联想Edge AI有备而来，边缘智能如何借势生根？
随着人工智能各种应用场景的落地，一些痛点也在不断出现：延迟、高成本、数据安全和用户隐私隐忧，正在成为行业应用面对的难题和挑战。
因此，一个人工智能领域新的风口开始异军突起：Edge AI（边缘智能）并非是一个新概念的炒作，而是来自于行业对于AI应用的痛点以及“边缘智能”巨大的需求。
就在上个月召开的“2021联想创新科技大会”上，联想大脑-Edge AI正式亮相，无疑正是针对“下一个风口”有备而来的重要举措。值得关注的是，在外界看来，一旦谈及云和AI，似乎更像是互联网巨头的主战场，联想Edge AI是否具有足够的优势？为何有业内人士分析表示，这将是联想加速推动行业数字化和智能化转型的利器？
顺“势”而为，Edge AI踩到了点上
在懂懂看来，联想大脑-Edge AI是“有备而来”，这是联想3S战略整体梳理清晰后，在“端-边-云-网-智”体系及“新IT”理念下的重要破局之举。可以看到，从顺应行业趋势、融合自身优势、贯彻整体战略和打造行业生态几方面都显示出了胜算在握的状态。
先分析一下顺“势”而为。这里的势，包含边缘智能和万物互联行业的发展格局。Edge AI最近一年成为业界焦点，源于其可以解决云端处理大数据时的延迟难题，同时能帮助行业用户降低能耗、减少云服务的总体成本，更重要的是——数据隐私和安全性也极大提升。因此，面对第三方调研机构所预测的这一巨大蛋糕（整体市场规模到2025年或将达到434亿美元），全球IT及互联网行业巨头都专门推出了相关解决方案和市场策略。
同时，Edge AI崛起与万物互联的成熟也密不可分。目前全球联网设备的总量惊人（2021年已经达到280亿~500亿台），而未来2~5年的增幅更是一个惊人数字；来自于智能制造、物流、金融、能源以及智慧城市等各方面的行业需求，与百亿级的联网设备叠加后，更将成为推动边缘智能市场爆发的巨大源泉。
另外，业内人士普遍认为，云计算行业的巨头并非未来Edge AI市场的胜券在握者，新的独角兽和跨界行业龙头反而会不断涌现。这，也正是联想大脑-Edge AI正式发布的重要背景和原因。
正如联想集团副总裁、联想研究院人工智能实验室负责人范建平博士在近日沟通中所强调的，Edge AI将会成为“下一个风口”。“而联想作为一个领先的智能制造企业，本身又有大计算企业储备的优势资源，Edge AI会成为我们未来的重要增长点。”
一方面，这次“秀肌肉”展示出联想Edge AI平台的强大技术能力，以及在垂直行业中的应用实践；另一方面，这也是联想在万物互联时代，拥抱行业需求的大势、激发Edge AI巨大潜能的重要落子。更关键的是，在顺势而为的基础上，联想Edge AI平台有着多方面自身优势资源的积累，更契合了联想集团“端-边-云-网-智”体系架构及智能化转型战略节奏。
从内生外化到行业智能化转型，Knowhow为Edge AI的推出蓄能
为各个行业的智能化转型赋能，是联想近来一直强调的愿景。联想Edge AI作为一个可以为用户提供云-边-端全场景、全生命周期AI服务的数字化平台，在智能化转型浪潮中如何定义自己的价值，又如何赢得市场的认可？在懂懂看来，这其中的底气来源于“内生外化”和行业Knowhow。
联想的“内生外化”，意指将公司内部的试验、实践和验证的创新成果，输出给行业或企业客户，为他们的智能化转型赋能。对此，作为联想研究院人工智能实验室以及联想Edge AI的技术负责人，范建平有着深刻的理解。
联想Edge AI平台的应用落地，首先是要将内部作为实验室，不断去总结实践经验。举一两个例子，联想深圳的联宝工厂平均每天要处理5000多笔PC订单，而且约80%都是单笔小于5台的个性化定制产品，这就需要通过人工智能技术与数学优化算法结合，打造智能生产模型，快速寻找到最佳排产策略。基于此，结合智能质量检测、智能供应链控制塔以及智能化物流配送技术等手段，联宝得以保持着订单交付达成率相比同业快15%的水平。
智能化安保应用，同样也在深圳工厂逐渐落地。范建平介绍，因为安全管理要求，一些重要生产区域不能有“未授权”人员随便进入。这时，联想Edge AI平台的智能“监测”能力就可以通过视频采集设备识别所有人员的权限，精准筛查的同时，还可实现数据本地处理（不上传到云端），保护了个人隐私。类似的应用案例，也在其他客户的安检通道（闸机）场景下实现，而且均实现了精准识别、无感识别、数据安全和隐私保护。
