算力 制造业智能化转型的核心要素 数据 算法 (算力产业)
数据、算力、算法是企业智能化转型的核心要素。
2021年是“十四五”开局之年，中国将开启国内大循环为主、国内外双循环的新发展格局。
数字产业化和产业数字化将成为未来的主要发展方向。
伴随着新一代信息技术的出现和发展，我国行业呈现出不同的发展趋势：
第一个趋势是信息消费的升级。随着智能设备的普及和升级，智能设备需求的提升，推进着智能创新产品从计算机到计算力的拓展。
第二个趋势是信息基础设施的升级。从传统单一的IT基础设施设备到新的IT基础设施设备的转变升级。
第三个趋势是从数字化到智能化的应用升级。人工智能是一个核心，在这个基础上，数据、算力、算法实际上是智能化解决方案的核心要素。
联想企业科技集团首席市场官盛蓓蒂表示， 从数字时代到智能化时代，科技进步不再是以线性的方式发展，而是以指数方式发展。 新科技将带来新产品、新产业，同时构建新生活，发展新经济，形成新的格局。特别是2020年疫情的影响，数字化转型的新的共识已经成为了企业发展的新常态和新的基因。
制造业智能化升级成重点
谈到产业数字化、智能化转型升级不得不提到制造业。
众所周知，在我国制造业是立国之本，强国之基。
纵观中国制造业的发展主要经历了四个阶段：机器化时代、电气化时代、信息化时代、智能化时代，在每个发展阶段都表现出了不同的发展特点。
当前，新一轮科技革命和产业变革方兴未艾，云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术，正推动制造业进入智能化时代。随着人工智能技术从实验室走向产业化，无论是国家层面还是企业层面，都在积极推动制造业的智能化转型，制造企业在不断利用信息化技术优化生产线、改进产品架构，从而提高生产效率、产品质量，并能更快速地对国际市场变化做出响应。
通过机器换人、利用人工智能技术进行产品检测等智能化改造，在提高生产效率、保持“中国制造”物美价廉优势的同时，进一步提高中国产品的性能和质量，推动实现从“中国制造”向“中国智造”、“中国产品”向“中国品牌”的转变。
在整个制造行业中，制造业分为31大类，191中类，252小类，在众多门类中各个企业所处的数字化转型阶段都不同，有的制造企业停留在信息化阶段，有的头部企业已经完成数字化转型并迈向智能化阶段。
制造业向智能化转型过程中普遍存在的痛点是海量数据、数据格式千奇百怪、产生数据的设备多种多样等问题。这些数据如何完成清洗、收集并通过算力算法把它应用起来？这是制造业数字化转型过程中比较基础的问题。
另外，制造企业场景的多样化需求也导致其数字化、智能化水平参差不齐，比如质量控制、良率控制的场景；比如排产，是人工排产还是机器排产？是一般信息化排产还是人工智能排产？
在联想ISG中国区产品规划与交付总监黄山看来，不同企业的智能化转型速度存在一定的差异。标杆企业的痛点在于客户具备智能化算力算法，但不具备搭建一套“端-边-云”协同的体系，这样就使数据孤岛现象更加严重；中小企业最大的困难在于其不具备基础的算力算法、上层AI应用以及开发能力等。
对于智能化水平较低的中小企业而言，联想提供PaaS平台，为上级开发者提供标准的平台开发流程和服务流程，让开发者很容易地去复制每一次针对不同的场景去做的应用。帮助中小型企业大大减少服务的成本和组建解决方案的难度。
从硬件到服务的转变。
企业在数字化转型过程中面临的最大挑战，就是运用人工智能、5G、大数据等技术手段帮助各行业进行数字化升级。新技术的出现和发展确实在一定程度上加快了企业数字化转型的速度，尤其是在去年疫情期间出现了智能机器人测温、巡检；5G远程会诊、大数据排查助力疫情防控等，这些都是新技术赋能数字化转型的经典案例。
联想集团副总裁、联想ISG中国区产品事业部及战略运营总经理吴彬
吴彬补表示，目前行业在数字化、智能化转型过程中一个方式是以新技术和新场景为驱动，继而实践和落地。
联想强调的“端-边-云-网-智”是一体化全方位的业务布局和解决方案，是人与人、人与物、物与物相互之间的连接；“端-边-云-网-智”的场景里，算力是核心要素之一，算力需要根据实际需求重新去分配。
针对赋能制造业数字抓转型升级这一问题，吴彬补充道，针对在算力和基础设施方面相对成熟的客户，我们提供定制化服务，定制能力本身就是一种服务，要针对客户的行业场景，去看负载需要什么样的架构支撑，这也是联想“全球智慧+本地创新”的关键内容。
对于中小型客户，我们更倾向于提供更易捷的解决方案。比如标准化程度较高、扩展性更强的易捷性解决方案。
同时，中小型企业会更注重服务，他们可能会购买服务而不一定购买产品，我们把算力作为一种服务对外输出，最终的产品形成以算力为服务的方式提供给客户，这也是一种针对中小客户的方式。
目前，联想ISG正推动着包括智慧教育、智能制造、智慧金融、智慧城市、智慧医疗等十大行业的智能化转型。
由此可见，在数字化、智能化时代，新技术的应用固然重要，但是由于不同行业不同企业的数字化水平差异将对算力算法和基础设施提出新的要求，这时新IT和新算力的出现和发展就显得尤为重要。
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