工业互联网能否转型联想？

张学凤

田日辉，联想集团副总裁、首席研究员、数据智能业务负责人、工业大数据产业应用联盟常务副理事长。在软件和互联网领域有超过二十年的经验。主要研究领域包括移动互联网操作系统、云计算基础平台、大数据技术、系统安全和優化、物联网技术等。

自2011年起负责联想大数据平台业务，构建了联想统一的大数据整合平台，端到端的产品优化体系，用户经营体系和业务决策支持体系。并主导开发了联想大数据应用分析套件LEAP，已在多个行业成功应用。担任“中国大数据产业生态联盟”专家委员。2016年中国软件大会被评为“中国大数据产业十大领军人物”。2017年被中国新一代IT产业推进联盟、CIO时代授予 “2017中国大数据创新百人”荣誉称号。

“一个人的价值，应该看他贡献什么，而不应当看他取得什么。”正如他的名字“日辉”所寓“太阳的光辉”，依他所言“希望自己的作为如同太阳的光辉一样帮助更多的人”。他，就是联想集团副总裁、首席研究员、联想工业大数据掌门人田日辉。

初见田日辉：个头不高却很结实，精干、凝练、走路脚下生风、睿智的眼神，专注而执着。忙而不乱，待人接物彬彬有礼，严谨而不失谦和，在刚刚参加完公司内部重要会议后风尘仆仆来到采访现场的他，不停地向记者挥手示意，表示欢迎！在接下来90分钟的采访中，他以自己独具的慧眼、扎实的技术功底、前沿的创新理念，向记者系统诠释了如何正确理解和定义由联想提出的“数据智能”概念？联想的工业互联网平台、工业大数据平台的特色及价值体现？在平台多年的研发、实践过程中，联想经历了哪些挑战？这些平台对企业数字化转型又将起到哪些推动作用？在新时期，作为数字化成功转型的标杆企业，联想如何向行业输出自己的技术能力和实践经验并为产业赋能？联想在领跑企业信息化的同时，如何拥抱工业互联网，在“专心、专致、专业”等领域做出了哪些表率？作为拓荒者，他带领团队“另辟蹊径”，一路摸爬滚打，披荆斩棘，为联想转型及工业互联网平台构建创造了有利条件。

转型工业互联网 联想为什么提 “数据智能”？

随着市场多样化需求的发展，传统工业对于市场信息利用不够发达与准确，所有企业都面临着向工业互联网转型的问题。联想作为老牌龙头企业，也是工业互联网转型道路上的先行者。联想在开展全球化业务的同时也面临着很多挑战，例如联想拥有大量系统，系统之间的数据如何有效利用就是一个挑战。

联想始终秉持朝圣者的激情和践行者的理想，顺应工业互联网时代发展大势，锤炼并输出联想工业互联网经验，寻求新的产业突破点，运势必回。

“数据智能不是概念，也不是为了赶时髦，更不是为了炒作，它是联想多年信息化实践经验的智慧和结晶。数据智能相当于企业的大脑，人的大脑从身体收集各种数据在大脑中枢指挥人的各种行为。企业也是如此，包括企业数据、设备数据，通过对数据整合清理，利用各类软件系统进行智能分析，进而驱动企业整体的运营与运转。” 田日辉向记者这样解释。

一直被外界誉为信息化标杆企业的联想，通过20多年信息化实践和积累，不断地向大数据领域延伸业务。据了解，现在联想的大型主系统有上千套，整个公司服务器加起来有成千上万台，这对世界500强企业而言是一个非常重要的信息化资产，集团很多数据分散在不同的业务系统中，联想希望通过Leap（联想企业数据分析平台），把这些内部分散的数据以集中的方式进行平台整合、管理并科学地利用起来。当前，由联想自主开发的联想工业互联网平台LeapAI：包括深度学习方法和优化类的，可支持销量预测、优化等，知识库帮助企业把一些呼叫中心等大量人工参与的部门通过人工智能替代。从企业管理角度来看，数据治理是非常重要的。联想本身有上千台服务器，数据有不完整性和质量等问题，需要通过统一的数据管理让这些数据提升质量。在一个典型数据分析项目中80%-90%的工作量是准备数据，做好数据是企业整个智能提高的根本性内容。全球正在进入一个全新的人工智能时代，这个时代最核心的资源便是数据，数据本身蕴藏着无限价值，就像深邃的海洋，深度和广度都是我们无法想象的。

