原標題：『敏銳專訪006』瞄準邊緣智能C位，聯想如何完成“增長驗證”大考？對話聯想技術大咖范建平、戰略主帥王磊

物啟智，正當時。這是中國物聯網產業的當前寫照。

一方面，物聯網的基本架構已基完善，傳感、通信、云計算技術線均趨于成熟，也初步滲透到各行業數字化轉型中。但另一方面，經過合力搭建，萬物互聯后的商業價值挖掘卻遲遲未“兌現”，這不免給物聯網人帶來焦慮，也讓行業人疑惑，說好的轉型升級降本增效呢？

或許為了幫助產業消除疑云，堅定信心，近期工信部、科技部等八部委罕見聯合背書，印發《物聯網新型基礎設施建設三年行動計劃（2021-2023年）》，再次明確物聯網的“新基建”身份，讓大家擼起袖子放心干。

所謂基建，就是需要前期投入巨量的人力物力、資源資本，方能在建成后撬動指數級的經濟收益。然而，對于物聯網產業鏈大量的中小型企業，如何僅憑“相信的力量”就押注投入？

智能，或許是證明萬物互聯價值最有力的論據。

過去，IoT數據產生在端側，傳輸在管道，AI則在云端，“物”（IoT）與“智”（AI）的交互路徑太長，溝通成本太高，路上還有各路豪杰不時出沒，數據價值挖掘難上加難。隨著物聯網數據指數級增長、AI技術的突飛猛進，業界意識到兩點之間直線最短，修筑一條IoT與AI的“直達專線”才能系統地解決上述成本、負載、安全等問題。物啟智，AI下沉，邊緣智能就是這條直達專線。

邊緣智能技術五六年間從邊緣走到主流，正進入商業驗證的重要節點，無論是應用方向還是市場格局，“C位之爭”才剛剛開始。聯想在今年9月TechWorld大會上，向外界展示了聯想大腦-Edge AI平臺以及開發者生態計劃的階段成果，加上之前硬件的四大產品線——邊緣智能服務器、工控機、邊緣計算網關與觸控一體機，一系列動作不難看出聯想瞄準邊緣智能C位的雄心。

欲戴皇冠，必承其重。聯想能為整個邊緣智能產業帶來什么價值？對于巨頭之爭，究竟在競爭什么？面對業內諸多懸而未決的問題，聯想篤定投入的底氣從何而來？……帶著這些問題，我與聯想集團副總裁兼聯想研究院人工智能實驗室負責人范建平博士、聯想集團中國區商用物聯網業務總經理王磊先生進行深入的采訪交流，本文提煉一些有啟發的觀點，與君分享。

創新，是企業可持續發展的根基，也是收益與風險并存的變數。面對任何“機遇”，企業都需要通過精準研判和自我定位而取舍。如今聯想篤定發力邊緣智能，并非簡單的見“風”入“口”，而是多方考量之下的決策。

范建平博士表示，聯想選擇邊緣智能賽道是一個集天時、地利、人和于一體的決策。

首先，聯想在服務客戶數字化轉型中的過程中，始終堅持以洞察客戶需求為己任，不斷感受到客戶對于現場側數據處理的迫切需求，這成為推動聯想邁向邊緣智能賽道的主動力。

其次，當需求浮現，還需要審慎評估新方向與企業自身的基因是否匹配。聯想是一個大計算的公司，從PC時代的服務器一路領先到邊緣計算服務器，憑借在硬件和AI方面的深厚積累，其實已在邊緣智能賽道蓄力多時。可以說，是時代幫聯想踩到了邊緣智能的風口。

一個賽道，開始總是聞風涌入，而后大浪淘沙。當邊緣智能進入全面比拼硬核實力的洗牌期，拿著“大計算”一手好牌入局的聯想，如何持續保持高位優勢？

技術的蓬勃發展離不開從理論自洽、技術可行到商業驗證的生命周期。商業驗證先由從0到1的價值驗證，再是從1到10的增長驗證。王磊表示，在中國豐富的產業土壤中，從0到1的樣板式創新實現起來相對簡單，而從1到10的規模化增長驗證則難度陡增。新技術必須在各行業實踐中反復碰撞、融合、跨越鴻溝、破舊立新，從而書寫技術自身的價值上限。一旦跨越增長驗證的關鍵節點，產業后續將迎來爆發式增長。

邊緣智能已完成從0到1的價值驗證，正進入規模化增長驗證期。這一階段，從技術發展角度來看，是一條有待驗證的斜率升高的增長曲線，從實踐角度來看，是一條充滿復雜挑戰的陡峭險峰。

聯想基于長期的實踐經驗，提煉了邊緣智能在當前階段面臨四大難題：

從定制化到通用化化的轉變；

從通用化到專用化的成效；

場景與技術之間的匹配；

生態模式的構建。

聯想認為，增長驗證期，首先是對整個邊緣智能產業的大考，其次才是對每個企業的小考。增長驗證大計，必先有小規模增長驗證，再通往大規模增長，這就需要一種“先開槍、再瞄準”的開拓精神，為邊緣智能探求通用化之路、探尋可行性場景。誰來做好這件“難而正確的事”，可能就是邊緣智能巨頭之爭的核心焦點。

