关于机器视觉如何助力智能制造创新，物联网、大数据、人工智能如何赋能制造业转型升级的讨论如火如荼地展开，联想数据智能业务集团智能制造总经理王利莹，在智能制造分论坛做融合创新、智造未来主题演讲。

随着工业4.0时代的到来，企业数据智能转型势在必行，然而智能制造整个过程缺乏边缘端的实时数据打通和决策的能力，全过程优化面临诸多挑战。联想数据智能业务集团智能制造总经理王利莹介绍，为解决智能制造进程中底层数据“上不来、用不好”的问题，联想数据智能打造了LeapIOT联想工业物联网平台，支撑企业全面的生产智能化改造。

在接入端，平台打通IT/OT，拥有跨越系统和设备的全面数据接入能力。不仅支持超过200种标准和专有工业协议，能对接西门子、施耐德、欧姆龙、发那科等主要PLC和数控设备，同时也能通过创新设计的日志和API组件，对接贴片机、焊线机、拧紧机、扫码枪等常见的离散制造设备，提供真正的一站式工业数据接入。在边缘端，平台拥有领先的高性能工业数据处理能力，集成联想和清华大学合作研发的时序数据库和自主研发的高性能内存计算引擎，支持秒级响应的多维数据查询计算，整体性能超越开源同类产品20倍以上。

平台拥有强大的数据预处理能力，提供了超过200种数据对接和实时计算插件。包括工业数据预处理、工业指标机理计算，时间序列分析、机器视觉等常用工业智能算法，都可以在边缘层得到高效执行。同时，融合AI+工业机理的边缘计算能力，帮助企业降低智能化门槛，智能整合全量数据，实现快速产线应用。

随着各种新型智能移动设备的迅速普及与工业物联网的实践应用，数据迎来了爆炸式的增长。如何利用新一代大数据技术，发掘隐藏在数据背后的巨大商业价值?

联想数据智能业务集团智能制造总经理王利莹介绍了联想大数据技术在智能转型中的应用实践，联想经过持续多年的研发投入和建设实践总结，构建了业界领先的企业级大数据高性能一站式平台LeapHD，帮助企业快速建立一个统一的数据和计算平台，快速支持企业内部/外部数据的采集与集成，实现海量数据的存储，并提供极佳的数据计算与深度分析挖掘能力。

人工智能正在成为企业发展新的引擎，但在实际应用中，AI只在个别行业或特定的应用场景中实现落地，AI应用的由点及面，依然任重道远。AI技术的复杂性，高使用门槛，高研发投入以及企业级平台的苛刻要求，导致企业级人工智能应用落地面临多重挑战。“要实现人工智能技术的应用，优质数据的输入、行业专家的指导、先进算法的应用，三者相辅相成，缺一不可。

”联想数据智能业务集团智能制造总经理王利莹介绍了联想企业级人工智能平台LeapAI作为联想自主研发的一站式企业级AI平台，旨在降低企业应用AI技术的门槛，助力企业构建自身AI能力体系。平台具备四大优势：

强大的数据处理能力，除提供全面的数据预处理和特征工程方法外，还将联想的大数据经验集成到平台产品中，在数据接入、管理和预处理等方面拥有明显优势;

丰富的行业模板，集成行业Know-How，形成丰富的行业模板库，同时支持用户将自身积累的模型导入模板库，形成自己的AI资产;

对不同层次用户的适应性，平台为初级客户提供了无门槛自动化机器学习工具，为进阶用户提供了“拖拉拽”形式的图形化建模工具，为高阶用户能够创建个性化编程开发环境;

易扩展的架构设计，平台组件式的开放架构设计，提供知识图谱、计算机视觉等多种AI能力组件，方便用户随业务发展，进行弹性扩展。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，用机器代替人眼来做测量和判断。原理是通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。联想通过构筑完整的端到端机器视觉解决方案助力某钢集团提升智能制造水平。