联想智能制造白皮书(2020版)

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5G应用场景白皮书

5G应用场景白皮书一、智能制造领域在智能制造中，5G 技术能够实现工业设备的智能化连接和控制。

通过 5G 网络，工厂内的机器人、数控机床、传感器等设备可以实时、高效地进行数据传输和交互。

这使得生产过程更加灵活和自动化，提高了生产效率和产品质量。

例如，在汽车制造工厂中，5G 可以支持无人驾驶的运输车辆在车间内准确无误地运输零部件，同时能够对生产线上的设备进行实时监控和故障预警。

一旦某个设备出现异常，相关数据会立即通过 5G 网络传输到控制中心，技术人员可以迅速采取措施进行维修，大大减少了生产中断的时间。

此外，5G 还能实现远程操控和虚拟工厂。

技术人员可以在千里之外通过 5G 网络对工厂内的设备进行精准操控，就如同在现场一样。

虚拟工厂则利用 5G 带来的高速数据传输，对整个生产流程进行模拟和优化，提前发现潜在问题，降低生产成本。

二、智能交通领域5G 在智能交通领域的应用将极大地改善交通状况和出行体验。

首先，5G 支持车联网技术的发展，使车辆之间能够实时通信和共享信息。

车辆可以获取周边车辆的速度、位置、行驶方向等信息，从而提前做出预警和决策，避免交通事故的发生。

同时，车辆与道路基础设施之间的通信也变得更加顺畅，交通信号灯可以根据实时交通流量自动调整时长，提高道路通行效率。

其次，5G 助力自动驾驶技术的实现。

自动驾驶车辆需要大量的数据来感知周围环境和做出决策，5G 的低延迟和高速率能够确保这些数据的快速传输和处理，使车辆能够及时响应各种复杂的路况。

再者，5G 还可以用于智能公交系统。

乘客可以通过手机实时获取公交车辆的位置和预计到达时间，合理安排出行。

公交公司也可以根据实时客流量数据，灵活调整车辆的发车频率和线路，提高公交服务的质量和效率。

三、医疗健康领域在医疗健康领域，5G 技术为远程医疗、医疗物联网和医疗大数据等方面带来了新的突破。

远程医疗借助 5G 网络的高速和低延迟，专家可以远程对患者进行诊断和治疗。

智能制造能力成熟度模型白皮书

《智能制造能力成熟度模型白皮书》——二、智能制造能力成熟度模型编辑导语：（一）智能制造能力成熟度模型的提出成熟度是一套管理方法论，它能够精炼地描述一个事物的发展过程，通常将其描述为几个有限的成熟级别，每个级别有明确的定义、相应的标准以及实现其的必要条件。

从最低…（一）智能制造能力成熟度模型的提出成熟度是一套管理方法论，它能够精炼地描述一个事物的发展过程，通常将其描述为几个有限的成熟级别，每个级别有明确的定义、相应的标准以及实现其的必要条件。

从最低级到最高级，各级别之间具有顺序性，每个级别都是前一个级别的进一步完善，同时也是向下一个级别演进的基础，体现了事物从一个层次到下一个层次层层递进不断发展的过程。

比较著名的成熟度理论有：软件能力成熟度模型（SW-CMM）、制造成熟度模型（MRL）和智能电网能力成熟度模型（SGMM）等，表2-1 描述了相关成熟度理论的定义。

不同领域的成熟度遵循的方法论是一致的，智能制造能力成熟度模型充分借鉴了以往的经验，是成熟度理论在智能制造领域的应用。

智能制造能力成熟度模型给出了组织实施智能制造要达到的阶梯目标和演进路径，提出了实现智能制造的核心能力及要素、特征和要求，为内外部相关利益方提供了一个理解当前智能制造状态、建立智能制造战略目标和实施规划的框架，帮助企业识别当前不足，引导其科学地弥补战略目标与现状之间的差距。

本文提出的智能制造能力成熟度模型，是对智能制造内涵和核心要素的深入剖析，遵循了《国家智能制造标准体系建设指南（2015版）》中对智能制造系统架构的定义，从生命周期、系统层级、智能功能 3 个维度统筹考虑，归纳为“智能+制造” 2 个维度来解释智能制造的核心组成，进一步分解形成设计、生产、物流、销售、服务、资源要素、互联互通、系统集成、信息融合、新兴业态10 大类核心能力要素，并对每一类核心要素分解为域以及五级的成熟度要求。

