降低AI應用門檻，聯想LeapAI平臺怎麼幫企業省錢又省事？
電力系統網路的巡線一向依靠人工，費時費力，而在南方電網，巡檢無人機將照片拍攝下後，利用計算機視覺技術進行自動識別，巡檢覆蓋率超過85%，而且降低了人工檢查的風險；興業銀行利用智慧語音識別與分析技術，對呼叫中心客服進行語音質檢，瞭解客服人員的服務質量，提升了客戶滿意度；康德樂利用自然語義分析和機器學習技術，進行醫藥流通領域的渠道管理，智慧識別風險，降低人員成本80%，識別率提升至98.8%。
這些AI應用在聯想大資料人工智慧產品總監麼石磊博士看來，還有不少的提升空間，但對企業的幫助已經很大，在聯想內部，AI應用也早早落地，比如聯想創投採用知識圖譜結合自然語義分析、機器學習技術構建創業企業知識庫，囊括數萬家投資公司和創業企業資訊，通過關聯挖掘，可以快速實現精準的投資輔助決策。
因此，應用AI技術，對企業來說是一件充滿期待的事情。但對企業，尤其是非網際網路的傳統的企業來說，運用人工智慧有很多挑戰。
首先，是人工智慧技術的複雜性。人工智慧是一個綜合性的學科，包括數字計算、優化演算法等很多科目，而且人工智慧技術本身有很多分支，比如計算機視覺、語音識別，自然語言分析，還有傳統上的機器學習等，每個分支還有更細節的內容，而處於爆發期，人工智慧技術新的演算法層出不窮，企業很難跟蹤這些技術。
其次，人工智慧技術應用於企業業務需要硬體環境的支援，這個環境包括僅需要CPU，還是需要GPU、FPGA，到框架再到框架能否和作業系統完美的匹配。而資料準備、機器學習、演算法選擇和模型開發，每一個步驟對企業來說都不容易。尤其對企業來說，需要形成整條鏈端到端的解決方案，難度甚至大於科學研究。
而人工智慧技術的研發投入也越來越高。舉幾個例子，百度每年把15％的營收用於研發，大約合15億美元，並表示所有投入都與AI相關；三星宣佈未來三年投資220億美金研究人工智慧；Amazon旗下的人工智慧語音助手Alexa部門員工數量超過萬人。網際網路巨頭對人才的激烈爭搶，讓整個AI人才市場的價格都水漲船高，一名剛畢業的人工智慧專業的博士，年薪在市場上能被炒到80萬，人才的搶奪如此激烈，反過來，也讓AI對企業來說變成了一件複雜又昂貴的事情。
最後，目前企業人工智慧的應用，就像前幾年的大資料應用，還是點狀而且比較分散的。這種分散不只體現在人工智慧研發方向上，還在人員配置上，如果企業真的想要大規模應用人工智慧，建設人工智慧平臺，還需要從戰略上進行集中。
簡而言之，應用AI技術對企業來說，價值大但又門檻高，可望而不可即。但對於像聯想這樣的廠商來說，卻彷彿看到了新的機會。
從左至右依久為：聯想機器智慧中心負責人羅軍；聯想集團副總裁，首席研究員，大資料事業部總經理田日輝；聯想集團高階副總裁亞太區總裁黃建恆；聯想香港及澳門區總經理黃斌
從內部試用到外部推廣
近幾年來，聯想一直關注於企業數字化轉型領域，也關注在人工智慧領域，在去年，也曾釋出一系列的如智慧音箱等人工智慧的產品。但與此同時，有關人工智慧平臺的研究也一直在進行中。
4年前，聯想香港機器智慧中心成立，最初關注核心技術的研究，然後逐漸聚焦到產品。聯想集團副總裁、首席研究員，大資料事業部總經理田日輝介紹，早在2016年，他們就開始形成對人工智慧產業發展的看法，主要聚焦在幾個產品上：
DeepNEX能夠提供深度學習的軟體、硬體的整合化管理以及資源排程、資料管理等；HyperMiner是自動化的機器學習訓練平臺，預測、優化等機器學習的方案可以在平臺上進行自動化的訓練和引數優化等；HyperGraph是圖計算的平臺。
