联想毕巍：大数据本质场景未变 突破在于底层技术

我不知道大家有没有了解到，其实这一轮整个的AI，它的起步点我认为是在1995年谷歌的翻译，50年代的时候翻译理论其实已经比较成熟了，当时有两大路线之争，一个是介模驱动的，一个是统计分析驱动的，当年统计分析驱动是完全被嗤之以鼻，到1995年的时候谷歌这边推进了整个的线上，面对互联网2C的谷歌翻译，1995年我那时候就用过了，我觉得效果很差，但到2005年的时候，它的效果已经是相当不错了。十年的积累，其实积累的不是算法，积累的是数据，大量的数据在里边，使得谷歌翻译迅速地能够产生价值。

所以我认为到今天为止，我们的AI本质上还没有改变这样的一个本质的应用场景，它其实就是算法加数据的驱动，才能够让这个算法比较落地。所以上周一我配元庆（音）去访问了我们投的另外一家公司，我们创投企业投的另外一家公司，是深圳智能交通设计院。在这个当中，它现在目前在深圳整个的智能交通这块，在全国甚至在全球是处于一个领先地位的，它在这个当中，它告诉我们说麻省理工其实现在目前拥有非常好的算法，但是不得不也找深圳交通去合作，原因其实很简单，深圳交通立足在中国这样一个比较肥沃的土壤上，它拥有大量的数据，他们现在每天大概是每天日增1.8亿条数据、新的数据。这使得它在全球应有了一个不可复制的、难以逾越的这样一个壁垒。所以基本上我们看到说，到目前为止其实数据量，我们认为是狭义的人工智能，其实主要是模式识别，这样的一个角度找到了应用场景，可能是现在目前落地感比较强的一个地方。

对于联想的实践来说的话，我们基本上是把它分成两块领域，一块领域是面向城市的、一块领域是面向企业的。这两块领域里，从应用场景和行业属性角度来讲，它还是存在比较大的差异的。但是从背后的技术基理角度来说，其实它共享的是同一套技术基理。简单来讲，我们现在目前在城市的实践当中，我们看到在智慧交通领域，像智慧医疗领域，智慧医疗其实有的时候很难讲，一部分可能是在行业的、一部分可能在企业的、一部分可能是在城市领域里面的；还有在智慧教育领域、智慧农业等等这些领域里边，现在都已经有一些比较具体的生根发芽的一些实践的场景。

在智能制造领域里边，目前对于联想来说，这个领域里边我们是生根得比较深的一个领域，因为联想自己本身可能就是全球500强比较大的、著名的，原来我们可以认为我们是离散制造，但今天我们可能是，自动化程度越来越高的情况下，我们可能现在目前已经快接近于智慧制造这样一个程度。今天由于时间有限，我其实有一个我们现在目前最新的，大概在去年投产的，在合肥有一个联保厂，这个联保厂基本上代表了现在目前环亚太地区的，应该说环太平洋地区的最新型的单体最大的，自动化程度和智慧化程度最高的一个大规模的制造厂。在这个制造厂里边，我们除了自动化领域以外，我们大量地实现了智慧化的工作。这个智慧化工作其实本质上来讲，其实最重要的是什么呢？最重要的是联想自己本身业面临很大的一个转型的挑战，这个挑战在哪里？这个挑战在于是说，原来大规模的批量制造现在已经赚不到钱了，我们现在目前越来越多地要去接一些小批量定制的订单。

比如说举个例子，国家统计局他们现在目前可能定制的每年大概是3万台的pad做统计用，这种pad它其实不是我们的标准2C的pad，它上面外加了很多的模块。比如说交行，它们的这种业贷，针对他们的业贷也是定制上千台的pad，这些小批量的定制在以前其实它整个的设计、制造的成本是偏高的，可能它项目的毛利率可能比对消费者单机的毛利高，但是我们的生产成本、我们的设计成本可能会把很多毛利给侵蚀掉了。在今天的环境里边，我们在联保厂里边我们已经能实现柔性自造了，实现柔性自造以后，它里面一个比较重要的视角，就是它的MES和ERP之间的联动已经做得比较好了。前端的ERP，我们以前讲按订单制造、按订单制造，但其实一直卡在哪里？ERP里边按订单制造是OK的，但是你跑到了MES，真正地能不能按订单去动态地调整你整个的生产线？这个其实一直以来是一个比较大的挑战。同时还有一点，你整个的新产品设计的生产周期、设计周期能不能大量缩短？这个其实是另外一个挑战。

（编辑：西安站长网）

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