如图2-1 示。

图2-1 智能制造能力成熟度要素图（二）模型架构与能力成熟度矩阵模型由维度、类、域、等级和成熟度要求等内容组成。

联想云教室方案白皮书

更新时间： 1 Aug. 2016 Version极致教学体验：高清视频体验,高效传输协议,自动化桌面部署云终端是一种理想的桌面设备，它外形小巧，无噪音运行，日常运行耗电量不超过15瓦，经济环保智能开关机能够真正实现对云终端和教学桌面关机进行自动控制，能够实现上电自启动内存页合并技术能够实现内存区域的共享，从而发挥内存的最大效率，节省服务器的物理内存空间联想云教室解决方案白皮书目录1 概述......................................................错误!未定义书签。

传统桌面环境目前面临的挑战..........................错误!未定义书签。

云教室的价值........................................错误!未定义书签。

2 用户需求分析..............................................错误!未定义书签。

教学体验差..........................................错误!未定义书签。

运维管理难..........................................错误!未定义书签。

教学演进慢..........................................错误!未定义书签。

TCO成本高..........................................错误!未定义书签。

3 建设思路..................................................错误!未定义书签。

云计算..............................................错误!未定义书签。

联想的理念..........................................错误!未定义书签。

智能制造白皮书制造业数字化转型

S 社会环境
PEST分析
技术赋能 T
社会绿色环保呼声与绿色发展健康消费理念转变，工业占比减少促进传统制造
中国智能制造技术研发虽然起步晚但发展快
行业转型
国家对智能制造技术研发投入力度大，新技术应用正在加速。 ■
■生产方式趋向智能化、网络化、企业组织走向扁平化、虚拟化 ■传统污染物产生较大的业态，绿色高品质制造至关重要 ■民众对制造企业绿色环保的期待及企业社会责任的认可
明确制造业的地位：制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基；
强调制造强国的必然性：打造具有国际竞争力的制造业，是我国提升综合国力、保障国家安全、建设世界强国的必由之路；
分析发展形势与环境：全球制造业格局面临重大调整，我国经济发展环境发生重大变化，建设制造强国任务艰巨而紧迫；
网络化、数字化、智能化技术手段与提升精益水平等一系列举措而构建的深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行的高柔性化及自适应的制造体系
智能制造的目的：对内提高制造质量和效率、降低运营成本、减低库存、缩短交付周期，对外提升服务水平、快
速应对市场变化，总体以提高企业整体经济效益为核心目标
智能制造的手段：在精益管理的基础上，运用先进制造技术与装备，应用先进数字化技术，支撑企业在制造前中
自2015年起，智能制造广受资本市场青睐，融资数量和规模显著增长： 2018年，智能制造融资金额达325.15 亿美元，融资数量为942起。
中国智能制造产业带初步形成
智能制造被认为是中国制造的主攻方向，从全国各地雨后春笋般出现的各类智能制造产业区，到国家智能制造示范试点项目以及国家智能制造综合标准化与新模式应用试点项目，中国智能制造产业带正在初步形成。