在未来，联想构建了其实现“数据智能”的路径，突出表现为两个方面：第一，以最高效的方式进行数据整合；第二，以最敏捷的方式进行数据挖掘。

第一，数据整合。田日辉谈到，对一个企业而言，我们所提到的数据，包括企业内部的数据，以及传统的像ERP、CRM等每一条生产线的数据，通过IT系统进入到企业生产中。PC设备的数据也会注入进去。以风力发电企业、高端装备制造企业为例，他们的生产集成、挖掘都是通过IoT集成。在电商平台上，联想的产品和用户交互等数据有些是结构化的，有些是非结构化的，要把所有相关数据整合在一起。这方面联想有很多与业务逻辑和业务方向结合的模型和算法，通过这些算法支持产品优化，支持整体企业管理效益的提升，包括生产线效率的提升、产品和产量的提升以及最终产业的转型升级。

第二，数据挖掘。田日辉强调，企业整个产品价值链是端到端的，数据智能应用前景广阔。用户对产品的反馈和宏观经济数据都放在一起，有助于优化产品定位和定向分析。用户在使用过程中，不但可以通过产品每天实际的数据来优化产品本身，还可以创造一种新的模式。以汽车行业的车联网为例，人们不但可以利用车的数据优化用户使用体验，也可以根据车联网反映驾驶员的行为，与保险公司合作进行一些个性化的保险服务，对有一些有不良驾驶习惯的人便多收其保费，反之，也驱动了这些人能更好地尊重公路安全。通过数据分析，还可以预测产品的整个生命周期、节能环保、降低能耗等，这是数据挖掘带来的价值。那么，联想提倡的“数据智能”，是让数据在背后能“说话”，让数据变得更“聪明”，让数据为我所用。

优化数据智能，联想自身是一个实践者

“联想是工业大数据产业的拥抱者和领跑者，有十几年的企业实践经验。这让联想意识到，传统的大规模生产已无法满足新业务模式的需求，需要根据用户需求进行个性化定制设计。针对这一形式，联想构建了数据智能平台，通过大数据与人工智能技术的融合，优化业务模式。” 田日辉向记者强调。在大数据的端到端优化产业链方面，联想在国内是一个信息化企业，有大量信息系统，包括ERP、客户关系管理、渠道关系管理、生产预测以及用户数据，将他们形成闭环，每一件产品从其设计、生产和工厂到用户使用的过程中，所有环节联想都是可追踪的。例如用户遇到使用中的问题，将其反馈到联想的客服，通过实时方式反映到前端，尤其对软件的持续改进有非常重要的作用。

在工业领域，对于一个企业而言，物联网是必须的，边缘计算收集产品和产业的数据，工业大数据做整体数据的整合，工业智能做数据的分析、预测和优化，国内外很多企业如GE Predix、三一重工树根互联都在朝着这个方向发展。国家在2015年提出了“中国制造2025”战略，包括2017年发布了《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，这些政策促使联想对智能制造、工业智能、工业大数据体系不断地深化认识、实践与落地。

联想工业互联网平台的最大优势在于联想自身是一个实践者。联想的整个产品体系，包括工业互联网、工业大数据、工业智能等方面的产品都是在实践中积累出来的。从最初的产品设计优化到供应链、营销、用户经营的体系以及售后服务等，都是通过数据智能进行优化的。事实证明，联想的数据智能发展之路是非常正确的选择，也受到了国家的重视。

成长的烦恼 联想构建大数据平台的困扰

任何企业新业务的拓展向来都不是一帆风顺的，即便是联想这样有着20多年信息化实践经验的企业，在构建大数据平台的过程中，也会存在一些烦恼。

据了解，联想从2011年开始做大数据，这也是联想基于自己的业务需要。因为联想有PC设备也有手机设备，还有新构建的互联网服务业务，在这些业务中有企业运营数据和用户行为数据，在手机、PC和应用使用方面会产生非常多的数据，构建自己的大数据平台，主要为联想自身的产品优化所使用，包括服务的快速迭代、设备的用户行为分析，以及一些精准推荐服务等，与联想业务都紧密结合。

联想在构建大数据平台时，搭建之初面临诸多棘手的问题。集中表现在以下三个方面：

一是集团数据量大、数据多源异构问题。作为老牌、大型、多业务企业，集团数据量巨大且分散，尤其并购其它公司和业务后，异构系统繁多，渗透在各个业务层面中，如何将这些结构化、非结构化、多元异构的数据整合在一起，进行数据的挖掘分析是一个重要问题。

二是数据治理能力问题。构建统一的数据平台需将所有设备上的数据进行统一采集和管理。由于不同系统间的数据存在兼容性问题，所以通过物联网技术，把多元异构的新系统数据整合到统一的平台上，保证数据质量，进而保证数据预测的准确率和分析效率。

三是平台应用问题。整合数据要进行分析，希望各个部门都能给予决策支持，因此需要在平台上提供一系列工具和算法模型，包括传统数据可视化工具、BI工具、多维分析、机器学习算法模型和业务系统等，让用户自己也能够整合数据价值，为数据智能夯实基础。

联想的企业文化遍及各层管理者，倡导的是人人都是分析者，让每个人都形成使用数据的习惯，具备使用数据的能力，各层级以身作则，时刻关注业务报表，面临问题深入分析，通过数据跌宕追本溯源，挖掘关键点并进行优化，从根本解决问题，推动整体效率。

