对话联想CTO芮勇:用AI预测零部件备货,准确率已超过人类

智东西(公众号:zhidxcom)
文 | Lina

上周四,在联想2019年Tech World年度科技大会的第一天行业智能日上,联想集团董事长兼CEO杨元庆、联想集团高级副总裁兼CTO芮勇等联想核心高管分享了过去一年间联想在人工智能、SIoT、智能制造等领域的进展。

上午的主论坛结束后,智东西与少数媒体一起对联想集团高级副总裁兼CTO芮勇进行了采访。芮勇告诉智东西,在零部件备货预测方面,过去一年半之内,联想研究院的机器学习系统已经比人类专家备件预估的准确率超过了7%。

一、人机大战,AI再次战胜人类

2017年3月,芮勇带队成立了联想集团内部的第一个人工智能实验室。芮勇说,当前,人工智能实验室已经成为联想内部的第二大实验室。

在上午的演讲中,芮勇介绍了在联想合肥联宝工厂第二车间中,联想的AI系统为PC生产线进行生产排期,使得完成订单数、生产机器数、交期准确率、产能利用率都大大超过了有着十几年排产经验的老师傅。(工厂里办AI大战,用SIoT为麦当劳节能,联想TechWorld干货来了!

芮勇告诉智东西,除了AI系统工厂排产外,联想内部还用AI系统在多个环节进行了效率优化。

比如,在东南亚地区设备维修零部件备货问题上,联想的AI系统同样跟有着多年经验的备件预估工程师进行了“人机大战”。

当时,AI与工程师的预估曲线差别很大,AI预估的故障率高很多。

三个月后,当东南亚进入雨季时,事实证明AI是正确的。因为雨季潮湿,电子设备故障的概率高了很多,AI将这个影响因素也考虑在内了。

通过集成学习(Ensemble Learning),联想把把多种机器学习的模型进行了组合,用不同的权重实时调节,形成了对于备件结果的更准确的预估。

芮勇告诉智东西,在过去一年半之内,机器学习已经比人类专家备件预估的准确率超过了7%。

不过,由于不少AI优化项目还在持续进展当中,芮勇表示暂时还没有AI为联想集团内部节省资源的具体数据。

同时,芮勇还告诉智东西,当前深度学习算法的不可解释性会成为下一步深度学习落地应用的一个瓶颈,比如在医疗、安全等领域,不可解释性会让安全风险提升,企业在采用AI得出的结论时会考虑黑盒的风险因素。

二、产业互联网难以出现赢家通吃

芮勇说,在联想的3S战略中,最重要的就是Smart Vehicles智能行业战略。联想会去找到自己真正能了解的行业进行智能化推进,比如智能制造、智慧教育、新零售等等。

当前,“产业互联网”“互联网下半场开启”等概念已经被越来越多的业内玩家认可。“互联网下半场如果做对了,(市场)可能比上半场(消费互联网)还要大。”

想要做好产业互联网来,技术储备、互联网意识、对于垂直行业痛点的深入了解这几大要素缺一不可。芮勇认为,当前还没有哪家企业能够完整具备这几大能力,在产业互联网早期,考验的是玩家们谁对行业痛点理解得最深、谁的动作最快。

当前,无论是To B企业还是BAT等消费互联网巨头,都纷纷想要进军To B产业互联网领域——联想也不例外。

不过,与消费互联网不同的是,产业互联网可能比较难以形成BAT这类“赢家通吃”的寡头局面。因为对于To C业务来说,人与人之间的需求差别不算太大;但是对于To B业务来说,时常会出现“隔行如隔山”的情况。

芮勇认为,在产业互联网领域,未来可能会在不同行业中出现寡头玩家,但是跨行业出现赢家通吃的情况比较难。

三、联想的转型

芮勇说,在过去三年间,联想最大的变化就是从一间纯硬件企业变成一间硬件+软件+服务的端到端解决方案商。

芮勇说,“我们在转型的过程当中,每次转型都非常痛苦。今天Tech World上展示的内容,都是联想在过去三年中咬紧牙关转型的过程中慢慢积累的成果。”

下一步,联想将进一步引入对软件、对服务的了解,使得联想本身强大的硬件优势能够与另外两者结合,成为优秀的产业端到端解决方案商。