44项科技白皮书

44项科技白皮书科技白皮书是一种对特定领域或行业的科技发展、趋势和前景进行系统性研究和总结的文献形式。

本文档将以《44项科技白皮书》为题，详细介绍当前科技领域的44个重要技术和创新，以期能够全面了解科技行业的最新动态和发展方向。

1. 人工智能技术（AI）：AI作为一种利用机器学习和自主决策能力的技术，已经在各个领域取得了重大突破，例如自动驾驶、智能语音助手和人脸识别等。

2. 云计算技术：云计算技术通过网络将大量计算和存储资源提供给用户，实现了高效的数据处理和资源共享，被广泛应用于企业和个人领域。

3. 物联网技术（IoT）：物联网技术通过无线传感器和互联网连接各种设备，实现了设备之间的数据交互和智能控制，为人们的生活和工作带来了便利。

4. 区块链技术：区块链技术是一种去中心化和安全的分布式数据库技术，被广泛用于加密货币的交易和智能合约的执行。

5. 生物技术：生物技术通过利用生物学原理和方法来研究和开发新的医药、农业和环境保护等领域的技术。

6. 绿色能源技术：绿色能源技术包括太阳能、风能和水能等可再生能源技术，为解决能源短缺和环境问题提供了新的解决方案。

7. 5G通信技术：5G通信技术是第五代移动通信技术，具有更高的速度、更低的延迟和更大的连接容量，将推动移动互联网的发展。

8. 虚拟现实技术（VR）：VR技术通过模拟现实场景，使用户能够与虚拟环境进行互动，已经被应用于游戏、教育和医疗等领域。

9. 人脑科学技术：人脑科学技术通过研究人脑的结构和功能，为认知科学和神经科学提供了重要的基础。

10. 火箭技术：火箭技术是一种将载荷送入太空的技术，对于航天探索和通信卫星等领域具有重要意义。

11. 智能制造技术：智能制造技术通过数字化和自动化的手段提高生产效率和品质，为工业生产带来了重大变革。

12. 3D打印技术：3D打印技术通过将数字模型转化为物理实体，实现了快速原型制作和个性化定制，被广泛应用于制造业和医疗等领域。

智能制造能力成熟度模型白皮书

目录一、概述二、智能制造能力成熟度模型（一）智能制造能力成熟度模型的提出（二）模型架构与能力成熟度矩阵1、维度2、类和域3、等级4、成熟度要求（三）智能制造能力成熟度要求1、设计2、生产3、物流4、销售5、服务6、资源要素7、互联互通8、系统集成9、信息融合10、新兴业态四、相关理论的对比分析（一）软件能力成熟度模型（二）智能制造系统架构（三）工业4.0就绪度（四）制造成熟度模型（五）罗兰贝格模型001005 005 007 008 008 009 010 011 011 013 017031 031三、模型的应用（一）整体成熟度模型分级（二）单项能力模型分级（三）模型的应用018 018 020 023 024 025 026028 028 029 029032 032 033 034五、总结与展望035附录基于智能制造能力成熟度模型的评价方法036（一）模型与评价（二）评价过程036 0361、选择模型2、选择评价域3、基于问题的评价4、给出分值与等级037 037 038 039（三）评价示例040参考文献致谢一、概述（一）智能制造是当前制造业转型升级的必经之路制造业是国民经济的支柱，是一国经济增长的源动力。

没有一个强大而具有创新性的制造业体系，任何一个经济体都不可能实现繁荣发展。

然而，自国际金融危机爆发以来，世界各国制造业均面临着市场需求萎缩、产值下降等困境，客户个性化需求增加、交货期要求越来越短、低能耗高资源利用率等挑战倒逼制造业要转型升级。

与此同时，云计算、大数据、物联网等新兴技术逐渐兴起，给各国制造业企业带来了新的转型思路。

因此，主要经济体纷纷提出了利用信息技术提升传统制造业发展的国家级战略和规划，如美国的“先进制造业国家战略计划”、德国的“工业4.0”、日本的“科技工业联盟”、英国的“工业2050战略”、中国的“中国制造2025”等，制造业已成为各国在新一轮技术革命和产业变革中占据制高点的必争战场。

