本文来源：深响 (ID:deep-echo)，华尔街见闻专栏作者
4月1日，联想在2019/2020新财年的第一天，对外发布了“联想智慧中国”的企业愿景，强调企业将基于智能物联网、智能基础设施、行业智能解决方案，推动中国企业的智能化转型。
2018/19财年对联想来说，是反转的一年。
「深响」早前对联想2018年Q3财报的分析也提到过，联想FY2018/19至今的数据确实很亮眼：截至2018年12月31日第三财季业绩，联想营业额连续第六个季度实现年比年增长，达971亿人民币，为4年来最高水平。
而作为联想新财年的重中之重、在2016年就已经出现的智能化变革，也已经在近几期的财报中有所体现。从联想2018/19年Q3财报中我们可以看到，直接承接智能化变革的软件定义基础架构领域，营业额年同比增长近70%。
然而，即便目前产业互联网已经成为了互联网行业的大热领域，工业领域的智能化升级与数字化改造，实际上还面临着大量的挑战。
作为新财年的战略核心，联想在工业智能化方面，是如何布局的？又将如何应对工业领域多年来信息改造不完全的历史包袱？
从联想的种种布局与动作中，我们或许可以窥见产业互联网所面临的机会与挑战。
「联想的智能化转型」
联想的智能化本身就是目前国内企业数字化转型的一个缩影。
2011年，为了应对联想内部的电池续航、时间信号优化的需求，联想启动了内部的大数据业务——随着全业务链条对于数据服务的需求持续提升，这项业务很快扩展到了联想企业内部全价值链，包括供应链预测、仓储运营优化、精准营销等方面的应用。
自身生产精细化需求催生了产业链整体的数字化升级需求，而随着数据采集得越来越多，又在数据的质量、效率、应用以及采集、计算成本方面，出现了大量新的问题，进一步推动企业转向边缘计算、深度学习等等技术，寻找适合的解决方案。
而随着自身经验与技术的逐渐成熟，到2016年，联想开始将积累的技术和经验产品化，提供给联想的企业级用户——譬如联想智能制造中的不少解决方案，也是最先在联想旗下主要承载联想电脑系列产品生产需求的联宝科技试行后，才进行产品化升级的。
▲联宝科技智能工厂一角
与此同时，外部市场中，“中国智造2025”、工业互联网等领域，成为了移动互联网市场红利殆尽后的新增量。对于大型企业，尤其是制造企业而言，目前急需解决降本增效的问题，以应对经济放缓的挑战。
根据《证券日报》报道，工业互联网产业联盟测算，2017年中国工业互联网直接产业规模约为5700亿元人民币，按照2017年-2020年18%的年平均复合增长率，预计2020年将达到万亿元人民币。
面对巨大的增量市场，相较于才刚刚入场的一众移动互联网巨头，联想实际上是有竞争优势的。
一方面，在多年硬件开发积累下，联想有现成的商用物联网设备产品线，能够覆盖从嵌入式计算、移动和工业平板、网络和通信设备、测量及机器视觉设备，到工业PC、模块化PC等多个领域。
而另一方面，联想也有多年来服务企业客户的经验，以及过往客户资源的积累。根据早先行业报道，目前基于“PC+服务器+云”的综合解决方案，联想已经在为600家以上企业客户，提供超过300万台PC和50万台服务器的专业IT运维服务，是国内最大的桌面IT运维服务商。
对高迁移成本的B端业务而言，这些既往的客户与长期合作经验，都是巨大的优势。
赛道有增长红利，自身也有发展优势。对于联想而言，“智能化”战略的重要性一再被提高就再合理不过了。
「联想智能化变革已揭开
大幕一角」
不过，对今天的行业巨头而言，有明确的“战略”不难，难的是高举高打的战略是如何真正落地的。
面对联想的“智能化”战略，首先要看的是这项战略究竟包括哪些部分？
根据公开资料，升级成联想“智慧中国”愿景的3S布局，分别指的是智能物联网（Smart IoT）、智能基础架构（Smart Infrastructure）和智能垂直行业（Smart Vertical）。
其中Smart IoT智能物联网的业务驱动核心主要是联想PC业务在内的C端消费市场，将由一系列包括个人PC在内的消费级产品以及商用边缘计算设备（如嵌入式电脑）的物联网化、智能化升级为主。
而Smart Infrastructure智能基础架构顾名思义，侧重于基础技术研发，包括了传统IT、软件定义数据中心、超大规模数据中心和高性能计算/超算在内的4个基础架构引擎的建设。
而最后一个S——Smart Vertical 智能垂直行业，则与两会后大家所关注的 “智能制造”、产业互联网升级转型密切相关。在联想3S战略语境下的智能垂直行业，主要指的是通过大数据、物联网、人工智能的技术为行业的智能化提供支持。
▲联想智能制造解决方案
目前，联想对外推出的智能垂直行业产品主要包括联想商用IoT解决方案、数字化转型咨询服务、工业互联网平台LeapAI和工业物联网平台LeapIOT。
LeapAI和LeapIOT作为平台性产品，可供企业自主构建自身的解决方案。大数据平台整体可以主要供整合企业内部ERP、CRM及营销系统的全量数据，构建数据湖。
而LeapAI平台的定位在于“为企业提供一个自服务的软硬件一体化的自动化机器学习平台”。简单来说即是通过平台提供的自动化机器学习技术，允许普通业务和技术人员，通过简单的数据输入和目标设定，实现算法和参数的自动化选择及组合，来降低生产中AI应用的门槛。
