近期，联想研制的人工智能算法取得了FranzEdelman超卓效果奖提名，该奖是全球运筹和办理科学界的最高荣誉，被誉为运筹学的“奥斯卡”。该奖建立50年以来还从未有我国公司获此奖项，联想集团有望完结我国公司“零的突破”。
FranzEdelman超卓效果奖要点奖赏全球的组织、企业在运筹和办理学范畴做出突出贡献、并带来严重运用价值的研讨项目或效果，自奖项1972年初次颁布以来，获奖项目已累计发生2500多亿美元价值。
联想的人工智能凭什么被提名？
合肥市肥西县云谷路3188号，每一秒有两台PC下线，每天有超越8万台笔记本电脑从这儿诞生，每年出产则超越3700万台，全球每出产8台笔记本电脑，就有一台来自这儿——联想旗下的自有制作中心联宝电子科技有限公司。联想是全球最大的个人电脑公司，全球商场比例独占四分之一，联想旗下超越50%的PC来自联宝科技，联宝科技亦为联想旗下以及全国际最大的个人电脑出产与研制中心。
巨大的数字背面有巨大的难题。联想旗下的PC产品有ThinkPad、解救者、Yoga、小新、ThinkBook等很多产品线，这些产品线覆盖了从高到低各种装备与需求。与此一同，来自商场的需求又千变万化，工厂出产何种产品的计划每天都是全新的。事实上，现在联宝科技每天要接到来自全球包括8万台设备出产计划的5000余个订单，这些订单80%以上都是单笔小于5台的个性化定制。换言之，每天早上如安在联宝科技的4个车间、43条安装线上组织这几百个不同装备的出产计划，是工厂高效作业最大的难题之一。
难点首要来自配件调度。一台电脑从联宝工厂是从将最基本的电容、电感等配件焊接至电路板，直到灌入操作体系，打包出厂停止，这其中有超越2000种不同的零配件需求输送至出产线；第二重难点来自使命序列。每个系列的产品、同系列不同装备的产品之间运用的零配件即有堆叠的部分，比方电容、电感、接口等，也有相同的部分，比方处理器、内存颗粒等。高效的组织产品出产序列，需求尽可能削减配件供给的切换，进步功率。
在这样的实践下，组织每一个出产使命在出产线上的先后序列，就好像再下一盘难度爆表的棋。提到下棋，围棋无疑是最难的棋类运动之一，下围棋时每一步走棋的可能性都远超国际中一切原子数，用计算力单纯来穷举无疑痴人说梦。但2017年，人工智能AlphaGo用人类无法撼动的优势不只宣告了深度学习这项技能在人工智能研制上的力气，也效果它成为处理战略问题最巨大的人工智能效果之一。
联想集团此次获提名的LAPS联想先进出产调度体系(Lenovoadvancedproductionschedulingsystem)亦是如此，它处理了杂乱度相同远超国际中一切原子数的出产调度问题，并且为实践出产发明了数十亿元的新价值。
LAPS凶猛在哪里？
从技能上来说，出产线上不只充溢不确定性，一同还很杂乱。首要，原材料和需求由于商场和上游供给商的原因，数量、质量会有很大的动摇，在组织出产计划是必须将动摇考虑在内，要对车间的最新状况，比方可用出产线、出产才能、设备状况，乃至是作业人员出勤状况全盘统筹，还需求快速呼应。
其次，出产进程的事务需求有可能是互相矛盾的，比方高推迟危险的紧迫订单需求优先出产，可是整体出产的方针又倾向于把相似的订单中整合在一同，以求缩短出产线换线时刻，进步出产功率。这两种需求实践上需求平衡，但很难。
在有LAPS辅佐决议计划之前，联宝工厂是依托一套根据固定规矩的手艺排班办法进行出产调度，这个进程是由数个资深工程师每日花费数小时完结。而联想研讨院领衔研制的LAPS用全新的办法处理了这个问题，每日向东西中加载数据，比方制作订单、出产才能和出产线等参数，再附加上出产约束条件以及需求偏好等一同输入，LAPS单次运转便可处理超越10亿个变量和50亿个约束条件，在两分钟左右完结出产调度计划。
如此强壮的LAPS是怎么构建的呢？让我们再回到下围棋。
计算机拿手浮点运算，但关于围棋这样杂乱的问题，即使是最强壮的计算机，尽头和比较一盘棋的一切可能性也是不实在践的，由于在围棋19乘以19路的棋盘上，每一步的可能性远超越国际中的原子数10的80次方个。而作业围棋手经过多年的练习，取得了一种能够判别局势的“直觉”。这种“直觉”的中心其实来自对曩昔棋局的提炼和回忆，在AlphaGo之前，作业棋手的这种感觉是围棋范畴中有些奥妙颜色的东西。
人类棋手相似，AlphaGo经过深度学习、蒙特卡洛树查找从很多的对弈阅历中累积学习来取得对弈战略，在人类棋局缺乏时，AlphaGo还能够自我对弈发生更多的阅历。终究的结局，便是AlphaGo在别离打败李世乭九段和柯洁九段，棋力现已远超人类极限后，终究宣告“退出”围棋项目。
