聯(lián)想AI能力開始對外輸出，LeapAI平臺競爭力如何？

歷經(jīng)兩次低谷之后，AI技術在2010年又一次迎來了爆發(fā)，巨頭們都率先投入資源進行AI技術的研發(fā)。因此無論是國外的谷歌、亞馬遜、IBM還是國內(nèi)的BAT都推出AI開放平臺，推動AI技術更快的落地。12月7日，聯(lián)想在香港正式發(fā)布了企業(yè)級人工智能平臺LeapAI，這意味著聯(lián)想人工智能戰(zhàn)略從內(nèi)部應用為主轉(zhuǎn)向AI能力對外輸出。那么聯(lián)想的AI平臺與其它AI平臺有何不同？

為什么需要AI平臺？

簡單回顧AI概念自1956年被提出后的的關鍵節(jié)點，1957年F.Rosenblatt提出感知機模型，標志著機器學習誕生；1970年，Linnainmaa首次完整地敘述了反向模式自動微積分算法，可以視為BP的雛形；1981年，將BP算法應用于神經(jīng)網(wǎng)絡以建立多層感知器后，神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展得以提速；1955年Vapnik和Cortes提出了支持向量機（SVM）；2006年Geoffrey Hinton提出深度置信網(wǎng)絡，使深度學習成為AI的主流方法。

需要指出，AI被提出之后迅速發(fā)展并迎來爆發(fā)，但1974年到1980年迎來了第一次低谷，隨后又經(jīng)歷了復蘇和低谷的過程。2000年，AI迎來了第二次復蘇并在2010年之后第二次爆發(fā)，這使得AI技術再一次快速發(fā)展同時取得了一些成績。2012年谷歌提出了知識圖譜的概念；2013年，自然語義分析引入神經(jīng)網(wǎng)絡模型；2017年人臉識別率超過99%；同年，語音識別準確率超過97%，這意味著無論是視覺還是語音的AI技術都可以更多的應用到具體的場景中。

與此同時，“許多企業(yè)已經(jīng)在一定程度上使用了大數(shù)據(jù)技術，但他們發(fā)現(xiàn)業(yè)務的價值鏈可以進一步優(yōu)化，這時候還需要人工智能?！?聯(lián)想創(chuàng)投大數(shù)據(jù)及物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務總經(jīng)理吳越對表示。

聯(lián)想大數(shù)據(jù)人工智能產(chǎn)品總監(jiān)么石磊博士同時指出，企業(yè)在部署AI時面臨四大挑戰(zhàn)，包括復雜的AI技術、很高的AI使用門檻、大規(guī)模技術研發(fā)投入、企業(yè)級IT系統(tǒng)的苛刻要求。更具體地說，首先，處在爆發(fā)期的AI技術快速迭代演進，傳統(tǒng)企業(yè)無所適從；其次，AI全周期應用鏈涉及多個環(huán)節(jié)，使用門檻極高，對人員技能有很高的要求；同時，大規(guī)模技術研發(fā)投入也成為企業(yè)應用AI技術的一大障礙；還有，企業(yè)級AI平臺還需要滿足企業(yè)級IT系統(tǒng)的苛刻要求。

聯(lián)想大數(shù)據(jù)人工智能產(chǎn)品總監(jiān)么石磊博士

因此，對于傳統(tǒng)行業(yè)的企業(yè)以及沒有能力投入大量資源研發(fā)AI技術的企業(yè)而言，借助AI開放平臺能夠更快地享受AI技術帶來的便利以及保持企業(yè)的競爭力。

LeapAI平臺的獨特性

當然，不同的企業(yè)對AI平臺也有不同的需求，推出AI平臺的企業(yè)也各有優(yōu)勢，比如谷歌的機器學習平臺的優(yōu)勢在于構(gòu)建更廣泛的研究社區(qū)；百度的開源機器學習平臺在語音識別和深度學習知識經(jīng)驗方面占有一定優(yōu)勢；IBM的機器學習平臺以Watson解決方案為核心。那么，聯(lián)想AI平臺的優(yōu)勢在哪里？