由此，内生外化还带来了深厚的行业Knowhow底蕴。目前联想Edge AI服务的一家国内知名动力电池生产商，已经实现了对电池产品的高精度检测。在生产线上，联想Edge AI基于机器学习、图像识别方面的能力，对“瑕疵”电池面板元件不仅可以进行高精度检测，还可以帮助企业解决良率的难题。“这不仅需要我们的AI技术能力，还需要我们对制造业深刻的理解，这就是大家常说的行业Knowhow，这也为联想Edge AI的落地带来了很多助力。”范建平表示。
值得一提的是，这种内生外化以及对行业Knowhow的理解，也深刻体现在了联想Edge AI平台的技术研发及应用特性中。范建平将联想Edge AI平台的特点总结为三点：一是可以在云端进行模型的初始化和训练；二是可以在边缘侧借助于Edge AI的训练结果进行决策；三是与联想集团其他业务单元产品的高度结合。
换言之，如果不是在自身在制造、供应链、安防等方面的不断“试验”，不断换位思考，很难挖掘出技术背后的“用户思维”，这些技术研发和应用落地依然是站在客户的角度去思考问题。包括范建平强调的AI算法、模型与小样本学习的“相向而行”，基于用户对数据响应及安全方面的考虑，在边缘端进行静态和动态的AI部署，以及打造低功耗、小模型以及端边云多AI任务联合作业能力等等，都是来自于这种换位思考的结果。
将平台优势做大，让生态共促“从1到10”赋能千行百业
可以说，在联想提出的基于“端-边-云-网-智”技术架构赋能各行各业构想中，目前在“边”（边缘计算）“智”（行业智能解决方案）方面正在依托自身的实践经验和行业Knowhow，不断夯实两个板块的能力建设。而在AI市场，联想的算力、算法、行业数据资源本就丰厚，在算力方面，联想作为一家“大计算”行业巨头，在超算和服务器产品上更是游刃有余。
整体来看，从3S战略、“端-边-云-网-智”等全价值链布局去考量，联想在Edge AI赛道上已经具备了领先一步的协同化优势。基于这些优势，联想Edge AI既可以“走进去”，也能够“站出来”，从而在Edge AI领域成为最懂行业痛点和需求的智能化赋能者。
接下来最重要的一步，是如何将这种资源和优势在更大的生态建设中形成行业共识。
在10月23日举行的“2021中国物联网产业领航者峰会”上，联想商用解决方案中心总经理王磊阐述了对于联想四大产品线——边缘智能服务器、工控机、边缘计算网关与触控一体机等硬件的市场策略，包括聚焦聚焦于制造、零售、医疗、金融四大领域，协同生态合作伙伴，帮助行业客户更便捷高效地实现数字化转型。
懂懂认为，基于联想Edge AI平台的自身优势，让行业用户实现“从0到1”并不会有太大难题，难的反而是规模化应用落地，这需要行业合作伙伴共同打造一个良好生态环境。
王磊也表示，很多大型行业客户对于边缘智能的应用敢于应用、敢于尝试。“不同的企业对AI的需求都不一样，联想给客户提供了一个从边缘硬件侧到平台侧的完整解决方案。”不过对于更多的用户而言，AI场景是碎片化的，因此客户也希望除了技术层面的优化，还可以获得定制化、服务方面的升级。
对于拓展市场方面，王磊也认为从“1到10”这个阶段是最难的，因此规模化应用落地需要联想和更多生态伙伴一起去推动。
王磊强调，除了前期和数十家ISV达成了合作意向，未来联想在技术和服务方面还会进一步推动行业生态的发展，但是前期不会“盲目推动”，而是会选择有能力和意愿的行业资深ISV合作，“我们更多的是要采取小步快跑方式，这个平台的落地还处在初期的验证阶段，联想希望和生态合作伙伴一块去打磨我们的平台产品，共同推动应用的落地。”
联想Edge AI平台基于众多客户实践案例（以及联想自身的实践经验），能够为行业用户提供软硬一体的定制化解决方案，同时让应用落地更加灵活。在懂懂看来，未来面对边缘智能的市场挑战和变化时，联想Edge AI有能力赢得更多行业用户的认可。
同时，基于近期相关部委联合印发的《物联网新型基础设施建设三年行动计划（2021-2023年）》，可以看到除了行业内生的巨大需求，物联网也具备了“新基建”的重要属性，两大作用力的合力之下，人工智能与万物互联的发展前景将更加令人瞩目。以Edge AI作为支点，联想在“下一个风口”的爆发势能中将会帮助更多行业实现智慧转型。