年10月28日，联想在线上举办一年一度的联想创新科技大会(LenovoTechWorld)，今年的主题为“联想智慧中国”，联想集团董事长兼CEO杨元庆在行业智能日开场致辞。北京大学新结构经济学研究院教授、院长，前世界银行高级副行长、首席经济学家林毅夫教授今天在联想创新科技大会演讲时预测：在以国内大循环为主体，国内、国际双循环相促进的新发展格局下，中国每年还可以为世界的增长贡献30%，将依然是世界上增长最快、市场扩张最快的国家，会给企业家提供最好的发挥舞台。联想集团高级副总裁、首席技术官芮勇博士，带来《智能边缘计算：让AI在你身“边”》的主题演讲。
联想集团CEO杨元庆：使命驱动创新，要将智能技术带给更多人
在大会首日，首先杨元庆致辞，其表示，年是个特殊的年份，它过得似乎很快，又似乎很慢。
快，是因为新冠疫情突如其来，触发了一系列深刻的变化。工作和学习一夜之间转移到了网上，不少企业和机构原本要花费更长时间完成的数字化转型，竟然在短短数周内就初具雏形。
慢，是因为人类社会在身心健康和经济发展上遭遇了双重磨难，并且还将持续面对多重不确定性，至今仍未彻底走出困境。
在这个既快又慢的特殊时期，什么才是相对更为确定，更可依赖的力量?我想应该是科技。
大流行病及其导致的隔离和阻断，在历史上也曾发生过。在没有电脑，没有互联网，更没有5G和云计算的年代，人们曾经是何等孤立无援?
但这一次不一样，因为有了科技这股暖流。科技不仅提供手段和工具，还能拉近距离，点燃希望，激发信心，让人类在纷繁芜杂的世界中面对悬而未决的难题时，不再手无寸铁。
今天，为推动社会早日从疫情中全面恢复，推动经济重启，科技更是大有可为。对于我们，它岂止是不可或缺，简直是亲密无间。
我们认为，每一个“新常态”凝结成型、尘埃落定的过程，往往也正是创造力爆棚的阶段。此时此刻，正是我们与商用和企业级客户携手发挥科技的力量，共同塑造未来的最好时机。
时机尤其体现在，新常态催化了IT信息技术、CT通信技术、OT运营技术的融合进程，如果说去年我跟大家谈到“端-边-云-网-智”的技术架构时更多是设想和预判的话，那么今天，这个架构已经是“春山可望”。
首先我们来看端，也就是IoT物联网设备。5G商用化让海量的设备连接成为可能。说是设备，实际上它在各种场景下将是硬件、软件、服务的三位一体。硬件来看，Computing将会无处不在，被嵌入、集成进机床、医疗设备、机场/车站的闸门里，其形态可以是嵌入式PC、主板、或很小的芯片。一旦万物变成数据端，就需要IoT软件平台把各种各样的端按照一定的协议适配之后连接起来，从“端”中采集数据，然后将数据进行汇集、清洗、存储和分析;还需要有人帮助设计方案、实施、运维，这就是服务。
联想将不断扩充形形色色、不同形态的端，不仅有面向消费者的AR/VR、智能门锁、智能显示器等各种新型智能终端，更有硬件、软件、服务一体的商用物联网方案。比如我们的VirtualRounding智能查房方案就是一个基于ThinkSmartView智能终端和视频会议软件平台的远程医疗解决方案，在疫情期间能够让医生对患者进行远程的问诊和查房。
其次是边，也就是边缘计算。5G所催生的海量物联网设备产生的数据，很多需要本地处理，快速反应，计算力下沉成为必然，边缘计算应运而生。边缘计算的硬件设施一头连接多个端，一头连接上云，与放置在数据中心里的设施不同，需要能够长期承受高低温、震荡等严苛的自然环境。更重要的是，它也需要一个以边为核心的“云-网-边一体化”的边缘计算平台，我们称之为MEC——多接入边缘计算。
