“联想的基因，就是大规模复杂计算系统。”
在短短不到1小时的交流过程中，联想新兴技术集团CEO 芮勇博士，单单是“基因”这2个字，就提及了 10次之多。
什么是大规模复杂计算系统？
所谓 “大规模”，指的是产品的出货量超过一亿台，拥有庞大的用户基础。
“复杂系统” 则意味着硬件和软件之间需要紧密协同优化，以实现卓越的性能和效率。
而就在刚刚落幕的联想Tech World 2024中，芮勇给出了具象化的领域—— 车计算。
那么联想的基因为何要聚焦于此，又为何要剑指车计算？
身份从联想CTO 转变为联想新兴技术集团CEO 不到三个月的芮勇，对这一切的一切做出了详细的解释。
联想基因的来源
2016年10月，芮勇加入联想，担任首席技术官（CTO），这标志着联想全面向AI转型的重要时刻。
当时，联想正处于一个关键的转型阶段，迫切需要一位既精通软件又具备AI专业知识的领导者来引导公司未来的技术方向，芮勇承担了这一重任。
加入联想后不久，芮勇于2017年1月推动成立了联想历史上的第一个人工智能实验室。
当时的联想研究院约80%的精力集中于硬件开发，而目标是彻底改变这一局面，使研究院80%的工作重心转向软件和AI，只有20%用于硬件开发。
经过数年的努力，这一目标逐步实现，研究院的人才结构和技术布局显著向AI领域倾斜。
如今，AI技术已深入融入联想的几乎所有产品，包括生成式AI 、 服务器以及解决方案和服务组（SSG）。
今年是联想成立40周年，芮勇对过去40年的发展进行了深入反思。
他一直在思考，联想在哪些项目和产品上取得了最大的成功，并总结了它们的共性。
他认为，联想的核心基因在于“大规模复杂计算系统”。
所谓大规模，指的是产品的出货量超过一亿台，拥有庞大的用户基础；而复杂系统则意味着硬件和软件之间需要紧密协同优化，以实现卓越的性能和效率。
在这方面，联想展现了显著的优势。
例如，今天联想的个人计算机 （PC）销量位居全球第一，手机在拉丁美洲市场排名第二，在北美市场排名第三，平板电脑位列全球前三，数据中心业务进入全球前五，而高性能计算则位居全球第一。
这些产品的成功也正体现了联想在大规模复杂计算系统方面所具备的实力，因此芮勇坚信，这就应该是联想的基因了。
Why车计算？
在过去八年间，芮勇每年都会组织研究院的同事们召开两次战略会议，分别在春季和秋季，称之为 “春华” 和 “秋实” 。
春华会议侧重于战略规划和创新探索，而秋实会议则是在丰收时节总结成果并制定未来计划。
通过这些会议，研究院不断探索下一个大规模复杂计算的应用场景。
几年前，研究院曾讨论物联网 （IoT），但发现物联网的多样性和碎片化使得每个子领域的规模都不够大，难以形成真正的大规模复杂系统。
直到最近两三年，汽车行业的“新四化”趋势逐渐显现，即电动化、 智能化 、网联化和共享化，使得汽车行业成为下一个大规模复杂计算系统的潜在应用场景。
汽车中的100多个电子控制单元（ ECU ）逐渐集中为四五个域控制器，这一变化促使联想开始关注汽车行业中与公司基因契合的部分。
芮勇指出，自动驾驶的运动域控制器和智能座舱 （车内信息娱乐系统）是最符合联想核心优势的领域。
这些领域中的AI计算需求巨大，包含异构计算和软硬件联合优化，这正是联想擅长的方向。
两年前，联想在研究院内部成立了一个专注于汽车智能化计算的实验室，并提出了 “AI定义的车计算” 这一概念。
今年5月，端到端的自动驾驶算法取得了突破，传统的基于规则的算法被神经网络算法所取代，从而显著提升了自动驾驶的适应性，使其更加接近人类驾驶员通过视觉信息做出决策的方式。
这一算法的变革对底层算力平台提出了新的要求，推动联想打造了最强大的 AI算力平台“AD1”，算力达到了业界罕见的 2000TOPS 。
