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联想|联想变了：打通任督二脉( 二 )


诉求的变化驱使 IT 部门配套的系统能力，包括方法论和工作做法也得同步改变，比如，在稳、敏双态 IT 上，为了应对更多未知性和不确定性，则需要丰富原来基于稳态的一系列的管理体系、工具、技术，以适应不同的市场需求 。
与此同时，IT 部门也绝不仅仅是一个提供技术的部门，而是需要和业务部门进行协同 。这种绑定关系要求 IT 部门要与业务部门共同输出基于联想的实践和经验，在封装到产品化对外输出一个新的产品或者解决方案 。
“如何把这个新的解决方案研发好，研发好之后怎么销售好，甚至包括跟这些事业部、销售部一块去打单”，胡贯中在采访中阐述了 IT 部门的工作模式 。
联想造“脑”
除了 IT 部门被推向台前，联想智能化转型还离不开人工智能技术的支撑，其不仅是推动智能设备和智能基础设施解决方案的关键要素，还是驱动行业智能化转型的核心要义 。
针对于此，联想推出了“联想大脑”——一个面向行业的人工智能平台，能够提供云-边-端的AI方案构建、部署和运行支持 。
联想|联想变了：打通任督二脉
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联想集团首席技术官、高级副总裁芮勇表示，在赋能行业的实践中发现，各行各业在智能化转型过程中都面临着一系列共性的痛点，主要可归纳为三大类：一是模型构建难，二是数据样本少，三是场景适配慢 。
不同行业领域有不同专业性，在智能化转型中，“术业有专攻”的局限性也由此显现——熟悉具体业务场景的专家未必是人工智能专家 。
一般来说，处理方式主要有两个：要么有人工智能专家手动搭建模型，要么利用机器学习技术，搜索神经网络架构，然而，前者费时，后者耗力（GPU算力），并非优解 。
更进一步，当模型被部署到边侧或端侧以后，仍旧存在新的问题，即很难收集到有效样本数据 。
同时需要指出的是，芮勇向雷锋网坦言，赋能不同的垂直行业确实不能只靠一套解决方案，因为不同行业和企业的痛点和难点并不是完全一样的，即便是同一个工厂、同一个企业、同一个问题，在云侧训练完模型，并部署到边侧和端侧之后，还会遇到一些之前没有遇到的问题 。
面对这些问题，芮勇在联想大脑中提出了“多层级细粒度神经网络架构搜索”技术以及小样本终身学习技术 。
联想|联想变了：打通任督二脉
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所谓“多层级细粒度神经网络架构搜索”技术，是通过模块间- 层间- 层内的渐进式搜索方法得出网络架构 。
然后，结合网络权重预热技术，通过近邻采样，对网络架构的权重赋予先验初值，使得模型训练能快速收敛 。以图像分类问题为例，构建同样精度的模型，其所需 GPU 算力仅为业界常用方法的 1/10 。
对于小样本终身学习，则是通过借鉴不同任务的相似之处，实现任务层面的学习能力泛化，一次提升模型不断适应新任务的能力 。
无论是多层级细粒度神经网络架构搜索”，还是小样本终身学习，都是面向已经存在的行业问题，对于缺乏经验和试验的新场景问题，“如何适配？”成为新的挑战 。
芮勇表示，联想大脑中加入了多目标优化的解决方案自动生成技术，用户只需输入新场景任务和限制条件，算法就能自动确定需要哪些模型、跑在哪些设备上、模型如何进行协作等，从而构建出一个具体的方案，将原来需要几周部署的方案缩短至几个小时 。
同时，芮勇在采访中表示，目前联想大脑已能够提供 6 大类 100 余项人工智能能力，应用于制造、医疗、教育、金融、零售等多个行业 。
“同一个联想”
如果从 2021 联想创新科技大会透视联想，不难看出，无论在业务层面，还是公司维度，“一个联想”的形象已越来越清晰 。
例如，联想 TruScale 服务正是在“同一个联想”的加持下进行赋能，在一切皆服务的核心要义下，要求公司各部门需要往同一方向聚力，小到手机、电脑，大到数据中心等 。
同时，这也是内部能力与业务的是一次系统性整合，对 IT 技术能力、AI 能力、业务能力等各个方面的全面打通 。
需要明确的是，联想的转型已不仅仅是内部的转型，而是一次寻求“内生外化”，由己及人的一次进阶转向 。


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