联想不仅能够提供丰富的边缘计算的硬件设施，而且自主开发了A.I.人工智能支持的边缘计算平台。我们的首席技术官芮勇博士稍后将对此做深入介绍。
接下来是云。今天我们再讲云，已经不仅仅是数据中心的硬件，也不仅仅是IaaS——基础设施即服务的层面，而是包括叠加在上面的PaaS——平台即服务，和SaaS——软件即服务。
在硬件和IaaS层面，联想可以为私有云、公有云拥有者提供完整的硬件产品和解决方案。我们既可以为私有云或客户自有的、本地部署的数据中心提供计算、存储和网络，同时又能提供软件定义的数据中心产品和方案，让设备利用率显著提升，让用户拥有更多灵活性。在高性能计算领域，联想在全球超算强榜单中，上榜总套数多年保持第一。
今天我们还看到一个明显的趋势，那就是越来越多的企业客户在部署自己的基础设施时，倾向于按需、按实际使用来付费的类似公有云的模式，但是受限于数据隐私和业务安全的要求，他们无法把数据和应用程序转到公有云上。他们特别希望能有解决方案让自己既能够把数据和应用程序保留在私有云上，又能同时享受到公有云的灵活优势，包括把资本性开支转变为运营性开支。
企业客户的这一痛点，有了联想的TruScale基础设施即服务就能迎刃而解。我们帮助企业客户部署私有云基础设施并提供运维服务，但企业可以根据实际使用的情况，也就是CPU的负载和耗电量，按“咪表”来订阅付费。
当然，仅仅有了硬件设施还不够，企业客户在软件和应用层面同样需要类似的服务，当IaaS上叠加SaaS后，就能为客户提供更加完整的解决方案。这一点，我们与全球企业软件领域的重要厂商SAP，可以说是不谋而合。
在这里，我要跟大家分享一个好消息——联想已经与SAP达成合作，双方将携手推出“SAPHANA企业云客户版”解决方案，联想的TruScale“基础设施即服务”与SAP的S/4HANA软件平台结合，将完美解决刚刚提到的客户痛点。
说完私有云，我们自然要谈到公有云。
在公有云领域，全球最大的云服务公司绝大部分是我们的客户，我们不仅提供超大规模服务器和存储产品，而且可以提供完整的数据中心设计、建设和运维解决方案。
此外，我们还能够帮助客户把私有云与公有云连接起来，按照实际需求进行集中、灵活的管理、调整和算力分配。联想的多云管理技术，不仅服务于自身的全球IT系统，还能为客户提供领先的混合云解决方案。
在PaaS层面，联想提供的大数据平台，联想人工智能大脑，以及我们独有的DMaaS——设备管理即服务，将成为平台的重要组成部分，为计算和解决方案提供支撑。
在SaaS层面，联想开发了针对垂直行业的多项解决方案，待会将给大家做案例展示。
第四是网。在5G的催化下，越来越多的设备连接并被集成到物联网中;越来越多的计算在边缘进行，以实现广连接、快反应;因为有云网融合的技术、虚拟化技术、网络切片技术，5G可以按照业务需要快速灵活地搭建网络，使得企业建立专网或虚拟专网成为可能。
联想在5G领域进行了多年的投资和积累，申请的标准必要专利已经突破了件。我们的云网融合业务提供5G云基站、5G专网核心网、NFV网络功能虚拟化等产品，能够为公用网络提供5G智慧新型室内分布的解决方案，也能够为企业和工业园区提供5G专网或虚拟专网的解决方案，我们还聚焦于设备连接性和边缘集成提供5G场景化解决方案。
最后，当端，也就是IoT物联网设备产生、收集的数据，通过网络连接到边缘计算或云计算进行分析，并在此基础上叠加行业knowhow或者说行业肌理，以人工智能的先进算法加以学习、总结、提炼，就能针对垂直行业的特定场景打造行业智能解决方案。这是一个“端到端解决方案”。
