这是联想大数据连续第三年受邀参加数博会，联想集团副总裁、首席研究员、数据智能业务负责人、工业大数据产业应用联盟常务副理事长田日辉分别在大数据标准化引领实体经济高质量发展论坛和工业互联网视角下的大数据与智能制造高峰论坛上发表了主题演讲。在会议期间田日辉与联想创投大数据及物联网业务总经理、工业大数据产业应用联盟常务副秘书长吴越、联想创投工业互联网发展总监、工业大数据产业应用联盟副秘书长逄振也向包括至顶网在内的业务媒体阐述了联想对于标准化构建以及其背后的技术、产品、行业实践以及应用联盟等思考。
七年实践感受到大数据标准化的重要性
早在2011年，联想就启动了大数据平台建设，到目前分布在全球的10个数据中心，2000＋台服务器，总容量12PB，实现日处理数据4．3PB的数据和30TB的日天新增数据。
在联想大数据七年实践中面临很多问题，其问题的核心是大数据标准化的缺失，造成数据在集成、应用和安全这三个问题融合起来困难重重。也让联想认识到大数据标准化构建的重要性。
田日辉谈到，联想大数据在七年实践中曾面临三大问题，大数据标准化缺失是重要因素
首先，数据集成面临众多问题。
在数据集成层面，数据来源多，面临着上百个业务系统数据集成的巨大挑战，同时频度跨度大，除了批量数据系统集成外，也要采集高并发的生产制造实时数据；格式复杂，由于各个业务系统的建设具有独立性，上百个业务产生上百个标准和非标格式需要解析或转换，数据质量差，由于手工录入且约束不足，部分数据存在不一致问题，不合理等问题。
其次，数据应用不能统一管理。
在数据应用方面，挖掘工具化，针对海量数据的清洗过程／数据处理的特征工程以及算法应用的快速部署，都迫切需要一整套集成工具以减轻工程师的重复性劳动；决策自动化，，面对挖掘过程，需要有一套流程管理工具去顶任意挖掘结果的处理流程，加速数据挖掘进度和效率；操作可视化，需要一套易用的可视化操作界面，易于维护。
第三，数据安全面临更大挑战。
数据安全，数据安全，需要从硬件到软件级别的安全措施确保全球十个数据中心PB级别的数据安全；数据隐私，如何有效针对客户数据进行脱敏，不侵犯客户权益，是一大挑战，数据合规，如何实现跨地区跨国家数据合规性传输，数据加密，在数据存储，计算和传输过程中，数据的加解密算法需要具有良好的集成性和易用性。
同时田日辉谈的联想大数据两大愿景：第一，通过自身提供数据智能平台和服务，推动联想成为数据智能最好的使用者，推动联想自身的业务优化、产品优化，用户经营等；第二成为全球领先数据智能产品和解决方案供应商，为中国加速成为制造强国，为工业互联网的发展提供产品和解决方案，推动智能化产业，推动数字化转型。
联想集团副总裁、首席研究员田日辉
大数据标准的构建成为联盟开放的基础
针对联想大数据愿景，联想希望一方面共同打造开放的生态系统，一方面通过产品和技术来赋能产业发展。田日辉针对愿景阐述了联想的两条路线。“联想一手紧抓生态，通过工业大数据产业应用联盟这个开放的生态系统，不断吸引领域内的工业企业加入并开放数据，以形成中国工业大数据的核心竞争力。一手紧抓业务，通过可提供全价值链的赋能型产品来助力广大制造业企业实现转型升级。”
联想希望通过工业大数据产业应用联盟这个开放的生态系统一方面共同来打造和完善大数据标准构建。另一方面吸引领域内的工业企业加入并开放数据。
2017年底，由联想集团和中国电子技术标准化研究院携手众多行业骨干企业共同发起的工业大数据产业应用联盟正式成立！到目前联盟成员已经有124家，逄振谈到联盟本身是一个非常务实落地的联盟，通过整合整个联盟的资源，涵盖了从技术面到厂商提供解决方案面，共同推动构建工业大数据产业技术创新链，为工业大数据技术在各个行业的深度融合与落地提供涵盖技术、平台、标准等多方面服务在内的能力支撑体系。因此构建大数据标准成为所有联盟成员共同的愿景。
对于标准研究，联想田日辉首先谈到联想对于标准的认识，联想认为以需求为导向是标准落地能力的基础，根据行业业务的特点、信息化水平、大数据应用需求制定发展适应需求的行业大数据标准化路径。联想希望从优秀实践中提炼应用标准，加强标准实用性。以及鼓励和探索大数据团体标准形成机制。来一起制定和推广数据安全和隐私保护标准。
联想与联盟成员共同打造开放生态
在数博会上，众多联盟成员展示了在工业大数据领域的各自优势，并在各自专长的领域内形成了业务与商业闭环。
联想匠牛联合实验室展示的工业智能机器人
比如为工业企业提供集成数据采集与分析、装备健康管理、故障预测与诊断、维护决策与优化等各类工业大数据应用服务定制化解决方案的天泽智云；面向工业智能制造的工业产品开发与创新平台的开源智能硬件开发者社区联想匠牛联合实验室；从事工业可穿戴设备研发应用及工业物联网整体解决方案的逗号科技；研发开创性内存大数据，堪称世界上速度最快的大数据公司的湖图塔科技；研发并商业化高速高清三维成像系统、工业相机、高速相机及相应的软件系统的深慧视；专注大数据产品研发、项目实施与数据注重大数据技术与数据层和算法应用层产品、生态体系的咨询规划和技术实现的有时数联；依托人工智能深度学习和计算机医学影像分析技术，开发高质量的医学影像分析软件和大规模影像分析平台的视见科技等等。
