芮勇解密聯想大腦：以兩大核心能力助推行業智能化

9月8日，2021聯想創新科技大會在線上召開。本次大會上，聯想集團高級副總裁、首席技術官芮勇博士展示了聯想自研的企業級人工智能平臺——聯想大腦。

作為聯想智能化轉型的核心引擎，聯想大腦基于聯想30多年來對行業數字化、智能化的深刻理解，并融合了業界領先的分布式大規模人工智能模型訓練、云邊端協同學習推理兩大核心能力，將為行業用戶提供云-邊-端全場景、全生命周期的AI方案構建、部署和運行支持。

聯想集團高級副總裁、首席技術官芮勇博士

芮勇介紹，聯想大腦已在推動制造、教育、醫療、環境保護等各個行業的智能化轉型。“智同道合，勢在必型”。在未來，聯想將基于業界領先的人工智能技術，與合作伙伴攜手，共同推進行業智能化轉型。

產業智能化轉型痛點多，聯想以AI+垂直行業模式應對

人工智能的工業應用蘊含是近年來科技發展的前沿和熱點。研究機構IDC的報告顯示，人工智能市場的全球收入，2021年的市場規模將同比增長15.2%，達到3400億美元，2024年將突破5000億美元大關。

許多企業正在加緊布局這一市場，然而各行各業的企業卻普遍面臨一些共性的痛點。其一是模型構建難。在企業中，有很多業務專家，他們熟悉具體業務場景，想要通過人工智能來解決遇到的問題，但他們可能不是人工智能專家，可能不知道該怎樣搭建合適的模型。其二是數據樣本少，也就是說當模型被部署到邊側或端側以后，面對新出現的問題和任務，很難收集到有效樣本數據。其三是場景適配慢：當新的場景需求出現，比如新建一條智慧產線或智慧廠房，如何利用已有的能力迅速規�；瘡椭埔惶淄暾�的解決方案。這一過程涉及方方面面的制約條件，往往需要多年從業經驗和反復試驗才能找到較優的方案。

這三大痛點著實成為了各行各業智能化轉型中的“攔路虎”。而在芮勇看來，相比于市場上許多由互聯網企業研發的人工智能平臺，聯想自研的聯想大腦在破解上述難題時具有明顯的優勢：“互聯網企業研發的人工智能平側重于人工智能技術的研發，但是他們對行業本身，對于行業和企業轉型發展痛點的理解，可能還不夠深入。要讓人工智能真正賦能行業，必須深刻了解行業知識（know-how），這在某種程度上可能比純技術本身更加重要。”

聯想一直主張垂直行業+AI, 因此，聯想大腦的定位，從一開始，就是面向行業智能化的人工智能平臺，融合了聯想對行業的深刻了解和洞察。比如聯想深耕教育行業幾十年，對于教育行業的痛點和難點非常清楚。此外，對于制造業、農業等行業也非常了解�？梢哉f，在行業智能化轉型這一好手眾多的賽道上，聯想于垂直行業的雄厚積累是其得天獨厚的優勢。

黑科技加持，聯想大腦構筑人工智能兩大核心能力

聯想大腦破解上述三大行業痛點的秘訣，是業界領先的分布式大規模人工智能模型訓練和云邊端協同學習推理這兩大核心能力，而這兩項能力的核心則是聯想掌握的兩項“黑科技”。

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其中，分布式大規模人工智能模型訓練的核心是“多層級細粒度神經網絡架構搜索”技術，它能為不懂人工智能的業務人員，省時高效地構建出高精度模型，解決模型構建難這一行業痛點。

具體而言，相比傳統的神經網絡架構搜索方法，聯想創新地提出了模塊間-層間-層內的漸進式搜索方法，這樣可以更快得到一個精度最優、時延最小的網絡架構；在此基礎上，又利用首創的網絡權重預熱技術，通過近鄰采樣，對網絡架構的權重賦予先驗初值，使得模型訓練能快速收斂。這樣一來，就讓神經網絡架構搜索贏在了起跑線上。有了這一技術的加持，以圖像分類問題為例，構建同樣精度的模型，所需GPU算力僅為業界常用方法的1/10，效率大幅提升，能源消耗和碳排放水平也大幅降低。

云邊端協同學習推理能力則主要解決數據樣本少這一痛點，核心是小樣本終身學習技術。這一技術通過借鑒不同任務的相似之處，來實現任務層面的學習能力泛化，提升模型不斷適應新任務的能力。此外，聯想還通過原始樣本空間增強、模型特征空間中數據擴充、風格遷移等方式，擴充了樣本容量，豐富了數據分布，進一步提升了模型的學習能力，從而實現終身學習。

將上述兩項能力疊加，更是可以賦能行業解決如何快速適配新場景這一痛點：用戶只需輸入新場景任務和限制條件，算法就能自動確定需要哪些模型、跑在哪些設備上能達到用戶所期望的性能、模型之間如何進行協作等等，從而構建出最優的完整方案。有了這一技術，原來需要幾周才能搭建出一套新場景的智能化方案，現在幾個小時就可以完成。

從內生外化到生態共建，聯想與合作伙伴共創智慧未來

聯想大腦“內生”于這一擁有豐富AI+行業經驗的老牌制造企業，進而“外化”賦能諸多行業的智能化轉型。在聯想武漢工廠，手機產品質量檢測的背后就是聯想大腦。以點膠檢測為例，手機線路板上的膠路如果出現斷裂、外溢等缺陷，會縮短手機使用壽命。為了解決點膠缺陷檢測問題，工廠的技術人員無需聘用AI專家團隊，自己就能通過聯想大腦云側的細粒度多層級網絡架構搜索技術，快速構建符合要求的缺陷檢測模型。而利用聯想大腦的小樣本終身學習技術，可實時地在邊緣側更新模型，并同時實現云側母模型能力的持續提升。

除了智能制造，聯想大腦也在推動其他很多領域的智能化轉型，包括教育、醫療、環境保護等，持續助力社會公平以及可持續發展。比如在教育領域，依托聯想大腦打造的人工智能虛擬助教，能夠為欠發達地區的學生帶去名校的優質教學方法和資源，促進教育的均衡化健康發展。

“打造技術聯想，共創智慧未來”。人工智能在千行百業落地需因企制宜、久久為功。芮勇表示：“聯想大腦是一個開放的平臺，支持第三方開發者貢獻模型以及生態共享。非常歡迎行業伙伴參與聯想大腦的共建，讓我們攜手打造一個更加智慧和美好的未來！”