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12月24日，由中國大數據與智能計算產業聯盟、北京大學大數據分析與應用國家工程實驗室、財經網三家機構聯合主辦的2018年中國大數據與智能計算大會正式召開，包括聯想、華為、商湯等在內的多家國內知名科技企業受邀出席并發表演講。

伴隨著大數據以及人工智能等技術持續不斷的深化發展，如何通過行之有效的手段充分釋放科技效能，賦能新時期商業化建設，這一問題已成為社會各界密切關注的問題。此次會議，以華為、聯想等為代表的一批國內知名科技企業結合自身業務展開介紹，深入探討了數據、智能計算等前沿技術如何賦能商業的可行性方案，為我國新時期數字經濟建設貢獻了自己的力量。

華為智能計算使能數字中國、構建萬物互聯的智能世界

過去，移動互聯網的發展解決了人和人互聯的問題，但伴隨著未來萬物互聯的時代，如何解決人與物連接將成為社會各界重點關注的問題。

華為中國智能計算業務部副總裁張英梗預判表示，在未來智能時代將會有400億個人終端接入物聯網，實現1000億物與物、物與人之間的連接，此外還將有60％的企業會通過AI來改善和提升它們自身的工作效率。

基于對以上人工智能以及物聯網未來社會發展現狀的的判斷以及初步期許，華為認為后續人工智能的發展將更多的圍繞場景以及業務展開，并且將可以從以下5個方面著手建設。

1．基礎研究。沒有核心技術便沒有核心抓手，在整個智能產業里面需要圍繞著人工智能、大數據、邊緣計算，包括整個5G下物與物、人與物的鏈接方面打造底層的芯片等核心技術。

2．打造全棧AI的解決方案。只有AI芯片是不夠的，沒有開發環境、沒有整個的推理和訓練環境是無法構建全棧或者是對客戶和整個合作伙伴是有效的AI能力。

3．提升效率。華為公司每年的現金流、現金交易額超過1萬億美金，現在有95％以上的票據核對以及管理是通過人工智能來實現的。此外、華為內部從道路交通的通行到員工的入園、工作、就餐都已實現人工智能，這些都是運用人工智能提升工作效率的典范。

4．開放的生態。要把AI和人工智能真正做好，生態是非常的關鍵。一是生態的完善，二是人才的培育。

5．AI解決方案的增強。現在在深圳龍崗區用了華為的道路AI通行方案之后，通行效率提升了17％，平均每個員工上下班時間節約20分鐘。圍繞著道路交通、警務安防等更細化場景，華為公司會快速的補齊自身解決方案能力，并把這些能量開放給合作伙伴。

計算是永恒的需求，尤其是在智能時代，任何時候、任何機會、任何邊緣和任何地方都有可能存在計算需求。做鏈接的目的是把物理世界和數字世界連起來，做計算是為了把數字世界和智能世界連接起來。

為了讓更多人用普惠的AI和最有性價的計算能力，今年華為將把整個的產業發展戰略做調整為圍繞連接、計算和云方向開展布局。而且在圍繞智能和計算兩個產業方向，華為已經發布了AI芯片以及ARM處理器兩款重要產品，而且在性能方面均達到了行業頂尖水平。

目前華為圍繞終端和企業網開展產業布局，希望把數字世界帶給每個人、家庭以及組織，致力于構建萬物互聯的智能世界。其認為整個智能計算產業的建設不是一家的事情，尤其需要與各產業環節的伙伴一起合作才能實現把中國把智能計算產業的落地生根。

聯想大數據與AI方案，助力傳統行業數字化轉型

一直以來，業界以及社會上對于人工智能以及大數據泡沫化的討論從未停歇，但其實自從進入到“云時代”以來，首先有在IT建設過程中有了把應用架構到云上的說法，隨后大家又意識到了數據的重要性以及價值，于是開始討論大數據建設，接著在做數據挖掘的時候發現需要大量的算法，于是又提出了人工智能的概念。在聯想數據中心業務集團首席方案架構師涂宇澄看來，其實從大數據到整個數據智能的建設過程當中，大數據以及人工智能等技術并不是新鮮的概念，一直都是整個IT技術的延續和發展，并不存在所謂的泡沫之說。

從云計算到人工智能的發展過程當中，IT行業建設經歷了一段圍繞數字發展從普通計算到智能計算的發展歷程。而到了現階段，伴隨著人工智能技術的進一步發展和演進，其又走向了結合具體的行業場景開展運用落地的發展階段。

在適應人工智能現階段的變化方面，涂宇澄重點介紹了聯想在智能工廠的智能數據化平臺建設以及智能供應鏈體系建設兩方面的經驗。

在智能工廠的智能數據化平臺建設方面，為了實現智能制造全產業鏈的管控，聯想從設計研發開始到生產工廠里邊的參數調整，以及之后的營銷、倉儲物流、客戶交付以及售后服務方面，每個環節都進行大量的數據采集，并且基于采集數據每天進行大量的智能化分析研究，借此為各個環節提供最優解決方案。

從接入的數據來看，這其中首先接入的是生產線上相關的工業數據，包括設備信息、制造過程中的生產數據以及環境參數等，只要是與生產線相關的、車間相關的數據都會采集上來。其次是企業的管理和營銷的數據也全部接進來，包括ERP、供應鏈、銷售、訂單的等等全部接進來。第三個是外部的數據，聯想在整個消費電子銷售過程中也有相應的社區，也會時刻關注市場方面的熱點動態，包括外部的數據全部接進來形成工業大數據領域。

采集到的數據最終都會進入到聯想“數據智能平臺”里面，通過平臺對數據進行清洗、歸類。針對不同的域進行分類和相應存儲，基于分類之后進行數據融合，形成交叉數據的對比和交叉數據的關聯。基于此，對于整個工業制造、銷售和未來服務全流程去進行相應的指導。這一過程每天新增的數據量超過30PB，每天要處理的數據超過4個PB的數據，每天大概會有6000多個智能報表用戶在上面做相應的分析，有1000多個用戶來去做深度的分析。

聯想的供應鏈在全球排名是第25，亞洲排名第2，在國內是排名第1的。聯想在供應鏈智能化建設方面的經驗對于國內的企業來講也有借鑒價值。

在人工智能滲透到供應鏈具體的建設場景的過程當中，聯想對整個供應鏈的智能化改造分為三個階段：第一個階段是通過夯實整個供應鏈的數字基礎，來實現對整個供應鏈基本的計劃預測以及供應商的基礎管理。第二個階段是收集物流的信息來實現對整個供應鏈的優化以及智能化調配。第三個階段則是致力于結合區塊鏈來去打造可信的供應鏈管理體系，健全信任機制。

在以上三方面供應鏈智能化方針的指導之下，目前聯想基于自身的能力已在包括制造業、政府、醫療、汽車以及車聯網等多行業進行了有效的能力輸出。