在9月8日举办的2021联想创新科技大会上，联想发布了新IT服务品牌：联想 TruScale，其核心要义是XaaS“一切皆服务”，实现一体化服务订阅式交付。此举标志着联想集团又一重大战略升级。
“联想TruScale”应运而生。这一服务把传统的硬件、软件、服务分散采购的模式，设计、建设、运维分段实施的模式，整合成可以订阅的、一站全包的服务模式。“客户在ICT架构各个层面，从DaaS、IaaS到PaaS，乃至SaaS的需求，“联想TruScale”都有对应的方案，都能予以响应和满足。”杨元庆表示。
企业在智能化转型过程中，需求会动态变化，策略也需不断调整，传统的、一次性IT成本投入会带来很大风险。“联想TruScale”的订阅模式，允许客户根据实际的使用情况按季、按月，甚至按照实际IT的使用量进行交付。通过联想提供的技术模块，客户可以轻松建构自己的智能化大厦;而联想则会提供解决方案基础上的设计、部署、运维等全生命周期的服务。
微软全球首席执行官萨提亚·纳德拉
在萨提亚看来，世界正在经历着“混合办公悖论”的阶段，员工既想要灵活的办公方式，又想要更多面对面的协作机会，许多企业面临着关键流程和架构转型的挑战。如何为员工提供更好的混合办公体验?比如远程会议。微软和联想在“Teams+硬件设备”智能会议室解决方案(Microsoft Teams Rooms)所展开的合作，就确保了远程工作者也能获得最好的会议体验。联想开发的、基于人工智能的摄像头创造了更平等的用户体验，它让远程办公的员工能够看见会议室里每个员工的视频形象，带来身临其境、面对面交流的效果。
萨提亚认为，还可以更进一步，微软和联想还将进一步扩大影响，帮助全球许多企业与机构实现了向“混合办公模式”的迁移。他表示，我们现在仍处于这种“混合办公模式”转型的早期阶段，随着未来几个月员工持续重返工作场所，还将有许多需要学习和改进的地方。
在谈及与联想未来的合作时，萨提亚表示，未来双方至少能在三个主要的领域中实现更深入、更紧密的合作。
首先是PC领域。萨提亚介绍，今年夏天刚宣布的新一代Windows 11，全面重构了从操作系统到应用商店、再到应用体验的每一个环节，不仅为客户创造更多新的机会，更为开发者和创作者打造更加开放的生态系统。他表示，非常期待搭载Windows 11的联想设备在今年晚些时候推向市场，通过结合微软的软件优势与联想的软硬件优势，必将为广大客户带来绝佳的设备及使用体验。同时，微软正在为联想平板电脑提供许多颠覆用户想象的新功能，例如沉浸式触控体验和全新的 AI 功能等。
第二个是拓展云与边缘计算的合作，尤其是如何让数据在更靠近其源头的地方进行计算处理。面对视频分析、实时洞察和低延时机器学习对边缘计算的需求在不断增长，双方将携手，将微软在边缘计算领域开发、训练和应用人工智能技术的完整平台Azure Percept引入到联想的边缘计算产品组合中，为联想可靠的边缘人工智能解决方案提供更高的安全性能等。
最后，随着客户越来越重视将敏捷性和可预测性视为一种服务的模式，双方将在围绕联想“以服务为导向”的转型方面进一步合作。他透露，联想正在通过打造一体化的端到端 Azure Stack HCI 系统，为客户提供用于混合云部署的完整“即服务”模式，从而可实现采用单一计费模式的数据中心订阅服务。
萨提亚强调，这也是双方合作可以帮助更多客户取得成功的、最重要的三个领域。他期待，在未来，微软与联想继续携手，帮助更多客户取得更大成就。