這些產品同時也和許多行業的應用結合，形成了不少行業AI應用案例。但他們也逐漸認識到，企業要實現AI資料智慧的全面應用，單靠幾個工具產品還不夠，經過半年的研討，他們們決定把產品進行深度的整合，形成一個全面的企業級人工智慧平臺，並從2017年開始打造完整的企業級AI平臺。
LUDP AI聯想企業級人工智慧平臺開發出來後，首先是在聯想內部試用，目前在聯想集團內部有使用者800多個，應用場景超過50個。比如聯想膝上型電腦的銷量預測，就是在這個企業級人工智慧平臺上，用機器學習演算法，把生產資料和銷售資料統一起來進行預測，並將預測的準確率從之前的76%提升到接近90%，僅此一項就為聯想全年增收超過千萬美元。
在內部試用成功後，將這個企業級人工智慧平臺向外推出也就成了應有之義，在12月初，香港機器智慧中心，LeapAI企業級人工智慧平臺宣佈上市。
如何讓AI技術在企業更好的用起來？在聯想看來，基本的原則是靈活性和易用性。“AI會應用在企業價值鏈的各個環節，不能靠少數的科學家，少數的科學家可以做比較好的範例和標杆性的應用，但是全價值鏈的應用一定要在企業內部形成好的資料文化和人工智慧文化，讓每一個人都有能力去優化自己的工作。其中包括AI的技術能夠跟企業傳統的業務流程、傳統的資訊系統進行無縫整合，包括預測的結果能夠跟新系統進行充分的整合，這樣才能讓AI真正應用到企業實際的業務流程中。”田日輝說，構建企業AI平臺，要從戰略文化、技術平臺的選擇和構建，以及業務流程的AI應用等多個方面考慮。
LeapAI是什麼？
那麼，聯想的企業級智慧理念，最後呈現的產品形態是什麼樣的呢？
目前，聯想大資料已經構建了一套完整的產品體系，包括：LeapHD大資料計算平臺，用於幫助企業構建資料湖；LeapIOT工業物聯網平臺，是OT域的資料採集和實時分析平臺，在產品運營過程中實時收集資料，做實時資料的分析、挖掘，以及歷史資料庫的分析；LeapAI企業級人工智慧平臺，實際上把IT域和OT域的資料方便的整合在一起，通過深度學習和機器學習的演算法為企業提供優化；LeapOcean記憶體分析平臺，主要面向非常大的資料量，特點是速度快，能夠支援秒級的實時互動資料查詢；iLeapCloud.com工業網際網路平臺，主要是通過公有云的模式為企業提供一站式的、快速的工業網際網路應用搭建。
在企業中，大資料平臺在IT域整合眾多的IT系統，OT域的資料通過LeapIOT來收集，形成企業統一的IT和OT域兩化融合，在此之上，LeapOcean進行快速的大資料量的互動式的分析，LeapAI企業級人工智慧平臺能夠進行機器學習和深度學習，支撐更深度的資料探勘，降低企業應用AI技術的門檻，全面賦能企業構建AI能力。。
麼石磊介紹， LeapAI聯想企業級人工智慧平臺的功能架構分成四個大的模組：計算環境模組，主要是對下層的硬體進行適配優化和整合，整合主流的人工智慧硬體，包括CPU、GPU等，還有記憶體優化、容積、資源排程等；AI核心技術模組，對AI技術從訓練流程到最後的模型生成和模型驗證的全面支援，也會支援主流人工智慧的技術，包括深度學習，機器學習，增強學習等；模組庫，主要是跟AI技術相關的全面的支援；整合開發環境模組 ，強調應用性。
人工智慧技術在企業裡應用和使用的應用鏈很長，而且每個環節特別複雜，LeapAI提供了人工智慧的環境，在資料準備階段可以無縫對接大資料平臺，在演算法選擇階段提供自動化演算法優選，企業可以選擇包裝好的演算法，在建模階段，以往是手工處理，現在有三個選擇：完全自動化的實現，自定義的方式完成流程設計以及可編輯的行業板塊。
不同於BAT等網際網路巨頭，聯想大資料的積累主要是在企業層面，尤其是工業企業，並且可以提供軟硬體一體化的方案，能夠對接企業的業務系統，大資料，網際網路平臺。“聯想從前年到現在一直大力推動企業數字化轉型，並且希望轉型成為資料智慧領域頂尖的使用者和供應商。”田日輝說。