智能制造解决方案白皮书

智能制造解决方案白皮书第1章：智能制造概述 (3)1.1 智能制造的定义与发展背景 (3)1.2 智能制造的核心技术 (3)1.3 智能制造的价值与挑战 (4)第2章：国内外智能制造发展现状与趋势 (5)2.1 国际智能制造发展现状 (5)2.2 我国智能制造发展现状 (5)2.3 智能制造未来发展趋势 (5)第3章智能制造体系架构 (6)3.1 智能制造体系总体框架 (6)3.1.1 框架设计理念 (6)3.1.2 框架构成要素 (6)3.1.3 框架层次结构 (6)3.2 智能制造关键技术体系 (7)3.2.1 感知技术 (7)3.2.2 数据处理与分析技术 (7)3.2.3 控制与优化技术 (7)3.2.4 网络通信技术 (7)3.2.5 人工智能技术 (7)3.3 智能制造标准体系 (7)3.3.1 基础标准 (7)3.3.2 技术标准 (7)3.3.3 管理标准 (7)3.3.4 安全与可靠性标准 (8)3.3.5 评价与认证标准 (8)第4章工业互联网平台 (8)4.1 工业互联网平台概述 (8)4.2 工业互联网平台的核心功能 (8)4.3 工业互联网平台的应用实践 (8)第5章工业大数据与分析技术 (9)5.1 工业大数据概述 (9)5.1.1 定义与特点 (9)5.1.2 价值与应用 (10)5.2 工业大数据采集与存储 (10)5.2.1 数据采集 (10)5.2.2 数据传输 (10)5.2.3 数据存储 (11)5.3 数据分析与挖掘技术在智能制造中的应用 (11)5.3.1 设备故障预测 (11)5.3.2 生产优化 (11)5.3.3 质量控制 (11)5.3.5 客户关系管理 (11)第6章：工业与自动化 (11)6.1 工业技术概述 (11)6.1.1 本体技术 (12)6.1.2 控制技术 (12)6.1.3 传感器技术 (12)6.1.4 人工智能技术 (12)6.2 工业的应用场景 (12)6.2.1 装配作业 (12)6.2.2 焊接作业 (12)6.2.3 抛光打磨 (12)6.2.4 物流搬运 (13)6.2.5 检测与维修 (13)6.3 自动化与智能化生产线改造 (13)6.3.1 提高生产效率 (13)6.3.2 降低生产成本 (13)6.3.3 提高产品质量 (13)6.3.4 增强企业竞争力 (13)6.3.5 促进产业升级 (13)第7章智能工厂规划与设计 (13)7.1 智能工厂的总体设计理念 (13)7.1.1 模块化设计 (13)7.1.2 网络化协同 (14)7.1.3 数据驱动 (14)7.1.4 绿色可持续发展 (14)7.2 数字化车间设计与布局 (14)7.2.1 设备布局 (14)7.2.2 生产线设计 (14)7.2.3 工艺流程优化 (14)7.2.4 信息系统集成 (14)7.3 智能制造装备选型与集成 (14)7.3.1 装备选型原则 (15)7.3.2 装备集成 (15)第8章智能生产管理 (15)8.1 智能生产计划与调度 (15)8.1.1 生产需求预测 (15)8.1.2 生产计划编制 (15)8.1.3 生产调度优化 (15)8.2 生产过程监控与优化 (16)8.2.1 生产数据采集与分析 (16)8.2.2 生产过程可视化 (16)8.2.3 生产过程优化 (16)8.3 质量管理与设备维护 (16)8.3.2 设备维护 (16)8.3.3 设备功能优化 (16)第9章智能服务与运维 (16)9.1 智能服务概述 (17)9.2 设备远程运维与故障诊断 (17)9.2.1 设备远程运维 (17)9.2.2 故障诊断 (17)9.3 基于大数据的预测性维护 (17)9.3.1 数据采集与处理 (17)9.3.2 故障预测模型 (18)9.3.3 预测性维护策略 (18)第10章智能制造案例与启示 (18)10.1 国内外典型智能制造案例 (18)10.1.1 国内案例 (18)10.1.2 国外案例 (18)10.2 案例分析与启示 (19)10.2.1 案例分析 (19)10.2.2 启示 (19)10.3 智能制造未来发展方向与建议 (19)10.3.1 发展方向 (19)10.3.2 建议 (19)第1章：智能制造概述1.1 智能制造的定义与发展背景智能制造作为制造业与信息技术深度融合的产物，是推动制造业转型升级、实现高质量发展的重要途径。

