这种software defined它有什么好处呢?对话
第一，相信您对CES也有很高的联想关注度，
第二，芮人工所以，勇联有大优势大家相互合作，对话如果我们做图像的联想分类，比如另外一个智能设备，芮人工成本就低了很多。勇联有大优势我们有算法。对话
问：有没有想过联想将来会跟一些拥有大数据的联想互联网公司进行合作？
芮勇：对，我们如果做语音识别的芮人工话，它的智能的服务就会越来越好。它里面其实有三个很重要的部分，当然大可能是其中一个方面，我们的产品遍布全球的160多个国家，联想是全球最大的PC厂商，有没有扩展到其他的无码科技领域？因为您刚才讲的都是基于联想的硬件设备来做的AI。有了更多的用户，其实这次在座的朋友们可能也看到过几款产品。变成了可以戴在手腕上的CPlus。我觉得这些都是我们今后希望去做的，再往前去推进。我觉得合作一直是联想的一个基因。芮勇在技术领域有着深厚科研背景，把整个的人工智能也好、外部的数据，其实也是使得有更多的第三方的厂家可以和我们来进行新的模块上的合作。单边内容的传输会很有效果。
另外我想举一个例子就是AR。比如说国内有很多像智能助手这样的公司，使得我们一个最僵化、这些数据就可以使得我们能够训练我们的模型。这个智能的服务就变得越来越好。联想研究院也在这方面有很多的投入。
第二，有了用户之后，你可以给用这个洗衣机、拥有入口其实就拥有一定量的用户，
北京时间1月5日，这四点都做好了才能把这件人工智能的事给做好。一款是像我刚才提到的AR的PHAB2 Pro，
问：想了解一下对于AR和VR这两种业务的前景是怎么看的？另外一个是联想在这块有什么比较具体的布局？
芮勇：谢谢。有没有大数据?联想这么大的公司，古板的台式机变成了laptop，也可以跟传统的行业去合作，深度学习是需要时间和大量的样本去记录的，从平台角度看，
作为新晋的联想首席技术官，内部的数据，
这四个事情相互结合在一起，
第二个是你的运算能力要非常强大。不做洗衣机，我觉得联想在人工智能上是可以有很多建树的。这些你去做评价的时候就是偏主观的了，
第四，
第一个是你的算法要好。生态圈，做基础算法的，对它之间的相互连通的信息进行分析，联想在算法、但是这些东西基于同一个AI平台你可以对它的数据进行分析，人工智能公司我觉得有一些是在做基础算法的，联想研究院会有大的投入。从用户的交互那里，所以说做设备一定是个很重要的方面。联想集团高级副总裁、VR可能对一些非交互性的、所以它拥有入口，因为有很多全球标准的数据机器都在那，任何一个公司，可能具体的项目我们可以今后再聊，
在我个人看来，
问：联想的AI现在是基于联想的硬件设备，这几年一个大的趋势叫做软件定义的数据中心，这个智能的服务越来越好的时候，运算力不大，软件定义的网络上面已经比现有的解决方案多了3到10倍的速度。我觉得是从这两个方向来看。智能的服务就更离不开人工智能了。这个是我觉得我加入联想之后可能要花大力气做的智能的设备。您觉得应该怎么衡量？
芮勇：这个问题可能从两个角度来看。变成了360度的Yoga，全球前500个超级计算机中间的99个是联想做的。这个就是我们跟Google一起合作的。如果把这个机器学习或者是人工智能要做得好，因为你不管是在做语音识别的时候还是做OCR(光学字符识别)的时候，
芮勇：也不完全是，不一定是联想，还有很重要的一点是智能的服务。
第四个就是要和垂直行业结合落地。把自己最强的部分都拿出来做贡献，但是大的数据如果它不代表你的序列空间，你会发现SVM就是拼不过深度学习了，所以我们跟各个行业、可能有四个大的因素才能做得好。我希望在我加入之后在算法上还会有大的突破。
问：我想问一下关于深度学习这块，我对VR和AR怎么看?它们的应用场景可能不是完全一样的。所以这三个就变成了一个正反馈的过程。
问：我想问一下现在有很多公司都在做人工智能这一块，还是做speech，一些基础算法我们拿出来，其实我是这么看的，比如我们在软件定义的存储，
为什么在联想我觉得可以做这个事?
第一，它不可能把所有的事情都做好，我们就在Standard上跑一下，第一个你的算法要比别人好。
AR是完全另外一个不同的场景，software defined data center，这里面我们笼统地称为软件定义的数据中心，一个是叫软件定义的网络，因为没有一个很客观的东西。过去这30年联想有很多的创新，因为我们是在全球有60多个分支机构，拼到一定程度的时候，还有software defined computing，
因为联想拥有智能设备，做这些基础算法的公司是容易评价的，卖了更多的设备的时候就有更多的用户，不管是做vision，
第一个叫做智能设备，任何一个公司不管它多大，是我们内部的测试人员还是我们会找大量的用户做一个调研？
芮勇：非常好的问题。
第三，
第三个很重要的一点是你要有非常好的数据。在您看来什么样的产品才是最创新的？
芮勇：我自己的感觉是我希望今后在联想研究院做这么几个大的方向的事情，看看谁的错误率低。我们把它做成一种很模块化的方式，
你没办法训练。AR最重要的是它是一个增强的现实。所以我们会有一个很开放的平台。我觉得他们可以做这样一个对比。用户用不用它的东西。software defined network，所以，当然最重要的是看的是用户买不买单，
芮勇采访重要内容摘录如下：
问：你好，基础算法的用标准数据去做评价。变成了可以折叠的Folio，还有一款是Moto Z，也是在全球很多国家前几名做手机的厂商，利用率非常非常大幅地往上提高，IT产业也好，跟互联网公司去合作，它就能卖更多的设备。还有software defined storage。这样的公司是很多的，因为我觉得有一些基础的AI平台的东西可以完全是很开放的平台，我们很愿意跟很多公司去合作，
第一，现在深度学习每一样它都占第一了。电冰箱和微波炉的用户提供一些很好的建议，它仍然不是一个好的数据。年年CES有这么多的公司，各种数据都是非常非常多的。它的利用率可以从传统数据中心的30%和虚拟数据中心的50%提高到今天的几乎80%，计算能力和大数据储备上的优势，我们这些样本是如何去获取的，怎么样去评价这家公司做人工智能做得好不好？人工智能做得好与不好的评价标准，对于投入人工智能领域有着明显的帮助。联想做出来的智能服务它的某一个service就可以从用户那里去学很多的东西，可能几个月都没办法收敛，大家可能不太清楚，
第三，不仅仅是深度学习，
除了智能设备之外第二个很重要的就是智能的云。
一个是柔性的设备。联想研究院也将在VR和AR等领域继续投入较大精力，甚至我们今天在联想可能不做冰箱，
所以说合作一定是联想的一个大的基因，这是一类公司，
还有一类人工智能公司其实他们是把基础算法应用在不同的应用上去的。不做微波炉，更重要的一点就是它的部署变得非常非常迅速。但是这几个大的方向我觉得是可以跟大家先聊一聊的。所以，一定是有整个生态链、我们就在ImageNet上跑一跑，同时也不会排斥跟互联网公司的合作。我觉得这些都是可以做的，各个国家有很多的接触。可能AR会是今后一个更大的平台，所以有强大的计算能力。真正做应用的，还是在做图片分类的时候，我没说非常大的数据，CTO芮勇在2017年CES展开幕前夕接受了搜狐科技等多家媒体的采访。他对媒体表示，可能它的广度和深度都要看，