联想智造

来源:二十一世纪商业评论
2018-10-08

207公司联想开始向2B

9月,北京,雁栖湖。

联想创新科技大会2018(Lenovo Tech World)的日程安排,与前三年有所不同,第一次将商用方案与个人设备分立,且商用专场优先安排。集团董事长兼CEO杨元庆定义联想是“少数能够统一利用所有智能化要素资产的科技公司”,多位高管演示了联想2B的案例,从帮钢厂进行生产排期,到为捷豹汽车提供商业分析方案。

论及智能制造,“我们会比富士康做得好。”杨元庆说。

如此高调地宣讲商用业务,在联想历史上并不多见,商业逻辑却显而易见:PC业务大局已定,联想策略以盈利为优先考量,移动业务短期内难有根本改观,但是,数据中心业务集团(DCG)则有明显起色,全球10大互联网或公有云企业中,6家已成为其客户,且智能化浪潮颇有想象空间。

过去一年,营收超过500亿美元的联想备受质疑,市值一度不足400亿港币,只相当于一个三线互联网公司的价值,迫切需要找到新的业务亮点,发力企业级业务,至少有资源储备,只是依然道阻且长。

迟到的回暖

“落实新的战略,要走一个‘U’字型,我们已跨过了最底部”,杨元庆如是说。

2018/19财年一季度,联想营收增长提速,扭亏为盈,其中部分原因是其核心的企业级业务DCG状况回暖,该部门一季度收入同比强劲增长68%,达到16.29亿美元,占到集团总收入14%,已连续3个季度同比双位数增长,经营亏损收窄到3300万美元。

自从2014年以来,以23亿美元收购的System X服务器业务,一直是一个巨大包袱,令联想羸弱的财务状况更加沉重。

除了2015/16年实现5300美元经营利润外,联想DCG一直处于亏损状态,尤其前两个财年,分别亏损3.43亿美元和3.05亿美元,加之移动业务溃败,几乎将PC业务积攒的盈利侵蚀殆尽。不难想象,一季度的大幅减亏转暖,对于困境中的联想的提振作用。

重要的是,常年投入之后,DCG的基本盘终于迎来微妙的变化。

在基础能力方面,全球超级计算机TOP 500最新榜单显示,联想以117套的上榜总数首次超过惠普,成为首家夺得全球第一的中国厂商,并以直接水冷服务器(Direct Water Gooled Server)等产品,巩固了其在高性能计算(HPC)业务的优势,并在2017年发布了广泛的服务器产品组合。

更具商业意义的是,自从新的业务团队上任后,两年间,借助与Nutanix、VMware、微软等超融合软件供应商建立策略联盟,联想拓展了软件定义基础架构产品组合;在网络和服务方面,已拥有了全面交换机产品组合,1万余人的服务团队可在160个国家提供现场技术支持。

9月,联想又与全球存储解决方案和数据管理企业NetApp缔结全球合作伙伴,发布10余款新品,过去,其存储产品组合只能覆盖市场15%的需求,该策略联盟可以帮助其覆盖全球90%的存储市场需求,并针对中国市场组建了合资公司“联想凌拓”,联想持有合资公司51%的股份。

数据中心业务单靠服务器单方面的优势很难盈利,“要成为一家真正的数据中心提供商,必须提供服务器、存储、网络、服务以及解决方案,”联想数据中心业务集团总裁Kirk Skaugen解释说,各种联盟关系的缔结,帮助联想由服务器提供商转变成真正的数据中心提供商,为客户提供综合的解决方案。

这种变化,显然令杨元庆看到了收获的希望,“联想过去几年都在投入基础设施的建设,等到这些工作完成之后,我们非常确信数据中心业务的利润会比PC高。”若DCG业务实现盈利,不只有望将联想带离亏损边缘,且将为智能化转型提供算力等强大的基础设施。

AI的驱动

2016年11月,人工智能科学家芮勇加盟联想成为CTO的第二天,杨元庆带着新任高管见媒体,杨元庆提出,联想希望转型为“设备+云服务”的企业,当时他就加了一个前缀:由人工智能驱动。

其后,芮勇最主要的工作之一,即在联想内部打造一个人工智能(AI)平台,2017年3月,他组建了公司第一个AI实验室,他告诉《21CBR》记者,22个月中联想在AI投入巨大,实验室已有超过100多人的规模,重点专注平台的三个层面:硬件基础架构、大规模集群管理以及核心算法。

