联想|联想Edge AI引发场景革命，商用物联网的下一个赛点在哪里( 二 ) 物联网|革命

联想的布局没有止步于设备。作为为数不多能够提供“端-边-云-网-智”全要素的科技企业，联想在三十余年的智能化实践中，打磨了新IT架构的核心“擎天” 。作为技术引擎， “擎天”中的联想大脑EdgeAI平台，为联想边缘智能的快速发展和应用提供了强劲的AI动力。
在一次公开的访谈中，联想集团副总裁，中国区商用大客户业务群总经理王立平谈到了关于边缘智能的一个悖论：边缘智能将不无处在，但制约边缘智能发展的因素，也将是应用场景过于离散。而解决“悖论”的关键在于联想大脑-Edge AI平台。
联想大脑是联想自主研发的企业级人工智能平台，包含了分布式大规模人工智能模型训练、云边端协同学习推理两大核心能力，还包含了一站式人工智能开发环境，涵盖自然语言、知识图谱、计算机视觉等6大类、100多项人工智能能力。联想大脑Edge AI平台则侧重在边缘端的能力，其核心的技术创新是小样本终身学习技术，专治边缘场景应用中模型构建难、数据样本少、场景适配慢等疑难杂症。
这个技术是通过“数据增强”与“元学习（meta learning）”的结合实现的。 “元学习”顾名思义，即利用以往的知识经验来指导新任务的学习具有学会学习的能力。举个例子，如果你是一名小轿车司机，现在需要学习开大卡车。两者虽然存在不少差异，但“增驾”总比从零开始更容易，因为有些基础可以借鉴。
而“数据增强”则是通过原始样本空间增强、模型特征空间中数据扩充、风格迁移等方式，扩充了样本容量，丰富了数据分布，进一步提升了模型的学习能力，从而实现终身学习。
小样本终身学习技术的应用大大降低了AI在不同场景、不同行业部署应用的成本。原来需要几周甚至几个月才能搭建出一套新场景的智能化方案，现在几个小时就可以完成。更重要的是，随着场景化AI模型的不断丰富，用户可通过一站式开发环境自动生成AI解决方案，并进行规模化部署，实现本地AI模型动态持续更新，满足低延时、更精准和数据隐私保护等用户需求。
在实际的业务场景中，挑战经常来自于算法与场景的适配。如何开拓更多的应用场景，这极大地考验厂商在生态构建上的能力。联想的目标，是基于联想大脑Edge AI平台“交朋友” ，每个客户和伙伴不仅是Edge AI的使用者，同时也是Edge AI生态的共创者。联想致力于打造一个更有创造力和价值商用物联生态， “以更快、更好、更低成本的模式，加速各行各业边缘智能方案的开发进程” 。
联想在今年9月TechWorld大会上，向外界展示了联想大脑-Edge AI平台以及开发者生态计划的阶段成果，加上之前硬件的四大产品线——边缘智能服务器、工控机、边缘计算网关与触控一体机，一系列动作不难描绘出联想瞄准边缘智能C位的雄心。
一场正在进行的变革
眼下，联想边缘智能已经在制造、零售、医疗、金融等领域发挥作用；更重要的是，通过这些实践，我们会发现这一技术带给行业的想象空间还很大。
在国之重器的制造行业，工业设备往往具有高价值、难维护等特点，场景分散，数据孤岛等问题，使得设备维护高度依赖技工经验，被动且滞后。而边缘智能的加持则使得机器学习与技工行业知识有效融合，构建出设备运维的AI知识图谱，从而实现以人的经验为主力的传统运维，向以AI模型为主力的智慧运维的转变，这样的远程运维平台能及时有效地洞悉设备健康指标，在24小时不间断的监测中实现故障诊断和预测性维护。