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聯想集團副總裁田日輝:以資料整合+敏捷智慧的資料智慧戰略

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聯想集團副總裁、首席研究員、大數據事業部總經理田日輝。聯想

如果說從PC連網到行動連網是一次大的跨越,那麼隨著物聯網(IoT)、雲端運算、大數據、人工智慧(AI)等技術的發展,又將迎來行動連網向智慧連網的新跨越,由大數據技術驅動的智慧製造亦將成為下一個焦點。

DIGITIMES專訪聯想集團副總裁、首席研究員、大數據事業部總經理田日輝,談談聯想目前在工業物聯網(IIoT)與大數據領域於大陸市場的一些新進展以及未來規畫。以下為訪談紀要:

問:請您分享聯想資料智慧事業的進展、預期未來發展規劃以及大數據應用的前瞻趨勢?

答:聯想集團大數據業務開始於2011年。最開始做大數據,是使用大數據對設備的應用服務進行優化,成熟之後擴展到聯想內部的業務運作,包括供應鏈的分析優化、品質的預測、精準行銷等。這個在集團內部使用大數據優化業務流程的過程,使聯想在資料分析、資料獲取、資料智慧分析應用方面積累了大量經驗。

歷經7年戰略投入,如今已實現對聯想集團全球化管理、生產與運營體系的全方位支撐。這種資料文化也反過來影響著業務創新—不管是面向個人,還是面向企業,聯想的產品和服務都必須是圍繞資料智慧而設計。

聯想不同於其他大數據企業之處,在於從一開始就在進行全球化的大數據平台部署。聯想PC和移動設備遍佈全球,掌握的資料來自不同國家,所以聯想從一開始就構建了全球化的資料中心,如今擁有的3,000+台大數據伺服器集群,分布在全球十大資料中心。

2016年開始對外提供大數據平台產品、資料智慧分析諮詢服務等。那麼實現資料智慧,需要做好哪些方面的準備呢?核心主要體現在三個方面:整合多源異構的資料形成資料湖、業務模型與數學模型相結合形成演算法庫、面向業務價值和發展策略形成應用集。

從產業的具體需求來講,還要加上物聯網與邊緣計算技術。各類新技術的融合創新,對傳統的工業軟體和IT建設模式都提出了很大挑戰。未來的企業既需要穩態技術支撐,也需要敏態技術支撐,為前端基於微服務模式構建的、能夠快速回應業務變化的業務應用提供能力服務。

問:在這幾年的發展中,聯想大數據事業最大的變化是什麼?大數據可以通過資料分析進行產品優化,並且要持續、全面優化,對聯想來說,大數據智慧化的核心價值在哪裡?與阿里、騰訊等知名的網路企業為立足點,聯想的大數據又擁有哪些優勢?

答:聯想大數據事業的有兩個使命:對內,我們建設成世界領先的資料智慧驅動型企業,實現聯想的數位轉型與智慧化升級;對外,為全產業提供頂尖的資料智慧產品和解決方案,實現和鞏固客戶的市場競爭力。無論對內和對外,都是業務需求驅動的,我們認為這是技術與商業的關係本質,是永遠不變的。

如果要說變化,是我們認識到不同產業的差異巨大,從重視單向的技術賦能,到重視業務與技術在更深程度上的融合創新。舉個例子,與面向消費的智慧應用不同, 工業智慧應用需要將工業機理與智慧技術有機的結合,應用場景的選擇必須直切產業痛點。

因此,企業要有較深的產業積累與業務理解。而這恰恰是聯想大數據的優勢所在。利用大數據技術,聯想實現了全流程的產品優化和全球供應鏈再造,每年節省了數億美元的庫存和產品維護費用,顯著提升了公司運作效率。

問:請您進一步闡釋聯想在智慧工業領域的戰略部署、系統平台和創新產品及解決方案。能夠為智慧製造提供哪些領先的智慧技術?如何以技術與平台優勢,助力更多的大陸工廠實現數位化升級轉型?請您分享實際成功案例。

答:為了幫助產業用戶更好地應用資料智慧,聯想大數據提出了「雙拳戰略」,即IT和OT業務兩手抓,兩手都要強。聯想大數據分別針對這兩大市場開發不同的大數據產品,設計不同的解決方案,並提供不同的雲服務。

在IT市場,聯想將以LeapHD大數據平台軟體為核心,為產業客戶建立資料湖,並提供託管式私有資料雲服務;在OT市場,推出全新的LeapIOT產品並以此為核心,為產業客戶建立資訊物理系統,並提供基於公有雲的、開放的聯想IIoT平台LeapAI.com。

