联想智造

陈晓平

9月，北京，雁栖湖。

联想创新科技大会2018（Lenovo Tech World）的日程安排，与前三年有所不同，第一次将商用方案与个人设备分立，且商用专场优先安排。集团董事长兼CEO杨元庆定义联想是“少数能够统一利用所有智能化要素资产的科技公司”，多位高管演示了联想2B的案例，从帮钢厂进行生产排期，到为捷豹汽车提供商业分析方案。

论及智能制造，“我们会比富士康做得好。”杨元庆说。

如此高调地宣讲商用业务，在联想历史上并不多见，商业逻辑却显而易见：PC业务大局已定，联想策略以盈利为优先考量，移动业务短期内难有根本改观，但是，数据中心业务集团（DCG）则有明显起色，全球10大互联网或公有云企业中，6家已成为其客户，且智能化浪潮颇有想象空间。

过去一年，营收超过500亿美元的联想备受质疑，市值一度不足400亿港币，只相当于一个三线互联网公司的价值，迫切需要找到新的业务亮点，发力企业级业务，至少有资源储备，只是依然道阻且长。

迟到的回暖

“落实新的战略，要走一个‘U字型，我们已跨过了最底部”，杨元庆如是说。

2018/19财年一季度，联想营收增长提速，扭亏为盈，其中部分原因是其核心的企业级业务DCG状况回暖，该部门一季度收入同比强劲增长68%，达到16.29亿美元，占到集团总收入14%，已连续3个季度同比双位数增长，经营亏损收窄到3300万美元。

自从2014年以来，以23亿美元收购的System X服务器业务，一直是一个巨大包袱，令联想羸弱的财务状况更加沉重。

除了2015/16年实现5300美元经营利润外，联想DCG一直处于亏损状态，尤其前两个财年，分别亏损3.43亿美元和3.05亿美元，加之移动业务溃败，几乎将PC业务积攒的盈利侵蚀殆尽。不难想象，一季度的大幅减亏转暖，对于困境中的联想的提振作用。

重要的是，常年投入之后，DCG的基本盘终于迎来微妙的变化。

在基础能力方面，全球超级计算机TOP 500最新榜单显示，联想以117套的上榜总数首次超过惠普，成为首家夺得全球第一的中国厂商，并以直接水冷服务器（Direct Water Gooled Server）等产品，巩固了其在高性能计算（HPC）业务的优势，并在2017年发布了广泛的服务器产品组合。

更具商业意义的是，自从新的业务团队上任后，两年间，借助与Nutanix、VMware、微软等超融合软件供应商建立策略联盟，联想拓展了软件定义基础架构产品组合；在网络和服务方面，已拥有了全面交换机产品组合，1万余人的服务团队可在160个国家提供现场技术支持。

9月，联想又与全球存储解决方案和数据管理企业NetApp缔结全球合作伙伴，發布10余款新品，过去，其存储产品组合只能覆盖市场15%的需求，该策略联盟可以帮助其覆盖全球90%的存储市场需求，并针对中国市场组建了合资公司“联想凌拓”，联想持有合资公司51%的股份。

数据中心业务单靠服务器单方面的优势很难盈利，“要成为一家真正的数据中心提供商，必须提供服务器、存储、网络、服务以及解决方案，”联想数据中心业务集团总裁Kirk Skaugen解释说，各种联盟关系的缔结，帮助联想由服务器提供商转变成真正的数据中心提供商，为客户提供综合的解决方案。

这种变化，显然令杨元庆看到了收获的希望，“联想过去几年都在投入基础设施的建设，等到这些工作完成之后，我们非常确信数据中心业务的利润会比PC高。”若DCG业务实现盈利，不只有望将联想带离亏损边缘，且将为智能化转型提供算力等强大的基础设施。

AI的驱动

2016年11月，人工智能科学家芮勇加盟联想成为CTO的第二天，杨元庆带着新任高管见媒体，杨元庆提出，联想希望转型为“设备+云服务”的企业，当时他就加了一个前缀：由人工智能驱动。

其后，芮勇最主要的工作之一，即在联想内部打造一个人工智能（AI）平台，2017年3月，他组建了公司第一个AI实验室，他告诉《21CBR》记者，22个月中联想在AI投入巨大，实验室已有超过100多人的规模，重点专注平台的三个层面：硬件基础架构、大规模集群管理以及核心算法。

“纯粹的AI技术平台，就一个大公司而言，很难产品化，联想提供的AI平台，第一，我们注重软硬件一体化；第二，我们聚焦大而全，平台设计结合考虑到to B、to C的应用场景。”芮勇说。

