边缘智能并不“边缘”，正在走向舞台中央

边缘智能其实并不“边缘”，它正大步走向万物互联时代舞台的中央，在赋能千行百业转型升级中发挥着无可或缺的重要价值。

近日，由智次方·物联网智库与挚物产业研究院联合主办的“中国AIoT产业年会暨2023智能产业洞察大典”圆满落幕。作为行业智能化变革的赋能者，联想荣膺主办方颁发的“AIoT新维奖|行业先锋奖”。该奖项旨在表彰那些勇立潮头、敢为人先的领军企业，联想的上榜彰显了其在智能物联产业——尤其是智能边缘领域的探索成果。

对AIoT的从业者而言，边缘智能并不是什么新鲜词，但随着近年来相关技术的进一步成熟，应用场景的进一步拓展，人们越来越发现，边缘智能其实并不“边缘”，它正大步走向万物互联时代舞台的中央，在赋能千行百业转型升级中发挥着无可或缺的重要价值。

“物超人”时代，边缘智能价值进一步凸显

2022年，对智联网产业而言是具有里程碑意义的一年。根据工信部的数据，截止8月末，三家基础电信运营企业发展蜂窝物联网终端用户达到16.98亿户，同期相比，移动电话用户总数为16.78亿户——代表“物”连接的蜂窝物联网终端用户数首次超出代表“人”连接的移动电话用户数，国内蜂窝物联网产业首次迎来“物超人”历史性时刻，这让边缘智能的价值得到进一步凸显。

物联网终端用户情况 数据来源：工信部

一方面，以史为鉴——2011年，全球智能手机出货量首次超过PC，而后我们见证了2012年以来移动互联网迎来高速发展。如今“物超人”态势的形成，可以看作物联网产业规模化爆发的关键节点。连接设备数量的爆发，意味着数据的指数级增长，这些数据不可能都放在云端处理，边缘侧成为分担数据洪流的最佳助力。

另一方面，万物互联只是千行百业转型升级的第一步，产业并不是为了连接而连接，而是为了挖掘连接背后的价值。

人工智能AI是分析数据并产生洞察的重要手段，然而，过去的人工智能通常部署在云端，在那里可以上传和处理大量的数据，但相对的也会消耗大量的网络和计算资源。很多行业场景中，由于条件有限，云端人工智能如同“高岭之花”，可望而不可即.....但是边缘计算+人工智能形成边缘智能却让更多资源受限的场景可以享受到人工智能的优势——这正是其给产业带来的重要价值之一。由于边缘智能靠近生产现场和数据现场，因此可以对数据进行实时地分析处理，数据不必再回传至数据中心或云端，缩短延时，减少网络带宽占用，打破数据瓶颈，确保应用能够更安全、高效的运行。

产业呼唤完整的边缘智能解决方案

如今，边缘智能已经被广泛应用在智能工厂、智慧零售门店、智慧城市、车联网等领域，可以说是无处不在。为了进一步满足持续增长的产业客户需求，积淀数年后，联想在今年Tech World大会上首次公布了联想“慧天”智能边缘产品品牌，完善了从产品线到全链路优质服务的搭建。联想智能边缘的各种产品能够“聚沙成塔”，从产品到解决方案可以进一步赋能各行各业。

在笔者看来，该套解决方案具有三点独特的优势：

首先，这是一套切实考虑边缘场景实际诉求的解决方案。边缘计算的算力单元往往会被部署在各种各样的环境里面，它们不是待在无尘、清洁、恒温恒湿的机房，也不是待在家庭和办公的宜居环境中。它们可能会被部署在矿山的矿井下、城市的灯杆上、电网的变电站中、快餐店的后厨里、炼钢厂的现场等等......同时，不同客户的应用场景不同，所需要连接的网络和所需要的算力大小都不相同。

针对于此，慧天全线产品都有一些共同的特征。比如，它们都针对各种工业和商业环境做了特别的设计。能支持更广的工作温度，更宽泛的电压等级等；比如，它们都支持不同的异构计算的能力；更进一步，它们大部分采用了可扩展的模块化设计同时可以针对用户的需求进行快速的定制。

第二，这是一套完整的软硬件一体化解决方案。举个例子，我们自己作为消费者购买手机，肯定是希望拿到手机后直接就能用，而不是在一家买了硬件，再去另一家买软件，最后自己组装成智能机。行业客户也是同样的道理，软硬件一体的解决方案往往能帮其大量节省精力和成本。

软件和硬件的关系可以简单理解为左腿和右腿的关系，步子想要迈得快，两条腿既要都很健壮，又要做到相互之间协同工作。联想以“慧天”品牌智能边缘全栈硬件为支撑，结合联想边缘云、联想边缘大脑的优势能力，形成了“边云融合”的边缘侧全栈软硬件一体化解决方案。

