# 专访联想 CIO Arthur Hu：我的职责是「把珍珠串成项链」

- 作者：刘学文
- 发布时间：2019-11-14 09:10
- 分类：公司
- 原文：https://www.ifanr.com/1280469

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今年的 11 月，对于联想来说是个相当特殊的月份，11 月 1 日是联想创立的日期，这家以 PC 业务被消费者熟知并深入 B 端业务的企业已经 35 岁了，颇为应景的是，它的年收入也突破了 3500 亿元。而后在 11 月 8 日，联想公布了 2019/20 财年第二季度财报：季度营收 948 亿元，创历史 Q2 新高，净利润 14.2 亿元，同比增长 20%。

接下来的 11 月 14-15 日，又是联想一年一度的 Tech World 大会。去年的 Tech World 大会上，联想异常坚定地宣布了自身的新定位：联想是极少数能够统一利用所有智能化要素资产的公司。在前几日联想集团宣布财报的时候，标题是《联想集团第二财季税前利润增长 45%，智能化转型成新增长引擎》。

转型，是联想的常态。

### 平衡的艺术

在联想内部，有一个并不常对外界发声的部门：BT/IT 部门（Business Transformation/Information Technology，即业务转型/信息技术部门）。

虽然说五百强企业设立 CIO 这个职位很正常，但是 CIO 负责「业务转型」却很罕见。在里斯本 WebSummit（互联网峰会）期间，爱范儿对联想高级副总裁兼 CIO Arthur Hu 进行了专访，关键词自然是「转型」。

在 10 年前，Arthur Hu 加入联想的时候，他的职位就是 IT 部门业务转型高级总监，可以说，在他的联想职业生涯中，主要工作就是帮助联想进行转型。

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对于大众认知而言，联想的许多高光时刻属于几宗大型收购案：2005 年收购 IBM PC 业务；2014 年年初接连收购了 IBM 的 x86 服务器业务以及摩托罗拉的手机业务。可以说每一次收购，联想的业务就会大扩张一次，比如在收购了 IBM PC 业务之后，联想的 PC 业务突飞猛进，成为这个市场的第一名。而有了 x86 服务器业务之后，联想进军 B 端业务就有了「重型武器」。

但是这些高光时刻往往只是见于媒体那几天的版面，实际上大型收购是一件风险很大的商业行为，宣布收购之后的整合工作，可谓是前路漫漫。

加入联想之前，Arthur Hu 在麦肯锡的工作就是帮助联想顺畅地整合 IBM PC 业务。可以说，在这一次次地收购整合业务支持中，联想和 Arthur Hu 也积累了大量的转型经验。他说：

> 在那个时代（IBM PC 和 x86 服务器业务收购整合时代），业务转型的职责和使命就是保证联想的流程、效率和竞争力一直属于良好的状态，并且 BT/IT 部门还要通过有效的变通管理，去负责业务价值的实现。

收购能迅速扩大企业的规模，但不可避免地，收购初期会对整个企业的流程和效率产生冲击。联想 BT/IT 部门支持的整合工作，就好像汽车行驶在高速公路上，一边要保持速度，一边要更换零件。

这便是此前联想业务转型的难点：如何去平衡规模扩张与流程效率之间的矛盾。

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▲ 联想数据中心



从大的历史角度来看，联想同时践行了两项转型，一项是从产品导向变成客户导向；另一项是从单一的 PC 业务变成多元化业务。Arthur Hu 说，在转变的过程中，联想 BT/IT 部门作为平台部门一个需要「把握」最重要的一点是「什么属于平台」。

之所以这个动词要使用「把握」，是因为背后也是平衡的艺术。Arthur Hu 和联想 BT/IT 部门永远需要去平衡效率、费用和成本，他介绍说：

> 最快的当然是每个人各自为战，从人事、法务、财务上，因为完全掌握的当然是最快的，当然也是费用最高的。那费用最低的肯定是说所有人都用平台，这个是最不灵活的，走到任何一个极端都不好。
> 
> 所以我觉得核心的问题是如何平衡这一点，我们在集团里寻找可以平台化的能力还有什么，同时我们要有足够的灵活度和速度，去快速地识别哪一些技能对哪个业务是特殊的，再给出足够的空间灵活度以及资源帮助每个事业部会带来各自的差异化和竞争力。

Arthur Hu 在联想更多的是对内做业务支撑工作，但他经常会去市场上和其他企业进行交流。经过业务的进展和外界的交流，他最近纠正了此前的一些关于规模的误解，也有了新的发现：规模并非是业务转型的阻碍，转型不会因为规模小就简单。Arthur Hu 最近接触了一个三四百人规模的企业，这家公司的 CEO 对 Arthur Hu 说他们公司的系统上线之后用了满 15 个月才进入稳定的环境。这件事给了 Arthur Hu 新的启发：

> 业务变更管理需要的技术不是靠规模小去落地的，还是要靠有效地去改变大家的行为和习惯，这个才是最困难的。

从这一点来说，Arthur Hu 认为联想有做转型的良好基础：

> 我觉得前期比较好的一点是，就是我们在过去 15 年打造的还是非常良好的。我们已经变成一个国际公司，我们是有多元的文化，这是做转型的基础。因为大家有共同的语言，大家有共同的习惯和想法，使得我们统一思路统一管理原则上更加快。