联想AI团队的资源配置，集中布局在三个层次：第一是设备，“不管PC、手机，或是服务器、智能终端，只要AI能帮助设备本身的优化，都可以去做；第二是行业智能化，尤其是广义的智能制造领域；第三是工业大数据平台，早在2011年，公司即已开始打造的联想大数据企业级分析平台（Lenovo Enterprise Analytics Platform，LEAP），LEAP是用于处理企业级大数据场景的高性能一站式分析平台。

芮勇认为，若要提供企业级的智能化解决方案，AI至关重要，必须依赖大数据团队、算法团队帮助定制化设计，而联想的AI的投入，其落地变现也有着三个明确的路径：可smartify（智能化）联想内部流程、smartify联想产品、smartify the world，前两项是着力于公司内部成本削减和利润提升，第三部则是基于内部实践，可向外输出。

以流程改善为例，产品型公司的备件预估非常重要，太少无法及时满足需求，太多就是库存积压，过去一年，联想的备件管理系统利用机器深度学习算法，在2017年底的时候，其表现已经打败了人类专家，准确率高出7%。此外，联想自动语音识别、计算机视觉等AI技术，也已经应用于产品或者制造的场景。

在芮勇看来，补齐AI能力的短板之后，联想具备的能力资源开始变得得天独厚，基于超级计算机、庞大的终端设备以及人工智能团队的整合，联想凑齐了AI时代算力、数据和算法的三要素，“我们具有所有要素，我们可以给行业智能提供驱动力”。

联想AR产品线的商业化，证明这种商业模型是可行的，联想在设备端有AR眼镜，平台端已开发daystAR（晨星AR）平台，并且有提供了端对端解决方案的服务团队，已经收揽了中国商飞等客户。

“设备、平台、端对端解决方案三足鼎立，三件事情都要做，不然成不了一个生态环境。今天AI平台就在往这个方向走，已经走到了我想看到的情境。”芮勇说。

制造的战场

过去12个月，联想核心战略之一就是“基础设施+云”，落脚点就是行业智能化，“用先进的算法、联想所创建的大数据平台，和行业的knowhow（知识、经验、流程）相结合，针对每一个行业的特性，用先进的算法、大数据来促进行业智能的发展。这是行业发展的趋势，也是联想的战略方向。”杨元庆说。

而联想选择的最重要的战场，就是智能制造。

杨元庆解释说，科技和制造相结合的企业，数量非常有限，惠普、戴尔等高科技企业的制造部分大量外包，联想是坚持从事制造的、为数不多的高科技厂商，因此对制造业的全价值链有深刻领悟以及一线实践，在其定义中，全价值链涉及至少5个环节：产品定义、生产线自動化和智能化、供应链优化、精准营销以及售后服务。

比如，联想已利用自然语言理解的技术，分析用户在各种论坛上的反馈，引入到产品的设计，其5月推出笔记本“拯救者Y7000”系列，就因用户需求，将体积减少了13%；引入计算机视觉的算法后，联想将每百万件的次品率下降了27.6%。

这也使得杨元庆自信，相较于专注生产的富士康工业互联，联想可以做得更好，“富士康不做品牌，不需要精准营销、售后服务，甚至产品的开发都没有，我们则能提供整个端到端的价值链。”杨元庆说。

事实上，联想的商用合作已涵盖冶金、汽车制造等领域，其需求预测深度学习解决方案，自获国内太原钢铁企业布署以来，大幅提升其预测精准度至90%；其商业分析解决方案，则帮助猎豹识别市场热点和用户需求，据此优化了猎豹的SUV车型。

此外，联想正在向智能医疗和智能教育进展商业拓展，利用其工作站、服务器，以及先进的图形处理算法，联想能完成复杂的CT扫描数据的调取和处理，帮助医生更好地检测到肿瘤，提高癌症诊断的成功率，及早发现和诊治，并与数家医院达成了合作。

据杨元庆透露，其行业智能解决方案现以大数据团队为主，2017年已实现接近1个亿元的收入，2018年的目标是“翻三倍”，短期内，其很难从根本上改变联想的盈利表现；即便是回暖的DCG业务，kirk Skaugen都拒绝回应明确的盈利时间表，这表明，虽然已有了指引的路线图和起步的原点，联想商业解决方案的美好“钱”途，更多是一种愿景。

即便杨元庆也承认，To B业务建立客户基础和品牌信誉，“非一日之功”。