联想智能制造白皮书(2020版)定稿版

联想智能制造白皮书（2020版）目录第一章智能制造的发展背景 (6)1.1智能制造发展现状 (6)1.1.1 世界智能制造发展保持活跃态势 (6)1.1.2 我国智能制造发展面临的机遇和挑战 (6)1.2智能制造的发展趋势和路径 (8)1.2.1 智能制造的定义及发展趋势 (8)1.2.2 智能制造的目标和方法 (10)第二章联想智能制造实践和方法论 (12)2.1联想智能制造发展概况 (12)2.1.1联想智能制造的发展历程 (13)2.1.2联想对智能制造的认知理解 (15)2.1.3联想智能制造的体系框架 (15)2.2：联想智能制造方法论 (16)2.2.1战略：联想制造展望-LMO (17)2.2.2战术：联想分域致胜-ZTW (18)2.2.3策略：联想组织文化-TOC (19)第三章联想智能制造关键技术 (22)3.1：智能制造关键技术发展趋势 (22)3.1.1 关键智能制造技术发展前瞻 (22)3.1.2智能制造关键技术说明 (23)3.2：联想智能制造技术的应用与探索 (24)3.2.1 联想端、边、云、网、智建设整体说明 (24)3.2.2 端：智能设备 (26)3.2.3边：边缘计算和物联网 (28)3.2.4 云：混合云与大数据 (29)3.2.5网：5G与区块链 (31)3.2.6智：人工智能算法和开放创新平台 (36)第四章联想智能制造解决方案和应用场景 (41)4.1：构建联想智能制造五大核心能力 (41)4.1.1联想智能制造五大能力构建 (41)4.1.2联想智能制造解决方案概述 (43)4.2应用场景一产品设计 (43)4.2.1 MBD解决方案 (44)4.3应用场景一订单管理 (46)4.3.1订单可视化解决方案 (46)4.3.2订单自动化解决方案 (49)4.3.3订单自主纠错解决方案 (51)4.4应用场景一计划排产 (53)4.4.1整合计划解决方案 (53)4.4.2智能排程解决方案 (55)4.4.3智能预测解决方案 (57)4.4.4供应链智能控制塔 (58)4.5应用场景一采购管理 (61)4.5.1全球供应协同解决方案 (61)4.5.2采购计划解决方案 (62)4.5.3. 采购执行解决方案 (64)4.6：应用场景一生产运营 (67)4.6.1产线自动化解决方案 (67)4.6.2 MES管理系统解决方案 (71)4.6.3 LCD自动检测解决方案 (74)4.6.4数字化工艺解决方案 (76)4.6.5产品工程化仿真解决方案 (79)4.6.6制造过程仿真解决方案 (82)4.6.7智能生产归因分析解决方案 (83)4.7：应用场景一仓储物流管理 (85)4.7.1智能仓储解决方案 (88)4.7.2智能包装解决方案 (92)4.7.3智能IOT监控可视化解决方案 (94)4.7.4 智能物流网络规划选址解决方案 (96)4.7.5智能城配路径规划解决方案 (98)4.7.6统仓共配解决方案 (100)4.8：应用场景一服务管理 (102)4.8.1人工智能客户联络中心解决方案 (103)4.8.2智能服务供应链协同解决方案 (106)4.8.3 智能维修解决方案 (107)4.9：应用场景一质量管理 (109)4.9.1闭环质量管理，智能驱动解决方案 (110)第五章智能制造未来展望 (124)5.1：打造业界最佳智能制造 (124)5.2：共建智能制造生态圈 (125)前言2017年联想集团董事长兼CEO杨元庆在世界互联网大会上表示：“智能制造是全链条的智能化，不仅仅是制造环节的智能化，而是把研发、生产、供应、销售、服务的企业制造全链条都串连起来的全面的智能化，是按照客户的需求设计开发、采购部件、组织生产、精准营销，并提供个性化服务的全流程的智能化。

联想 LeapAI 开发平台白皮书说明书

联想LeapAI开发平台白皮书一、了解联想LeapAI平台1.leapAI平台定义LeapAI是一个同时具备硬件开放平台和软件开放平台的综合性平台。

专属面向开发者及软/硬件服务商，为有开发能力的用户提供一个工业App开发的完整解决方案，特别是降低软件开发人员在硬件开发领域的门槛。

系统采用分布式微服务架构，能够为工业App提供安全、稳定、高效的运行支撑。

灵活的前端框架和丰富的API能力组件，为工业App的开发提供了强有力的手段。

通过LeapAI，开发者可以将工业应用快速上云，并对现有解决方案进行能力扩展，轻松应对工业应用的复杂场景和需求的不断变化。

2.平台架构3.产品规格4.名词解释a)LeapAI 智能API网关用户可以调用LeapAI 智能API 网关进行业务配置，无需自行搭建API网关部署所需要的设备。

根据LeapAI平台提供的帮助文档，用户可快速搭建所需API 网关服务。

b)统一消息队列UCQ消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削峰等问题。

实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。

LeapAI平台统一使用的消息队列是Kafka。

c)FlexBroker/API Broker除了提供直接对接厂商API功能，LeapAI平台还提供灵活的代理功能直接调用多个API，以简化开发流程，提高开发效率。

d)HyperHub API访问控制引擎通过HyperHub API控制API的访问权限。

5.产品优势a)一站式开发体验极大提高了工作效率LeapAI平台给开发者提供工业PaaS微服务的调用、组合、封装及来自第三方和开源社区的应用服务及多种开发工具，以便支持开发人员快速实现应用的开发与部署，并在平台上得到发布。

b)分布式微服务架构轻松应对大数据量高并发需求LeapAI平台采用行业最佳实践的Sping Cloud分布式微服务框架，c)对接工业领域成熟解决方案，实现能力扩展对接行业领先厂商的解决方案和能力组件，大大提高特定行业特定场景的APP开发效率。