除了產業解決方案,聯想還提出了以資料整合+敏捷智慧為核心的「資料智慧」戰略,以及實施戰略的方法論和最佳實施路徑,為產業客戶提供面向資料智慧的IT諮詢服務。Leap產品家族涵蓋了從工業物聯 、資料存儲、即時分析、人工智慧以及工業App各個層次。

首先,LeapIOT是面向工業打造的專業IoT平台,提供了從工業設備、感測器的接入到工業應用服務的端到端的解決方案,通過終端接入、邊緣計算、即時資料、時序存儲、數位模擬(Digital Twin)、資料洞察,為新建或已有產線設備提供全新的智慧化改造服務,解決企業生產製造端工業連接、系統協同、資料分析需求。

在大數據平台層,LeapHD可以實現巨量數據存儲和高性能計算。它基於Hadoop/Spark生態系統,並對複雜開源技術進行高度集成和性能優化。它具有功能豐富、使用簡便、運行高效、穩定可靠等特點。

此外,也提供面向分析的高性能記憶體分析平台LeapOcean。基於此平台,企業可以快速構建以綜合資料分析為目標的企業大數據倉庫。基於多併發秒級回應即時分析計算,多模式主題建模、資料探索、關鍵資料應用開發與發布,支援企業各類資料使用者快速發掘商機、有效防範風險、高效科學決策。

在工業智慧方面,深度學習平台LeapML提供了深度學習分散式架構、機器學習工具箱、知識圖譜元件、預測庫、優化庫、知識庫等功能,可輔助使用者發掘隱藏在資料背後的巨大商業價值,加快從資料到業務的價值實現。

最後,LeapAI平台為IIoT應用的開發提供一個開放的平台,不僅為開發者提供簡單,高效的開發工具和技術手段,更為為開發者和使用者提供雙向價值的服務市場。

就實際案例而言,聯想通過大數據演算法構建需求預測模型,借助機器學習和知識圖譜,為一家鋼鐵產業客戶精准預測鋼材需求和下游廠商精準預估,準確率達到92.2%以上,有效降低庫存成本達人民幣數千萬元,對應產品庫存週期周轉時間降低20%,實現生產優化排程等。

問:聯想大數據事業經過多年的探索和實踐,認為目前製造業轉型智慧化所面臨的最大問題與挑戰為何?同時,近期雲端市場的漏洞安全隱患頻出,資料丟失往往造成廠家難以回復極大的損失,聯想如何實踐資料的安全和保護?

答:首先,大陸製造業的智慧化轉型不是一蹴可幾的,是一個長期過程。大陸製造業發展水準不一,部分企業已經有了比較好的自動化資訊化基礎,但很多還處在工業2.0狀態,要推進智慧製造,就必須從基本的自動化、數位化做起,把整體水準提上來。

其次,企業轉型升級的系統性規劃不足,全生命週期價值創造力有待增強。智慧化轉型是一項複雜的系統性工程,涉及到研發、生產、供應鏈、服務等各個環節,不能盲目跟風,也不能望而卻步。需要企業以價值創造為導向,通過統一周密的規劃,實現製造技術和資訊技術在各個環節的融合發展。

再者,實現智慧化轉型的關鍵之一是充分發揮資料的價值。這其中涉及到諸多的新興技術,例如IoT、大數據、AI等。而這些技術應用到工業中就需要適應工業的場景,才能實現真正的價值。這一點不僅僅是製造企業面臨的問題,更是我們努力的方向。

至於安全問題,現在傳統安全手段已無法有效應對日益成長、持續攻擊和內部安全攻擊。必須針對大數據、雲端運算的技術特點,在新的平台進行安全架構的重新設計。在這方面,聯想大數據強調一體化、多層次、全方位的資料安全保護機制,保障平台系統無漏洞、安全防護無弱點、技術產品自主可控。

聯想大數據打造了基礎設施安全、存儲安全、系統安全、應用安全、平台網路服務安全、認證授權、審計與日誌跟蹤、安全事件監控等全方位的解決方案,同時幫助企業或機構建立了大數據安全制度、原則、策略、管理方案,以及實施細則。

一方面使資料在資源整合、共用、發布、交換的過程中滿足相關法遵性要求,另一方面也在個人資料、重要資料、資料跨境傳輸、密碼和金鑰管理等方面提供法遵性支援。

需要強調的是,企業必須對資料整個生命週期的安全管理給予足夠的重視。在資料獲取、資料傳輸、資料處理、資料分享與資料銷毀階段,進行全生命週期管理,推出相關的解決方案並在多個產業得到了成功應用。