数据智能推动中国工业转型升级 联想集团大数据高级总监温天宁的洞察与实践

在全球新一轮科技革命与产业变革浪潮中，中国工业正面临从规模扩张向质量效益提升、从要素驱动向创新驱动转变的关键时期。在这一历史性进程中，大数据与人工智能技术的深度融合所形成的数据智能，正成为驱动工业转型升级的核心引擎。联想集团作为中国科技企业的代表，其大数据高级总监温天宁先生及其团队，正在这一领域进行着深入的探索与实践，为中国工业的智能化未来贡献着联想智慧。

数据智能：工业转型的新质生产力

温天宁认为，数据智能并非简单地将数据收集起来进行分析，而是通过先进的计算架构、算法模型与行业知识的深度结合，让数据能够自动、实时、精准地洞察规律、预测趋势并指导决策，最终转化为可执行的行动力。在工业场景中，这意味着将生产设备、供应链、产品质量、市场反馈等全链路数据打通，形成一个能够自我感知、自我学习、自我优化的智能系统。这种由数据驱动的新质生产力，能够显著提升生产效率、优化资源配置、降低运营成本，并催生全新的产品与服务模式。

联想实践：从自身制造到赋能千行百业

联想自身的转型历程，就是数据智能应用的最佳案例。温天宁介绍，联想在全球拥有30多家制造基地，通过部署工业互联网平台和高级分析系统，实现了生产线的实时监控、预测性维护、供应链动态优化和产品质量的全程追溯。例如，通过分析设备传感器数据，可以提前预测零部件故障，将非计划停机时间减少高达50%；通过整合全球供需数据，能够动态调整生产计划和物流路线，显著提升供应链韧性和效率。

更重要的是，联想正将自身在复杂制造体系中锤炼出的数据智能能力，以“端-边-云-网-智”的新IT技术架构为支撑，转化为可对外输出的解决方案与服务。联想大数据团队与合作伙伴一道，为汽车制造、能源电力、装备制造等多个行业的龙头企业，提供了从数据治理、平台建设到智能应用开发的全栈服务。例如，为某重型机械企业构建的预测性维护平台，帮助其将设备综合效率提升了15%；为某新能源电池企业打造的质量大数据分析系统，将产品缺陷率降低了20%。

核心挑战与破局之道

温天宁也指出，当前工业数据智能的应用仍面临诸多挑战。一是“数据孤岛”问题，企业内部各部门、各系统间的数据难以流通和融合；二是技术与业务的“两张皮”，数据分析结果难以有效落地指导实际生产运营；三是既懂工业技术又懂数据科学的复合型人才极度稀缺。

对此，他提出了联想的破局思路：

1. 顶层设计与场景驱动并重：企业需要制定统一的数据战略与治理体系，同时以具体的业务痛点和价值场景（如降本、增效、提质）为切入点，快速验证，树立标杆，由点及面推广。
2. 打造“业务-数据-技术”铁三角：项目实施必须由业务部门、数据团队和IT技术部门紧密协同，确保智能应用真正服务于业务目标。
3. 构建开放共赢的生态：工业知识壁垒高，单打独斗难以成功。联想积极与行业专家、软件合作伙伴、高校及研究机构合作，共同开发面向特定行业的解决方案与模型。

未来展望：迈向可持续的工业智能

温天宁强调，数据智能在工业领域的终极目标，是构建一个更加高效、绿色、柔性和人性化的制造体系。它不仅能提升经济效益，还将通过优化能源消耗、减少物料浪费，助力工业实现“双碳”目标。通过将工人从重复、危险的劳动中解放出来，转向更具创造性的岗位，实现人机协同的可持续发展。

温天宁表示，联想集团将继续加大在数据智能领域的投入，深耕工业场景，将更先进的技术与更深刻的行业理解相结合，致力于成为中国企业智能化转型的可靠合作伙伴。他相信，随着数据要素价值的充分释放和智能技术的普惠应用，数据智能必将为中国工业的高质量发展注入强劲动力，推动“中国制造”迈向“中国智造”的新辉煌。