Edge AI兴起的背后是天时、地利、人和。

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随着人工智能各种应用场景的落地，一些痛点也在不断出现：延迟、高成本、数据安全和用户隐私隐忧，正在成为行业应用面对的难题和挑战。

因此，一个人工智能领域新的风口开始异军突起：Edge AI（边缘智能）并非是一个新概念的炒作，而是来自于行业对于AI应用的痛点以及“边缘智能”巨大的需求。Edge AI正式亮相，无疑正是针对“下一个风口”有备而来的重要举措。值得关注的是，在外界看来，一旦谈及云和AI，似乎更像是互联网巨头的主战场，联想Edge AI是否具有足够的优势？为何有业内人士分析表示，这将是联想加速推动行业数字化和智能化转型的利器？

顺“势”而为，Edge AI踩到了点上

在懂懂看来，联想大脑-Edge AI是“有备而来”，这是联想3S战略整体梳理清晰后，在“端-边-云-网-智”体系及“新IT”理念下的重要破局之举。可以看到，从顺应行业趋势、融合自身优势、贯彻整体战略和打造行业生态几方面都显示出了胜算在握的状态。

先分析一下顺“势”而为。这里的势，包含边缘智能和万物互联行业的发展格局。Edge AI最近一年成为业界焦点，源于其可以解决云端处理大数据时的延迟难题，同时能帮助行业用户降低能耗、减少云服务的总体成本，更重要的是——数据隐私和安全性也极大提升。因此，面对第三方调研机构所预测的这一巨大蛋糕（整体市场规模到2025年或将达到434亿美元），全球IT及互联网行业巨头都专门推出了相关解决方案和市场策略。

同时，Edge AI崛起与万物互联的成熟也密不可分。目前全球联网设备的总量惊人（2021年已经达到280亿~500亿台），而未来2~5年的增幅更是一个惊人数字；来自于智能制造、物流、金融、能源以及智慧城市等各方面的行业需求，与百亿级的联网设备叠加后，更将成为推动边缘智能市场爆发的巨大源泉。

另外，业内人士普遍认为，云计算行业的巨头并非未来Edge AI市场的胜券在握者，新的独角兽和跨界行业龙头反而会不断涌现。这，也正是联想大脑-Edge AI正式发布的重要背景和原因。

正如人工智能实验室负责人范建平博士在近日沟通中所强调的，Edge AI将会成为“下一个风口”。“而联想作为一个领先的智能制造企业，本身又有大计算企业储备的优势资源，Edge AI会成为我们未来的重要增长点。”

一方面，这次“秀肌肉”展示出联想Edge AI平台的强大技术能力，以及在垂直行业中的应用实践；另一方面，这也是联想在万物互联时代，拥抱行业需求的大势、激发Edge AI巨大潜能的重要落子。更关键的是，在顺势而为的基础上，联想Edge AI平台有着多方面自身优势资源的积累，更契合了联想集团“端-边-云-网-智”体系架构及智能化转型战略节奏。

从内生外化到行业智能化转型，

Knowhow为Edge AI的推出蓄能

为各个行业的智能化转型赋能，是联想近来一直强调的愿景。联想Edge AI作为一个可以为用户提供云-边-端全场景、全生命周期AI服务的数字化平台，在智能化转型浪潮中如何定义自己的价值，又如何赢得市场的认可？在懂懂看来，这其中的底气来源于“内生外化”和行业Knowhow。

联想的“内生外化”，意指将公司内部的试验、实践和验证的创新成果，输出给行业或企业客户，为他们的智能化转型赋能。对此，作为联想研究院人工智能实验室以及联想Edge AI的技术负责人，范建平有着深刻的理解。

联想Edge AI平台的应用落地，首先是要将内部作为实验室，不断去总结实践经验。举一两个例子，联想深圳的联宝工厂平均每天要处理5000多笔PC订单，而且约80%都是单笔小于5台的个性化定制产品，这就需要通过人工智能技术与数学优化算法结合，打造智能生产模型，快速寻找到最佳排产策略。基于此，结合智能质量检测、智能供应链控制塔以及智能化物流配送技术等手段，联宝得以保持着订单交付达成率相比同业快15%的水平。

智能化安保应用，同样也在深圳工厂逐渐落地。范建平介绍，因为安全管理要求，一些重要生产区域不能有“未授权”人员随便进入。这时，联想Edge AI平台的智能“监测”能力就可以通过视频采集设备识别所有人员的权限，精准筛查的同时，还可实现数据本地处理（不上传到云端），保护了个人隐私。类似的应用案例，也在其他客户的安检通道（闸机）场景下实现，而且均实现了精准识别、无感识别、数据安全和隐私保护。