高位入局，以攻為守，聯想勇于承擔開拓者的產業使命，提出技術+生態的雙擎戰略：以技術為劍，破解邊緣智能與落地場景之間的復雜難題；以生態為帛，做大的邊緣智能的生態共同體，合眾之力邁出小規模增長的前期驗證。

人類的發展史離不開工具的進化，而持續打磨技術工具，也將對邊緣智能的規模化增長帶來新的啟發。

首先，邊緣智能的規模應用，一直都受制于使用成本。因此要想遍地開花，必須先從控制成本入手。聯想如何推動邊緣智能技術的降本普惠？

王磊表示，從定制化到通用化、從項目制到產品化，是降本普惠的必然路徑。邊緣智能在行業中落地開始多為項目形式，它需要定制化的產品、方案和服務，這種重資本模式無法快速實現規模化復制。對此，聯想通過從項目實踐中提煉共性、積累算法模型等工具、打磨為通用型產品，在新項目、新客戶、新場景甚至跨行業實現復用。

其次，通用化的毛細血管打通了，但同時又伴隨了新的問題：從通用化到專用化的有效性問題。當提煉后的邊緣智能產品投入實際應用中，這些算法模型是否能夠在新場景下發揮有效性？其實對于這個問題，范建平博士及其團隊已經在技術層面進行思考、研發和論證。

范博士談到，物聯網是一個高度碎片化的市場，現在邊緣智能滲透的細分場景，都可以說是”新場景“，樣本數量不足、通用化模型不準是新常態。例如，在精密制造領域，故障/缺陷檢測類應用缺乏存量數據支撐十分常見，此時，賦予邊緣設備一定的學習能力就尤為重要。聯想基于AI積累厚積薄發，為邊緣側設備自研“小樣本終生學習”能力。

范建平博士將其比擬于人類學習新知識的過程。一方面，先通過元學習（Meta learning）教授機器“學習的方法”，同時，通過度量學習 (MetricLearning)調取與新場景相似的數據，就就初步形成針對新場景的先驗知識，相當于提高機器本身的“認知水平”；另一方面，通過數據增強 (Data Augmentation)技術，將有限的樣本數據集進行一系列“變形”，提高原始樣本數據的利用率。

總之，通過數據側與算法側的“雙向奔赴”，小樣本數據亦可“蚍蜉撼樹”，最終訓練處準確有效的算法模型。

此外，范建平博士還強調了技術與應用之間的辯證關系。邊緣智能在實踐中被激發，也需要在實踐中去驗證。聯想堅持“場景+AI”理念，而非“AI+場景”，從根本上避免“拿著錘子去找釘子”的陷阱。同時，聯想本身就是一個制造企業，在對場景需求的判斷上具有天然優勢，已有大量可“+AI”的剛需場景，讓邊緣智能可靠落地。

風口來了，人人都能分一杯羹，而大浪淘沙之下，競爭周期會自動篩選出那些符合市場需求、并保有核心競爭力的玩家。聯想除了持續發力邊緣智能技術上的領先優勢，為當前的規模化難題找出路，更著眼于未來產業格局，積極布局邊緣智能生態建設，重構企業的全新競爭力。

對于平臺企業，一直都是得開發者得天下。如何更好地賦能開發者，是關乎聯想邊緣智能戰略能走多遠的重要課題。

聯想基于完善的邊緣智能軟硬件技術底座向千行百業賦能賦智，發起ISV伙伴招募計劃，通過合縱連橫，讓邊緣智能的軟硬件產品大量“被集成”，廣泛滲透各行業解決方案中。

這是聯想與生態伙伴之間是雙向賦能的過程。

一方面，聯想通過優勢協同，持續強化端邊管云智協同，提升全棧技術能力，搭建高效協同的開發環境，使開發者更專注行業場景本身，打造精品應用。另一方面，隨著新的應用場景+Edge AI的結合、驗證、內測、打磨，聯想技術底座也將得到進一步完善。

自今年8月份第一批ISV合作伙伴入駐以來，聯想邊緣智能已發展近百家ISV合作伙伴。王磊表示，聯想與生態伙伴充分考慮了當前邊緣智能市場的發展階段特征，采用小步快跑的節奏，快速迭代+充分驗證，通過打磨好每一個產品和應用，走穩規模化增長的每一步。

獨行快，眾行遠。隨著生態共同體在更加多元化的行業落地深耕，邊緣智能才有望發揮其作為物聯網時代最強基建的真正作用。借助生態之力，聯想邊緣智能的技術底座一再破圈，在成就伙伴價值的同時，也成就了聯想全新的生態競爭力。