导读: 贾浩楠 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 36 岁的联想, 转行干起了服务业. 刚刚结束的联想 Techworld 2020 大会, 第一日主题是行业智能日, 只字未提人们熟悉的 PC 等个人电子消费品. 纵观整个大会日程, 联想无时不在向外界传达: 我们早已转型搞起了服务...
贾浩楠 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000211.html
36 岁的联想,"转行" 干起了服务业.
刚刚结束的联想 Techworld 2020 大会, 第一日主题是 "行业智能日", 只字未提人们熟悉的 PC 等个人电子 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10001130.html 消费品.
纵观整个大会日程, 联想无时不在向外界传达: 我们早已转型搞起了服务业.
联想要服务的, 是工业互联网 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000212.html ,5G, 企业 AI 方案;
而服务的具体内容, 总结一下, 是以联想优势的边缘 AI 技术为基础, 帮助企业在生产中实现 5G,AI, 物联网的高效融合.
对了,"行业智能日" 还有一款亮点硬件设备, 那就是首次亮相的联想自研工业机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000146.html .
联想首款自研工业机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000036.html
联想 CTO 芮勇博士, 在介绍联想的边缘 AI 技术进展时, 低调带出了这款名为 "晨星" 的工业机器人.
这款机器人, 是联想与中国商飞集团合作的机身喷涂作业机器人, 能让工人通过机器人精准地执行远程喷漆工作, 并学习工人的操作流程, 形成标准的施工动作.
这款机器人, 已经使用在了国产大飞机的生产中. 在工作场景中, 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 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000431.html 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 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000069.html 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常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 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000190.html 视觉的喷涂质量自动检测.
芮勇博士通过这款机器人, 带出了联想关键的边缘 AI 技术.
联想边缘智能计算布局中, 重点是边缘智能和基础架构, 且每一层都有独特的技术.
基础架构层, 联想的具体产品是边缘计算平台 LECP (Lenovo Edge Computing Platform), 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.
而其中的关键, 是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.
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.
联想的混合轻量级虚拟化引擎, 通过一个虚拟化可执行程序, 同时虚拟出轻量级虚拟机和安全 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000085.html 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, 实现了虚拟机和容器在虚拟化引擎层的深度融合.
再看边缘智能层. 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.
联想推出了渐近式模型优化技术. 以深度学习 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10001030.html 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, 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.
杨元庆: 5G,AI, 行业, 联想都想要
联想 CEO 杨元庆, 在全局角度介绍了 PC 业务以外的, 外界鲜知的联想.
杨元庆去年提到的 "端 - 边 - 云 - 智" 的技术架构时, 更多在构想层面.
今年的新演讲, 可以看出这套架构的基础已经搭建起来.
端, 即 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 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000414.html , 服务的三位一体. 硬件来看, 数据计算将会无处不在, 被嵌入, 集成进机床 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000138.html , 医疗设备 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000210.html , 机场 / 车站的闸门里, 其形态可以是嵌入式 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000005.html PC, 主板, 或很小的芯片 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000221.html .
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.
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 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000459.html 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, 联想称之为 MEC 多接入边缘计算.
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, 联想为私有云, 公有云拥有者提供完整的硬件产品和解决方案.
最后, 端, 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 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000001.html 平台 LeapAI.
企业物联网硬件收集的数据, 在此平台上进行计算, 分析, 并制定相应的解决方案.
杨元庆这样总结联想的 "端 - 边 - 云 - 智" 战略:
云网融合的解决方案, 瞄准 5G 的建设; 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; 行业智能则推动 AI 在各行各业的深入, 广泛应用.
PC 大厂还是 AI 新贵?
今天的会上, 联想方面透露过去几年, PC 以外的业务, 年均增长率都在 30% 以上.
但此时此刻, PC 仍然是联想最主要的营收业务, 全球 PC 龙头的位置依然稳剑
行业外来看, 联想还是那个电脑制造商.
但 "端 - 边 - 云 - 智" 的布局, 以及会上公布的落地项目, 都显示出目前联想对于智能化趋势的主攻点: 边缘 AI.
人们对于联想 "PC 生产商" 的认识, 也有可能从今天开始, 逐渐改变.
来源: http://www.ailab.cn/Intelligent_Robots/20201028106062.html