除了自动驾驶，车内的智能座舱也发生了显著变化。，特别是在娱乐系统方面。
过去，车内的AI任务往往是割裂的，而现在，这些信息可以通过大型Transformer模型统一处理，实现无缝的用户体验。
例如，座舱中的娱乐系统可以根据驾驶员的习惯自动推荐音乐和视频内容，还能够通过语音交互来操作所有娱乐功能，使得乘客可以在行驶过程中获得更为沉浸式的体验。
再例如当驾驶员感到疲倦时，系统不仅会提醒休息，还能够自动导航到最近的休息区。这种融合式的AI使得车内体验更加流畅和智能化。
此外，联想在与汽车企业的合作过程中，明确表示不会涉及车企的数据，而是专注于提供计算平台和算力支持。
芮勇强调，联想主要提供软硬件一体化的计算解决方案，帮助车企实现智能化升级，数据的收集和处理则完全由车企掌控。
这种合作方式确保了车企的数据隐私和控制权，同时也使得联想能够专注于发挥自身在计算领域的优势。
同时，联想明确表示不会造车，而是致力于成为一个技术提供者，与所有汽车企业合作，共同推动行业的智能化转型。
不造车的联想，凭什么？
如果回顾联想CEO 杨元庆在过去几年的演讲，不难发现联想的战略和发展方向早已逐渐显现。杨元庆一再强调，联想的业务目标是从传统的计算机扩展到更广泛的计算力。
杨元庆对科技趋势的思考具有完整的框架：从物理世界到虚实结合，从计算设备到计算力，从信息化到数字化、智能化，从创造经济价值到实现社会价值。
在这一战略的推动下，联想也早在2022年之际推出了具体的产品——联想与奇瑞合作，联合开发了一款智能座舱系统。
该系统集成了多项前沿技术，包括一机多屏、智能座舱域控制器、透明A柱、驾驶员健康监测系统以及多设备无线充电等。
除了座舱和显示屏，联想还提供不同规格的自动驾驶域控制器，从中等算力到大算力统统覆盖。
两年前预计的是到2025年算力可以达到2000TOPS，而现如今回头看，联想已经是实现了提前完成任务。
除了单个的产品，他们还提供一整套车计算解决方案，主要瞄准车路协同，比如云端计算产品、云端存储产品、路侧MEC产品、V2X产品等等。
所以完整看下来，联想在智能车方向上的布局，确实通过计算力，纵向、横向都覆盖到了。
但除此之外，联想从资历和“朋友圈”角度来看，也是具备一定实力。
正如我们刚才提到的，联想过去40年本身在网络安全 、 芯片安全、超算、 笔记本电脑领域的积累，其技术实力定然是不容小觑。
而像在今年Tech World中，众多科技巨佬纷纷前来站台，这也从侧面印证了联想在整个产业链中“人脉”之广泛。
谈变化和未来
芮勇认为，联想未来的发展路径可以分为两个部分。
首先是研究院的探索性创新，研究院更像是一个科学院，专注于基础研究和技术突破。
而新兴技术集团则更类似于工程院，致力于已有技术的产品化和商业化。
芮勇从研究院转向新兴业务集团，专注于汽车智能化的现代化发展，这一举措被视为联想在这一领域“大干一场”的信号。
对于为何做出这样的选择，芮勇在接受采访时表示：
汽车行业的智能化转型才刚刚起步，这对于联想来说是一个巨大的机遇。
我们具备从中国起步并扩展至全球的能力和经验，将继续通过软硬结合的优势，与更多的合作伙伴共同构建智能化生态，推动整个汽车行业的现代化进程。
除了汽车智能化领域，芮勇也在思考其他可能的大规模复杂计算场景。例如，端到端的自动驾驶算法让他看到了AI与机器人结合的潜力。
自动驾驶算法是目前最简单的具身智能应用，因为其目标函数和输出相对简单。而在限定场景中，机器人将是下一个应用目标，最终会走向非限定场景的全面应用。
总之，联想正在努力探索并定义下一个大规模复杂计算的应用场景，而汽车智能化和车计算正是公司选择的方向。
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