第三，有没有大数据？联想这么大的公司，内部的数据，j2直播，外部的数据，各种数据都是非常非常多的。这些数据就可以使得我们能够训练我们的模型。

　　第四，因为我们是在全球有60多个分支机构，我们的产品遍布全球的160多个国家，所以我们跟各个行业、各个国家有很多的接触。所以，我们对行业的知识也很了解。

　　这四个事情相互结合在一起，我觉得联想在人工智能上是可以有很多建树的。

　　问：有没有想过联想将来会跟一些拥有大数据的互联网公司进行合作？

　　芮勇：对，我觉得合作一直是联想的一个基因。其实这次在座的朋友们可能也看到过几款产品。一款是像我刚才提到的AR的PHAB2 Pro，这个就是我们跟Google一起合作的。还有一款是Moto Z，我们把它做成一种很模块化的方式，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。

　　所以说合作一定是联想的一个大的基因，我们很愿意跟很多公司去合作，跟互联网公司去合作，也可以跟传统的行业去合作，我觉得这些都是我们今后希望去做的，任何一个公司不管它多大，不一定是联想，任何一个公司，它不可能把所有的事情都做好，一定是有整个生态链、生态圈，大家相互合作，把自己最强的部分都拿出来做贡献，把整个的人工智能也好、IT产业也好，再往前去推进。

　　问：我想问一下现在有很多公司都在做人工智能这一块，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，您觉得应该怎么衡量？

　　芮勇：这个问题可能从两个角度来看。

　　第一，人工智能公司我觉得有一些是在做基础算法的，这样的公司是很多的，不管是做vision，还是做speech，做这些基础算法的公司是容易评价的，一些基础算法我们拿出来，因为有很多全球标准的数据机器都在那，如果我们做图像的分类，我们就在ImageNet上跑一跑，看看谁的错误率低。我们如果做语音识别的话，我们就在Standard上跑一下，看看谁的错误率低。这是一类公司，做基础算法的，我觉得他们可以做这样一个对比。

　　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。比如说国内有很多像智能助手这样的公司，这些你去做评价的时候就是偏主观的了，因为没有一个很客观的东西。

　　所以，我觉得是从这两个方向来看。基础算法的用标准数据去做评价。真正做应用的，可能它的广度和深度都要看，当然最重要的是看的是用户买不买单，用户用不用它的东西。

　　问：联想的AI现在是基于联想的硬件设备，有没有扩展到其他的领域？因为您刚才讲的都是基于联想的硬件设备来做的AI。

　　芮勇：也不完全是，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，比如另外一个智能设备，甚至我们今天在联想可能不做冰箱，不做微波炉，直播，不做洗衣机，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，对它之间的相互连通的信息进行分析，你可以给用这个洗衣机、电冰箱和微波炉的用户提供一些很好的建议，我觉得这些都是可以做的，所以我们会有一个很开放的平台。