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人工智能（AI）时代的到来，新型工作负载对计算架构的性能、开放性、灵活性提出前所未有的需求，传统x86架构以CPU为核心的计算性能达到瓶颈，呼唤计算系统的整体效能提升。
专注科技创新应用，分享有温度的科技评论
人工智能领域，IBM很早就已经进入，20年前著名的“人机大战——卡斯帕罗夫对战深蓝”让IBM瞄准了人工智能。近年来， IBM 明确了人工智能的战略方向是为企业的垂直业务提供专业的商用 AI 服务，即通过将 AI 技术、服务打包交付给企业，从而帮助企业完成业务智能化转型或升级附能。而IBM Watson则充当了 IBM 人工智能战略中最关键的载体，IBM Watson是认知计算系统的典型代表，也是 IBM 整体人工智能技术的集中体现。于是，IBM Watson 很快进入了金融、医疗制造业等多个行业建立了成熟的应用场景。
但是，人工智能（AI）时代的到来，新型工作负载对计算架构的性能、开放性、灵活性提出前所未有的需求，传统x86架构以CPU为核心的计算性能达到瓶颈，呼唤计算系统的整体效能提升。
IBM助力企业架构未来
9月1日，以“架构·人机同行”为主题的IBM Systems创行者高峰论坛上，IBM系统部发布了从“硬件产品”提供者向“架构解决方案”交付者的业务转型战略，将以面向人工智能、区块链、云计算、开源数据库等领域的基础架构解决方案，助力行业企业获得IT系统的“变革”与“构建”两大能力，智胜认知时代下的“架构之役”。
IBM高级副总裁、IBM系统部总经理汤姆·罗萨米里亚（Tom Rosamilia）表示：“IBM基础架构为认知时代而设计，并持续面向大数据分析、物联网、人工智能技术如IBM Watson、机器学习等技术而优化，交付满足认知时代需求的基础架构。”
在中国，IBM凭借技术创新的优势，在对接各个行业应用场景的同时，构建了本地化的成功转型实践。
当前，IBM系统部以面向人工智能、区块链、云计算、安全、开源数据库、业务永续等领域及场景需求的多面向的架构方案，满足企业在认知时代下的架构革新需求与计算系统重构需求，在本地的金融、制造、医疗、食品供应等领域建立了成功的应用案例。
IBM认知系统的成熟应用
行业应用中，最典型的应该是医疗行业。厦门市第二医院医学影像科主任郭岗在接受采访时分享了该院应用IBM认知系统（Cognitive Systems）所搭建的“医疗影像辅助治疗系统”。他表示，这一系统将以秒级的读片速度大幅提升该院的诊疗效率与精准度，助力其实现标准化、专家化、快速的医疗影像辅助诊疗。
他还透露，未来，IBM还将与厦门二院共同成立联合实验室，基于IBM认知系统的领先架构能力及全套组件探索3D影像识别、CT智能化检测、磁共振智能化研究等方面的应用前景，致力于促进分级诊疗的进一步实现。
IBM全球副总裁、IBM中国系统开发中心总经理谢东表示，这主要是通过IBM“平台 服务”的人工智能的解决方案，平台包括 BlueMind 深度学习云平台，Power AI 深度学习框架，以及使用NVLink 技术的 IBM Power System S822LC （Minsky 服务器），提供一个软硬件一体化的人工智能架构方案，为主流人工智能框架更顺畅地运行在 Power Systems 上提供可能。
谢东认为，这样的好处是，机器训练时速度更快，使得企业有更好的伸缩性。在服务上，就是把人工智能在行业里进行深度应用，即让行业的专业人员和人工智能架构背后的技术人员有很好的对话。服务是架起来的桥梁，只有这样每个行业、每个具体问题才能找到最合适的人工智能的方法、模型、框架，这是选择的正确道路。
选择了正确道路之后，就要进入模型训练阶段。这时候就要发挥平台的功力，要算得快，要担起大量数据的吞吐量。IBM认知系统的优势就是借助唯一拥有的CPU（GPU NVLink面向高性能计算的IBM Power Systems架构，提供人工智能相关工作负载所需的高性能计算力）。此外，认知系统集成了Power AI深度学习框架，提供预编译的主流深度学习软件工具包，同时简化安装、部署，并针对NVidia GPU及NVLink优化性能。而认知系统中包含的BlueMind深度学习平台具有丰富的深度学习功能，基于Spark大数据平台框架，能够以领先的并行效率和扩展性能进行深度学习平台的资源管理、调度，助力用户在集群或云环境中快捷、高效地开发深度学习应用。