凭借多年的积累，联想已经打造了支撑行业智能的核心软件平台——LEAP系列软件，包括我们自研的物联网平台——LeapIOT、大数据基础平台——LeapHD和人工智能平台——LeapAI，为很多行业客户实现了产能提高、成本降低和效率提升。
其中，丽江古城就是联想“智慧城市”解决方案的一个典型案例。我们来看一段视频。
基于自身智能化变革的内生外化，以及越来越多行业客户对于智能化的迫切需求，我们在7月初正式发布了专注于中国客户需求的智能化服务战略-RISE，希望通过提供四类智能化服务，为中国各行各业的智能化升级添砖加瓦，稍后刘军将做详细介绍。
以上就是联想的“端-边-云-网-智”技术架构，它与我们国家疫情之后全面推动的“新基建”可以说是高度契合。新基建中的工业互联网、5G、数据中心以及人工智能等等大的方向，正是联想多年苦练内功，厚积薄发的领域。
我们的智能物联网就是要服务好工业互联网的发展。我们云网融合的解决方案，就是为了更好地助力5G的建设。我们的智能基础设施将会为边缘计算、云计算的数据中心建设提供全套的解决方案。而我们的行业智能将会推动人工智能在各行各业的深入、广泛应用。一言以蔽之，为推动经济的转型升级和高质量发展，联想已经做好了准备，并将全力以赴。
最后我想强调的是，要真正发挥科技的深远影响力，就要将智能技术带给更多的人。不论是援建火神山、医院，还是用我们的超算能力支持疫苗开发，联想都深知自己的企业责任，并始终身体力行，全力回馈社会。
这正是我们所说的“使命驱动的创新”，以塑造一个更包容、更开放、更环保、更公正的未来。也许，那正是我们梦寐以求的“新常态”。
林毅夫在联想创新科技大会畅谈新经济中国在人工智能等领域具有优势
在谈到中国经济长期保持发展动能的原因时，林毅夫表示：“中国改革开放在过去40多年能够取得人类经济史上的奇迹就是建立在像联想这样能够抓住时代机遇、敢闯敢试、不断开拓进取的成功企业的基础上。对此，我对柳传志先生、杨元庆先生以及联想中国和外国的所有员工表示崇高的敬意。”
现场，林毅夫分享了对于以国内大循环为主体，国内、国际双循环相促进的新发展格局新政策的看法。林毅夫表示，提出以国内大循环为主体有短期的原因，但也是经济发展基本规律的结果，中国经济发展道路并未改变。短期来看，受新冠疫情影响，全球贸易萎缩、中国出口额降低，因此“中国制造”需要更多地依赖国内循环。但长期来看，随着经济体量增长，出口额占经济总量比重将持续下降，服务业比重则会上升，国内市场成为主体是中国经济发展的必然成果。展望未来，林毅夫表示中国经济将持续发展，全球市场份额也将不断提高。
林毅夫指出，中国在世界上的优势主要在三个方面：首先是传统产业上的“后来者”优势。年，中国人均GDP达到美元，和美国6万多美元还有相当大的差距。中国目前发展的态势和发达国家的差距有一点像日本在年代、新加坡在年代、韩国在年代的阶段，这些东亚经济体利用跟发达国家收入水平的差距所代表的产业链技术的差距，维持着平均大约是8%-9%的增长。
其次是中国在互联网、人工智能、云计算、5G、万物互联的新产业革命上面的优势。一个是这些产业的产品和技术的研发周期较短，这有利于像中国这样的人力资源大国，并且中国有全世界最完备的产业和有全世界最好的供应链，在这种短周期的新产业革命上，中国具备半道超车的优势，可以和发达国家齐头并进。
第三是中国按照购买力评价力计算有全世界最大的市场。按照市场汇率计算，中国也是全世界第二大的市场。就像航空母舰一样，体量越大，它抵抗外来冲击的能力就越大，所以中国未来可以维持比其他国家更稳定的发展。
