在全球新一輪科技革命與產業變革浪潮中，中國工業正面臨從規模擴張向質量效益提升、從要素驅動向創新驅動轉變的關鍵時期。在這一歷史性進程中，大數據與人工智能技術的深度融合所形成的數據智能，正成為驅動工業轉型升級的核心引擎。聯想集團作為中國科技企業的代表，其大數據高級總監溫天寧先生及其團隊，正在這一領域進行著深入的探索與實踐，為中國工業的智能化未來貢獻著聯想智慧。

數據智能：工業轉型的新質生產力

溫天寧認為，數據智能并非簡單地將數據收集起來進行分析，而是通過先進的計算架構、算法模型與行業知識的深度結合，讓數據能夠自動、實時、精準地洞察規律、預測趨勢并指導決策，最終轉化為可執行的行動力。在工業場景中，這意味著將生產設備、供應鏈、產品質量、市場反饋等全鏈路數據打通，形成一個能夠自我感知、自我學習、自我優化的智能系統。這種由數據驅動的新質生產力，能夠顯著提升生產效率、優化資源配置、降低運營成本，并催生全新的產品與服務模式。

聯想實踐：從自身制造到賦能千行百業

聯想自身的轉型歷程，就是數據智能應用的最佳案例。溫天寧介紹，聯想在全球擁有30多家制造基地，通過部署工業互聯網平臺和高級分析系統，實現了生產線的實時監控、預測性維護、供應鏈動態優化和產品質量的全程追溯。例如，通過分析設備傳感器數據，可以提前預測零部件故障，將非計劃停機時間減少高達50%；通過整合全球供需數據，能夠動態調整生產計劃和物流路線，顯著提升供應鏈韌性和效率。

更重要的是，聯想正將自身在復雜制造體系中錘煉出的數據智能能力，以“端-邊-云-網-智”的新IT技術架構為支撐，轉化為可對外輸出的解決方案與服務。聯想大數據團隊與合作伙伴一道，為汽車制造、能源電力、裝備制造等多個行業的龍頭企業，提供了從數據治理、平臺建設到智能應用開發的全棧服務。例如，為某重型機械企業構建的預測性維護平臺，幫助其將設備綜合效率提升了15%；為某新能源電池企業打造的質量大數據分析系統，將產品缺陷率降低了20%。

核心挑戰與破局之道

溫天寧也指出，當前工業數據智能的應用仍面臨諸多挑戰。一是“數據孤島”問題，企業內部各部門、各系統間的數據難以流通和融合；二是技術與業務的“兩張皮”，數據分析結果難以有效落地指導實際生產運營；三是既懂工業技術又懂數據科學的復合型人才極度稀缺。

對此，他提出了聯想的破局思路：

1. 頂層設計與場景驅動并重：企業需要制定統一的數據戰略與治理體系，同時以具體的業務痛點和價值場景（如降本、增效、提質）為切入點，快速驗證，樹立標桿，由點及面推廣。
2. 打造“業務-數據-技術”鐵三角：項目實施必須由業務部門、數據團隊和IT技術部門緊密協同，確保智能應用真正服務于業務目標。
3. 構建開放共贏的生態：工業知識壁壘高，單打獨斗難以成功。聯想積極與行業專家、軟件合作伙伴、高校及研究機構合作，共同開發面向特定行業的解決方案與模型。

未來展望：邁向可持續的工業智能

溫天寧強調，數據智能在工業領域的終極目標，是構建一個更加高效、綠色、柔性和人性化的制造體系。它不僅能提升經濟效益，還將通過優化能源消耗、減少物料浪費，助力工業實現“雙碳”目標。通過將工人從重復、危險的勞動中解放出來，轉向更具創造性的崗位，實現人機協同的可持續發展。

溫天寧表示，聯想集團將繼續加大在數據智能領域的投入，深耕工業場景，將更先進的技術與更深刻的行業理解相結合，致力于成為中國企業智能化轉型的可靠合作伙伴。他相信，隨著數據要素價值的充分釋放和智能技術的普惠應用，數據智能必將為中國工業的高質量發展注入強勁動力，推動“中國制造”邁向“中國智造”的新輝煌。