在医疗领域，IBM认知系统的重点有两点，一是把医生解放出来，以前，专业医生大量的时间被浪费在一些重复性的劳动上，但专业医生应该有更多精力做创造性的工作，如果只是做重复的工作，对于医生本身的业务提高或者对整个行业的发展都没有太多好处；二是帮助医生提高业务能力或者学习新技术的使用。现在，认知系统还只是做图像识别的工作，将来可以通过一些综合信息做同病搜索，寻找国外医院对这个病的治疗方法，从这些角度都可以对专业人士有比较大的帮助。
郭岗现在把IBM认知系统作为一个辅助系统，一个得力助手。郭岗表示：“首先让它帮我减负。以前一个人干的，现在多一个助手帮我打点。目前AI还不具备出报告的能力，最后结果必须人来把关。我的目标就是想让它可以作为一个小医生，具有专家水平的医生。从目前看，人的常见病、多发病的影像表现特征非常明显，一眼就可以看出来，在诊断上没有太多的困难。这部分的病人，也是AI很容易介入的地方。因為常见、多发病都有共性的地方，比如感冒引起的支气管炎、咳嗽、发烧，我们仅需要把这些常见、多发病定义一下，其他交给AI。AI跟人是两码事，它会把人的工作效率提高，替人做一些重复的工作。这样，对于医生来说，就有时间去多关注一些疑难杂症，以及病人的真实需求。
为企业提供转型引擎
此外，IBM基础架构方案持续为来自金融、制造等行业的企业、合作伙伴交付了转型所需的“架构竞争力”。IBM副总裁、大中华区硬件系统部总经理侯淼表示：“IBM架构方案的革新，希望以行业、企业的真实应用场景为导向。硬件技术唯有与软件定义的应用、平台相结合，形成整合的、应用场景定义的基础架构方案，才能为企业提供多点驱动的转型引擎。IBM系统部致力于交付面向多个领域、应用场景的基础架构方案，让架构技术真实地为企业所用、为行业所用。”
IBM大中华区硬件系统部Linux系统技术总监徐宁补充道，IBM做人工智能，最大的方向是希望和行业有很深的结合。无论是在医疗行业、制造行业、金融行业，我们希望从行业需求里解决行业的痛点。现在所谓的AI，最大的作用是使得以前人们认为机器干不了的事情现在由机器干了。
专注科技创新应用，分享有温度的科技评论
人工智能领域，IBM很早就已经进入，20年前著名的“人机大战——卡斯帕罗夫对战深蓝”让IBM瞄准了人工智能。近年来， IBM 明确了人工智能的战略方向是为企业的垂直业务提供专业的商用 AI 服务，即通过将 AI 技术、服务打包交付给企业，从而帮助企业完成业务智能化转型或升级附能。而IBM Watson则充当了 IBM 人工智能战略中最关键的载体，IBM Watson是认知计算系统的典型代表，也是 IBM 整体人工智能技术的集中体现。于是，IBM Watson 很快进入了金融、医疗制造业等多个行业建立了成熟的应用场景。
但是，人工智能（AI）时代的到来，新型工作负载对计算架构的性能、开放性、灵活性提出前所未有的需求，传统x86架构以CPU为核心的计算性能达到瓶颈，呼唤计算系统的整体效能提升。
IBM助力企业架构未来
9月1日，以“架构·人机同行”为主题的IBM Systems创行者高峰论坛上，IBM系统部发布了从“硬件产品”提供者向“架构解决方案”交付者的业务转型战略，将以面向人工智能、区块链、云计算、开源数据库等领域的基础架构解决方案，助力行业企业获得IT系统的“变革”与“构建”两大能力，智胜认知时代下的“架构之役”。
IBM高级副总裁、IBM系统部总经理汤姆·罗萨米里亚（Tom Rosamilia）表示：“IBM基础架构为认知时代而设计，并持续面向大数据分析、物联网、人工智能技术如IBM Watson、机器学习等技术而优化，交付满足认知时代需求的基础架构。”
在中国，IBM凭借技术创新的优势，在对接各个行业应用场景的同时，构建了本地化的成功转型实践。
当前，IBM系统部以面向人工智能、区块链、云计算、安全、开源数据库、业务永续等领域及场景需求的多面向的架构方案，满足企业在认知时代下的架构革新需求与计算系统重构需求，在本地的金融、制造、医疗、食品供应等领域建立了成功的应用案例。
IBM认知系统的成熟应用