在一些典型场景中，边缘设备被部署在比较偏僻的地区，需要无人值守的管理，要求不能因为一台设备出现问题就导致应用系统瘫痪，同时需要实时跟中心机房进行应用和数据的自动同步——而联想软硬件一体化的解决方案则能完全满足这些需求。

第三，这是一套致力于降低边缘智能部署门槛的解决方案。对许多希望拥抱边缘智能的企业而言，其往往会在数据接入和数据分析层面遇到各种挑战：

在数据接入层面，工业现场孤立的工业系统与复杂的接口协议所造成的数据孤岛，为数据融合带来极大困难。而联想面向工业打造的专业物联网平台LeapIoT则能通过现场数据采集，企业信息集成和智能优化，解决设备”最后一公里“接入难题。

LeapIoT产品架构

在数据分析层面，企业在边缘侧部署AI模型也并非易事。一方面，任何AI模型的更新都需要数据作为支撑，但糟糕的是，边缘侧却往往很难收集到足够多有效的样本数据。以智能工厂的瑕疵检测场景为例，我们不能指望产线80%都是废品，所以模型能拿到的缺陷样本数非常之少。另一方面，很多模型构建起来较为复杂，中小企业难以招到合适的开发人员，同时面对不同行业的不同场景，海量的异构硬件使得算法模型难以复制。

为此，联想推出了联想大脑-Edge AI平台。针对样本量和标注的问题，Edge AI创新地将“数据增强”和“元学习”结合，打造了“小样本终身学习技术”——让学习不用从零开始，实现本地AI模型动态持续更新。基于该技术，几十张图片即可训练出模型，一周内解决应用问题，模型训练周期约最高缩短80%。对于模型构建问题，Edge AI平台可以连接边缘计算硬件，基于智能推荐算法，为客户提供最优的AI模型和硬件匹配方案。

这一切，都将使得边缘智能的部署更简易、更快捷，从而助推更多企业实现数字化转型。

内生外化：从0到1的蜕变，从1到100的裂变

如今，联想以合肥联宝工厂、武汉工厂及深圳工厂等作为“试验田”和“练兵场”，自身已经躬身践行了制造业的转型升级，这相当于完成了从0到1的原始积累阶段，而进一步将这些的能力提供给各行各业的客户，才能让联想真正实现从1到100的“裂变”。

当前，联想正把自身在边缘智能领域的能力按照场景封装成包，进一步对外输出包括AI质检、安全生产管理和智能能效管理多项解决方案。

在AI质检场景中——著名显示器生产商冠捷科技集团（AOC）在生产过程中遭遇了屏幕缺陷种类繁多、复杂且不易捕捉的挑战。为了解决生产过程中屏幕缺陷识别判定问题，加快屏幕缺陷检测效率，提升生产整机良率，联想借助于Edge AI平台为其打造了显示屏缺陷检测方案，针对屏幕质检场景的全要素，如缺陷的分类、定义、等级等，打造了符合生产要求的检测精度算法，并采取小样本学习技术提高机器的“认知水平”， 实现了产线质量的持续提升及精细化控制。

在安全生产管理场景中——北京理正多年来一直为勘察设计行业提供持久、专业化、全方位的信息技术服务，在面对工地巡检、生产监理应用场景时缺乏算法、推理引擎的支持，但在疫情期间，对工人的安全帽检查、口罩佩戴情况进行常态化巡检非常有必要。在Edge AI基础上，联想利用小样本学习技术和工地的视频数据，并复用了传统摄像头+后端服务器的政务云系统，实现了对人员安全帽、口罩佩戴情况、渣土车车辆与车牌号的有效识别 。

对客户而言，其需要的不只是边缘智能解决方案，更重要的是行业成功经验——这些经验能帮助他们避免“踩坑”，克服挑战，从而高效地实现数字化转型。联想自身是转型的亲历者，通过“内生”在内部场景中优先使用自有产品和技术，再将从中积累的经验和知识整合到不同的解决方案中，“外化”输出给企业客户。

因此，在赋能客户的过程中，除了软硬件产品，联想还能为客户提供全程陪伴式的服务，分享数字化升级、智能化转型以及相关领域的管理经验，为客户项目的落地保驾护航。

写在最后

“AIoT新维奖”在其颁奖词中如此评价行业先锋奖——变革大势所趋，需求日新月异。物联网产业中的一批企业勇立潮头，敢为人先，它们用躬身实践促进数实融合，它们用果断试错积累转型方案，它们加速了物联网产业的商用进程，它们实现了时代的跨越变迁。

在边缘智能领域，联想正在以先锋的产品和服务引领产业发展。未来，联想也将持续深耕垂直行业，以全面的智能边缘方案成为可信赖的新IT合作伙伴，同时携手更多生态合作伙伴，助力企业数字化转型，赋能各行业的智能化转型升级。

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