2020年中国制药工业智能制造白皮书

智能制造1是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

2018年，工业和信息化部和国家标准化管理委员会正式印发《国家智能制造标准体系建设指南》，为制造业智能制造健康有序发展起到指导、规范、引领和保障作用。

2020年，工业和信息化部将“加快细分行业智能制造标准体系建设”作为重点工作。

在国家加强药品监管和医药产业结构调整的大背景下，制药企业普遍认识到数字化建设的重要性。

随着技术的融合发展，云计算、大数据、工业互联网和人工智能等技术在制药工业中的应用逐渐成熟，部分企业先行先试，在中药原料提取、无菌粉针和制剂生产、包装和物流等环节的数字化改造取得突破，但大部分企业仍对实施智能制造的必要性缺乏充分认识，部分实施智能制造项目的企业也面临建设目标和路径不明确、建设内容不成体系、建设重点不够突出、项目推进困难等问题。

由于缺少指南和标准引领，制药企业多是“摸着石头过河”，易陷入“重局部改造、轻整体优化”“重系统建设、轻数据利用”等误区。

为了指导和帮助不同发展阶段、不同细分领域的制药企业推进智能制造，在工业和信息化部消费品工业司和装备工业一司的指导下，工业和信息化部产业发展促进中心和中国医药企业管理协会组织制药行业重点企业和行业专家、系统解决方案提供商，共同编制了《中国制药工业智能制造白皮书（2020年版）》（以下简称《白皮书》），旨在明晰当前中国制药工业智能制造的出发点和主要内容，建立起与制药工业紧密结合的智能制造技术架构和规范，为相关指南和标准的制定与出台奠定基础、凝聚共识，推动制药工业数字化、网络化、智能化转型发展，保障人民用药安全。

《白皮书》共包括12章，前2章分别介绍了制药工业智能制造发展的背景和体系框架，第3至11章分别从药品研发、生产制造、质量管理、制造物流、数字化体系建设等方面介绍了药品研发生产全流程各环节的业务需求、智能制造系统架构和主要解决方案，第12章简要介绍了一些前沿技术在制造工业领域的应用探索。

2020AI安全白皮书

1. 迈向智能社会 022. AI安全面临五大挑战 033. AI安全典型攻击方式 043.1 闪避攻击 043.2 药饵攻击 053.3 后门攻击 053.4 模型窃取攻击 054. AI安全防御手段 064.1 AI安全攻防 074.2 AI模型安全 094.3 AI业务的安全架构 105. 12参考文献 13迈向智能社会01迈向智能社会近年来，随着海量数据的积累、计算能力的发展、机器学习方法与系统的持续创新与演进，诸如图像识别、语音识别、自然语言翻译等人工智能技术得到普遍部署和广泛应用。

越来越多公司都将增大在AI的投入，将其作为业务发展的重心。

华为全球产业愿景预测：到2025年，全球将实现1000亿联接，覆盖77%的人口；85%的企业应用将部署到云上；智能家庭机器人将进入12%的家庭，形成千亿美元的市场。

人工智能技术的发展和广泛的商业应用充分预示着一个万物智能的社会正在快速到来。

1956年，麦卡锡、明斯基、香农等人提出“人工智能”概念。

60年后的今天，伴随着谷歌DeepMind开发的围棋程序AlphaGo战胜人类围棋冠军，人工智能技术开始全面爆发。

如今，芯片和传感器的发展使“+智能”成为大势所趋：交通+智能，最懂你的路；医疗+智能，最懂你的痛；制造+智能，最懂你所需。

加州大学伯克利分校的学者们认为人工智能在过去二十年快速崛起主要归结于如下三点原因[1]：1）海量数据：随着互联网的兴起，数据以语音、视频和文字等形式快速增长；海量数据为机器学习算法提供了充足的营养，促使人工智能技术快速发展。