“纯粹的AI技术平台,就一个大公司而言,很难产品化,联想提供的AI平台,第一,我们注重软硬件一体化;第二,我们聚焦大而全,平台设计结合考虑到to B、to C的应用场景。”芮勇说。

联想AI团队的资源配置,集中布局在三个层次:第一是设备,“不管PC、手机,或是服务器、智能终端,只要AI能帮助设备本身的优化,都可以去做;第二是行业智能化,尤其是广义的智能制造领域;第三是工业大数据平台,早在2011年,公司即已开始打造的联想大数据企业级分析平台(Lenovo Enterprise Analytics Platform,LEAP),LEAP是用于处理企业级大数据场景的高性能一站式分析平台。

芮勇认为,若要提供企业级的智能化解决方案,AI至关重要,必须依赖大数据团队、算法团队帮助定制化设计,而联想的AI的投入,其落地变现也有着三个明确的路径:可smartify(智能化)联想内部流程、smartify联想产品、smartify the world,前两项是着力于公司内部成本削减和利润提升,第三部则是基于内部实践,可向外输出。

以流程改善为例,产品型公司的备件预估非常重要,太少无法及时满足需求,太多就是库存积压,过去一年,联想的备件管理系统利用机器深度学习算法,在2017年底的时候,其表现已经打败了人类专家,准确率高出7%。此外,联想自动语音识别、计算机视觉等AI技术,也已经应用于产品或者制造的场景。

在芮勇看来,补齐AI能力的短板之后,联想具备的能力资源开始变得得天独厚,基于超级计算机、庞大的终端设备以及人工智能团队的整合,联想凑齐了AI时代算力、数据和算法的三要素,“我们具有所有要素,我们可以给行业智能提供驱动力”。

联想AR产品线的商业化,证明这种商业模型是可行的,联想在设备端有AR眼镜,平台端已开发daystAR(晨星AR)平台,并且有提供了端对端解决方案的服务团队,已经收揽了中国商飞等客户。

“设备、平台、端对端解决方案三足鼎立,三件事情都要做,不然成不了一个生态环境。今天AI平台就在往这个方向走,已经走到了我想看到的情境。”芮勇说。

制造的战场

过去12个月,联想核心战略之一就是“基础设施+云”,落脚点就是行业智能化,“用先进的算法、联想所创建的大数据平台,和行业的knowhow(知识、经验、流程)相结合,针对每一个行业的特性,用先进的算法、大数据来促进行业智能的发展。这是行业发展的趋势,也是联想的战略方向。”杨元庆说。

而联想选择的最重要的战场,就是智能制造。

杨元庆解释说,科技和制造相结合的企业,数量非常有限,惠普、戴尔等高科技企业的制造部分大量外包,联想是坚持从事制造的、为数不多的高科技厂商,因此对制造业的全价值链有深刻领悟以及一线实践,在其定义中,全价值链涉及至少5个环节:产品定义、生产线自动化和智能化、供应链优化、精准营销以及售后服务。

比如,联想已利用自然语言理解的技术,分析用户在各种论坛上的反馈,引入到产品的设计,其5月推出笔记本“拯救者Y7000”系列,就因用户需求,将体积减少了13%;引入计算机视觉的算法后,联想将每百万件的次品率下降了27.6%。

这也使得杨元庆自信,相较于专注生产的富士康工业互联,联想可以做得更好,“富士康不做品牌,不需要精准营销、售后服务,甚至产品的开发都没有,我们则能提供整个端到端的价值链。”杨元庆说。

事实上,联想的商用合作已涵盖冶金、汽车制造等领域,其需求预测深度学习解决方案,自获国内太原钢铁企业布署以来,大幅提升其预测精准度至90%;其商业分析解决方案,则帮助猎豹识别市场热点和用户需求,据此优化了猎豹的SUV车型。

此外,联想正在向智能医疗和智能教育进展商业拓展,利用其工作站、服务器,以及先进的图形处理算法,联想能完成复杂的CT扫描数据的调取和处理,帮助医生更好地检测到肿瘤,提高癌症诊断的成功率,及早发现和诊治,并与数家医院达成了合作。

据杨元庆透露,其行业智能解决方案现以大数据团队为主,2017年已实现接近1个亿元的收入,2018年的目标是“翻三倍”,短期内,其很难从根本上改变联想的盈利表现;即便是回暖的DCG业务,kirk Skaugen都拒绝回应明确的盈利时间表,这表明,虽然已有了指引的路线图和起步的原点,联想商业解决方案的美好“钱”途,更多是一种愿景。

即便杨元庆也承认,To B业务建立客户基础和品牌信誉,“非一日之功”。

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