在这种闭环下 ， Edge AI进入产业和场景的门槛也大大降低 。
行业共性挑战： 摆在联想Edge AI面前的坎？
虽然联想剑走偏锋获得了独特的发展优势 ， 但Edge AI作为一个行业概念在快速过程中还存在一些共性的产业挑战 ， 考验着联想的技术和业务创新能力 。
首先是Edge AI应用常常会面临的信息安全问题 。
几毛钱就能买到一张人脸信息 ， 最近关于AI应用的信息安全问题再次成为了社会焦点 。
Edge AI在边缘端的落地 ， 避免不了大量的信息数据采集 ， 其中也包括大量的私人信息 ， 因此Edge AI的发展一定伴随着对信息安全的高要求 。

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而越是能够独立完成任务、不需要云端任何支持的Edge AI应用越能够避免信息安全问题的出现 。 或者说 ， 真正的Edge AI生来就在避免信息安全问题 。
联想的深圳工厂特定生产区域就有专门的Edge AI应用进行监控 ， 防止未经授权的人进入 ， 同时又能很好地保证被拍摄的人员数据安全——数据从未上传到云端 ， 在端侧就已经完全完成了识别任务 。 类似的 ， 还有联想所提供的闸机系统 ， 本地识别完成后数据被直接清洗掉 ， 杜绝了“卖脸”的可能性 。
然后是Edge AI背后的全智能化转型技术架构要求 。
作为物联网的一种延伸和强化 ， Edge AI固然在具体形态上体现为终端产品 ， 但从前文可以看出 ， 提供云-边-端全场景、全生命周期AI服务的Edge AI ， 离不开来自云端的能力、来自边缘侧的技术支撑、来自整体化网络服务（例如5G、商用wifi）的支持 ， 等等 。
这给物联网龙头企业从事Edge AI设下了隐性的门槛 。 所以 ， 可以看到联想Edge AI背靠的是联想“端-边-云-网-智”一整套全智能化转型的技术架构 ， 而这套架构自从2019年被提出来之后 ， 联想还在对其不断优化 。
这意味着 ， 技术、行业经验、产品能力只是Edge AI的敲门砖 ， 要走得更深、更远创造更多价值 ， 全维度能力的技术架构支撑也比不可少 ， 它是实现Edge AI的“硬实力” 。
最后是Edge AI需要不断进行场景拓展来提升商业价值天花板 。
在智能制造、智慧城市等赛道上 ， 已有的物联网需求成为Edge AI可以直接拓展的对象 ， 但Edge AI显然不能满足于此 ， 否则就被限定住了 ， AI的价值也无法充分利用 。
所以 ， 可以看到联想一直在做场景和应用的突破 ， 典型如尝试落地一种零售门店人流密度分析的Edge AI应用 ， 通过摄像头采集信息、AI判断人流热点区域 ， 从而对门店的布置和产品配给提供支持 。
总而言之 ， 凭借深厚的实践积累和前沿的技术创新 ， 联想Edge AI正在以独特的做法突破行业“J型曲线”拐点 ， 而这个过程中一些行业共性挑战也显露出来 ， 联想必须面对也正在面对 。 物联网大时代 ， 在联想等行业龙头企业的推动下 ， 属于Edge AI的篇章正在开启 。
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【完】
曾响铃
1钛媒体、品途、人人都是产品经理等多家创投、科技网站年度十大作者；
2虎啸奖评委；
3作家：【移动互联网+ 新常态下的商业机会】等畅销书作者；
4《中国经营报》《商界》《商界评论》《销售与市场》等近十家报刊、杂志特约评论员；
5钛媒体、36kr、虎嗅、界面、澎湃新闻等近80家专栏作者；
6“脑艺人”（脑力手艺人）概念提出者 ， 现演变为“自媒体” ， 成为一个行业；