入局3年，联想如何搅动边缘计算“江湖”？-技术圈

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导读

你可以说联想是一家PC制造商，但是如果你据此认为联想仅仅只是一家PC制造商，那就可能小看了这家IT巨头的变革决心。

在全球，每4位电脑使用者中，就有一位使用联想电脑。在中国，更是每10位用户中，就有4位是联想的用户。2020财年，联想在全球总共销售了超过7700万台PC。

从这组亮眼的数据来看，你可以说联想是一家PC制造商，但是如果你据此认为联想仅仅只是一家PC制造商，那就可能小看了这家IT巨头的变革决心。

当我们基于从“以产品为中心”到“以客户为中心”转变的视角去审视联想最近几年的战略变化时，就更容易理解联想为什么要大力发展涵盖“端-边-云-网-智”全要素的新IT架构体系，为各行各业的智能化转型赋能。

在近日举行的以“新IT 新引擎”为主题的2021联想创新科技大会上，联想集团副总裁、中国区商用大客户业务群总经理王立平于演讲中分享了联想在边缘智能领域的创新实践，并在会后和媒体们就边缘计算等相关话题进行了深入交流。

所谓“管中窥豹，可见一斑”，单从“端-边”领域的创新产品和行业应用，我们也能窥见联想在过去三年间入局IoT为行业带来的变革和活力。

以客户为中心

谋局边缘计算

“以客户为中心进行转型这件事，在联想绝不是一句口号，它渗透于我们整个业务过程之中。”王立平在接受记者采访时反复强调。

以工业领域为例：过去，联想是站在产品的角度思考问题，那么要做的无非就是给工业客户提供可靠性更高、可耐受温度范围更广、防尘的工业PC；现在，联想转变为站在客户的角度思考问题，那么就要去挖掘客户在生产过程中的痛点和需求。

工业产品的瑕疵/缺陷检测是特别常见的应用场景，一个看起来毫不起眼的缺陷或瑕疵，轻则致使企业的商誉和财产遭受损失，重则甚至会导致伤亡事故的发生。早期的瑕疵/缺陷检测都是由人工方式来完成，存在效率低、成本高、准确性差等问题，所以越来越多的企业开始探索数字化的检测方式。

“这个过程中，需要为客户提供硬件层面的摄像头，内置机器视觉算法的网关，后端还要有软件和平台作为支撑……我们的视野随之打开，换言之，不是再单纯的为客户供应硬件产品，而是要提供软硬件一体的完整解决方案。”王立平道出了这种转变的本质。

不只工业，其它行业也是同样的道理。企业客户想要的不是PC，而是能帮助其便捷出差或提升会议效率的智慧办公解决方案；零售业客户想要的不是平板，而是能助力其提升门店运营效率及客户满意度的智慧零售解决方案……

而在构建这些解决方案的过程中，边缘侧的重要性愈发凸显。无论是智能工业、智慧零售还是智慧汽车……所产生的数据都是海量的，所有数据上传云端只会徒增云端、宽带、能耗等方面的压力，因而很多运算势必会下沉在端边之下。根据Gartner的预测显示，截止到2025年将会有75%的数据在数据中心和云之外的边缘侧产生，而这一数据的比例在2018年只有10%左右。

边缘计算作为靠近数据源头、融合了网络、存储、计算与应用能力的分布式计算平台，可以对数据在本地进行实时分析处理，数据不必实时回传到云端，缩短延时，减少网络带宽占用，确保应用程序安全高效的运行。正因为边缘计算能够为客户创造如此显著的价值，联想入局该领域的决策也就显得顺理成章。

软硬件一体

“左右腿”相互协同

早在三年前，洞悉这一变化趋势的联想就开始布局商用边缘计算产品，并充分利用联想在AI技术上的积累，将这些智能化的边缘计算设备应用到了各行各业的场景中，构建起了“软硬件+AI平台+行业应用+服务+品牌+营销+超过10000大联想行业合作伙伴”的商用IoT开放生态体系。

