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联想创投贺志强:智能互联网将影响更长周期的产业变革
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2019-12-11 联想创投贺志强:智能互联网将影响更长周期的产业变革

来源:猎云网
智能互联网将会影响十年,甚至更长周期产业的变革。

【猎云网(微信:ilieyun)北京】12月11日报道(文/吕梦)

12月10~11日,2019年度CEO峰会暨猎云网创投颁奖盛典在北京望京凯悦酒店隆重举行,近百位知名资本大咖,独角兽创始人、创业风云人物及近千位投资人与创业者共聚“新势力·2019年度CEO峰会暨猎云网创投颁奖盛典”。


在《拥抱智能互联网》的主题演讲中,联想集团高级副总裁、联想创投集团总裁贺志强表示,智能互联网赋能各行业的五个关键要素为物联网、边缘计算、云、大数据和人工智能,“通过将这五个核心技术驱动作用于各行各业,我们认为会带来巨大效应的提升”。

为了能够发挥产业效应,联想创投认为首先要解决数据问题,然后寻找能够通过这些技术的赋能进行大规模效率提升的行业。

联想创投围绕核心技术与垂直行业,通过投资物联网、边缘计算、云、大数据和人工智能这五大关键技术,并以此深挖这些技术在如智慧城市、智慧工业、智慧医疗、智慧教育、智慧家庭和智慧交通等领域可能带来的巨变。

贺志强谈到,“智能互联网或者现在讲的产业互联网,将会影响十年,甚至更长周期产业的变革”。

通过联想创投过去三年的观察和调研,贺志强还分享了智能互联网行业几大关键特点:

首先,高质量的数据是智能互联网的基础;

其次,“全域数据”为智能互联网提供全面信息;

第三,需深度理解“行业肌理”和“AI算法”;

此外,传统企业数字化和智能化转型仍面临巨大挑战。

作为一家诞生于老牌IT企业的企业创投(CVC,Corporate Venture Capital,企业风险投资),联想创投通过内部孵化和外部投资,已围绕Smart IoT(智能物联网设备),Smart Infrastructure(智能基础架构),Smart Vertical(行业智能)投资了约120家企业。

这其中有通过内部孵化已成长为公司核心业务的DIBG(联想数据智能业务集团),以及智慧行业的领军企业,如旷视、深交通、中奥科技等,同时,还有前端和后端的核心部件企业,如寒武纪、芯驰、中科物栖等。

贺志强.jpg

为了帮助创业者和投资人重新蓄力,2019年,猎云网携全新品牌“新势力(New Force Summit)”亮相。本次峰会由猎云网主办,锐视角、猎云资本、猎云财经、企业管家协办。

此次盛典上,猎云网将通过六个版块分享创业者和投资人在智能制造、文娱、零售、医疗、教育、汽车等领域的启发性的观点和行业前瞻,围绕多个维度,分享科技和产业前沿观点,探讨创新潮流趋势、把握未来新方向。

以下为贺志强演讲实录,猎云网整理:

各位朋友,大家早上好!我今天分享的主题是智能互联网。

2016年的时候,我们一直在想一个问题,为什么数字经济时代的巨头,在公司扩张到那么大规模的时候,仍然以每年30%,甚至50%以上的速度在成长?

我们发现大数据以及大数据背后的算法、人工智能的连接,使这些公司通过数据智能持续了解数据背后深层次的规律,快速迭代调整产品,不断提高竞争力,提升对客户的服务水平。

我们当时就在思考,数据智能驱动企业价值链效益的提升,是不是在所有行业里都能实现。2016年成立联想创投之后,我们就提出了未来投资主题不再是移动互联网和流量,而是智能互联网。

那智能互联网是什么?我们认为,智能互联网要赋能各行各业有五个关键核心技术要素:物联网、边缘计算、云、大数据、人工智能。将这五个核心技术驱动作用于各行各业,会带来巨大效应的提升。


在应用于行业之前,首先解决技术问题。

比如没有数据时,我们要先在物联网环节解决高质量数据采集的问题;在应用数据时,要保证所有的数据都是完备、高质量的;然后再寻找能够通过这些技术的赋能进行大规模效率提升的行业。

这是我们当时最核心的投资逻辑,而且我们认为智能互联网,或者现在讲的产业互联网,将会对未来十年,甚至更长周期产业的变革产生深远影响

我们过去三年多围绕着智能互联网投了120家公司左右。我们发现,智能互联网正在改变各行各业,比如说我们投的机器视觉公司,从前端组件、算法到平台差不多20家,我们发现机器视觉已经广泛应用于医疗诊断、工业等各个领域,人工智能也在城市管理、医疗、物流优化等领域广泛应用。

而且我们发现,这些智能互联网带来的变革是几倍、几十倍,甚至上百倍效率的提升。

因此,我们坚定地相信产业互联网将会带来巨大的变革。未来谁真正理解了智能互联网的核心,真正带来产业变革与效益的提升,就是真正的新势力。

关于智能互联网今天想跟大家分享几个我们关键发现:

首先,高质量的数据是智能互联网的基础。


如果没有高质量的数据,后面的赋能将不可能实现。

中科慧远这家公司我讲过很多遍,主要做手机透明玻璃屏产线检测,因为玻璃是透明的,所以用普通检测得不到完整的数据,没有数据就无法训练人工智能识别缺陷。

中科慧远融合光、机、电、软、算进行自动检测,在检测效率上大幅提升,比人工检测综合效果提升了200倍,机器一个小时检测4万片左右,而人工检测效率低于1.6s/片。

同时,背后更重要的是社会效益的提升,中国每年生产20亿片玻璃用在手机上,中国需要大概15万名工人来做这件事情。玻璃抽检必须在蓝光环境下进行,而蓝光对工人眼睛的伤害很大,机器能够代替人来做这些伤害健康的工作。

第二,“全域数据”为智能互联网提供全面信息。


联想创投的团队是做产业出身,又做IT出身,我们深刻意识到,所有传统制造行业,需要通过数据智能大幅度优化研发、制造、供应链、销售、售后服务五个关键的环节,而优化的基础就是全域的数据。

以前的传统企业是“被教育”,先做ERP(企业资源计划管理),再做CRM(客户关系管理)。但新一代企业,必须理解什么样的数据才是真正能影响决策环节的数据。

比如说我们给某钢铁公司做钢材预测,他们以前从不会用行业数据、竞争对手销量的数据来预测,而我们的联想数据智能业务集团把过去历史的数据与行业数据结合,为该钢铁公司做预测,大幅提升了预测的准确性,一年为该钢铁企业节约上亿的成本。所以,全域数据的概念是真正作为一个行业必须理解的。

第三,深度理解“行业肌理”和“AI算法”。


我们发现如果数据智能或者智能互联网变革各行各业,我们需要两个深度认知。首先,对行业肌理有深度理解,否则所有的数据算法都没有意义。

其次,在产业互联网这个领域,AI算法与深刻理解行业肌理同等重要,缺一不可。

这意味着,我们需要特别高质量的数据科学家、算法科学家,在对行业肌理深度认知的基础上,以数据和数据智能来赋能垂直行业,这是我们过去三年最深刻的认知

举两个例子,第一个例子是联想内部,两年前杨元庆给我们人工智能研究院提了一个要求,怎么将AI运用在行业里。我们选了一个题目“智能排产”。联想在合肥的工厂,一年生产3000万台笔记本,做过制造业的都了解排产是非常复杂经验驱动的行业,涉及到产品线、元器件、订单等多重因素。

我们在智能排产实践中遇到两个挑战,第一个挑战:数据量非常小,没有办法来训练模型。人工排产通常是一天排产一次,一年300天生产,只有300天的数据,这样的数据是没有办法训练机器的。

所以,我们首先要解决数据量少的问题。我们在理解生产排产最核心的原理基础上,创造一个模拟环境,跟阿尔法下围棋一样,自己跟自己模拟实际环境,每天产生几万的数据,通过这种方式我们产生了大量数据。

在数据基础上我们解决第二个问题:数据特征。我们需要专门的算法,基于注意力的最优网络排产。当这两个问题都解决之后,效果非常棒,我们每天排产的产品数从2.2万台提升到3.48万台,订单数提升了30%。

在联想的智能排产中,有两个根本的驱动力,对产线排产行业规律深刻的了解和机器算法。我相信联想在这方面的实践,一定会为未来同等的制造业带来很大影响。

另外,举一个被投企业的例子。我们的被投企业中飞艾维,创始团队来自国家电网,他们希望用无人机来进行电力巡检。但这些创业者只懂电网巡检,并不懂人工智能。

联想创投投资之后,将中飞艾维与联想机器智能研究中心对接,共同研发了基于机器智能的空中电力巡检,能够深度识别缺陷。开创了利用无人机进行工业数据采集和利用AI进行数据分析,将分析的结果用于产业支撑的技术路线,以及运营服务的商业模式。

一天一组人配备无人机,可以巡视40-50个电塔,效率提升20倍。既了解行业,又优秀的数据科学家,才能带来智能互联网行业真正的变革。

第四,传统企业数字化和智能化转型仍面临巨大挑战


我刚举的两个例子,通过人工智能进行透明玻璃检测的中科慧远,目前开始在产线批量运用。无人机智能巡检从初步想法到大规模部署,差不多两年时间,其中面临很多挑战,包括数据采集、前置处理、数据管理等等。

过去所有的行业,如果不是IT出身,IT技术其实是掌握在其他人手中。但目前所有互联网创业成长起来的公司,所有的价值链数据、以及软件全都掌握在自己手中。他们可以时刻修正算法,不断提升每个价值链的效果,不断通过大数据发现价值链最优价值的环节。这一点是传统企业所不具备的。

联想创投想要找到真正懂数据算法,软件完全掌握在自己手中,并快速迭代不断提升优化自己价值链的企业。我们坚定地认为,产业互联网会持续地变革。所以,我们寻找的就是智能互联网时代的新技术、新平台、新物种。

在智能互联网时代,我们特别希望和创业者一起,以做实业的心态来投资,和创业者一起把智能互联网这件事情真正赋能到各行各业,带来社会效益与经济效益大幅度的提升。

谢谢大家!

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