行业应用中，最典型的应该是医疗行业。厦门市第二医院医学影像科主任郭岗在接受采访时分享了该院应用IBM认知系统（Cognitive Systems）所搭建的“医疗影像辅助治疗系统”。他表示，这一系统将以秒级的读片速度大幅提升该院的诊疗效率与精准度，助力其实现标准化、专家化、快速的医疗影像辅助诊疗。
他还透露，未来，IBM还将与厦门二院共同成立联合实验室，基于IBM认知系统的领先架构能力及全套组件探索3D影像识别、CT智能化检测、磁共振智能化研究等方面的应用前景，致力于促进分级诊疗的进一步实现。
IBM全球副总裁、IBM中国系统开发中心总经理谢东表示，这主要是通过IBM“平台 服务”的人工智能的解决方案，平台包括 BlueMind 深度学习云平台，Power AI 深度学习框架，以及使用NVLink 技术的 IBM Power System S822LC （Minsky 服务器），提供一个软硬件一体化的人工智能架构方案，为主流人工智能框架更顺畅地运行在 Power Systems 上提供可能。
谢东认为，这样的好处是，机器训练时速度更快，使得企业有更好的伸缩性。在服务上，就是把人工智能在行业里进行深度应用，即让行业的专业人员和人工智能架构背后的技术人员有很好的对话。服务是架起来的桥梁，只有这样每个行业、每个具体问题才能找到最合适的人工智能的方法、模型、框架，这是选择的正确道路。
选择了正确道路之后，就要进入模型训练阶段。这时候就要发挥平台的功力，要算得快，要担起大量数据的吞吐量。IBM认知系统的优势就是借助唯一拥有的CPU（GPU NVLink面向高性能计算的IBM Power Systems架构，提供人工智能相关工作负载所需的高性能计算力）。此外，认知系统集成了Power AI深度学习框架，提供预编译的主流深度学习软件工具包，同时简化安装、部署，并针对NVidia GPU及NVLink优化性能。而认知系统中包含的BlueMind深度学习平台具有丰富的深度学习功能，基于Spark大数据平台框架，能够以领先的并行效率和扩展性能进行深度学习平台的资源管理、调度，助力用户在集群或云环境中快捷、高效地开发深度学习应用。
在医疗领域，IBM认知系统的重点有两点，一是把医生解放出来，以前，专业医生大量的时间被浪费在一些重复性的劳动上，但专业医生应该有更多精力做创造性的工作，如果只是做重复的工作，对于医生本身的业务提高或者对整个行业的发展都没有太多好处；二是帮助医生提高业务能力或者学习新技术的使用。现在，认知系统还只是做图像识别的工作，将来可以通过一些综合信息做同病搜索，寻找国外医院对这个病的治疗方法，从这些角度都可以对专业人士有比较大的帮助。
郭岗现在把IBM认知系统作为一个辅助系统，一个得力助手。郭岗表示：“首先让它帮我减负。以前一个人干的，现在多一个助手帮我打点。目前AI还不具备出报告的能力，最后结果必须人来把关。我的目标就是想让它可以作为一个小医生，具有专家水平的医生。从目前看，人的常见病、多发病的影像表现特征非常明显，一眼就可以看出来，在诊断上没有太多的困难。这部分的病人，也是AI很容易介入的地方。因為常见、多发病都有共性的地方，比如感冒引起的支气管炎、咳嗽、发烧，我们仅需要把这些常见、多发病定义一下，其他交给AI。AI跟人是两码事，它会把人的工作效率提高，替人做一些重复的工作。这样，对于医生来说，就有时间去多关注一些疑难杂症，以及病人的真实需求。
为企业提供转型引擎
此外，IBM基础架构方案持续为来自金融、制造等行业的企业、合作伙伴交付了转型所需的“架构竞争力”。IBM副总裁、大中华区硬件系统部总经理侯淼表示：“IBM架构方案的革新，希望以行业、企业的真实应用场景为导向。硬件技术唯有与软件定义的应用、平台相结合，形成整合的、应用场景定义的基础架构方案，才能为企业提供多点驱动的转型引擎。IBM系统部致力于交付面向多个领域、应用场景的基础架构方案，让架构技术真实地为企业所用、为行业所用。”
IBM大中华区硬件系统部Linux系统技术总监徐宁补充道，IBM做人工智能，最大的方向是希望和行业有很深的结合。无论是在医疗行业、制造行业、金融行业，我们希望从行业需求里解决行业的痛点。现在所谓的AI，最大的作用是使得以前人们认为机器干不了的事情现在由机器干了。