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数据与智能计算使能数字商业,看华为、联想等机构如何行动?

导读: 12月24日,由中国大数据与智能计算产业联盟、北京大学大数据分析与应用国家工程实验室、财经网三家机构联合主办的2018年中国大数据与智能计算大会正式召开,包括联想、华为、商汤等在内的多家国内知名科技企业受邀出席并发表演讲。

12月24日,由中国大数据与智能计算产业联盟、北京大学大数据分析与应用国家工程实验室、财经网三家机构联合主办的2018年中国大数据与智能计算大会正式召开,包括联想、华为、商汤等在内的多家国内知名科技企业受邀出席并发表演讲。

伴随着大数据以及人工智能等技术持续不断的深化发展,如何通过行之有效的手段充分释放科技效能,赋能新时期商业化建设,这一问题已成为社会各界密切关注的问题。此次会议,以华为、联想等为代表的一批国内知名科技企业结合自身业务展开介绍,深入探讨了数据、智能计算等前沿技术如何赋能商业的可行性方案,为我国新时期数字经济建设贡献了自己的力量。

华为智能计算使能数字中国、构建万物互联的智能世界

过去,移动互联网的发展解决了人和人互联的问题,但伴随着未来万物互联的时代,如何解决人与物连接将成为社会各界重点关注的问题。

华为中国智能计算业务部副总裁张英梗预判表示,在未来智能时代将会有400亿个人终端接入物联网,实现1000亿物与物、物与人之间的连接,此外还将有60%的企业会通过AI来改善和提升它们自身的工作效率。

基于对以上人工智能以及物联网未来社会发展现状的的判断以及初步期许,华为认为后续人工智能的发展将更多的围绕场景以及业务展开,并且将可以从以下5个方面着手建设。

1.基础研究。没有核心技术便没有核心抓手,在整个智能产业里面需要围绕着人工智能、大数据、边缘计算,包括整个5G下物与物、人与物的链接方面打造底层的芯片等核心技术。

2.打造全栈AI的解决方案。只有AI芯片是不够的,没有开发环境、没有整个的推理和训练环境是无法构建全栈或者是对客户和整个合作伙伴是有效的AI能力。

3.提升效率。华为公司每年的现金流、现金交易额超过1万亿美金,现在有95%以上的票据核对以及管理是通过人工智能来实现的。此外、华为内部从道路交通的通行到员工的入园、工作、就餐都已实现人工智能,这些都是运用人工智能提升工作效率的典范。

4.开放的生态。要把AI和人工智能真正做好,生态是非常的关键。一是生态的完善,二是人才的培育。

5.AI解决方案的增强。现在在深圳龙岗区用了华为的道路AI通行方案之后,通行效率提升了17%,平均每个员工上下班时间节约20分钟。围绕着道路交通、警务安防等更细化场景,华为公司会快速的补齐自身解决方案能力,并把这些能量开放给合作伙伴。

计算是永恒的需求,尤其是在智能时代,任何时候、任何机会、任何边缘和任何地方都有可能存在计算需求。做链接的目的是把物理世界和数字世界连起来,做计算是为了把数字世界和智能世界连接起来。

为了让更多人用普惠的AI和最有性价的计算能力,今年华为将把整个的产业发展战略做调整为围绕连接、计算和云方向开展布局。而且在围绕智能和计算两个产业方向,华为已经发布了AI芯片以及ARM处理器两款重要产品,而且在性能方面均达到了行业顶尖水平。

目前华为围绕终端和企业网开展产业布局,希望把数字世界带给每个人、家庭以及组织,致力于构建万物互联的智能世界。其认为整个智能计算产业的建设不是一家的事情,尤其需要与各产业环节的伙伴一起合作才能实现把中国把智能计算产业的落地生根。

联想大数据与AI方案,助力传统行业数字化转型

一直以来,业界以及社会上对于人工智能以及大数据泡沫化的讨论从未停歇,但其实自从进入到“云时代”以来,首先有在IT建设过程中有了把应用架构到云上的说法,随后大家又意识到了数据的重要性以及价值,于是开始讨论大数据建设,接着在做数据挖掘的时候发现需要大量的算法,于是又提出了人工智能的概念。在联想数据中心业务集团首席方案架构师涂宇澄看来,其实从大数据到整个数据智能的建设过程当中,大数据以及人工智能等技术并不是新鲜的概念,一直都是整个IT技术的延续和发展,并不存在所谓的泡沫之说。

从云计算到人工智能的发展过程当中,IT行业建设经历了一段围绕数字发展从普通计算到智能计算的发展历程。而到了现阶段,伴随着人工智能技术的进一步发展和演进,其又走向了结合具体的行业场景开展运用落地的发展阶段。

在适应人工智能现阶段的变化方面,涂宇澄重点介绍了联想在智能工厂的智能数据化平台建设以及智能供应链体系建设两方面的经验。

在智能工厂的智能数据化平台建设方面,为了实现智能制造全产业链的管控,联想从设计研发开始到生产工厂里边的参数调整,以及之后的营销、仓储物流、客户交付以及售后服务方面,每个环节都进行大量的数据采集,并且基于采集数据每天进行大量的智能化分析研究,借此为各个环节提供最优解决方案。

从接入的数据来看,这其中首先接入的是生产线上相关的工业数据,包括设备信息、制造过程中的生产数据以及环境参数等,只要是与生产线相关的、车间相关的数据都会采集上来。其次是企业的管理和营销的数据也全部接进来,包括ERP、供应链、销售、订单的等等全部接进来。第三个是外部的数据,联想在整个消费电子销售过程中也有相应的社区,也会时刻关注市场方面的热点动态,包括外部的数据全部接进来形成工业大数据领域。

采集到的数据最终都会进入到联想“数据智能平台”里面,通过平台对数据进行清洗、归类。针对不同的域进行分类和相应存储,基于分类之后进行数据融合,形成交叉数据的对比和交叉数据的关联。基于此,对于整个工业制造、销售和未来服务全流程去进行相应的指导。这一过程每天新增的数据量超过30PB,每天要处理的数据超过4个PB的数据,每天大概会有6000多个智能报表用户在上面做相应的分析,有1000多个用户来去做深度的分析。

联想的供应链在全球排名是第25,亚洲排名第2,在国内是排名第1的。联想在供应链智能化建设方面的经验对于国内的企业来讲也有借鉴价值。

在人工智能渗透到供应链具体的建设场景的过程当中,联想对整个供应链的智能化改造分为三个阶段:第一个阶段是通过夯实整个供应链的数字基础,来实现对整个供应链基本的计划预测以及供应商的基础管理。第二个阶段是收集物流的信息来实现对整个供应链的优化以及智能化调配。第三个阶段则是致力于结合区块链来去打造可信的供应链管理体系,健全信任机制。

在以上三方面供应链智能化方针的指导之下,目前联想基于自身的能力已在包括制造业、政府、医疗、汽车以及车联网等多行业进行了有效的能力输出。

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