我更喜欢用混合智能或者增强智能来代替人工智能这个词，在近日举行的——西安混合智能大会上，联想副总裁、联想研究院技术战略与创新平台总经理王前英表示。

混合智能，这在当今流行的人工智能中仍然是一个新概念。所谓的混合智能更强调人与机器之间的互动。相比人工智能的纯粹模仿和学习，混合智能更定位于互动和共赢的层面。也许我们可以理解，混合智能是人工智能的2.0形式，是未来实现人机交互的必由之路。

“混合智能是一种新的智能形式，不同于传统意义上的人类智能和人工智能。它是跨物种、跨属性结合的下一代智能科学系统。”在她的演讲中，王解释了她对混合智能的理解。她说，未来社会应该更多的是人与机器协同工作的混合智能(或增强智能)，这也将为人类社会创造很多价值。

毕业于斯坦福大学的王启英博士，专门研究人机交互，所以在她看来，我们所说的人工智能还有广阔的发展空间，但要实现电影或科幻小说中描述的那种人机交互，还有很长的路要走。

“人机混合的关键问题是干预问题。我更愿意把它看作是一个经验问题，或者是人与机器如何相处的问题。在何时、何地以及如何干预(如歧义点或关键阈值干预)之间，如何平衡反应、及时性和准确性？”要充分实现人机交互和充分干预，离不开算法、算力和数据的支撑，也就是人工智能中通常所说的“ABC”(算法、大数据和算力)。

对于这个问题，在混合情报层面，王奇英也进行了深入的分析。从算法的角度来看，增强智能可以将深度学习转化为可解释和可管理的算法。数据注释使依赖于单模数据的结构化数据慢慢地与更多的非结构化数据和多模数据兼容。从计算能力的角度来看，各种形式的异构AI硬件和场景可以在不同场景和不同使用情况下最大化计算能力效率，支持算法的高效运行和数据价值的充分利用。

对于数据问题，王启英特别提到了联想自己的案例。众所周知，联想是行业内领先的IT解决方案提供商，但除了这个身份之外，它也是业内知名的大型制造企业。“我们研究了许多大型企业，发现数据可访问性和可用性提高10%就能产生超过6500万美元的净收入。”

联想作为一家制造型企业，从去年开始对其服务备件和备件生产进行数据整合和分析，并生成了基于混合智能的数学模型。这个模型作为专家和机器混合智能的一个例子，已经能够在一定程度上指导联想的制造活动。“在2018年推出后的第一季度，我们节省了700万美元的备件。”

在计算能力方面，联想当之无愧是业界第一。在今年6月刚刚结束的世界超级计算机大会(ISC18)上，联想以117台系统夺得全球超级计算机500强榜首，提前两年实现了目标。这意味着联想的系统现在是全球四大超级计算平台之一。

当然，联想在超级计算领域的成功远不止于此。最近，联想发布了海王星系统。这是联想对于液冷技术的又一次革命，也是新一代的温水冷却系统。据报道。Neptune液冷技术包括DTN (Direct to Node)温水散热、RDHX (rear door heat换热器)和TTM (hybrid heat transfer module)三种解决方案。这些技术可以帮助客户在50摄氏度的温水环境中实现最佳散热。因此，大大降低了系统的PUE值。

提到联想的温水冷却，我们不得不提到今年早些时候刚刚交付给北京大学的“威明一号”系统。它是国内第一台采用联想DTN (Directto Node)温水冷却技术的超级计算机，也是北京大学第七个校级高性能计算公共平台。

该平台采用联想神腾X8800超级计算机系统，该系统基于联想全球首创的45温水冷却技术，采用无泄漏、快速连接的系统，冷却水从水龙头流过，对核心处理器及其内存进行冷却。数据显示，未命名的PUE值可以低至1.1。

除了北京大学，王还列举了世界上其他几个超级计算中心，包括德国慕尼黑的莱布尼茨实验室和西班牙的巴塞罗那超级计算中心。这些中心正在使用联想的超级计算机进行研究，包括癌症、大脑研究、天体物理学、人工智能、气候科学、化学、生物、汽车和航空，以推动技术的发展。

很多人可能对联想研究院了解不多，但通过以上产品、技术和解决方案的介绍，其实可以看出这是来自联想研究院的巨大推动力。“联想目前每年在研发上花费13亿到14亿美元，并且还瞄准了人工智能和大数据，”王说。

如今，联想研究院在中国、美国(罗利和芝加哥)、日本等多个国家都设立了研发团队，整体规模在1000人左右。具体来说，联想采用了两级研发体系，分为研究所(一级)和事业部研发团队(二级)。这样做的好处是可以在不同的层次上推进。例如，联想新开发的神腾X8810E就是双方合作的结果。“这是一个很好的模式，有前瞻性研究和产品开发。”

很多年前，联想就提出了“1+1”的目标，即每个家庭一台电脑。这个目标已经实现，现在联想赋予了“1+1”全新的含义。在我们从信息化到智能化的飞跃中，联想希望与合作伙伴一起，为客户提供智能ABC的综合解决方案，更好地服务于各行业。