過去的三十年，PC 成就了聯(lián)想，聯(lián)想已然成為 PC 時代的一個代名詞。但與此同時，隨著 PC 時代的逝去，深度依賴 PC 的聯(lián)想也開始面臨著變革難題。

如何時代變革中繼續(xù)高歌猛進，在某個時間區(qū)間里，成為聯(lián)想的焦慮。

2019 年，聯(lián)想發(fā)布了 3S 戰(zhàn)略，即智能物聯(lián)網(wǎng)（Smart IoT）、智能基礎(chǔ)架構(gòu)（Smart Infrastructure）和行業(yè)智能（Smart Verticals），并表示全面發(fā)力三大戰(zhàn)略領(lǐng)域的轉(zhuǎn)型。

2020 年，聯(lián)想確立未來十年服務(wù)和解決方案將成新核心競爭力；今年 4 月，聯(lián)想再次變革，重組架構(gòu)，將 SSG 集團（服務(wù)與解決方案集團）獨立，與智能設(shè)備業(yè)務(wù)集團（IDG）、基礎(chǔ)設(shè)施方案業(yè)務(wù)集團（ISG）齊頭并進。

但巨人轉(zhuǎn)身，絕非易事；聯(lián)想近年來的頻頻探索正說明如此。

聯(lián)想轉(zhuǎn)型之路該怎么走？

2021 聯(lián)想創(chuàng)新科技大會召開后，這一路徑已越來越明晰。

如果說，從前的聯(lián)想是“硬件”發(fā)力，那么，現(xiàn)在的聯(lián)想則想依靠“服務(wù)”輸出。

在今年 4 月的云誓師大會上，楊元慶提出“新 IT”的概念，并調(diào)整集團組織架構(gòu)以契合新 IT 趨勢。在 2021 聯(lián)想創(chuàng)新科技大會上，楊元慶同樣多次強調(diào)了“新 IT”。

所謂“新 IT”，其實是一個相對舊 IT 的概念。傳統(tǒng)“IT”指的是信息技術(shù) Information Technology，而“新 IT”則是智能化轉(zhuǎn)型 Intelligent Transformation——其內(nèi)涵區(qū)別，不言自明。

在楊元慶看來，這是順應(yīng)時代變化，以及迎接未來趨勢的一大方向引擎。楊元慶表示，聯(lián)想對未來有三重預(yù)判，分別是——

辦公室辦公、居家辦公和隨時隨地辦公的混合辦公模式的常態(tài)化，將驅(qū)動更加多樣的設(shè)備、IoT 終端和在線服務(wù)；

端上的流暢體驗，邊緣計算、云計算與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心并存的趨勢將驅(qū)動越來越豐富的基礎(chǔ)設(shè)施；

在智能終端和智能基礎(chǔ)設(shè)施解決方案的背后，是看不見但至為關(guān)鍵的要素——AI 人工智能。

在楊元慶看來，未來商業(yè)將數(shù)字化，產(chǎn)品將服務(wù)化，“新 IT”不僅在聯(lián)想自身的智能化轉(zhuǎn)型中至關(guān)重要，而且對各行各業(yè)來說都是需要把握的方向。

聯(lián)想 TruScale 是在傳統(tǒng)支持服務(wù)基礎(chǔ)上的一次橫向擴展，同時也是其通過場景化、可復(fù)制的解決方案服務(wù)實現(xiàn)向垂直行業(yè)的縱向延伸。

“聯(lián)想 TruScale 服務(wù)，核心要義是XaaS，即一切皆服務(wù)”，楊元慶表示，“在 ICT 架構(gòu)各個層面，從 DaaS，IaaS，到 PaaS，乃至 SaaS 的需求，聯(lián)想 TruScale 服務(wù)都有對應(yīng)的方案”。

據(jù)介紹，聯(lián)想 TruScale 是將傳統(tǒng)的硬件、軟件、服務(wù)分散采購的模式，設(shè)計、建設(shè)、運維分段實施的模式，整合成可以訂閱的、一站全包的服務(wù)模式。

