相信直到2019年的現在，許多人印象中的聯想仍舊是一家PC巨頭，一線服務器大廠，二線手機大廠，其實，在云計算，大數據，物聯網產業蓬勃發展的今天，聯想也在不斷強化自身實力，在一些新的領域也有許多創新和突破，也開始與AWS這樣的國際化云巨頭展開多種合作，如今的聯想正在塑造自己新的形象，新形象的關鍵詞就包括“智能”，“大數據”以及“物聯網”。
2019年4月，聯想發布消息顯示，聯想在FY18/19財年取得了優異業績，楊元慶在內部信中明確了智能化變革戰略，表示聯想將從智能物聯網（Smart IoT）、智能基礎架構（Smart Infrastructure）、行業智能（Smart Vertical）三個維度發力，此舉明確了聯想在智能化時代的發力點。為了更好地執行行業智能（Smart Vertical）戰略，聯想將在原聯想大數據團隊和業務的基礎上，成立數據智能事業部 （簡稱 DIBG）。
2019年8月，AWS Transformation Day廣州站，DOIT見到了聯想集團首席科學家、副總裁于辰濤，作為DIBG北京研發團隊的領導者，于辰濤有著深厚的大數據系統架構設計和實踐經驗，主導設計了聯想全球大數據和工業智能云化平臺。此次演講中，于辰濤為大家介紹了聯想通過邊緣計算和云計算的融合，免備案服務器，通過工業智能來推動制造業效率提升的實踐經驗。
聯想數據智能實踐經驗
聯想數據智能事業部（DIBG）專注于幫助傳統企業做數字化智能化的轉型和賦能。從他的介紹中了解到，聯想在數據智能領域積累頗深。
聯想在2011年成立了聯想大數據研究室，專注于物聯網、大數據和人工智能等新一代技術與行業實踐，當時主要服務于聯想內部，旨在幫助聯想提升產品質量，進行產品質量監控、客群營銷、供應鏈優化等等。
為保障質量問題，聯想在內部結合實踐構建了人、機、料、法、環的生產要素監控體系，避免了通過抽樣檢測的方式帶來的種種弊端。面對外部供應商，聯想利用物聯網技術來幫助改進生產效率，將供應商生產工藝指標參數與聯想的參數進行對接，從而快速定位產線問題，目前這一系統已經在聯想多個工廠中落地使用。
于辰濤認為，在智能工廠實現全要素聯動式生產制造，將聯想內部與外部聯動起來，這需要依托云計算、邊緣計算以及工業智能技術，因此聯想找到了AWS。
聯想+AWS
聯想作為中國本土最成功的在全球化企業之一，需要選擇全球化的云服務公司提供支持，聯想在提升全球用戶體驗的過程中，需要收集設備用戶使用行為信息、全球用戶反饋以及輿情追蹤信息，并對信息進行匯總分析。此外，還要對遍布在全球各地的生產廠進行質量環節管控。在實際方案中，AWS為聯想構建全球生產、制造以及用戶服務體驗的平臺提供了支撐。
于辰濤介紹說，雖然聯想在部分地區自建了數據中心，但一個主的數據中心經常不夠用，亞洲服務器租用，還要有備用數據中心以及備用的解決方案，出于成本的考慮以及服務連續性的要求，聯想選擇使用AWS來構建備用的解決方案，當自有主數據中心出現問題的時候會切換到AWS，或者當自有數據中心支撐不了業務流量高峰（可能為日常流量的三到五倍）時，這時候就會用AWS云和自有數據中心構成的全球性混合云方案。
通過使用AWS，聯想既收獲了比較可控的成本，同時業務也表現出了很好的彈性。從近日來看，聯想與云計算領頭羊AWS的合作非常多，且越來越深入。
不久前，聯想數據智能部門宣布成為AWS的高級咨詢合作伙伴，標志著聯想數據智能將為用戶提供基于AWS的技術咨詢、技術支持、運維管理服務，聯想數據智能與AWS官方建立了長期有效的合作。另外一則消息是，聯想通過集成AWS IoT Greengrass一起做物聯網方案。 于辰濤還介紹說，聯想旗下的一款叫茄子快傳的軟件在全球有18億注冊用戶，背后提供基礎設施支撐服務的正是AWS。
智能制造面臨四大挑戰
作為國內工業領域的資深專家，于辰濤還在Transformation Day活動上介紹了對工業4.0，中國制造2025等話題的看法，他看到物聯網、人工智能和大數據的技術正在賦能傳統制造，把傳統制造從以規模為第一要務、以成本為第一要務，變成以用戶為中心、以客制化的體驗和創新性的交付為首要目標，現階段許多工廠都實現了機械自動化，但智能制造所需的信息自動化還面臨著四大挑戰。
挑戰一，當前企業信息化程度還不夠高，需要人工參與的過程太多；
挑戰二，難以事實處理產線設備以及終端的數據，實現生產過程實時響應；
