平台 生态 服务，边缘计算这件事联想整明白了(3)

至此，联想形成了硬件 Edge AI平台 行业应用 服务的商用IoT开放生态，形成了在边缘计算中的独特优势。当然，这个生态是开放的，无论是各类云（私有云、混合云、公有云）还是各类应用软件互联互通，只要有利于客户发展的，联想的生态都是开发、合作和共享的，都会做好底层技术的互联互通、上层应用的数据打通以及商业模式的共享。
客户满意度提升80%
设备故障率下降50%
通过一个典型性案例来了解联想在边缘计算的优势。
高斯中国是知名的印刷公司，业务广泛集中在商业印刷设备及柔性印刷设备的研发、生产和销售方面。
这两年，联想帮助高斯中国构建了新IT架构的智能化远程运维平台，完整的采集到生产设备运行过程中的各类数据。然后根据不同维度的应用需求，对这些数据存储、整合、比较和智能化分析，从而为上层的应用提供各类数据支撑。
技术难点在于数据的采集，跨越不同的数据协议；数据采集之后的建模，考验联想对AI的理解程度以及对业务的理解程度。
远程运维平台的效果显著，可以为高斯中国提供全视角、实时化的设备数据分析，帮助设备运维人员随时查看已销售设备的分布、运行和使用情况，提前对故障预判；而对设备的使用人员来说，可以实时查看和统计厂区、车间的生产数据。同样，平台可以精准定位故障点，节约时间。

（联想部分产品示意图）
对于高斯中国而言，当前的设备故障率降低50%，大幅降低高斯员工的出差成本65%，售后服务的客户满意度提升80%。基于此，高斯将继续扩大使用边缘设备的部署范围，全面助力业务发展。
除了这两个典型性案例，联想还在教育、医疗、健康、环保等行业应用，与上万家合作伙伴共同深入不同的场景，为客户的智能化转型提供端到端的解决方案。
结束语
联想在边缘计算能走多远？
联想做边缘计算的优点突出，缺点也很明显。
优势是，强大的端、智能化能力、遍及全国的贴身服务能力以及开放的平台，灵活的组织架构等。
缺点是，在人工智能的算法、模型方面没有特别突出的优势，在单个技术方面如网络、大数据分析和利用方面也欠缺标签。