展望未来，联想将进一步落实“One Lenovo”即“同一个联想”原则，将自身服务类产品、资源和方案内部拉通、整合提供给客户;同时围绕“联想TruScale”打造生态，与合作伙伴推出整合服务方案。
“在未来，我们将继续依托联想的全球资源，基于‘端-边-云-网-智’的技术架构，持续不断地以新IT赋能各行各业的数字化、智能化。”杨元庆说。
知名经济学家李稻葵：联想在全球信息服务业中具有典型代表意义
9月8日上午，清华大学中国经济思想与实践研究院院长李稻葵在2021联想创新科技大会演讲中称，世界正在出现一个新的产业，他称之为第四产业——信息服务业。未来中国经济的升级，一定是与全世界经济密切融合在一起，并在第四产业方面发力。他预测，第四产业信息服务业将占到主要的经济体的10%左右，并对第一、第二、第三产业进行升级。
今天，人工智能已经极大程度地改变了人类的生活和生产方式。如元庆所说，人工智能是推动智能设备和智能基础设施解决方案的关键要素，是驱动行业智能化转型的核心技术。
联想基于30多年对行业数字化，智能化的深度理解，打造了一个面向行业智能化的人工智能平台 — 联想大脑。 我今天跟大家分享的主题就叫做——联想大脑：智同道合，势在必型，以此来表达联想基于业界领先的人工智能技术，与诸位携手，共同推进行业智能化转型的愿景和决心。
联想大脑是联想自主研发的企业级人工智能平台，为行业用户提供云-边-端全场景、全生命周期的AI方案构建、部署和运行支持。用户可利用联想大脑云侧的大规模分布式训练引擎构建符合场景需求的AI模型;模型不仅可以部署在云侧，压缩后也可以部署在边侧和端侧;在边侧和端侧如果遇到之前没见过的新问题，联想大脑还可以利用小样本终身学习实时更新边侧和端侧模型。更重要的是，随着场景化AI模型的不断丰富，用户可通过一站式开发环境自动生成AI解决方案，并实现规模化部署。联想大脑提供6大类100余项人工智能能力，已广泛应用在了联想的智能设备、智能基础设施、以及行业智能化的一系列产品和服务中，为制造、医疗、教育、金融、零售等多个行业提供了智能化解决方案。
在不断赋能行业的实践中，联想发现，各行各业在智能化转型过程中都面临着一系列共性的痛点，可归纳为三大类，一是模型构建难，二是数据样本少，三是场景适配慢。
先说模型构建难。在企业中，有很多业务专家，他们熟悉具体业务场景，想要通过人工智能来解决遇到的问题，但他们可能不是人工智能专家，可能不知道该怎样搭建合适的模型。传统的做法是请专业的人工智能专家手动搭建模型，不光耗时耗力，而且很难充分地利用计算资源达到精度和时延的联合最优。另外一个做法，是利用机器学习技术，搜索神经网络架构，这种方法能够节省人工成本，但是会耗费大量的GPU算力。
针对这个典型的行业痛点，联想创新地提出了“多层级细粒度神经网络架构搜索”技术，它能为不懂人工智能的业务人员，省时高效地构建出高精度模型。
现在，让我们一步一步抽丝剥茧，看看这个技术是如何实现的。
首先，为减少搜索空间，联想创新地提出了模块间- 层间- 层内的渐进式搜索方法，相比传统的神经网络架构搜索方法，能更快得到一个精度最优、时延最小的网络架构;在此基础上，又利用首创的网络权重预热技术，通过近邻采样，对网络架构的权重赋予先验初值，使得模型训练能快速收敛。这样一来，就让神经网络架构搜索赢在了起跑线上。
有了这一技术的加持，以图像分类问题为例，构建同样精度的模型，所需GPU算力仅为业界常用方法的1/10，效率大幅提升，能源消耗和碳排放水平也大幅降低。