至于物联网平台主要用以构建信息物理系统CPS（Cyber-Physical Systems），核心作用在于在OT（Operational Technology）域里面整合所有的数据，例如在产线上实时采集PLC、DCS这些工业自动化领域的智能部件所产生的数据，监控产线的运行状况。
OT域内产生的数据可以在本地通过边缘计算进行快速处理，满足产线上实时异常情况预警、回馈闭环等需求。同时也能在日常运营中基于整体数据，实现长期的设备优化、OEE，包括生成质量、能耗优化等。
据联想集团副总裁、首席研究员，联想工业大数据和工业智能业务负责人田日辉近期向媒体介绍，这几个平台以及联想整体的解决方案，已经在国内“服务了100多家企业”，领域覆盖“制造、汽车、电子、消费电子、钢铁、石化，还有一些公共事业，像电力运营、水务等行业”。
目前相关平台的应用在企业数字化转型的过程中已经逐步展开，并直接反映在了被服务企业的各方面业绩上。
例如联想在武汉石化上线了产线智能监测项目，在原有的炼化生产系统基础上，基于企业的DCS（集散控制系统）、MES（生产制造执行管理系统）及实时数据库等，构建了基于大数据技术的生产运行优化应用平台。这套系统目前在武汉石化的产线检测上已经落地，通过运行数据的实时抽取和建模，能够做到将操作异常检出率提升26%，关键点位异常检出率提升33%。
同时，联想通过智能物联网设备，实现了机器自动调节、自动管理，帮助武汉石化把油品收率平均提升0.3-0.8%，充分挖掘生产潜力，创造最大的生产效益。
——工业互联网正是如此，每一项优化都是真金白银，都是大量生产成本的降低，生产效率的优化，和真实的企业利润的提升。
「产业互联网挑战与机遇并存」
但即便今天，包括联想在内的诸多互联网企业都已经喊出了产业互联网、赋能传统企业智能制造的口号，逐步推出了大量的解决方案，传统行业数字化的压力依然远超想象。
从过往的技术债，到人才积累，到企业文化及管理方式转变，无一不是传统企业数字化进程中的老大难问题。
“虽然现在大家都在说工业4.0，但是实际上产业里真正完成3.0的企业也不是很多。在做数字化改造之前，很多基础数字化改造、自动化改造课是要补的。”田日辉表示。
对于传统企业，尤其是制造企业而言，目前在业务链条上还存在大量的数据真空地带，尤其是生产线上还有大量的“哑终端”，基础的自动化数据生产、数据采集的工作还远远没有完成，现有的数据质量也存疑。在这个情况下谈大数据、自动化生产，只能是偃苗助长。
“举个典型的例子，我们曾经在国内一家电动汽车厂商调研，他们的电动车数据已经收集了40万条，但当他们想做电池优化的时候，我们发现只有不到1%的数据能用——他们的数据采集了两年了，但是这些数据没有人用过，也就没有人确定数据质量。”田日辉表示。
同时，要让“哑终端”上线，还有不可避免的设备改造成本问题，对于企业来说也是不得不考虑的投入。从目前而言，成本不可避免，不过包括联想在内，市面上已经有一些解决方案提供商，拿出了轻量化的方案，包括有强本地学习的边缘计算、软硬件一体化设备等，已经逐步降低设备改造，及后续能耗成本，从初期建设的一次性投入上降低企业的升级改造门槛。
除了本身的设备改造成本外，对于传统企业而言，有大数据应用、分析能力的人才也是高度稀缺的。目前一个博士毕业的数据科学家的年薪可以达到80万以上，大量引进这个级别的人才，对于传统企业来说也是不小的负担——而未来，随着传统企业在生产智能数据分析方面的要求不断提升，人员薪资恐怕还会随着供需关系的倾斜水涨船高。
而对于企业既有的管理班子而言，业务模式转型也会带来现有人员知识结构、能力结构、工作模式转型的压力，对于传统企业中高管而言也会是巨大的挑战。面对量级倍增的实时数据，如果没有对数据的敏感度及分析理解能力，也会陷入数据多而无用、“为看数而看数”的陷阱中。
应对人才缺口和企业管理人员知识结构转型，仅靠高薪招募，不单是企业人力成本上的不可承受之重，从高精尖人才的培育速度来说，也是不切实际的。因此，平台解决方案的“傻瓜化”也尤为重要，除了前面已经提到的自动化机器学习技术之外，解决方案的一体化也能为企业解燃眉之急。从BASIC到图形化界面交互方式改变了人类整体的工作效率，对于工业智能而言，操作门槛的降低也必将是大势所趋。
同时，这或许也是技术咨询行业再次兴起的契机。今年年初，联想也借以数据智能为核心“START”数字化转型方法论，发布了大数据数字化转型咨询服务，相当于是从战略制定，到软硬件解决方案落地，长期企业管理能力升级，做了全链条的铺开。正如前面所提到的电动车的案例，对于在数字化转型历程上走得较慢的领域及企业来说，仅仅有硬件上的改造升级还远远不够，全链条的解决方案未来必定是大势所趋。
而对于加入到产业数字化转型队伍中的企业而言，如何才能够帮助客户从企业文化、管理模式转变，到学习成本、人才成本的降低，再到软硬件一体的低成本优化方案研发，都将是最终市场核心竞争力的体现，也将是野心勃勃的ToB玩家们亟待解决的课题。
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