今天专业在线股票配资网，我们正处于一个被AI重构的智能时代。AI能翻译对话、虚构视频，能写文章，也能让机器人跑步，但AI究竟能为企业带来何种具体价值？很少有人说得清。
这是因为，AI在企业落地过程中还面临着许多瓶颈——MIT的报告显示，人工智能项目的失败率远超普通企业信息化项目：95%的企业生成式AI试点项目未能产生明显的收益；Gartner的报告显示30%的项目从未走出概念验证阶段，85%的人工智能项目没有投入生产。
尽管如此，仍有少数企业借助生成式AI取得了明显的收益增长，他们的成功经验显然是一笔宝贵的财富。这些成功经验，正汇聚于那些致力于推动AI落地、赋能实体经济的领军IT企业身上。联想凌拓就是其中之一。
突破AI落地瓶颈的核心要素
“联想凌拓的一家国内大客户，其灯塔工厂通过引入AI技术，实现了收入增长75%、产量提升33%、单位成本下降34%。”联想凌拓首席执行官杨旭不久前在“智存·智变”2025技术大会上，用具体数据证实了AI在企业落地的可行性，并分享了其核心洞察与实践经验。
中国正处于AI发展的黄金机遇期，核心源于两大关键因素的深度契合——强有力的国家战略引领，以及超大规模的市场应用场景。
具体而言，“十五五”规划已明确将AI定位为 “新质生产力核心引擎”，无论是AI+科学技术的科研突破、AI+产业发展的制造升级，还是AI+民生消费的服务优化、AI+社会治理的效率提升，都在印证一个事实：AI正在成为驱动中国经济高质量发展的核心动力。
但机遇背后，企业在AI部署过程中仍面临着较高的失败风险。“经过大量调研，我们发现AI落地难的核心症结集中在以下几个方面。”杨旭解释说，首先是数据操作复杂。AI模型对数据格式、质量、时效性的要求极高，企业原先积累的数据并非AI原生，传统数据处理方式很难适配，导致数据准备阶段举步维艰。
联想凌拓首席执行官杨旭
其次，企业的内部数据分散在不同系统、不同部门，缺乏统一的管理标准，让数据整合成为巨大难题；第三，AI训练和推理需要海量的存储和算力支持，盲目投入只会造成资源浪费，如何平衡性能与成本是关键；第四，AI时代数据价值激增，数据泄露、恶意攻击等风险也随之放大，安全成为企业不敢放开手脚拥抱 AI 的重要顾虑。最后，AI模型训练中的续接难题也需解决。
“这五大AI落地的‘拦路虎’，本质上都指向同一个问题 —— 数据没有真正‘AI-Ready’。”杨旭认为，企业原先积累的数据并非AI原生，当数据处于孤岛状态、管理无序、安全无保障时，再先进的AI模型也只是 “巧妇难为无米之炊”。
“政府推动AI发展的核心是让技术赋能实体经济创新与效率提升，而企业要做的是数据为AI应用做好准备，实现AI就绪。”杨旭指出关键点——联想凌拓要提供稳定、高效、安全的IT基础设施支撑和高性价比的场景化协作能力，助力企业实现数据与AI能力的高效转化。
数据AI-Ready才能降本增效
我们知道，不同领域的AI落地难度与容错要求差异显著。例如制造业与AI的结合就要面临技术复杂度高、容错率低的双重挑战。
联想凌拓首席运营官林佑声表示，企业客户在生产链条中产生的海量数据，首先要在技术架构上摒弃过去“一刀切”的集成式方案，转向解耦设计，使计算、存储等资源可独立扩展、按需组合，以灵活适应AI场景对性能、容量或成本的不同侧重。
“联想凌拓聚焦于提升数据价值，首要任务就是实现数据的规整有序，通过Metadata Fabric为数据打标，提升其可利用性。”林佑声解释说，要高效发挥数据与AI的能力，产生切实的业务价值，就需要从数据架构规划到落地运维，通过端到端服务，协助客户突破数据整合、场景适配等难题；其次，制造业往往更强调高性价比，因此，数据不仅是静态存储，更需要被赋予智能属性，数据需要整理、归类，体现出逻辑关系，从而实现降本增效。
联想凌拓首席运营官林佑声
应该说，随着国家持续加大对人工智能、算力基础设施及数据要素市场等“新质生产力”的投入，“AI+”正在从单点技术突破向全产业链生态化发展迈进，而这其中的关键并非每一家企业的面面俱到，而是政府、企业、供应商、ISV共同组成一个完整的生态。而联想凌拓的定位，是要成为企业的“AI引路人”，通过先进的数据治理理念、Metadata Fabric知识图谱，助力企业的AI落地事半功倍。