林毅夫认为，只要中国利用好这三个优势，中国在年之前仍有每年8%的增长潜力，不管国际形势如何变化。正常年份可以保持6%左右的增长，会比其他国家高出3个百分点的增长。即使受到像新冠肺炎疫情的影响，今年中国的增长率可能在2%-3%之间，但是全世界的增长可能是负5个百分点，美国的增长可能是负8个百分点，欧洲的增长可能是负10个百分点。
林毅夫教授最后总结说：“在年柳传志先生率领11位员工创立联想的时候，绝对没有想到在年的时候成为中国第一家进入到财富强的民营企业。展望未来，中国的发展会给企业家提供同样广大的市场。我相信抓住这个机遇，克服困难，不断前进，会有更多的企业可以跟联想一样进入世界领先的行业，联想会继续领先我们民营企业的发展。”
芮勇：联想正在成为智能化变革的引领者和赋能者
元庆在演讲中提到了联想“端边云网智”的战略布局，并指出，联想已经积累了众多的“建材”与“模块”，致力于打造行业智能化的解决方案。随着人工智能和5G等新兴技术的迅猛发展，智能化的应用场景变得越来越丰富，新的解决方案不断涌现。这些新兴解决方案和应用场景对实时计算能力的要求不断提高，于是，智能边缘计算就应运而生了。所以我今天给大家汇报的主题是：智能边缘计算：让AI在你身“边”。这里的“边”就代表边缘计算，我们要让计算和智能下沉到行业场景，更靠近数据产生的地方。
边缘计算并不“边缘”，在行业智能化新需求的拉动下，“边缘”正在变得越来越“主流”。它也是联想技术战略布局的重点领域之一。联想在边缘计算领域的领导力包含三个层次，首先是边缘计算设备这一层，设备一直是联想的传统强项，产品布局非常丰富，我就不展开讲了。
今天，我想重点介绍硬件设备之上的这两层，这两层的核心技术，构成了联想智能边缘计算的技术基石。
首先我们来看边缘基础架构层。就像我刚才所介绍的那样，现在越来越多的行业应用，需要更低的时延、更灵活的部署、更强的适应性、更安全的数据隐私保护。在这种情况下，传统的云的基础架构可能无法满足需求了，我们需要有一个更加扩展的、强化的基础架构，从云延伸到边。联想研发了业界领先的边缘计算平台LECP(LenovoEdgeComputingPlatform)，它能够和联想的各种边缘设备深度融合，为边缘场景下的业务提供网络及算力实时动态的感知调度，以及统一自主的运维管理。
当然，光有边缘基础架构，还是不够的。我们还需要最上面这一层，也就是边缘智能层，来支持各行各业智能化的应用和需求。联想研发的边缘AI平台，能基于边缘设备和场景数据训练出适配场景的AI模型，并实现模型在云-边-端之间的协同推理，能够更有效地发挥边缘侧的算力，助力实现更广泛的场景智能。
这两层里面有很多关键的技术，由于时间的关系，我就在每一层里挑一个关键技术来介绍一下。
我们先来看一下边缘基础架构层中的一项关键技术——混合轻量级虚拟化引擎。
当云计算能力下沉到行业场景时，往往存在设备空间、耗电量等诸多限制因素，进而限制了计算存储等基础资源规模，因此需要运行其上的边缘计算平台向轻量化发展。另一方面，边缘平台上仍然需要承载原来云端所承载的多种边缘智能应用，而这些应用有些需要跑在容器上，有些需要跑在虚拟机上。如何满足这些多样化的虚拟化需求?传统的虚拟机及容器通常是由两套独立的虚拟化堆栈来分别实现。但这样问题来了，这样的虚拟机和容器的两套方案会导致虚拟化开销大、资源利用率低，并且不能混合编排和管理。为此，联想在业界首创了混合轻量级虚拟化引擎，实现了虚拟机和容器在虚拟化引擎层的深度融合。仅通过一个虚拟化可执行程序，就可以同时虚拟出轻量级虚拟机和安全容器，有效降低了虚拟化开销，缩短了启动时间。效率和性能大幅提升。
