時代在變化，傳統(tǒng)工業(yè)也必須要變革。
這是老話，越來越多企業(yè)也意識到了這一點。
然而，正確的方法是什么？怎么做才合適？變革后能夠給企業(yè)帶來多大價值？大家尚不知道，也在探索AI等新技術的過程中有所猶疑。
受疫情影響，復工復產需求再次為變革注入動力。企業(yè)深刻意識到，只有將AI、云等技術融入生產、運營和管理中，未來的跨時區(qū)協(xié)同生產、線上辦公才有可能，企業(yè)的營收才會更為穩(wěn)定。也因此，自2019年開始的全球各產業(yè)數字化升級，即線下轉線上，速度又進一步加快了。
在這一背景下，國內領先云服務提供商、AI領域獨角獸等都在積極參與其中，云計算、5G、AI、IoT等技術都逐步落地到行業(yè)中，幫助企業(yè)轉型。
以華為云EI企業(yè)智能為例，已經在10+行業(yè)落地了600+項目。近日，華為云基于對工業(yè)領域的深入理解，推出了華為云EI工業(yè)智能體2.0，目的是給工業(yè)領域提供更為強大的AI算力和好用的AI平臺。這一點，實屬難得又對行業(yè)意義非常。
工業(yè)AI落地新思路
事實上，國內國際上不乏為工業(yè)智能化轉型提供解決方案的廠商，其中既包括傳統(tǒng)制造業(yè)巨頭以及老牌工業(yè)解決方案服務商，也包含云服務廠商，以及新晉的各類細分領域軟硬件供應商。依托自身的技術架構和生態(tài)，這些廠商的產品和技術解決方案也形成了各自的特點。
在這眾多方案中，華為云EI工業(yè)智能體有何不同？
工業(yè)領域多年沉淀的大量行業(yè)知識，可以很好地解決定性問題，但在很多場景下，這些機理模型還不能精確地匹配工況的波動，工業(yè)過程仍是“黑盒”。此外，工廠老師傅和匠人具備的大量隱性知識，需要被傳承和復制。
華為工業(yè)互聯(lián)網解決方案總裁、華為云人工智能領域總裁賈永利表示，“AI進入企業(yè)核心生產系統(tǒng)，需要與工業(yè)界已有的機理模型、隱形行業(yè)知識深度融合，釋放生產要素和生產資源的潛能，這是工業(yè)互聯(lián)網的本質和關鍵所在。隨著AI技術進入企業(yè)生產系統(tǒng)，AI在關鍵生產環(huán)節(jié)將會帶來大幅的質量提升與成本收益相信未來5到10年，工業(yè)互聯(lián)網將重塑企業(yè)的生產模式。 ”
圖 | 華為工業(yè)互聯(lián)網解決方案總裁、華為云人工智能領域總裁賈永利
AI在工業(yè)的作用和前景毋庸置疑，但是從不斷深入探索的過程中，華為云發(fā)現(xiàn)既有的“工業(yè)+AI”嘗試中普遍存在一些問題，如適合工業(yè)的AI開發(fā)與運行管理平臺的缺失、工業(yè)機理模型開發(fā)和分享比較困難、融入AI的生產系統(tǒng)存在一定的不穩(wěn)定性等。
行業(yè)知識是企業(yè)提質、降本、增效的關鍵，在華為云的設想中，圍繞行業(yè)做新技術架構的搭建，才能夠真正促成產業(yè)升級，而這也是它服務工業(yè)廠商的出發(fā)點。
在既有能力的基礎上，華為云EI工業(yè)智能體2.0就將是為了解決這一系列問題而生。
簡單來說，華為云EI工業(yè)智能體2.0不僅僅深度融合工業(yè)機理，它還將會有一個工業(yè)AI開發(fā)、運行部署的平臺，幫助工業(yè)領域快速落地AI，實現(xiàn)智能化升級。
深度融合與應用AI有所區(qū)別
華為云EI工業(yè)智能體2.0不只是做了功能的增加和簡單升級，而是定位和思路的改變。華為云認為，對工業(yè)領域的企業(yè)而言，華為云EI工業(yè)智能體帶來的不僅是簡單的應用AI，而是“AI+工業(yè)知識”的深度融合，這是最為關鍵的一點。
“深度融合”到底能帶來怎樣的不同？用項目效果來衡量具有最大的公信力。