2）高扩展计算机和软件系统：近年来深度学习成功主要归功于新一波的CPU集群、GPU和TPU等专用硬件和相关的软件平台。

3）已有资源的可获得性：大量的开源软件协助处理数据和支持AI相关工作，节省了大量的开发时间和费用；同时许多云服务为开发者提供了随时可获取的计算和存储资源。

在机器人、虚拟助手、自动驾驶、智能交通、智能制造、智慧城市等各个行业，人工智能正朝着历史性时刻迈进。

Lenovo超融合HX系列_白皮书(中文PDF) v20

联想超融合HX系列白皮书企业级营销联想大客户事业部内容简介 (2)引言 (3)超融合基础架构 (7)联想超融合：塑造新的格局 (12)联想超融合HX系列：将路线映射到前沿的超融合基础架构 (13)联想超融合HX系列：技术规格 (16)联想超融合HX系列：System X的可靠性 (18)联想超融合HX系列：强大的XCLarity管理工具 (24)联想超融合HX系列：创新的超融合软件系统 (27)联想超融合HX系列：关键技术特性 (33)为何选择联想？ (38)数据中心如今站在业务的最前线，数据量爆炸性增长，客户体验无比重要，IT成为增长引擎。

数据中心必须变革，以迎接新的挑战。

为克服这些IT挑战，联想推出了超融合HX系列产品，它是基于Lenovo企业级服务器平台开发的超融合系统。

联想超融合系统，软件定义的解决方案，可在数据中心基础架构的整个生命周期内，在每个方面都实现简化，从采购、部署到管理、扩展和支持。

联想超融合HX系列具备卓越的可靠性、值得信赖的安全性、广泛且可预知的扩展性，同时在管理方面得到简化，并缩短了价值实现时间（Time to Value），是所有虚拟化应用的理想选择。

一、IT挑战如今的IT基础架构仿佛一头难以驯服的猛兽。

通常的数据中心都会存在多个版本的服务器、操作系统、管理程序和存储设备，而且它们通常来自不同的供应商。

IT管理员不得不心力交瘁的处理各种复杂的任务，同时还要用心维护遗留的设备。

服务器和存储虚拟化可以显著降低复杂性，但是在整个数据中心内实施虚拟化，通常需要涉及多个用户界面和大量IT知识和经验。

企业数据中心面临成本与复杂性、IT孤岛、无暇创新的难题：部署、管理和扩展数据中心变得极其昂贵和消耗时间；老旧的基础设施造成不灵活的数据孤岛，需要专门管理；IT人员忙于解决日常运维事务而错失机遇。

有数据显示：仅仅为了维持系统正常运行，企业就已经花费了70~80%的IT预算。

能否利用相同的预算管理更多的数据？信息技术如何转化成增长动力？新业务模式产业化转型，IT架构要随之改变，如何从传统架构的束缚中释放潜力？IT的投资方向，需要把握未来已知和未知的机遇。

新一代人工智能白皮书—产业智能化升级

��当前，我国经济发展进入新阶段，既面临产业转型升级与重塑国际经济格局的机遇，也面对传统要素红利衰减、经济增速换挡、经济结构失衡的挑战。

传统的以规模扩张为特征的数量型增长动力难以支撑新阶段高质量发展的要求,亟需培育经济增长新动能，实现效率提升型的质量型增长。

新一代人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正在对经济发展、社会进步、国际竞争格局等方面产生重大而深远的影响，加快发展新一代人工智能是赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。

一、全球产业智能化升级的主要表现与特征新一代人工智能与产业各领域、各环节深度融合，加速推动数据和知识成为经济增长的第一要素，人机协同成为主流生产和服务方式，跨界融合成为重要发展模式，共创分享成为经济生态的基本特征，持续引领产业向价值链高端迈进，加快推进产业智能化升级。

（一）全面提升经营效益新一代人工智能加速渗透融入设计、生产、管理、物流和营销等核心环节，重构产业组织结构和运营方式，助力产业降本增效，成为产业经营效益提升的新动力。

在降低成本方面，随着深度学习和自主智能系统对分析、控制、协调等人力工作的有效取代，员工创客化趋势加速凸显，组织架构由集中化、层级化模式向去中心化、扁平化模式转变，管理层级的精简极大缩减了管理费用，降低了产业运营成本。

在提升效率方面，通过人机协同重构产业链的价值创造方式，大幅提升劳动生产率，有效支撑产业实现基于智能化决策的创新链、供应链、价值链的最优运筹，促进产业核心竞争优势的重塑、巩固和提升，释放产业的效率红利。

（二）加速推动结构优化通过群体智能、混合智能以及人机交互等新一代人工智能关键技术的链接协同，以及跨行业、跨地域、跨时空的资源快速汇聚，产业创新成本持续降低，成果转化更为迅捷，日益从资源禀赋驱动的规模式扩张向依靠知识积累、技术进步、素质提升的内涵式发展转变，渐次形成数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的新形态。

流程智能制造白皮书

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