除了模型构建难，行业智能化转型的第二个共性难点是样本数据少，也就是说当模型被部署到边侧或端侧以后，面对新出现的问题和任务，很难收集到有效样本数据。
联想创新地将“数据增强”和“元学习”结合，打造了“小样本终身学习技术”。
举个通俗易懂的例子，学开车。比如，你会开小轿车，但需要学习开大卡车。两者虽然存在不少差异，但会开小轿车的话，学开大卡车总比从零开始学更容易，因为有些基础可以借鉴。这就是元学习 meta learning的原理。通过借鉴不同任务的相似之处，来实现任务层面的学习能力泛化，提升模型不断适应新任务的能力。此外，我们还通过原始样本空间增强、模型特征空间中数据扩充、风格迁移等方式，扩充了样本容量，丰富了数据分布，进一步提升了模型的学习能力，从而实现终身学习。
运用了小样本终身学习技术之后，仍以图像分类问题为例，达到相似精度所需要的训练样本数量可下降两个数量级。
有了1. 多层级 细粒度 神经网络架构搜索，和2. 小样本终身学习 这两项关键技术，企业就可以解决许多智能化转型过程中的具体问题了。而当新的场景需求出现，比如新建一条智慧产线或智慧厂房，如何利用已有的能力迅速规模化复制一套完整的解决方案?这需要考虑到一系列因素：比如，新任务场景需要调用哪些人工智能能力组件?它们以一种什么形式组合、连接起来才能发挥作用?它们分别应该跑在哪些设备上，才能满足算力、存储、网络、功耗等资源需求?综合考虑这些因素是很困难的，往往需要多年从业经验和反复试验才能找到较优的方案。这就产生了第三个痛点，如何快速高效地适配新场景。
而有了联想基于多目标优化的解决方案自动生成技术，用户只需输入新场景任务和限制条件，算法就能自动确定需要哪些模型、跑在哪些设备上能达到用户所期望的性能、模型之间如何进行协作等等，从而构建出最优的完整方案。
有了这一技术，原来需要几周才能搭建出一套新场景的智能化方案，现在几个小时就可以完成。
联想大脑的这些业界领先的核心技术，正在赋能许多行业的智能化转型，比如在联想武汉工厂，手机产品质量检测的背后就是联想大脑。
以点胶检测为例，手机线路板上的胶路如果出现断裂、外溢等缺陷，会缩短手机使用寿命。为了解决点胶缺陷检测问题，工厂的技术人员无需聘用AI专家团队，自己就能通过联想大脑云侧的细粒度多层级网络架构搜索技术，快速构建符合要求的缺陷检测模型。模型部署到工厂边缘侧之后，在实际推理任务中，往往还会遇到此前模型训练时从未见过的新缺陷问题，对于这类问题，短期内难以收集到充足的样本。而利用联想大脑的小样本终身学习技术，可实时地在边缘侧更新模型，并同时实现云侧母模型能力的持续提升。
与此同时，随着工厂业务场景的扩展，联想大脑的一站式自动解决方案生成技术，可以帮助工厂迅速完成规模化解决方案在云、边、端侧的最优化部署，实现设备资源利用的最大化。在联想大脑的赋能下，联想的智能制造能力也正在从内生走向外化，赋能多家制造龙头企业的智能化转型。
除了智能制造，联想大脑也在推动其他很多领域的智能化转型，包括教育、医疗、环境保护等，持续助力社会公平以及可持续发展。比如在教育领域，依托联想大脑打造的人工智能虚拟助教，能够为欠发达地区的学生带去名校的优质教学方法和资源，促进教育的均衡化健康发展。
打造技术联想，共创智慧未来。联想大脑作为联想智能化转型的核心引擎，是一个开放的平台，支持第三方开发者贡献模型以及生态共享。非常欢迎行业伙伴参与联想大脑的共建，让我们携手打造一个更加智慧和美好的未来!
