'聯想+AWS構建了深入行業的數據智能服務能力'

相信直到2019年的現在，許多人印象中的聯想仍舊是一家PC巨頭，一線服務器大廠，二線手機大廠，其實，在雲計算，大數據，物聯網產業蓬勃發展的今天，聯想也在不斷強化自身實力，在一些新的領域也有許多創新和突破，也開始與AWS這樣的國際化雲巨頭展開多種合作，如今的聯想正在塑造自己新的形象，新形象的關鍵詞就包括“智能”，“大數據”以及“物聯網”。

2019年4月，聯想發佈消息顯示，聯想在FY18/19財年取得了優異業績，楊元慶在內部信中明確了智能化變革戰略，表示聯想將從智能物聯網（Smart IoT）、智能基礎架構（Smart Infrastructure）、行業智能（Smart Vertical）三個維度發力，此舉明確了聯想在智能化時代的發力點。為了更好地執行行業智能（Smart Vertical）戰略，聯想將在原聯想大數據團隊和業務的基礎上，成立數據智能事業部 （簡稱 DIBG）。

2019年8月，AWS Transformation Day廣州站，DOIT見到了聯想集團首席科學家、副總裁於辰濤，作為DIBG北京研發團隊的領導者，於辰濤有著深厚的大數據系統架構設計和實踐經驗，主導設計了聯想全球大數據和工業智能雲化平臺。此次演講中，於辰濤為大家介紹了聯想通過邊緣計算和雲計算的融合，通過工業智能來推動製造業效率提升的實踐經驗。

聯想的數據智能實踐

聯想數據智能事業部（DIBG）專注於幫助傳統企業做數字化智能化的轉型和賦能。從他的介紹中瞭解到，聯想在數據智能領域積累頗深。

聯想在2011年成立了聯想大數據研究室，專注於物聯網、大數據和人工智能等新一代技術與行業實踐，當時主要服務於聯想內部，旨在幫助聯想提升產品質量，進行產品質量監控、客群營銷、供應鏈優化等等。

為保障質量問題，聯想在內部結合實踐構建了人、機、料、法、環的生產要素監控體系，避免了通過抽樣檢測的方式帶來的種種弊端。面對外部供應商，聯想利用物聯網技術來幫助改進生產效率，將供應商生產工藝指標參數與聯想的參數進行對接，從而快速定位產線問題，目前這一系統已經在聯想多個工廠中落地使用。

於辰濤認為，在智能工廠實現全要素聯動式生產製造，將聯想內部與外部聯動起來，這需要依託雲計算、邊緣計算以及工業智能技術，因此聯想找到了AWS。

聯想+AWS

作為全球領先的雲計算公司，AWS與聯想的合作已有八年之久。

聯想作為中國本土最成功的在全球化企業之一，需要選擇全球化的雲服務公司提供支持，聯想在提升全球用戶體驗的過程中，需要收集設備用戶使用行為信息、全球用戶反饋以及輿情追蹤信息，並對信息進行彙總分析。此外，還要對遍佈在全球各地的生產廠進行質量環節管控。在實際方案中，AWS為聯想構建全球生產、製造以及用戶服務體驗的平臺提供了支撐。

於辰濤介紹說，雖然聯想在部分地區自建了數據中心，但一個主的數據中心經常不夠用，還要有備用數據中心以及備用的解決方案，出於成本的考慮以及服務連續性的要求，聯想選擇使用AWS來構建備用的解決方案，當自有主數據中心出現問題的時候會切換到AWS，或者當自有數據中心支撐不了業務流量高峰（可能為日常流量的三到五倍）時，這時候就會用AWS雲和自有數據中心構成的全球性混合雲方案。

通過使用AWS，聯想既收穫了比較可控的成本，同時業務也表現出了很好的彈性。從近日來看，聯想與雲計算領頭羊AWS的合作非常多，且越來越深入。

不久前，聯想數據智能部門宣佈成為AWS的高級諮詢合作伙伴，標誌著聯想數據智能將為用戶提供基於AWS的技術諮詢、技術支持、運維管理服務，聯想數據智能與AWS官方建立了長期有效的合作。另外一則消息是，聯想通過集成AWS IoT Greengrass一起做物聯網方案。 於辰濤還介紹說，聯想旗下的一款叫茄子快傳的軟件在全球有18億註冊用戶，背後提供基礎設施支撐服務的正是AWS。