在硬件层面，联想全局部署边缘计算产品，拥有强大的硬件实力，其产品包括高扩展性4U工控机、工业一体机和嵌入式工控机；具备低功耗、低成本、无风扇设计的边缘计算网关；具备超小机身、多接口设计、灵活安装部署的超能云终端；还有面向重边缘计算场景，紧凑型的专用边缘服务器系列等。

在软件层面，联想大脑Edge AI平台支持一站式构建边缘智能方案，提供包括自动生成、硬件选型、模型适配、仿真测试、部署实施、运维升级等全流程支持。经过联想大脑Edge AI平台生成的方案，AI模型可在本地自学改进，实现模型的动态更新。

王立平表示，联想区别于“友商”最本质的差异在于联想的解决方案可以做到“软硬件一体”。

软件和硬件的关系我们可以简单理解为左腿和右腿的关系，步子想要迈得快，不是说左腿和右腿都很健壮就能做到，而是两条腿之间要做到协同工作。

一方面，联想的硬件很强，这毋庸置疑；另一方面，联想大脑Edge AI平台则可以被抽象看作一个算法的“应用商店”，里面有针对各种场景的算法和模型，客户可以在平台上做选择和适配，从而降低开发的成本和开发的难度。现在，基于智能推荐算法，通过Edge AI平台，联想可以给客户提供最优的AI模型和与硬件相匹配的方案，将硬件和软件进行良好的适配，让软硬件之间实现了真正的协同。由此，客户在开发过程中甚至可以不用真正的硬件，而是通过仿真软件去实现软硬件的适配。

我们来看一个实例，在餐饮行业，一家坐拥2200多家门店的客户希望通过门店的智能化改造，实现远程巡店、产品管理、入侵检测等多个场景的智能化应用。但面临的问题是门店需要将所有传统摄像头全部替换为面向不同场景的智能摄像头，但这会带来很大的成本支出。

为此，联想为客户提供了基于X86和ARM架构的边缘智能产品解决方案，可以在基于原有摄像头的基础上实现客户的需求。联想通过赋能客户的旧设备，唤醒了新能量，使得客户智能化硬件成本投入减少了66%，年投资回报率介于10-15%之间，三年可以收回投资成本，同时安保成本每年节省达到千万级以上。

以生态之力

破除“碎片化”障碍

从联想发展“新IT”的角度来看，边缘计算在未来一定是无处不在的。王立平表示：“边缘计算无处不在，但是其应用场景却很分散，这正是现在制约边缘计算规划化发展的主要障碍。”

其实这个问题还可以被放大来看，不只是边缘计算，在为B端客户提供数字化转型解决方案的过程中，一定也会面临场景碎片化的问题——不同行业的客户有不同的痛点和需求，联想应该如何服务于千行百业客户的数字化升级？

“我们必须得承认，智能化转型单靠一家企业之力是难以实现的，毕竟没有任何一家企业可以掌握所有垂直行业的Know-how。”王立平坦然道，“我们的应对策略则是生态化，也就是把最底层、最基座的东西抽象出来做好，然后融入不同细分行业的Know-how，再加上服务体系，以破除碎片化的障碍。”

如果将打造生态的过程比作种植一片树林，那么Edge AI平台的底层就好比土壤，土壤足够肥沃，才能有助于不同行业树木的生长。为了践行生态化，联想将这一策略的执行分为两个部分：其一是面向制造、医疗、政府、物流等边缘计算和物联网机会较大的场景进行重点突破；其二则是引入创投，以类似“孵化器”的模式将技术与场景深度融合，完成行业赋能。

联想在高斯中国的应用实践是一个特别典型的案例。为保障印刷业的领军企业顺畅运行，联想从以前只卖PC，到后来提供边缘计算设备，以及Leap IoT平台等，实现了高斯中国的远程云管理，使得其设备故障率降低了50%，高斯员工的出差成本降低了65%，售后服务的客户满意度提升了80%。后来，联想发现该案例可以复制，便将其变成一个SaaS应用，服务于更多类似的客户。