小伙伴們可能會記得，早在幾年前我們就反復討論過邊緣場景在AI技術落地中的必要性。

從產業需求上看，有大量算法要求即時處理，無法全部上傳云端；而從產業成本上看，又有大量設備不可能搭載終端的智能處理能力。二者結合，邊緣側的智能必然能夠得到指數級的發展。

根據Gartner的預測，到2025年將有75%的數據產生在邊緣側。這從某個角度闡明了，接下來各行業對邊緣AI的軟硬件與解決方案需求將會迎來爆發式增長。但邊緣場景的定義非常廣泛，覆蓋的行業需求極其復雜，加上市場中玩家眾多，概念五花八門，導致這一領域總給人這樣一種感覺：市場上有五花八門的“聰明大腦”，卻總感覺有點輕浮，不接地氣。

自2019年提出“端－邊－云－網－智”新IT戰略架構，聯想開始一步步深入數字化、智能化的各個細分市場，而其中邊緣智能與邊緣計算是極其重要的組成部分。面向邊緣AI的重要機遇，聯想發布了聯想Edge AI邊緣智能平臺，構建了聯想AI技術與邊緣場景的聯接中樞。

不久之前，就Edge AI邊緣智能平臺的技術差異化與戰略規劃，腦極體與聯想集團副總裁、聯想研究院人工智能實驗室負責人范建平博士、聯想商用IoT業務總經理王磊進行了溝通。

讓我們印象深刻的一點，是范建平博士說自己剛剛看了《長津湖》。這是他在30多年之后第一次走進電影院。長津湖戰役就是一群手中沒有最高配置的人，將一群勝券在握的人打敗了。這讓他思考了很久。

面向邊緣智能的龐大市場需求，聯想或許沒有眼花繚亂的技術概念，沒有復雜新銳的互聯網玩法，但有以行業痛點為己任的心，有通過新IT戰略聯接各行業場景的能力。聯想能提供的，是更務實的戰略思考，以及更有用、可用的產品與解決方案。

讓我們一起來看看，聯想如何在求實、允大、做重三方面出發，打造鋼筋鐵骨的邊緣智能。

實智能

如果說云端智能是企業的大腦，終端智能是企業的手腳，那么邊緣側的智能技術與產品就是企業的軀體和四肢。必須打造出鋼筋鐵骨、能抗能拼的邊緣智能，企業才可以在智能化浪潮里兼顧成本與效率，真正先一步邁入智能時代。

面對邊緣AI，聯想的第一個戰略選擇是打造可用完善的AI技術－產品體系。Edge AI邊緣智能平臺的特殊性在于，它聯接聯想大腦與煉AI大師，將聯想的AI技術沉淀與開發工具有效集成到了邊緣側。通過類似“應用市場”的平臺模式下發到邊緣設備中，從而滿足各領域的邊緣智能差異化需求。

今年剛剛發布的聯想大腦，可以提供總計6大類、100余項AI服務，已廣泛應用在智能設備、智能基礎設施、以及行業智能化場景中。通過聯想大腦與Edge AI邊緣智能平臺的聯接，用戶可以將云側部署的模型壓縮后部署在邊緣側，從而實現AI技術的貫通與聯動。即使云、邊聯系遇到了問題，Edge AI邊緣智能平臺也可以提供小樣本終身學習能力，能夠實時更新邊緣側模型。此外，面向場景化的產業需求，用戶還可以通過Edge AI邊緣智能平臺自動生成解決方案，并實現規模化部署。

與其他邊緣AI平臺不同，Edge AI邊緣智能平臺可以提供軟硬一體的解決方案，與真實場景中、使用過程里的AI產業需求與軟硬件體系進行適配。一切邊緣的智能化即使都以“實”為導向，避免了算法局限于實驗室環境，無法與真實的產業世界相結合。

面向碎片化、多元化的邊緣AI需求時，Edge AI邊緣智能平臺選擇將80%算法集成在平臺上，20%能力集成為產品化。這樣既保證了差異化的產品落地效率，又保證了邊緣側算法的規模化可復用。

讓智能走向實景，讓邊緣擁抱實用，構成了聯系在邊緣AI領域的戰術差異化。而在戰略上，我們可能需要回到聯想作為大計算公司的產業背景，以及聯想新IT戰略的完善與深化。

大計算

在觀看《長津湖》的時候，我們可能會沉浸于志愿軍的不息斗志與艱苦卓絕。而歷史上長津湖戰役的另一面，是抗美援朝將士投入了數目龐大的彈藥當量，完成了名垂現代戰爭史的火力覆蓋，最終以火力集群擊敗了美軍的空地控制權。

面向邊緣AI，聯想的戰略優勢源自數十年的大計算布局。計算產品線的完整，對計算、智能與場景結合的了解，包括大計算背景帶來的產業智能化經驗，都凝結成了聯想投入到邊緣AI中的“彈藥”，實現了對這一領域中產業難題的“火力覆蓋”。

范建平博士認為，邊緣智能市場正在經歷大浪淘沙，而聯想的差異化在于歷史機遇選擇了聯想。

邊緣AI的本質是計算產品與場景、智能的結合，是一場必須多領域兼顧的“鐵人三項賽”。而對于聯想來說，首先對計算產品尤其是邊緣產品有豐富的布局與理解。早在三年前，聯想就在部署邊緣計算產品，包括工控機、邊緣計算網關、邊緣服務器等。