隨著新 IT 被提出、聯(lián)想 TruScale 服務(wù)品牌以及“內(nèi)生外化”戰(zhàn)略的推出，聯(lián)想 IT 部門從后方被推上前場，聯(lián)想 IT 團隊不再只是助力企業(yè)內(nèi)部轉(zhuǎn)型的一支“家軍”，而且實現(xiàn)對外賦能的重要力量。

在聯(lián)想集團高級副總裁、首席信息官胡貫中看來，聯(lián)想 IT 手握三大秘密武器——一是全球化 IT 布局；二是穩(wěn)、敏雙態(tài) IT；三是 IT 已經(jīng)助力聯(lián)想自身的智能化轉(zhuǎn)型。

伴隨著公司戰(zhàn)略層面的轉(zhuǎn)型，聯(lián)想 IT 部門也經(jīng)歷了一次心理以及業(yè)務(wù)層面的轉(zhuǎn)變。

“作為 CIO 來說，我自己的定位、學(xué)習(xí)、轉(zhuǎn)型的過程，跟組織是密切相關(guān)的”，聯(lián)想集團高級副總裁、首席信息官胡貫中在采訪中坦言。

胡貫中表示，在四五年前，聯(lián)想聚焦的是是要完成上一代收購的整合（指的是收購 IBM x86 服務(wù)器業(yè)務(wù)），要把他們的系統(tǒng)、業(yè)務(wù)模式梳理一遍，納入到聯(lián)想這個全球布局的一個體系內(nèi)。

“從收購整合來說，相對明確，目標(biāo)有始有終，知道終點在哪，有一個明確的里程碑。”胡貫中說道。

而后，隨著收購整合告一段落以及“3S 戰(zhàn)略”和“智能化轉(zhuǎn)型”戰(zhàn)略的推進，原本目標(biāo)明確的狀態(tài)轉(zhuǎn)變成漸進式、迭代式的過程，沒有明確的終點。

“不像原來說核心系統(tǒng)、財務(wù)交易、端到端的流程圖走完了，實施了就算成功。現(xiàn)在是價值鏈各個環(huán)節(jié)，無論對供應(yīng)商、合作伙伴、終端用戶、研發(fā)組織等都有訴求，業(yè)務(wù)的訴求更加多元化了”，胡貫中向雷鋒網(wǎng)表示。

訴求的變化驅(qū)使 IT 部門配套的系統(tǒng)能力，包括方法論和工作做法也得同步改變，比如，在穩(wěn)、敏雙態(tài)IT 上，為了應(yīng)對更多未知性和不確定性，則需要豐富原來基于穩(wěn)態(tài)的一系列的管理體系、工具、技術(shù)，以適應(yīng)不同的市場需求。

與此同時，IT 部門也絕不僅僅是一個提供技術(shù)的部門，而是需要和業(yè)務(wù)部門進行協(xié)同。這種綁定關(guān)系要求 IT 部門要與業(yè)務(wù)部門共同輸出基于聯(lián)想的實踐和經(jīng)驗，在封裝到產(chǎn)品化對外輸出一個新的產(chǎn)品或者解決方案。

“如何把這個新的解決方案研發(fā)好，研發(fā)好之后怎么銷售好，甚至包括跟這些事業(yè)部、銷售部一塊去打單”，胡貫中在采訪中闡述了 IT 部門的工作模式。

除了 IT 部門被推向臺前，聯(lián)想智能化轉(zhuǎn)型還離不開人工智能技術(shù)的支撐，其不僅是推動智能設(shè)備和智能基礎(chǔ)設(shè)施解決方案的關(guān)鍵要素，還是驅(qū)動行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心要義。

針對于此，聯(lián)想推出了“聯(lián)想大腦”——一個面向行業(yè)的人工智能平臺，能夠提供云-邊-端的AI方案構(gòu)建、部署和運行支持。

聯(lián)想集團首席技術(shù)官、高級副總裁芮勇表示，在賦能行業(yè)的實踐中發(fā)現(xiàn)，各行各業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型過程中都面臨著一系列共性的痛點，主要可歸納為三大類：一是模型構(gòu)建難，二是數(shù)據(jù)樣本少，三是場景適配慢。