相同的思路也能够运用到出产调度中。就像玩拼图、俄罗斯方块或围棋相同，出产调度的进程也能够看作是将一系列元素，一个个放到正确的方位上。与其说算法是在学习处理计划，不如说是在学习曩昔人类的阅历。
LAPS的杰出功能来自于多种人工智能技能和数学优化算法。经过构建首创的深度非线性编码器和战略学习络，决议计划引擎可对大规模排程问题进行多方针协同优化，并支撑对优化方针的实时装备和反应。用户可根据需求和环境改变，灵敏设置出产方针、物料齐套、出产排程等环节的参数和优先级、并能经过添加或删去决议计划使命，完结可灵敏定制化的出产规划。
一同，引进根据深度图模型的隐瞒络，快速判别杂乱的约束条件，以保证在不献身呼应速度的前提下，决议计划效果严格遵守杂乱的事务逻辑。除此之外，研制人员还进一步引进并行化技能，进步体系呼应速度，使其具有实时决议计划、增量规划，以及假定剖析等才能。
这些技能和算法，充沛优化了出产线之间的出产资源分配和调度，供给更高效、更优质的出产资源装备计划，处理了制作业出产计划耗时长、功率低、无法统筹多个方针等问题。
联想的人工智能不是“花架子”
研制联想先进出产调度体系LAPS的联想研讨院，是联想旗下研制体系中着眼3至5年中长时刻技能投入的重要环节，承载着联想对技能和工业开展趋势的了解，并以此布局未来开展。与此一同，联想的研制思路聚集在怎么从高效赋能企业本身动身，完结最大可能性的研制效果转化，以及更进一步的赋能职业。
LAPS自从2019年开始布置在联宝出产中心之后，展示了更快、更好的排产才能。关于单次排产规划，LAPS能够在几分钟内生成出产计划，这比传统处理计划所需的数小时计算速度快得多，快速的排产也为调整和重新组织供给了满足的灵敏性。LAPS归入出产体系后，原有的极富阅历的使命团队能够大大地腾出时刻来处理其他更有价值的使命。除了速度上的进步，LAPS在出产值、订单数量和客户满意度等一切方面都优于曩昔的计划。
为了更进一步评价LAPS对联想的真实价值，LAPS在布置之初是与人工排班程序并行运转进行了一年的比较。这期间，联宝出产中心的PC产值添加了23%，积压订单数量削减了20%。
本年两会上，碳达峰、碳中和被初次写入政府作业陈述，也成为代表委员们评论的“热词”。正如联合国政府间气候改变专门委员会(IPCC)在评价陈述中所描绘，人类活动明显影响气候改变。联想对此非常认同，也意识到当时气候改变的趋势将带来巨大的经济和社会影响。当下，需采纳必要举动来安稳大气层中的温室气体含量并将全球平均气温升幅维持在可接受范围内。
作为我国ESG(环境、社会和企业办理)可继续开展体现最好的公司之一，LAPS还将进一步让人类国际变得更夸姣，继续削碳排放量：在现在的出产值下，LAPS经过进步出产功率、削减出产线搁置等方法，每年节约超越2696兆瓦时的电力，相当于200多吨标准煤，可削减2000多吨二氧化碳的排放，相当于每年种11万棵树。
联想专心而高效的研制战略践行了另一件事，便是AI不只是夸姣的愿景，并且是能实在推进公司智能化转型的利器：只是依托大略的产值财政评价，LAPS带来的进步就相当于添加了18%以上的营收。回忆2019年和2020年，LCFC的PC出产总收入别离超越650亿和910亿人民币，两年间LAPS带来的进步超越300亿人民币。总的来说，联想先进出产调度体系每年为联想多挣130亿元。并且跟着LAPS在联宝的更进一步磨合，以及在联想墨西哥工厂正在施行的布置，这套体系为联想带来的收益将会进一步添加。
在曩昔的一年里，面临史无前例的全球大疫情，联想阅历了物料、工人、物流等供给链的巨大应战。一同，在不断扩展的“长途作业/学习”的环境下，联想取得了创纪录的客户订单，而作为联想最大的制作工厂，联宝科技的产值到达前史最高。这也让联想扩展了PC商场的比例，坚持了全球领先地位。2021年2月发布的最新财报显现，联想全球PC商场比例到达25.3%的前史新高，最新的商场研讨标明，全球商场对PC的需求还将进一步复苏。
2021年3月的两会期间，联想集团董事长兼首席执行官杨元庆提交了以智能科技赋能我国实体经济开展、推进我国制作迈向“我国智造”、以更高质量的内循环带动构建国内国际双循环新开展格式的主张。主张中说，“高质量”的内循环还需求经过自动化、数字化、智能化推进制作业的转型晋级，让“我国制作”迈向“我国智造”。
取得FranzEdelman超卓效果奖提名，有望完结我国企业“零的突破”的联想先进出产调度体系LAPS正是联想在“新IT”战略指引下的最新效果。实体制作业是强国之基，也是完结“双循环”高质量开展的根底和保证。杨元庆以为，曩昔“我国制作”现已构成超卓的本钱和功率优势。进入“十四五”高质量开展阶段，我国制作业还需求用智能化手法，完结提质增效，加速迈向中高端。