對大型鋼鐵聯(lián)合企業(yè)石橫特鋼來說，“AI+行業(yè)知識”深度融合的產物是AI智能配煤方案。華為云工程師數次走進石橫特鋼，深入焦化產線與配煤專家共同梳理配煤工藝細節(jié)，探討優(yōu)化決策中的可選方向、技術方案、優(yōu)化空間。雙方經過反復討論，在配煤優(yōu)化場景上形成了三點關鍵共識：精準預測、協(xié)同優(yōu)化、持續(xù)迭代。目前，華為云配煤優(yōu)化AI模型通過幾輪迭代，已支持穩(wěn)定商用，焦炭質量預測準確率超過97%，幫助客戶每噸焦炭生產的用煤成本平均降低15元左右。按照年產75萬噸焦炭計算，原料煤大概消耗是100萬噸，企業(yè)每年大約可節(jié)省1500萬元。
對于中國石油來說，“AI+行業(yè)知識”深度融合的產物是勘探開發(fā)認知計算平臺平臺。中國石油將華為云EI工業(yè)智能體引入生產實踐，用自然語言、知識圖譜處理和機器學習等人工智能技術進行知識體系的構建、計算和應用。此合作幫助中國石油實現(xiàn)了降本增效、增儲上產的目的。
不僅如此，大港油田借助勘探開發(fā)認知計算平臺，實現(xiàn)了油氣水層位的智能識別，評價時間縮短了70%,工作效率明顯提高。在油氣生產領域,采用物聯(lián)網技術和機器學習方法，實現(xiàn)了油井工況的定量診斷和遠程實時在線管理，基于此，異常工況診斷準確率達到90%以上，減少作業(yè)維護費用20%。
五大能力支撐AI落地
現(xiàn)如今，基于華為云EI工業(yè)智能體在產業(yè)中的探索實踐，華為將項目經驗凝結為EI工業(yè)智能體2.0的五大能力，借此將AI能力推廣到更多企業(yè)面前。
為了讓企業(yè)能夠更快速的開發(fā)工業(yè)機理模型，基于強大的知識圖譜能力，華為云在EI工業(yè)智能體2.0上加持了支持多語言的機理模型開發(fā)平臺。簡單來說，通過將各行業(yè)的機理模型變成工業(yè)智能體可識別的算子，華為云構建了強大的標準庫，讓用戶可以在該平臺上查詢、調用、分享復雜的工業(yè)知識。
但僅僅能夠查詢到還不夠，華為云還搭建了將工業(yè)機理與AI融合的低代碼開發(fā)平臺，并融入了自己的想法。首先，依托場景以及工業(yè)機理特點來構建AI模型，AI模型變得可解釋，可信度也得到了提升；其次為了讓工業(yè)客戶可以更高效的開發(fā)模型，華為云做了“低代碼”設計，讓使用者通過托拉拽的方式就可以完成工業(yè)機理與AI的融合建模，大大提升了模型搭建效率。
此外，華為云EI工業(yè)智能體2.0通過匹配組織架構-總廠-廠區(qū)-車間-產線，搭建了工業(yè)級AI部署和運行管理平臺，但該平臺不僅僅是實現(xiàn)工業(yè)運行和管理功能?；w行業(yè)智能化試驗證明，它可以實現(xiàn)在生產不停車狀態(tài)下，以“即插即用”方式與現(xiàn)有設備與控制系統(tǒng)適配。而低時延、最低程度消耗存儲計算空間、通過聯(lián)邦學習確保數據隱私、利用可信計算技術確保模型安全等都是該平臺的能力。
強大的調用庫、便捷可靠的開發(fā)平臺以及部署與運行管理平臺，這是華為云將理念踐行的方式。
最后
事實上，搭建生態(tài)和底層框架需要兼顧諸多環(huán)節(jié)和細節(jié)，對于巨頭公司來說，即便依托強大的產業(yè)鏈和最豐富的資源，它都是一項結結實實的挑戰(zhàn)。前路必然道阻且長。
7月20日，在華為云TechWace技術峰會上，華為云發(fā)布了EI工業(yè)智能體2.0，并宣布將在超過20個工業(yè)細分行業(yè)，征集50家領先的行業(yè)Know-How伙伴，共同探索和實踐100個工廠智能化升級項目。華為云EI將為伙伴提供行業(yè)頂尖的AI算法專家資源、優(yōu)質的華為云資源，以及開放的實驗室資源，共同推進AI在工業(yè)領域落地。
我們能夠看到，華為云不僅有信心啃下工業(yè)上云這塊硬骨頭，也切實將AI賦能到了工業(yè)制造和管理過程中。這對華為云和行業(yè)，或許將是一次質變。