《边缘智能 助力行业智能化》
联想集团副总裁、中国区商用大客户业务群总经理 王立平表示，刚才元庆提到，联想正在大力发展基于“端-边-云-网-智”技术架构的新IT，为各行各业的智能化转型赋能。接下来，我就联想在“端-边”的智能硬件、软件、AI平台和生态布局、以及智能化转型的实践给大家做一个简单的汇报。
第一个趋势是企业的数字化转型。数字化转型已经上升到了创造双循环格局，从而实现了实体经济产业升级的重要的一个国家战略。
数字化转型中，重要的手段之一就是企业的传统IT向新IT进行转型。以双态IT能力同时支持传统稳态业务的数字化以及创新的敏态业务的数字化。
那么，第二个趋势就是国家的“双碳目标”对于低碳数据中心的要求。联想不仅仅是“双碳工作”的先行者，同时，更是技术的赋能者。联想通过独创的温水水冷等技术可以实现超过42%的电费的节约和排放的降低。
联想在数字化转型当中积累了大量的实践经验和成果，并创新性的总结了以双态IT为核心的企业“新IT”的转型框架，也就是说以业务数字化转型需求为导向，采用敏态+稳态的双态结合的方式向不同的企业做出不同的一个IT的一个交付。它的内容包括了应用现代化、架构敏捷化、数据智能化、能耗低碳化以及云边协同化这五个方面。
首先，讲一下应用现代化，应用现代化是采用云原生低代码的方式重构应用，以推动业务以更加灵活，更加快速的方式发展。
联想使用了带有预制的配置参数和编排模版的企业级应用蓝图，具有强大的安全隔离能力的独有的服务网络，去中心化的支持微服务和网格服务等等一系列技术，以实现对于稳态应用和敏态应用的支持。
目前，我们已经有了超过200多个敏态应用的转型到以微服架构为核心的超大规模的联想云原生平台上，实现了新应用上线时间从2.5个小时缩短到了15分钟。应用扩容时间则从25分钟缩短到2分钟，资源构筑时间缩短到2小时，极大地提升工作效率。
基于此，联想还向客户提供了包括应用现代化的咨询、平台的导入、现代化的改造以及可以完全与云原生平台集成的智能化的运维解决方案。
下面我再跟大家介绍一下所谓的架构敏捷化。它是一个基于云技术对于IT架构应用开发、运维、产品交付等等进行一个敏捷化的转型。联想在全球有21个数据中心，都统一部署了统一管理的混合云平台。同时部署了一站式的DevOps的工具链平台和仓库。利用数据驱动，提升开发效能和质量。
我们将全球234套应用以18000个容器的方式全部部署到1200个节点。在这样如此大规模的环境下还实现了应用版本迭代速度由以往的三个月缩短到现在的一周，甚至更短的时间。
我们更通过ITIL+DevOps的模式实现了双态运维，这也是传统IT进行新IT转型的一个重要的诉求。
联想还提供了与应用现代化紧密结合的，在联想内部得到充分验证的ThinkCloud DevOps方案，以订阅模式计费的TruScale服务方案，面向混合云的多云管理方案以及面向IT环境的智能化运维。
第三，我再跟大家分享一下数据智能化。数据的采集从来不是目的，分析之后成为信息，积累成为知识，最终形成智慧去赋能企业转型，提高经营效率，这才是我们的最终目标。
那么在这个领域，联想打造了边缘侧的推理和训练模型，基于GPU的虚拟化的分布式训练，快速自主地机器学习模的生成技术，隐私数据训练，以及内置AI算法和行业模型的技术能力，从而实现了数智化的开箱即用。
联想把人工智能技术在经营管理、生产编排、物流运输等等业务，在各个场景进行了数智化的实践和落地，同时积累了包括支持海量数据的采集能力、数据湖，数智运营中心、人工智能训练平台、人工智能中台、联想大脑等等一系列的领先的解决方案，以先进的技术和接地气的落地的应用场景来帮助客户实现人工智能和企业内部的数字化转型相结合，充分发挥实效。
好，那我们再讲一下能耗低碳化。大家知道早在国家提出“双碳”目标之前，联想就在控制温室气体排放列为重要的社会责任。近十年，我们已经实现减少了92%的温室气体排放这样的目标。我们又给自己设定了新的十年目标，也就是说在2050年达成零排放。
作为传统数据中心的能耗，它是高能耗的业务，40%用于制冷。联想很早就开始研发CPU、GPU等芯片的温水水冷技术。并且在全球我们已有部署了4万多个节点，联想的海神水冷技术采用芯片直接水冷方式，从而实现了50℃的进水温度和90%的水冷覆盖率。