我们再看看边缘智能层。首先，联想首创了渐近式模型优化技术。云侧模型为追求精度一般体积较大，在边缘侧执行时，需要根据可用资源进行模型裁剪。以深度学习卷积神经网络模型为例，该技术可以自适应调整卷积层的裁剪比例，根据场景渐进式优化模型。模型下发到边缘侧之后，我们的AI任务协同计算技术不是把云边端看成是分割开来的资源，而是把云边端视为一个统一的资源池，通过感知资源池中的计算、存储和网络总体情况，动态调整任务在云边端上的计算分布。此外，云侧训练好的模型不可能预知边缘侧特有的数据特征。为此，我们使用终身学习技术更新预加载模型的参数，使模型更好地适配场景。
讲完了这些核心技术，接下来，我想通过商飞大飞机制造的一个实例，为大家具体介绍一下联想智能边缘计算在行业中的应用。
这里呢，是商飞的飞机零部件喷涂车间。飞机需要喷漆的零件高达数百种，在传统自动化喷涂实践中，机械臂的示教和调试要花费几周的时间;但如果采用人工喷漆，质量会依赖于工人的操作手法，也很难保证一致性。
这些棘手的问题，在联想智能边缘计算的助力下，迎刃而解。联想打造的晨星机器人，在强大的边缘算力和智能支持下，能让工人通过机器人精准地执行远程喷漆工作。现在请大家看演示。
首先，机器人会对整个车间进行空间扫描感知，数据在边缘侧的虚拟机上实时三维建图和渲染，并通过容器化的SLAM技术，导航定位，移动至指定的喷漆间。机器人的双目立体相机将操作台的工件和周边情况实时采集到边缘服务器。边缘服务器随后将3D视频流实时推送到AR眼镜。而工人通过AR眼镜和手柄远程操纵机器人同步执行喷漆，手感完全等同于亲临现场。这样操作一次自然示教之后，该零部件的喷漆能力就保存在了边缘侧，之后对于同样规格的零部件，机器人就能实现自主喷涂。此外，机器人还能进行基于计算机视觉的喷涂质量自动检测。
我们再来看看，刚才提到的几项关键技术是如何赋能这个场景的。飞机零部件喷漆，既需要虚拟机来支持AR模型渲染，也需要容器来支持机器人喷涂、漆面检测等应用。传统做法往往需要两台以上机器运行不同的虚拟化堆栈，分别提供虚拟机及容器资源。那问题来了，这样的两套方案使得系统开销增大，应用之间数据转发性能低，无法满足多终端实时并发渲染的时延指标。怎么办呢，联想的混合轻量级虚拟化引擎能在单台机器上同时提供轻量级虚拟机和安全容器承载这些应用，实现二者深度融合，有效增加了系统资源利用率，最大化提升了模型渲染和机器人不同任务之间的转发处理性能。
此外，喷涂质量检测需要将深度学习网络模型压缩部署在边缘侧。传统方法一般使用固定裁剪比，边缘算力无法得到充分利用。而联想创新的模型优化技术，通过渐近式搜索裁剪比，实现了模型精度和算力资源的细粒度匹配，让复杂模型得以更好地在边缘优化部署，实现了更高效的质量检测。
另外，在喷涂质量检测时，除了常见的缺陷，总是会存在检测范围外的新的缺陷种类，云端下发的预训练模型对此无法应对。为此，我们通过终身学习技术在边缘侧持续更新模型，让机器人学会处理新问题，扩展新的检测能力。
联想的智能边缘计算技术的应用远远不止智能制造。它还为京东智慧园区，洛阳5G智慧龙门景区等提供低时延、高可靠的智能服务。我相信，智能边缘计算，将有力地推动新基建的发展，促进人工智能变成一种普惠的资源，渗透进各行各业。一座座智慧工厂，一个个智慧园区将不断涌现，人类的生活和生产将更加智能、便捷、和高效。智能，为一切可能!