么石磊博士表示：“LeapAI平臺以自動化和圖形化為特征的開發(fā)模式部署AI的業(yè)務應用，全面支持各種AI技術，具備自動化模型開發(fā)過程，支撐閉環(huán)業(yè)務價值實現(xiàn)，可以同時滿足一般用戶與高階用戶的不同開發(fā)需求，能在很大程度縮短企業(yè)開發(fā)AI的進程，降低企業(yè)AI應用門檻和技術投入。最值得關注的是，LeapAI具備面向企業(yè)級的平臺架構(gòu)設計，私有的企業(yè)AI云平臺將構(gòu)筑企業(yè)安全防火墻；軟硬件一體化的特點有助于構(gòu)建企業(yè)AI核心系統(tǒng)，隨企業(yè)AI業(yè)務發(fā)展彈性拓展；企業(yè)級平臺管理能力可以為企業(yè)AI業(yè)務保駕護航?！?/p>

認為，LeapAI自動化和圖形化的特性與谷歌Cloud Auto ML類似，都是面向那些對AI了解不多的企業(yè)，只需極少的工作量和機器學習專業(yè)知識，就可以訓練出自定義機器學習模型。據(jù)介紹，LeapAI包含計算環(huán)境模塊、企業(yè)級平臺管理模塊、AI核心技術模塊、集成開發(fā)環(huán)境模塊，并且全面支持機器視覺技術、智能語音、自然語言處理、機器學習等各種AI技術。使用LeapAI平臺只需要提供數(shù)據(jù)，平臺就可以自動完成特征工程、模型選擇、模型優(yōu)化這些復雜的過程，輸出預測模型。還有值得一提的是，LeapAI針對普通用戶提供的是無門檻的使用平臺，面向高階用戶則提供全面、靈活和個性化的使用環(huán)境。

聯(lián)想集團副總裁、首席研究員，大數(shù)據(jù)事業(yè)部總經(jīng)理田日輝告訴：“我們的平臺支持各種AI技術，是因為企業(yè)的不同環(huán)節(jié)需要不同的AI技術，比如產(chǎn)品檢測要用CV，預測要用時間序列。當然我們也會有選擇性地在一些領域去做深入，至于具體在哪些技術領域做深入很關鍵的因素就是我們合作的客戶?！?/p>

聯(lián)想集團副總裁、首席研究員，大數(shù)據(jù)事業(yè)部總經(jīng)理田日輝

除了自動化和圖形化的特性，LeapAI的另一大特性就是面向企業(yè)級私有云平臺。田日輝指出：“從大數(shù)據(jù)平臺到互聯(lián)網(wǎng)平臺再到如今的企業(yè)級AI平臺，聯(lián)想都是用自身的經(jīng)驗累積去服務企業(yè)用戶，也知道企業(yè)用戶的需求。一方面，AI技術的技術鏈條非常長，企業(yè)對AI技術和人才的渴望都非常強烈。另一方面，許多企業(yè)在面對生產(chǎn)管理的時候會被到底選擇哪種AI技術困擾。因此，4年前在香港成立的聯(lián)想機器智能中心在2017年就開始打造完整的企業(yè)級AI平臺?！?/p>

田日輝還表示，聯(lián)想香港機器智能中心四年前成立的時候研究的是核心技術，在深度學習、機器學習、知識圖譜三大人工智能應用方向已經(jīng)收獲了豐富的實踐成果，后來逐漸聚焦到產(chǎn)品，再后來發(fā)現(xiàn)這些產(chǎn)品還不夠完善才最終推出企業(yè)級AI平臺。而企業(yè)級智能平臺需要具備五個特征：靈活、易用、全面支持AI技術、與場景結(jié)合實現(xiàn)更高業(yè)務價值、滿足企業(yè)級IT系統(tǒng)苛刻要求。

至于LeapAI強調(diào)私有化部署是因為聯(lián)想在長期與企業(yè)客戶合作的過程中明白企業(yè)對數(shù)據(jù)的安全和環(huán)境的安全非常關注，許多企業(yè)不愿與公有云廠商合作，而聯(lián)想的LeapAI會把安全做到極致。