在服务器的其它方面，联想采用了芯片、内存、I/O接口动态的调频技术，可以进一步的降低芯片的能耗50%，利用可选的风扇以提高能效;使用新型的电源模块、新型导电材料等等进一步的降低能耗。同时，我们还有自己所研发的监测和控制软件实现对于计算负载的动态的调节以及对闲置服务器的自动关闭，从而实现了整个IT系统，包括服务器的最佳能耗比。
今年，联想服务器更是在SPEC Power排行榜当中，拥有Top18当中的16项高分，这是一个非常了不起的一个技术和外界对我们的评价。
所以联想的低碳数据中心的整个方案通过进一步提高可再生能源利用率，降低IT非必要的负载，对于废热回收进一步的提升效率等等，从而减少碳排放。最终实现节电35%，减少碳排放55%，结合我们的服务器的温水水冷技术使得现在联想所提供的数据中心的PUE可以降低到1.1，甚至在某些区域，我们可以做到1.08。
最后跟大家分享我们的云边协同，云边协同将算力部署到边缘，与企业云数据中心协同，通过5G网络等等一系列新的传输技术构成企业云边协同的整体计算环境。
联想通过这么多年的摸索，已经形成了包括企业5G网络、边缘云平台、边缘设备、物联网平台等等丰富的产品系列，并且积累了从顶层的平台设计、平台软件开发、产品开发以及实施等等一系列的综合能力。最终是一个完整的云边协同解决方案。
通过对于企业5G的网络、云、人工智能、边缘计算等等一系列的融合，来赋能尤其在智能制造、车联网、智慧园区等等一些细分的垂直领域，我们提供了非常丰富的解决方案。
那讲了这五个应用，我想下面呢也给大家分享一个案例。首先我们给大家分享一个是联想帮助客户如何开展应用现代化的案例。这个客户是上海国资委下属的一家大型的传统服务企业，计划采用云原生方式进行下一代的业务系统的建设。客户的原始需求只是购买云原生技术平台，而通过联想的不断的工作，我们结合了数字化转型和应用现代化的经验以及方法论，不仅帮客户很快制定了云原生技术平台的建设方案，还更加积极主动的进行沟通，是建议进行业务双态化的进一步的梳理以及基于容器技术的微服务的陪跑服务。基于ITIL+DevOps双态IT运维体系进一步的优化，来确保客户选对方案，选好方案，用好方案，甚至到最后能够把这个系统管得更好。
联想的服务务实有效的建议也获得了客户的认可，最终客户也进一步深刻的了解到了我们的经验和专业服务的价值，最终能够给他们带来价值。
当然，这个case应该说是我们跟上海这个客户是一个非常成功的一个标杆案例。
再讲一个案例，是联想的5G技术在重庆保税区的一个应用，为了进一步提升园区物流服务的自动化的程度，物流运输的效率，降低成本，我们通过感知、协同、决策、控制技术等等一系列业界领先的技术，为该园区打造了18类的智能网联场景。从而实现了“5G+智能制造”无人化的供应链共享协同平台，建成了全国首个商业化的车路协同、自动驾驶、智慧物流配送，打造了生产企业的零库存、零周转、自动配送、调度一体化等等业界领先的物流运输体系。
在这个项目当中，联想用了路侧摄像头、激光雷达、毫米波雷达等等一系列领先的感知设备和5G的通讯设备，包括我们的一系列的联想自己的边缘云、中心云基础设施，从而实现了国内首个基于路车协同的园区物流车辆的自动驾驶系统。
当今是一个云和数字化转型的时代，一个非常重要的趋势就是Everything as a Service，联想的业务模式，也正从以往的销售产品向销售服务进行转型。
今天我们提到了联想TruScale的服务新品牌，更是结合了联想的服务理念和完善的科技生态、技术、方案、产品等等为客户提供全栈的服务的一个新模式。
最后，在当今瞬息万变，充满不确定性的时代里，只有不畏艰险、不停求变才是企业发展的应有之道。
我们提出了3S战略，更加重要的是在“端-边-云-网-智”等五个方面明确了技术的方向，联想从一个单纯的销售硬件产品向服务以及方案业务正在积极地转型，再到今天我们TruScale服务品牌的发布，我们可以看到我们一直在积极的在做探索，积极的做实践。
在上个财年，联想取得非常优异的成绩，通过这个财报，大家已经看到了，这也说明了联想在转型业务的道路上取得业绩的，也通过我们的财务数字获得体现，但更重要的是客户给我们的一个大量的好评，使得我们对未来的发展有更加丰富的信心。
最后，是联想非常愿意将我们数字化转型，尤其在智能制造、供应链、零售等等各方面的经验和能力分享输出给大家，进一步的助力各行各业实现数字化转型。更重要的是实现我们国家的“双碳”目标。