目前，大数据在联想的应用已深入到各个角落，联想内部多個业务和部门都在深入使用大数据来进行业务优化和产品优化。通过近几年的积累，大数据对产品，尤其对联想等高科技制造企业是非常有价值的，联想要把大数据带来的经验和技术为更多的合作伙伴包括企业客户提供价值。所以，联想也在准备把大数据平台完善成产品，与合作伙伴一起使用，让这些经验能够造福更多的企业和客户。

行业龙头企业自发带动，联想领跑工业互联网

目前，无论中小微企业还是大型企业，都面临着数据孤岛的问题。理想的行业发展趋势：一是要企业上下游形成良好的协同，包括数据、智能的协同；二是要行业上下游形成很好的协同。需要行业的龙头企业放宽思路、先向前跑，发挥示范效应，把同行业的上下游供应链打通，让中小微企业参与进来。因为工业互联网的门槛比较高，中小型企业还进不来，很多行业需要龙头企业带动，帮助提升整个行业的竞争力，包括价值链的打造。从这个角度看，到了一定阶段，每个行业之间都有一定的协同，发展自会水到渠成。基于这样的初衷，联想成立了“联想工业大数据产业应用联盟”，旨在从政府部门、管理部门、平台的供应商做一些资源整合工作，统一数据交换格式和标签，协调技术、应用方案，为用户提供端到端的全价值链服务，推动技术标准化，减少后期数据对接麻烦，降低接口门槛，提升效率。

“互联网+”转型变革 联想提出四点建议

随着信息技术的变革，数字化转型成为企业发展必经之路。联想作为企业数字化转型的先行者，结合自身和其它企业实践经历，提出四点建议：

一是新动力。多数来源于企业高层，企业的管理者要有决心推动转型，因为转型会改变企业整个管理模式，构建新的利益格局，其中有很多问题需要解决，最基本的要有推动力和企图。

二是勇于尝试新技术。因为很多新技术和新业务模式会给企业带来很多意想不到的变革。通过新技术对数据进行挖掘、分析，发现问题的源头。根据数据进行预测和闭环，优化业务，促进企业数字化发展。现在是移动互联网和智能互联网的时代，各个产业都在快速变化，只有不断尝试、不断快速迭代优化，才能找到最高效的方式转型。

三是找到具有好的平台、产品和实践的合作伙伴。企业关注的是这些产品和平台是否经过实践的检验。

四是形成人人积极推动转型的文化体系。提高对数据的敏感度，让人人都关注分析数据，人人都是分析师，构建企业的大数据文化，创新驱动，优化发展。优化过程是一个量变到质变的过程，需要不断优化结构的矛盾，局部的优化是不能解决问题的。很多优秀的企业基业长青的方法是不断调整组织结构，解决传统遗留问题。通过组织结构的不断调整优化推动企业业务模式的变革。

可信计算 让联想工业互联网平台更安全

当前，我国的信息安全防护工作是比较传统的，也就是常说的老三样：防火墙、杀病毒、入侵监测，这从根本上是解决不了安全问题的。

作为一种主动免疫的新型计算模式，可信计算（Trusted Computing）在确保数据安全等方面的诸多优势使得其备受业界关注。

“可信计算是数据安全非常关注的，联想可以提供从硬件到操作系统，到大数据平台，到大数据应用，再到数据本身基于硬件本身的TCM芯片的认证和加密。可以保证这个服务器在中国境内用TCM芯片，任何数据所有过程都是可跟踪的，隐私和安全性可以得到足够的保护。” 田日辉这样告诉记者。

要解决信息安全问题，必须要在高端芯片、核心元器件、基础软件的领域来掌握自主可控的核心技术，并建立起一套完整的产业体系，形成整体协同发展。

筑梦未来，工业互联网方兴未艾

“随着人们的不断研究，大数据和人工智能会彻底改变人们的生活、企业的效率乃至行业的效率，甚至优化整个社会的效率，现在已经初露峥嵘并不断加速。未来企业的发展，离不开大数据技术的依托，最终落点都是数据智能。这是全世界都在向数据迈进的时代，中国以坚实的实践基础、先进的技术理念、庞大的市场模型，经过数据智能的变革洗礼，必定在工业信息化和工业互联网方面领先全球。联想作为工业互联网领域的先行企业，将不断提升自己的技术和业务，推动国家、行业间的数据智能与协同，推动整个社会效率的提升。” 田日辉自信地告诉记者。

人生只有走出来的精彩，没有等出来的辉煌。光鲜的背后有着不为人知的付出，心之所向便是光。即便田日辉已经在大数据方面取得卓越成就，他依旧坚守匠心精神，不忘初心，在前进的道路上惠及更多的人。