人工智能真正赋能制造业 将成为制造业转型升级的核心动力

人工智能真正赋能制造业 将成为制造业转型升级的核心动力

去年年末，新华社中国经济信息社发布《中国制造业高质量发展报告(2019)》(白皮书)。该报告对国内外制造业的前沿动态进行了比较研究，发现我国制造业竞争力在持续增强的同时，“大而不强”的问题依然存在，关键核心技术与高端装备依然高度依赖外力，劳动生产率依然落后于美、德、日等传统制造业强国。因此，在新的一年，我国制造业亟待进一步优化产业结构，由要素驱动向创新驱动转变，以缓解由全球贸易结构变化带来的压力。

“自家的和尚好念经”，研究院打造真正适合联想的智能排产

以解决实际问题为导向，联想人工智能大有作为

联想研究院人工智能实验室机器学习总监范伟曾表示，联想的机器学习研究目标是把数据转化为生产决策，把技术转换成生产力，从而提高集团业绩并创造实际价值。在这个过程中，优秀的算法固然是重要的一环，然而真正能够“一锤定音”的是基于生产环境下各种实际问题的，对不同算法的深度理解和灵活运用。联想机器学习团队目前由26名员工组成，其中14位是算法工程师，都是对算法拥有深入理解并对实际问题拥有敏锐认知的人才。

以解决实际问题为导向，联想机器学习技术在垂直行业的深度融合应用中具有优秀的可扩展性。这在团队的另外两款明星产品——智能服务备件前瞻分析和智慧物流系统中，得到了充分的体现。

智能服务备件前瞻分析系统的核心目标是预测联想售后服务站对产品备件的需求，并实现提前采购，提前调度，提前在离用户最近的服务站备货，在用户的产品发生故障以前就感知到需求，这样当需求真正发生时就能以最快的速度完成对用户备件的更换，最大化用户满意度，同时也能平衡企业的库存成本。为了实现这一目标，机器学习团队不仅需要对服务站所需的成千上万种备件进行精细的分析，还需要针对因服务量较少而数据稀疏，或者受季节性地理环境影响较大的地区，灵活切换不同的算法。目前，智能预测精度已实现比人工提升7%，每年为联想节省上千万美元成本。

联想集团副总裁，联想研究院人工智能实验室负责人徐飞玉博士曾在多个场合表示，联想人工智能研究的长项在于研究与业务紧密结合，形成了闭环的生态系统。相信在未来十年，在人工智能的应用趋势逐渐从消费端的“酷炫”功能转向针对商用端“对症下药”的大背景下，摆在联想研究院面前的必将是更将广阔的天地。

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