而長期的智能化轉型經驗與制造數字化經驗，又推動聯想將智能化邊緣設備應用于大量產業場景，并通過聯想的服務體系于各個行業進行結合。正因為在“端－邊－云－網－智”五大領域都有完善的布局和系統的戰略構建，聯想搭建了突破邊緣AI產業難題的完整基礎設施架構。有計算基礎，有制造經驗，有“場景+AI”的聯接屬性，大計算背景讓聯想有了面向邊緣智能厚積薄發的戰略驅動力。

面向邊緣智能的具體行業需求，聯想一方面從重點行業入手，打造邊緣智能場景規模化解決方案，另一方面針對細分需求孵化具體的場景能力，補足各種短板。

這種以大計算優勢覆蓋邊緣智能場景的方案，如今以及初見成效。在制造業，聯想將邊緣智能與工業質檢相結合，取得了大量成果；在公共交通中，聯想邊緣AI能力可以落地區間閘機，在保證用戶因素數據的同時提升處理能力與智能體驗；在自動駕駛領域，Edge AI邊緣智能平臺可以與車路協同體系配合，為自動駕駛汽車提供邊緣側的路面智能算力支持；在零售領域，邊緣智能可以結合店鋪數據進行布店、產品拍攝的智能分析，在不需要零售專家的情況下完成店鋪的智能化升級。

總體來看，聯想Edge AI邊緣智能平臺覆蓋的場景充足，智能化經驗廣泛，并且有完善的解決方案支撐。聯想“大計算”的戰略優勢，正在邊緣側不斷體現出來。

重工程

提起邊緣智能，市場上有兩種切入形式。一種更多從網絡接口領域入手，推出各種各樣的網關與聯接方案；一種則從AI領域入手，以算法驅動市場。這兩種思路當然都沒有問題，但卻可能使市場忽略邊緣智能的另一重真相：設備制造與工程能力，才是邊緣智能場景長期有效賦能行業的首要條件。

與邊緣AI廠商更多集中于網關、接口上做文章的方案不同，聯想在邊緣AI的戰略思路相對更“重”。相對而言，聯想強調通過強大的工程能力與工程經驗，將Edge AI邊緣智能平臺的技術特性和定制化能力充分發揮出來。在聯想看來，工業控制能力，惡劣條件下設備生存能力，都是邊緣智能重要的基礎屬性。面向邊緣智能的廣泛需求，必須在工程能力上打造“重型升級”。

比如說，聯想發現邊緣智能的相關硬件產品其實在計算領域有大量的可復用空間，只是網絡接口協議存在區別。這是因為定制化的接口長期以來有太多外包機制，導致硬件的真實需求被掩埋在層層定制化接口之下。那就在工程層面把硬件邏輯顛倒過來，把核心板做小，載板做大，核心板與載板分離。這樣每次能力升級只需要更換載板換，就可以一下破解網關接口復雜的邊緣智能難題，實現硬件的高效率定制化，從而讓客戶獲得更好地升級方案，同時也釋放了聯想的計算優勢與工程能力。

聯想商用IoT業務總經理王磊介紹，邊緣計算與IoT領域與傳統PC的區別，在于需要以軟硬一體的設備方案進入市場。聯想Edge AI邊緣智能平臺具有獨特的技術特性和定制化能力，可以實現一個平臺，兩種業務模式的方案，靈活滿足邊緣場景復雜多元的市場需求。

一個平臺指聯想Edge AI邊緣智能平臺，而兩種模式是小快靈的定制化硬件模式，與解決方案式的訂閱模式。通過重度工程能力破解市場需求，聯想獲得了更多市場主動性與戰略契機，從而更好滿足邊緣市場的真實需求。

一個平臺兩種模式，可以更好地滿足邊緣市場復雜多元的碎片化需求。聯想可以為客戶提供從邊緣硬件側到平臺的完整解決方案。Edge AI 平臺基于實踐經驗，可以為用戶提供軟硬一體的定制化解決方案，讓應用更加靈活。同時，Edge AI平臺還能夠將硬件和軟件進行良好的適配，為客戶提供AI模型與硬件匹配方案，真實實現軟硬件協同。目前，我們已經在很多行業案例中可以看到聯想Edge AI邊緣智能平臺帶來的產業價值。

比如聯想來酷線下門店，采用了聯想Edge AI平臺方案，采集和分析門店客流、產品偏好和服務體驗數據，實現了數據驅動的智能化運營。高斯印刷集團利用聯想遠程運維方案，實現了異地寫作能力升級，設備故障率降低50%，出差成本降低了65%，售后服務的客戶滿意度提升80%。

智能、計算、工程的聯動，讓聯想在獨特的戰略路徑上開啟了這場邊緣智能的探索。這場旅行中，聯想手中或許讓人眼花繚亂的技術體系，沒有千奇百怪的新興概念。但聯想擁有的，是實打實的智能探索與工程能力，是大計算數十年的積累與新IT戰略的全面協同。

一場更務實的邊緣智能行動正在推進當中，聯想希望帶給產業的，是能經考驗，鋼筋鐵骨的邊緣智能。