不同行業(yè)領(lǐng)域有不同專業(yè)性，在智能化轉(zhuǎn)型中，“術(shù)業(yè)有專攻”的局限性也由此顯現(xiàn)——熟悉具體業(yè)務(wù)場景的專家未必是人工智能專家。

一般來說，處理方式主要有兩個：要么有人工智能專家手動搭建模型，要么利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)，搜索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，然而，前者費時，后者耗力（GPU算力），并非優(yōu)解。

更進一步，當(dāng)模型被部署到邊側(cè)或端側(cè)以后，仍舊存在新的問題，即很難收集到有效樣本數(shù)據(jù)。

同時需要指出的是，芮勇向雷鋒網(wǎng)坦言，賦能不同的垂直行業(yè)確實不能只靠一套解決方案，因為不同行業(yè)和企業(yè)的痛點和難點并不是完全一樣的，即便是同一個工廠、同一個企業(yè)、同一個問題，在云側(cè)訓(xùn)練完模型，并部署到邊側(cè)和端側(cè)之后，還會遇到一些之前沒有遇到的問題。

面對這些問題，芮勇在聯(lián)想大腦中提出了“多層級細(xì)粒度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索”技術(shù)以及小樣本終身學(xué)習(xí)技術(shù)。

所謂“多層級細(xì)粒度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索”技術(shù)，是通過模塊間- 層間- 層內(nèi)的漸進式搜索方法得出網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

然后，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)權(quán)重預(yù)熱技術(shù)，通過近鄰采樣，對網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的權(quán)重賦予先驗初值，使得模型訓(xùn)練能快速收斂。以圖像分類問題為例，構(gòu)建同樣精度的模型，其所需 GPU 算力僅為業(yè)界常用方法的 1/10。

對于小樣本終身學(xué)習(xí)，則是通過借鑒不同任務(wù)的相似之處，實現(xiàn)任務(wù)層面的學(xué)習(xí)能力泛化，一次提升模型不斷適應(yīng)新任務(wù)的能力。

無論是多層級細(xì)粒度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索”，還是小樣本終身學(xué)習(xí)，都是面向已經(jīng)存在的行業(yè)問題，對于缺乏經(jīng)驗和試驗的新場景問題，“如何適配？”成為新的挑戰(zhàn)。

芮勇表示，聯(lián)想大腦中加入了多目標(biāo)優(yōu)化的解決方案自動生成技術(shù)，用戶只需輸入新場景任務(wù)和限制條件，算法就能自動確定需要哪些模型、跑在哪些設(shè)備上、模型如何進行協(xié)作等，從而構(gòu)建出一個具體的方案，將原來需要幾周部署的方案縮短至幾個小時。

同時，芮勇在采訪中表示，目前聯(lián)想大腦已能夠提供 6 大類 100 余項人工智能能力，應(yīng)用于制造、醫(yī)療、教育、金融、零售等多個行業(yè)。

如果從 2021 聯(lián)想創(chuàng)新科技大會透視聯(lián)想，不難看出，無論在業(yè)務(wù)層面，還是公司維度，“一個聯(lián)想”的形象已越來越清晰。

例如，聯(lián)想 TruScale 服務(wù)正是在“同一個聯(lián)想”的加持下進行賦能，在一切皆服務(wù)的核心要義下，要求公司各部門需要往同一方向聚力，小到手機、電腦，大到數(shù)據(jù)中心等。

同時，這也是內(nèi)部能力與業(yè)務(wù)的是一次系統(tǒng)性整合，對 IT 技術(shù)能力、AI 能力、業(yè)務(wù)能力等各個方面的全面打通。

需要明確的是，聯(lián)想的轉(zhuǎn)型已不僅僅是內(nèi)部的轉(zhuǎn)型，而是一次尋求“內(nèi)生外化”，由己及人的一次進階轉(zhuǎn)向。

從目前情況來看，在數(shù)字化、智能化逐漸成為趨勢的時代，聯(lián)想的轉(zhuǎn)型與時代趨勢是同頻的，這也是決定聯(lián)想能否在轉(zhuǎn)型中持續(xù)維持市場競爭力的關(guān)鍵節(jié)點。

這一次，聯(lián)想能否順利再次搭上時代的快車，時間會告訴答案。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的联想变了：打通任督二脉的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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