智能製造面臨四大挑戰

作為國內工業領域的資深專家，於辰濤還在Transformation Day活動上介紹了對工業4.0，中國製造2025等話題的看法，他看到物聯網、人工智能和大數據的技術正在賦能傳統制造，把傳統制造從以規模為第一要務、以成本為第一要務，變成以用戶為中心、以客製化的體驗和創新性的交付為首要目標，現階段許多工廠都實現了機械自動化，但智能製造所需的信息自動化還面臨著四大挑戰。

挑戰一，當前企業信息化程度還不夠高，需要人工參與的過程太多；

挑戰二，難以事實處理產線設備以及終端的數據，實現生產過程實時響應；

挑戰三，信息化基礎差，業務數據既不全，也不準，這為依賴數據進行的工藝的調整和生產計劃調度帶來的挑戰，對企業的訂單計劃和履約的準確性帶來挑戰；

挑戰四，難以用人工智能的技術發現數據的潛在價值，實現決策過程的智能化，人工智能並不能替換行業機理模型，而是現有基礎上的補充。

聯想+AWS構建了深入行業的數據智能服務能力

結合四大挑戰，於辰濤認為數字化轉型或智能製造轉型一定需要IT和OT結合來組建統一的數據平臺，用AI+工業機理的模型來進行轉型。

在Transformation Day活動上，於辰濤介紹了聯想依託於AWS的全球覆蓋構建了全球統一的數據湖和實時混合雲，在全球10個數據中心覆蓋了多個國家和地區，管理著全球2億臺聯想設備，31家智能工廠，日分析15PB數據。這是聯想不斷提升產品和服務質量的保障。

聯想與AWS合作構建了深入行業的數據智能服務能力。從2016年起，聯想大數據開始對外提供服務，將過去積累的經驗和技術用於服務客戶。聯想數據智能團隊在賦能行業智能化轉型，尤其是智能製造升級中具有得天獨厚的優勢。

某能源集團使用了聯想的大數據、物聯網、人工智能解決方案，該方案需要收集在世界各地的信息點，收集風電廠風扇的轉速、葉片的曲率等多種信息，需要收集的數據量比較大，但在回傳數據的過程中受限於網絡質量，最後採用了AWS的解決方案，使得遠在國外的電廠數據也能實時的傳送，最終實現全面的故障監控和資產分析。

中國某大型光纖製造企業進行了全面數字化智能重構，園區接入了11萬個數據點，涉及到所有的閥門、開關、空調、傳感器等等，通過接入點的數據獲知了整個生產過程，效果非常顯著，最明顯的是根據產線需求調整空調的溫度和風向，與以往根據經驗實行的調整相比，能耗降低了大約5%-10%。

某大型汽車集團利用大數據技術，對發動機工廠組裝過程進行實時分析和質量控制，該方案會監控很多生產環節，比如會監控到螺絲擰的程度是否合適，太鬆了容易掉，可能會造成發動機漏油，擰的太緊了也不行，通過採集擰螺絲的生產過程，提升了正確擰螺絲的比例，降低了質量風險。

三年後的今天，聯想已經為中國大概100家的製造業500強提供瞭解決方案，業務發展勢頭一片大好，業務量每年正在以100%以上的速度在增長。此時的聯想已經不只是我們印象中的硬件廠商，而是一家有云計算、大數據、物聯網、AI智能等諸多綜合能力的服務商。

結語

印象中的聯想作為一家硬件服務商，在企業級市場上主要在做私有云解決方案，而AWS所代表的雲計算廠商則更多是從公有云的方面著力，聯想與AWS的合作讓人看到了一家創新型企業在擁抱新變化時該有的態度和做法。從AWS的角度來看，與聯想的諸多合作反映出AWS在將雲計算深入到行業市場的具體舉措，有人說，這是雲計算下半場的標誌。