另外，LeapAI首選的客戶是工業(yè)領域。田日輝表示：“工業(yè)對中國產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響最大，是國家專注的創(chuàng)新方向，并且工業(yè)也是最難的。我們希望在工業(yè)領域通過LeapAI平臺，與客戶共同創(chuàng)新來實現(xiàn)一些事情?！惫I(yè)和制造之外，田日輝認為金融也是非常好的領域，政務領域則不會主動出擊。這就意味著，LeapAI與BAT的AI平臺在一些領域會有所競爭，但也有不同。

LeapAI競爭力如何？

LeapAI的定位及特性決定了其將深耕工業(yè)和制造領域，但長飛光纖光纜股份有限公司CIO汪華指出：“企業(yè)非?？粗型顿Y回報率，中國制造業(yè)有很高毛利的其實不多。我們所在的行業(yè)在2000年還可以有40-50%的毛利，可以算高毛利，但2000年之后就變成了20-30%甚至更低的毛利。在毛利低于50%的情況下，投資AI這樣一個投資回報率不那么明確的新技術，企業(yè)管理層會有疑問。”

那么LeapAI的投資回報率如何？吳越表示：“我們的企業(yè)級AI平臺偏向于普適性，希望能夠降低AI在企業(yè)級應用中的門檻。如果企業(yè)轉(zhuǎn)型的訴求已經(jīng)大到不是一個單點的業(yè)務改善，而是整個企業(yè)集團化的轉(zhuǎn)型要求，那么投資回報率就非常明顯，如果只是想解決一個問題，客觀說投資回報率可能不太明顯。”

田日輝還指出：“我們非常尊重傳統(tǒng)的企業(yè)信息系統(tǒng)，包括自動化系統(tǒng)，我們從里面收集數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)的整理、數(shù)據(jù)分析，同時很多分析的結(jié)果還要反饋到這些系統(tǒng)里執(zhí)行。我們希望LeapAI與聯(lián)想的數(shù)據(jù)中心硬件產(chǎn)品整合起來，為客戶提供一體化的服務。但軟硬件的一體化不是必須的，因為軟硬件一體化能讓用戶使用AI更簡單，不需要考慮分批的采購?！?/p>

了解到，在推出LeapAI之前，借助聯(lián)想內(nèi)部的LUDP AI平臺已經(jīng)將AI技術應用于生產(chǎn)、供應鏈、市場營銷等多個業(yè)務領域，現(xiàn)有用戶800多個，應用場景超過50個。據(jù)么石磊介紹，借助LUDP進行聯(lián)想筆記本的銷量預測，準確率從76%提高到現(xiàn)在接近90%，僅此一項一年就可以為聯(lián)想增加營收超過千萬美元。在聯(lián)想呼叫中心，通過LUDP平臺提供的自然語言處理及語音轉(zhuǎn)文本等能力支持，對呼叫中心的通話進行質(zhì)量檢測，極大提高了呼叫中心的運營管理水平。

在聯(lián)想與中國萬達集團的合作中，針對工藝參數(shù)評估和生產(chǎn)控制優(yōu)化問題，進行人工智能試點應用，借助LeapAI快速將AI技術與業(yè)務全面融合，并通過平臺提供的模型開發(fā)環(huán)境，以業(yè)務需求為中心，探索潛在應用場景，實現(xiàn)高價值業(yè)務的智能化決策。

還有值得一提的是，LeapAI發(fā)布會上聯(lián)想還與香港浸會大學簽署了戰(zhàn)略合作協(xié)議，未來雙方將就研究與技術創(chuàng)新、人才交流與合作、科技創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)等領域展開全方位、高層次的深度合作。

小結(jié)

由于聯(lián)想的AI平臺先在內(nèi)部使用，因此LeapAI企業(yè)級人工智能平臺推出的時間比BAT等科技公司晚一些，但LeapAI是聯(lián)想對外輸出AI技術的開始。不難看到，與許多AI平臺部署在公有云上并且針對廣泛的行業(yè)應用不同，LeapAI首選工業(yè)行業(yè)并且強調(diào)私有云部署，這是基于聯(lián)想對企業(yè)客戶了解做出的選擇。而自動化和圖形化的特性能夠在很大程度上降低傳統(tǒng)企業(yè)應用AI技術的難度，并且加上軟硬一體的方案，更能夠增加對傳統(tǒng)企業(yè)的吸引力和在市場上的競爭力。