技术特性和定制化能力充分发挥出来。在联想看来,工业控制能力,恶劣条件下设备生存能力,都是边缘智能重要的基础属性。面向边缘智能的广泛需求,必须在工程能力上打造“重型升级”。
    比如说,联想发现边缘智能的相关硬件产品其实在计算领域有大量的可复用空间,只是网络接口协议存在区别。这是因为定制化的接口长期以来有太多外包机制,导致硬件的真实需求被掩埋在层层定制化接口之下。那就在工程层面把硬件逻辑颠倒过来,把核心板做小,载板做大,核心板与载板分离。这样每次能力升级只需要更换载板换,就可以一下破解网关接口复杂的边缘智能难题,实现硬件的高效率定制化,从而让客户获得更好地升级方案,同时也释放了联想的计算优势与工程能力。
    
    联想商用IoT业务总经理王磊介绍,边缘计算与IoT领域与传统PC的区别,在于需要以软硬一体的设备方案进入市场。联想Edge AI边缘智能平台具有独特的技术特性和定制化能力,可以实现一个平台,两种业务模式的方案,灵活满足边缘场景复杂多元的市场需求。
    一个平台指联想Edge AI边缘智能平台,而两种模式是小快灵的定制化硬件模式,与解决方案式的订阅模式。通过重度工程能力破解市场需求,联想获得了更多市场主动性与战略契机,从而更好满足边缘市场的真实需求。
    一个平台两种模式,可以更好地满足边缘市场复杂多元的碎片化需求。联想可以为客户提供从边缘硬件侧到平台的完整解决方案。Edge AI 平台基于实践经验,可以为用户提供软硬一体的定制化解决方案,让应用更加灵活。同时,Edge AI平台还能够将硬件和软件进行良好的适配,为客户提供AI模型与硬件匹配方案,真实实现软硬件协同。目前,我们已经在很多行业案例中可以看到联想Edge AI边缘智能平台带来的产业价值。
    比如联想来酷线下门店,采用了联想Edge AI平台方案,采集和分析门店客流、产品偏好和服务体验数据,实现了数据驱动的智能化运营。高斯印刷集团利用联想远程运维方案,实现了异地写作能力升级,设备故障率降低50%,出差成本降低了65%,售后服务的客户满意度提升80%。
    智能、计算、工程的联动,让联想在独特的战略路径上开启了这场边缘智能的探索。这场旅行中,联想手中或许让人眼花缭乱的技术体系,没有千奇百怪的新兴概念。但联想拥有的,是实打实的智能探索与工程能力,是大计算数十年的积累与新IT战略的全面协同。
    一场更务实的边缘智能行动正在推进当中,联想希望带给产业的,是能经考验,钢筋铁骨的边缘智能。