联想CTO芮勇：联想正在尝试新型计算平台

网易智能讯 2月24日消息，在近日将门创投召开的一周年生日会上，联想集团高级副总裁兼CTO芮勇在圆桌讨论环节发表了联想在人工智能上的一些布局和看法。

芮勇称，要把联想变成一个“Device+Cloud powered by AI”（基于人工智能的设备和云服务）的一个公司。芮勇提到，联想在努力寻找新型的计算平台，比如去年发布AR手机Phab 2 Pro，还有在今年CES上发布的智能家居产品。

芮勇认为，AI要往前发展，第一个可能还是算法，第二个因素是数据，第三个因素是计算力，第四个是帮助人工智能落地。“每一代算法的迭代，都带来整个技术不是这样的上升，而是平台式跨台阶的上升。”芮勇说道。（小易）

以下为芮勇发言实录（根据将门一周年生日会圆桌环节整理）：

高欣欣：接下来要问问有数据的人，要请教芮勇博士。最近芮勇博士加入联想，成为联想集团的CTO，必然会使技术和联想庞大的技术和行业认知结合起来，使它真正为商业所用。而联想又是我们能够看到中国龙头企业、世界的领先企业，它的每一步牵一发动全局。所以我要问芮勇博士的关键词是布局，想请问您，您到了联想之后，将会如何布局联想的人工智能？您将在哪一些领域重磅突破？

芮勇：加入联想大概三个半月，这三个半月工作也很忙，尽量了解联想整个的体系。原来的使命是什么，我们今后要往哪走？杨元庆在几年以前就开始跟大家讲，联想要从只做设备的公司，变成设备加上云的服务。去了以后，我觉得要把联想变成一个Device+Cloud powered by AI的这么一个公司。

我觉得联想有机会把这些事情都做了，为什么这么说？联想有三个BU，加上研究院还有创投。三个BU里，有两个做设备。

第一个BU：做PC，全球连续37个月出货量都是第一，这是做设备（PC）。

第二个BU，做手机。联想手机在中国市场还有很长的路要走，希望大家帮助我们一起走得更快。但是在中国市场以外，其实上一个季度，我们全球的出货量全球第四。所以手机有很多的设备，这两个BU都是做设备的。

第三个BU，做服务器、数据中心和云。有希望把Device + Cloud Service给做在一起。我加入联想之后，我领导的研究院还有老贺领导的创投部门，我们一直会加大在AI方面的投入，使得整个产业链变成Device + Cloud powered by AI，所以这就是我的布局。

高欣欣：接下来请问芮勇博士，后PC时代，联想有没有想过什么样的新型计算平台？

芮勇：肯定想了很多的新型计算平台，刚才铁岩提到AR、VR，有的人可能把它当成一种锦上添花的，但是真喜欢的人就是雪中送炭。

关于AR设备，其实去年联想出了第一款真正意义上三维的手机，叫Phab 2 Pro，后面有很多摄像头。你可以想象，我拍大家的时候，可以把大家的场景搬到这个舞台上来，把家里、办公室的场景搬到这个舞台上来。这个是一个人工智能后PC时代的产品。今年一月初的CES上，我们也发布了第一款智能音响，今后联想在智能家居、智能家庭、智能办公上还会有更多的设备出现。

今天几个朋友聊到AI发展趋势几个元素，我觉得今后AI要往前发展，第一个可能还是算法。举一个例子，在深度学习出现之前，余凯其实做了一个非常好的算法，在深度学习出现之前是拿第一名的。后来有新的算法出来以后，很快把错误率往下降了，所以算法的力量，还是不能小瞧的。每一代算法的迭代，都带来整个技术不是这样的上升，而是平台式跨台阶的上升，所以我们不要小看算法的力量。

其实深度学习就是一个换了马甲的人工神经元网络，我记得我自己写的第一个人工神经元网络，大概是在80年代末、90年代初的时候。那时候只有一层隐含层、一层输入层、一层输出层。为什么今天叫深度学习？因为隐含层的数很多。人工智能要往前推进，算法的力量我觉得是一个因素。

第二个因素是数据。我曾经在清华做了一个华东四省电力负荷预估的事情：第二天华东四省水电和火电这些厂，合起来要发多少电？又不多发也不浪费，也不能少发，怎么预估？当时就用了人工神经网络做的预估。

当时我觉得自己很牛，数据很多，我从四个省拿了两个月的数据去训练。但是今天大家一听两个月的数据都会笑，因为今天一个深度学习的网络，光参数几百万。我当时就一层，是一个浅度学习，那时候是可以学的，因为没有更多的数据，没有办法做深度学习。这是第二个，所以数据也是非常重要的因素。

第三个因素是计算力。以前，如果今天训练我们的深度学习，可能算几个月都没有办法收敛，可能算一年都没有办法收敛。那你怎么调整你的参数？所以强大的运算力，是使得机器学习、人工智能再往前发展一个很重要的因素。

第四个因素可以帮助人工智能发展，并且真正在产业界有作用的，是要它能落地。前面的几个大潮，它本身就是一种产品、服务。比如搜索引擎它就是一种服务，比如说社交网络就是一个产品、服务。但人工智能本身并不是一个服务，它要落到地上，和产业相结合。不管To C也好，To B也好，人工智能真正要对我们社会发生效应，一定要和某一个产业相结合，没有和产业相结合，我觉得很难往下做。

这个产业就要有很多垂直领域的知识，我记得在微软的时候，还和中科院的植物所做过微软识花这么一个项目，很有意思，如果我们只是一帮深度学习的人去训练怎么识花，我们识别效果不会好。只有植物所的专家会告诉你，识花要看它的叶、蕊、径是什么样，这些专业领域的知识加在一起，你才能真正做出一个非常好的系统，所以要接地气。

所以总结四个方面可能对人工智能的发展会很有好处：

算法本身的提高。

更多的数据。

更强的计算量。

和垂直领域相结合。

（发言实录部分来自/将门创投）

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