逗号科技展示的工业可穿戴设备及工业物联网整体解决方案
为联盟出力，联想LEAP家族助力企业实现数据智能体系能力的跨越式发展
作为联盟的发起单位之一以及联盟理事长单位，联想大数据在数博会上展示了其依托自身成熟的大数据技术积累，不断完善LEAP家族产品，助力企业实现数据智能体系能力的跨越式发展。LEAP家族产品目前包括联想工业互联网平台LeapAI．com、联想大数据计算平台LeapHD、联想的工业物联网平台LeapIOT、联想深度学习平台LeapDL、联想自助式即席分析产品LeapOcean。
联想工业互联网平台LeapAI．com是联想携手生态伙伴共同打造的软硬件一体化工业互联网网赋能平台，向行业用户提供开源组件、工具以及开放的云端API，能够实现全球公有云部署与跨平台对接，稳定支持千万级设备同时部署，并保障用户数据安全；以云－端结合的工业互联网生态链以及最具活力的工业智能开放着社区赋能工业企业转型升级。
联想大数据计算平台LeapHD是整个大数据存储处理和分析的核心基础平台，它基于Hadoop／Spark生态系统，引入了多种核心功能和组件，对复杂开源技术进行高度集成和性能优化。他在分布式存储系统的基础上，建立了统一资源调度管理系统，深度优化大规模处理、交互式查询计算、流式计算等多种计算引擎，具备业界超高性能；同时具备良好的横向扩展能力。LeapHD具有海量数据存储管理、灵活多样的数据处理引擎、资源统一调配管理、海量数据快速查询、优化的分布式数据库、系统运维监控、系统高可用性、高标准数据安全保障、一流的可靠性等特点。
联想的工业物联网平台LeapIOT，结合了工业物联网技术、工业大数据技术和工业智能技术。快速对工业现场的实际生产设备进行配置、管理、对接、轻松应对工业生产现场复杂的网络环境。LeapIOT能够提供数据处理的效率，达到实时分析的最终目的；可针对设备多、协议多、数据并发、高频次的工业生产现场复杂环境；借助开放式接口对接众多达的工业协议；将边缘计算前置到生产设备端，预处理大量生产数据。总的来说，LeapIOT是中国企业转型升级理想的工业物联网平台。
联想深度学习平台LeapDL，降低AI应用的门槛和AI平台管理的复杂度，实现能力和资源的共享。
联想自助式即席分析产品LeapOcean，能够为业务人员提供对接不同建设阶段企业数据系统的能力，千亿级海量数据的高性能计算与即时响应，为业务用户提供体验极佳、简单易用、高度灵活的分析工具和分析环境，可以做到业务人员在无IT人员支持的条件下对企业海量数据进行分析处理、分享协同。
双拳出击，实现OT与IT领域的深度融合
田日辉同时分享了联想大数据双拳战略，联想大数据采取进攻＋进攻的双拳战略，将市场细分为IT市场与OT市场，分别为这两个市场开发不同的大数据产品，设计不同的解决方案并提供不同的云服务。一个企业必须把OT智能化和IT智能化结合起来，才能对企业产生最大的价值。
在IT市场，继续以LeapHD大数据平台软件为核心，帮助企业客户建立数据湖，并提供托管式私有数据云服务并从未来角度出发，对于企业整体数据应用等向混合云模式进行发展；同时在OT市场，推出全新的LeapIOT产品，以此为核心帮助企业客户建立信息物理系统，从包括工厂端的生产线，包括机械设备、智能机器人、机械手，在边缘进行数据整理，在边缘进行实时数据分析，对产线的控制。并为企业客户提供基于公有云的、开放的联想工业互联网平台LeapAI．com，在公有云平台上有IT域数据结合起来分析的方案，用来支撑物联网数据。
田日辉认为无论是OT或者IT，从能力角度，最核心的都是工业数据能力，包括采集数据，把相关数据进行很好的治理，融合在一起。最后通过联想大数据的算法和模型，从这些数据中挖掘出企业想要的东西，最终对产品和业务模式进行优化，实现企业的竞争力。
联想大数据将在三个重点行业践行IO和OT融合
田日辉最后表示目前联想大数据将在离散制造、流程制造以及公共事业三个领域继续发力。
第一是离散制造，离散制造行业联想有非常多的积累，联想本身也是特别典型的离散制造的企业。联想大数据汽车行业解决方案基于长期积累的大数据实践经验以及面向汽车行业业务理解，融合了联想在生产运营、市场营销等方面的先进经验，针对汽车行业市场运营和智能制造两大核心领域，打造整体解决方案，覆盖市场营销、供应链管理、生产管理、产品和服务创新等诸多关键业务环节，帮助车企实现核心业务运营过程可视化、敏捷化、智能化，加速实现“互联网＋”与“工业4．0”转型。
第二是流程制造，今年会有非常大的投入，以石化、钢铁产业为代表的流程制造行业急需产业转型发展的新动能。联想大数据依据多年工业领域的经验积累，探索总结出“以设备互联为基础，以工业大数据为贯穿主线，通过人工智能手段，构建商业洞察能力”这四大推动流程智能的关键能力。借助联想LeapIOT，化工企业可以对新建厂区上万台能源仪表数据分析、产线核心设备数据实时采集、监控，并利用LeapIOT系统中的人工智能模块对全量数据进行建模分析，最终实现工厂大型核心设备的健康度分析及预测、生产链路的工艺优化以及全厂区的能耗管理及优化，完成端到端的智能工厂建设。
第三是公共事业领域，包括电力、能源，还有食药监物联网数据采集和分析，会有大量的应用。