Metadata Fabric知识图谱
实际上，Metadata Fabric的作用在于管理和体现数据之间的逻辑关系，在存储层与计算层中间建立统一的逻辑视图——知识图谱，从而消除了数据孤岛，通过统一元数据命名空间，构建Resources Fabric，实现数据跨域控制来降低数据管理的复杂度，实现算力与存力协同，支持AI自主学习、数据实时定位与AI实时演进，从而达成数据与智能本体共生，推动数据向知识转化。
在此基础上，联想凌拓推出了专注于行业解决方案整合的联想存储智能体（LiSA） ——一款面向混合多云环境的智能数据解决方案平台。
举例来说，面对制造业AI落地，LiSA针对产线中每日产生的海量图像与日志数据，通过统一数据采集、智能压缩处理和多协议互通能力，实现对质检数据的全生命周期管理。实际上，LiSA已经广泛应用于制造业中高精度、高频率的AI场景，覆盖半导体、汽车制造、PCB、光伏、锂电池等多个细分领域。在某大型PCB制造企业，LiSA管理了超过13PB质检数据，构建起覆盖全产线的质量追溯体系。
面向医疗行业，LiSA打造了“救急1110灾备一体化解决方案”——针对医疗数据提取与准备环节的效率瓶颈，通过创建多个快照副本，并在数据出现不一致时自动触发覆盖策略，从而实现秒级数据恢复与系统重启。此外，联想凌拓还创新性地将备份数据秒级、零成本复用为AI训练资源，构建可即时调用的医疗AI数据湖，不仅保障了业务连续性，更将灾备数据转化为医疗AI持续进化的高质量“燃料”，为智慧医疗提供敏捷、可靠的数据支撑。
可以说，LiSA尽管被定义为一套架构，但其本质上是通过软件实现功能集成。“救急1110方案”严格遵循政策合规要求，为医疗数据的安全存储、快速调用提供保障，为临床诊断和应急救援争取时间；在金融行业，量化交易方案以极速的服务响应，满足高频交易对数据处理的严苛要求；在气象领域，海量存储方案通过生态协同，支撑起气象数据的大规模存储与精准分析。
“LiSA底层保留NetApp等存储兼容性，上层新增数据管理层，将行业知识沉淀为可复用模板。”林佑声解释说，本次发布的LiSA与NetApp AFX系统，实际上成为了联想凌拓“智存·智变”战略的核心载体。
双轮驱动，聚焦场景
实际上，联想凌拓作为联想与NetApp的合资公司，不仅汲取了NetApp在数据管理领域的精髓，还深度融合了联想在计算基础设施方面的优势。
“联想凌拓的产品策略非常清晰：即双轮驱动，聚焦场景。”林佑声言简意赅，在AI赛道，联想凌拓此次推出的三大新产品：LiSA、Lenovo ThinkSystem DS系列和NetApp AFX系统，将重构存储价值的新范式，赋能数据驱动业务创新。
在企业核心应用赛道，全新的Lenovo ThinkSystem DS系列，是守护企业核心业务的“航空母舰”，持续以稳定可靠的性能，守护企业核心数据库、虚拟化应用和容器平台，其上是LiSA，继承ONTAP基因，高弹性架构，为关键工作负载（虚拟化、数据库）设计，形成企业级存储的基石。
而NetApp AFX则是为AI前沿探索打造的“特种舰艇”，节点从2个扩展到8个，无需增加任何存储容量就实现性能近乎翻倍提升的飞跃——相比前代平台，NetApp AFX用仅八分之一的存储空间，实现了超过30%的性能提升，是为AI量身打造的卓越性能密度；其上是智能层AIDE人工智能数据引擎，为高度自动化的AI工作流提供丰富的API——通过这些API，可以实现元数据自定义标记、集成合规性护栏、赋能RAG检索，并与ISV合作伙伴无缝集成，形成一个开放、可扩展的生态系统。
“依托联想全栈服务体系优势，我们为客户提供从咨询、部署到运维的全生命周期服务，真正实现 ‘一站式交付、全流程保障’，让企业能够聚焦核心业务，希望能够帮助企业在AI转型的道路上少走弯路、加速拥抱AI变革。”杨旭如是说。
毫无疑问，在AI重塑一切的时代，数据是知识的基础，是AI的燃料。IT行业的使命，就是帮助企业将海量数据转化为有价值的知识，而这坚实的第一步，正是从构建企业数据及其架构的知识图谱开始。
文／余文
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