近日，联想凌拓科技有限公司（以下简称"联想凌拓"）举办"智存·智变"技术大会（INSIGHT CHINA 2025），系统阐述了联想凌拓如何通过创新架构与本土化实践，助力中国企业跨越AI落地的五大挑 战，将数据从静态的"容器"转变为驱动业务变革的"智能引擎"。 来源：环球网 【环球网科技报道 记者 林迪】随着国家对人工智能、算力基础设施及数据要素市场的持续投 入，"AI+"正从技术概念走向千行百业的真实场景。在人工智能技术从单点突破迈向全产业生态化发展 的关键节点，数据基础设施的智能化水平直接决定着AI技术赋能产业的高度，这也揭示了，在AI时 代，底层数据管理能力已成为制约上层应用创新的关键瓶颈。 期间，记者就AI就绪、数据基础设施和价值生态建设等话题专访了联想凌拓首席执行官杨旭。 联想凌拓首席执行官 杨旭 "政府政策的引导核心在于利用AI技术切实推动现有业务向更创新、更高效的方向演进。" 杨旭强调， 联想凌拓的定位不仅是技术供应商，更是"AI引路人"，致力于帮助客户克服从数据准备到模型部署全过 程中的障碍，实现真正的业务价值转化。 破局之道：直面AI落地的五大挑战 企业AI转型之路并非坦途。在深入走访客户后 ...

中国人工智能市场前景与政策环境 - IDC预测到2029年中国人工智能总投资规模将达1,114亿美元，五年复合增长率为25.7% [4] - 中国凭借庞大应用场景与政策推动，将成为亚太人工智能市场的核心增长引擎 [4] - 《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》明确企业需从“数字基础设施建设”向“智能生产力释放”跃迁 [4] - 国务院发布《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，全面部署“人工智能+”行动，推动AI与经济社会各领域深度融合 [4] 人工智能发展面临的机遇与挑战 - 超大规模市场应用场景和强有力的国家战略显示中国正处在AI发展的黄金周期 [5] - 多模态大模型需要算力、存力、运力的深度协同，推理场景更强调实时响应 [5] - AI落地面临高质量数据匮乏、模型泛化能力不足以及软硬件协同的挑战 [5] - 数据产业正成为数字经济的新增长点，数据与实际业务流程结合产生的洞察成为企业实现商业价值的关键驱动力 [5] - IDC预测到2026年，50%的大型企业将采用“数据即产品”架构以打破数据孤岛 [5] - IDC预测到2027年，60%以上的企业将完成云架构现代化以优化基础设施并提高成本效率 [5] - IDC预测到2028年，60%的企业将通过私有数据交换平台或数据洁净室开展跨行业数据协作，支持生成式AI与Agentic AI应用 [5] 联想凌拓的战略与产品发布 - 联想凌拓在2025技术大会上推出创新的AI领域存储产品系列，包括联想存储智能体（LiSA）、Lenovo ThinkSystem DS系列和NetApp AFX系统 [6] - 新产品旨在帮助企业在AI智能平台和GenAI模型训练中实现数据价值转化 [6] - 公司正从提供产品向行业生态解决方案进行战略升级 [6] - NetApp AFX系统基于“从统一存储演进为统一数据模型”战略，专为AI工作负载构建，为海量数据管理提供支撑 [6] - 公司提供的冷存储（磁带库业务）及光纤交换设备针对国内客户业务特色，与合作伙伴紧密合作以加快本地化速度 [7] - 其集中式SAN存储与博通的光纤交换机结合已在多个领域成功应用 [7] - 公司致力于实现从“卖产品到提供行业解决方案”的升级，并在高科技芯片、智能驾驶、具身智能、无人机等细分领域加大投入 [9] 公司对AI时代数据管理与行业落地的观点 - 企业数据基础设施是生成式AI的技术底座，数据是决定模型质量、业务效率乃至企业竞争力的核心资本 [6] - AI落地的真正挑战不是“数据是否够多”，而是“数据是否足够智能”、“是否能转化为知识以真正发挥价值” [6] - 要让AI深入各行各业，必须在特定领域进行模型训练，其前提是能够输入规整、有效的数据 [6] - 需要识别出通用的行业数据，再通过新架构将其转化为可驱动创新的知识图谱，这一转变将重塑数据流通方式并对传统存储架构提出新要求 [6] - 人工智能创造的机遇取决于统一的数据平台，通过释放数据流动性，AI能够自主学习、实时演进，最终形成数据与智能本体共生的“大脑结构” [7] - 联想凌拓正将全球先进技术与本地自研技术和应用需求结合，以符合客户快速变化的需求并提供更具弹性的架构 [7] - AI落地应用更需要通过AI技术实现具体业务场景中效率和价值的提升，而非仅关注存储领域的要求 [8] - 抓住市场机遇需要理解客户业务流程、痛点及其决策KPI，并用技术助其实现目标，同时具备落地实施能力 [8] - 通过生态整合资源为客户提供服务是关键，公司通过与行业ISV深度整合打造特色行业AI端到端解决方案 [8] - 生成式AI正持续深化其在多个垂直领域的应用价值，推动行业自动化与智能化进程迈向新阶段 [9] - 公司希望成为客户业务决策过程中的可靠伙伴，而不仅仅是技术提供者 [9]