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▲ Arthur Hu 在 WebSummit 上演讲



### 「把珍珠串成项链」

从近一年的联想营收和利润情况来看，这一次联想从「从单一的 PC 业务变成多元化业务」是取得了初期成功的。这表现在联想的 PC 业务依旧稳定占据着市场第一的地位，移动业务税前利润达到 4 亿元。更在于联想数据中心业务和数据智能业务潜力的持续释放，而这两者就是联想这一阶段业务转型的关键。

智能物联网（Smart IoT）、智能基础架构（Smart Infrastructure）和行业智能（Smart Verticals）是联想新财年提出的 3S 战略。现阶段，Arthur Hu 和联想 BT/IT 部门的核心工作，就是支持 3S 战略的发展。

这个 3S 战略不是凭空出现的，对应的其实是去年杨元庆提出的联想新定位「极少数能够统一利用所有智能化要素资产的公司」。Arthur Hu 说：

> 从手机边缘计算、服务器、数据中心，到超级计算机，PC，这些元素我们都有了。这些就像一些点或者珍珠一样，从我们 BT/IT 部门来说，要聚焦在如何去把这一些珍珠和点串起来，变成一条项链。

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把珍珠串成项链的核心方法联想也有所提及，那就是「数据为燃油，用计算力引领，以算法驱动」。

要帮助联想的客户实现智能化转型，那么联想本身就得进行智能化转型。比如人工智能技术，很多人把它吹到风口，也有人把它用在实处。Arthur Hu 和联想 BT/IT 部门就需要考虑把人工智能嵌在价值链的哪一个环节，现在联想内部已经有很多人工智能落地案例了，贯穿在了定价、报价、客服、供应链管理，智能工厂等等。

Arthur Hu 举了许多例子来说明运用人工智能技术对业务的促进作用：在联想电商网站上通过对用户画像的分析，通过智能推荐引擎有针对性展示联想的产品，将购买率提高了三四倍；通过工厂产线上收集的数据建立模型，就能进行问题预测和预警；在供应链采购上利用人工智能提高采购计划的准确度，保证财务健康…

有时候，将新技术落地不光能提高效率降低成本，还有一些意外之喜。现在很多企业采用了机器人对话的客服形式，有的做的好，有的做得很差劲，这取决于内部的知识管理。联想在内部系统也启用了机器人聊天客服，应付类似重置密码的问题。

本来是一个用人工智能解放人力解决小问题的改进，Arthur Hu 发现有两个地方超出了他们的预期。首先是这个机器人聊天大大提高了员工的满意度，因为有 35% 左右的问题完全不需要人工干预，相比于等待时间长短不一的人工客服，机器人聊天完全没有等待时间。第二点是面对机器人的时候，员工原本不会在邮件或者电话中问的问题也会去问，这是因为和机器人聊天不会有「我问的问题很傻，感到不好意思」的感觉，通过对分析，联想 BT/IT 部门还能发现潜在的，之前没有发现的问题。

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人工智能技术在联想内部的落地是个典型的例子，和联想创投以及联想研究院面向更中远期的技术不同，作为联想 CIO，Arthur Hu 和他领导的联想 BT/IT 部门在对待技术的态度上，需要考虑的因素也会更多，他说：

> 从 CIO 的角度，我们更多的考虑如何去利用最先进的技术，来驱动我们今天的业务并且去加速未来的新业务模式。

这其中的理念核心是技术和业务会走得越来越近，一方面，技术触达不了实际业务只能是空谈；另一方面，未来的业务转型和发展离不开新技术的驱动。这其实是一个复杂维度的思考，Arthur Hu 介绍说，他们需要了解行业的走势，也要充分掌握公司的战略，最后分析技术的可能性和趋势，只有站在这三者的交集上思考可能性，才能让技术和业务走得更近。这也是他在本次里斯本 WebSummit 上的演讲议题：企业对技术的投资一方面要有前瞻性，一方面要避免技术投机。

因此，Arthur Hu 需要面对的也有新兴趋势和领域的不确定性，所以其实在内部，联想也经历过一些失败的技术实验，Arthur Hu 说：

> 我们内部不是所有的探索是成功的，任何一家公司说所有的探索成功的，那么肯定是因为这个探索不够激进。

联想的 3S 战略推进还有很长的一段路需要走，现阶段而言，大众提到联想，想到的还是 PC 厂商的定位，这其中固然有数据中心业务和数据智能业务完全偏向 B 端，和消费者很难发生直接联系的因素。但对于 Arthur Hu 来说，衡量他工作成功与否的标志也在此处：

> 我们的挑战是如何让全世界一想到联想，就知道它不是一个传统的 PC 厂家，而真的是驱动下一个时代，帮助各行业进行智能转型的企业。如果未来大家认为联想仅仅是一个传统 PC 厂商，那么无论我们的 AI 实验室有多好，无论我们投出一个多好的生态，无论我交付多少的系统，那我们的工作就没有成功。