由此，内生外化还带来了深厚的行业Knowhow底蕴。目前联想Edge AI服务的一家国内知名动力电池生产商，已经实现了对电池产品的高精度检测。在生产线上，联想Edge AI基于机器学习、图像识别方面的能力，对“瑕疵”电池面板元件不仅可以进行高精度检测，还可以帮助企业解决良率的难题。“这不仅需要我们的AI技术能力，还需要我们对制造业深刻的理解，这就是大家常说的行业Knowhow，这也为联想Edge AI的落地带来了很多助力。”范建平表示。

值得一提的是，这种内生外化以及对行业Knowhow的理解，也深刻体现在了联想Edge AI平台的技术研发及应用特性中。范建平将联想Edge AI平台的特点总结为三点：一是可以在云端进行模型的初始化和训练；二是可以在边缘侧借助于Edge AI的训练结果进行决策；三是与联想集团其他业务单元产品的高度结合。

换言之，如果不是在自身在制造、供应链、安防等方面的不断“试验”，不断换位思考，很难挖掘出技术背后的“用户思维”，这些技术研发和应用落地依然是站在客户的角度去思考问题。包括范建平强调的AI算法、模型与小样本学习的“相向而行”，基于用户对数据响应及安全方面的考虑，在边缘端进行静态和动态的AI部署，以及打造低功耗、小模型以及端边云多AI任务联合作业能力等等，都是来自于这种换位思考的结果。

将平台优势做大，

让生态共促“从1到10”赋能千行百业

可以说，在联想提出的基于“端-边-云-网-智”技术架构赋能各行各业构想中，目前在“边”（边缘计算）“智”（行业智能解决方案）方面正在依托自身的实践经验和行业Knowhow，不断夯实两个板块的能力建设。而在AI市场，联想的算力、算法、行业数据资源本就丰厚，在算力方面，联想作为一家“大计算”行业巨头，在超算和服务器产品上更是游刃有余。

整体来看，从3S战略、“端-边-云-网-智”等全价值链布局去考量，联想在Edge AI赛道上已经具备了领先一步的协同化优势。基于这些优势，联想Edge AI既可以“走进去”，也能够“站出来”，从而在Edge AI领域成为最懂行业痛点和需求的智能化赋能者。

接下来最重要的一步，是如何将这种资源和优势在更大的生态建设中形成行业共识。

在10月23日举行的“2021中国物联网产业领航者峰会”上，联想商用解决方案中心总经理王磊阐述了对于联想四大产品线——边缘智能服务器、工控机、边缘计算网关与触控一体机等硬件的市场策略，包括聚焦聚焦于制造、零售、医疗、金融四大领域，协同生态合作伙伴，帮助行业客户更便捷高效地实现数字化转型。

懂懂认为，基于联想Edge AI平台的自身优势，让行业用户实现“从0到1”并不会有太大难题，难的反而是规模化应用落地，这需要行业合作伙伴共同打造一个良好生态环境。

王磊也表示，很多大型行业客户对于边缘智能的应用敢于应用、敢于尝试。“不同的企业对AI的需求都不一样，联想给客户提供了一个从边缘硬件侧到平台侧的完整解决方案。”不过对于更多的用户而言，AI场景是碎片化的，因此客户也希望除了技术层面的优化，还可以获得定制化、服务方面的升级。

对于拓展市场方面，王磊也认为从“1到10”这个阶段是最难的，因此规模化应用落地需要联想和更多生态伙伴一起去推动。

王磊强调，除了前期和数十家ISV达成了合作意向，未来联想在技术和服务方面还会进一步推动行业生态的发展，但是前期不会“盲目推动”，而是会选择有能力和意愿的行业资深ISV合作，“我们更多的是要采取小步快跑方式，这个平台的落地还处在初期的验证阶段，联想希望和生态合作伙伴一块去打磨我们的平台产品，共同推动应用的落地。”

联想Edge AI平台基于众多客户实践案例（以及联想自身的实践经验），能够为行业用户提供软硬一体的定制化解决方案，同时让应用落地更加灵活。在懂懂看来，未来面对边缘智能的市场挑战和变化时，联想Edge AI有能力赢得更多行业用户的认可。

同时，基于近期相关部委联合印发的《物联网新型基础设施建设三年行动计划（2021-2023年）》，可以看到除了行业内生的巨大需求，物联网也具备了“新基建”的重要属性，两大作用力的合力之下，人工智能与万物互联的发展前景将更加令人瞩目。以Edge AI作为支点，联想在“下一个风口”的爆发势能中将会帮助更多行业实现智慧转型。