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“加油爭(zhēng)氣”生產(chǎn)力,“一觸即達(dá)”數(shù)智化

2024-12-17 15:35:12 5e
能源是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的命脈。
 
但不可忽視的事實(shí)是,不管是油氣行業(yè),還是礦山行業(yè),此前的機(jī)械化、自動(dòng)化、甚至是信息化,都已經(jīng)達(dá)到相當(dāng)高的水平。這也意味著,依靠傳統(tǒng)手段,繼續(xù)提升生產(chǎn)力的空間并不大??蓡栴}是,被寄予厚望的數(shù)字化、智能化如何落地?
 
1 “加油爭(zhēng)氣”的“華為經(jīng)驗(yàn)”
 
2024年初,華為將油氣、礦山行業(yè)業(yè)務(wù)整合。“組織架構(gòu)調(diào)整,意在拉通研、營(yíng)、銷、供、服團(tuán)隊(duì),縮短產(chǎn)業(yè)鏈條,快速響應(yīng)客戶需求。”華為中國(guó)政企油氣礦山系統(tǒng)部總經(jīng)理范濤解釋了其中的原因。
 
 
 
華為中國(guó)政企油氣礦山系統(tǒng)部總經(jīng)理范濤
 
確實(shí)如此。
 
華為確實(shí)在縮短產(chǎn)業(yè)鏈條,以加快客戶需求響應(yīng)。在此之前,華為已與中國(guó)石油、中國(guó)石化、中國(guó)海油、國(guó)家管網(wǎng)等企業(yè),簽訂戰(zhàn)略合作協(xié)議,業(yè)務(wù)深入油田勘探與生產(chǎn)、管道運(yùn)輸、煉油化工、成品油零售等不同領(lǐng)域。
 
與此同時(shí)。
 
華為與中國(guó)國(guó)能、神東煤炭、山東能源、焦煤集團(tuán)、陜煤集團(tuán)等企業(yè),也保持有緊密合作。這種“緊密”,就是“縮短產(chǎn)業(yè)鏈條”價(jià)值。其因此創(chuàng)造了——華為與山東能源合作,落地全球首個(gè)能源行業(yè)商用礦山大模型;華為與陜煤集團(tuán)紅柳林礦業(yè),打造了基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的智能礦山。
 
其中經(jīng)驗(yàn),可總結(jié)為三句話:華為在油氣、礦山、冶煉、化工等行業(yè),始終堅(jiān)持“為場(chǎng)景找技術(shù)”、堅(jiān)持“為模型落地找方法”,堅(jiān)持“華為+伙伴”戰(zhàn)略不動(dòng)搖。
 
2 為場(chǎng)景找技術(shù)
 
有沒有發(fā)現(xiàn)這種現(xiàn)象,自動(dòng)化程度越高的行業(yè),因?yàn)槭芟抻谄邍?guó)八制的通信協(xié)議,很難形成業(yè)務(wù)系統(tǒng)間的聯(lián)動(dòng),也更容易形成相當(dāng)封閉的生態(tài)“小圈子”。
 
華為就是通過“為場(chǎng)景找技術(shù)”,解決了“小圈子”的問題,而且華為找來的是根技術(shù)。例如礦鴻脫胎于OpenHarmony,是專門針對(duì)礦山場(chǎng)景開發(fā)的智能物聯(lián)操作系統(tǒng)。它能讓礦山上的所有的設(shè)備都講“普通話”,實(shí)現(xiàn)跨設(shè)備、跨系統(tǒng)的協(xié)同和聯(lián)動(dòng)。
 
目前,礦鴻已經(jīng)部署在神東的13個(gè)煤礦、1個(gè)洗煤廠的3300多套設(shè)備上。其中烏蘭木倫礦實(shí)現(xiàn)了全礦部署,將裝備智能控制、固定場(chǎng)所無人巡檢,以及設(shè)備在線升級(jí)時(shí)間,從1天縮短到4分鐘。
 
 
 
除“聯(lián)接”問題之外,企業(yè)數(shù)智轉(zhuǎn)型也將面臨更嚴(yán)峻的算力、存力、運(yùn)力挑戰(zhàn)。而且不同于信息時(shí)代對(duì)“3力”的要求,企業(yè)數(shù)智轉(zhuǎn)型更希望“3力”能與應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)合,這也需要華為能“為場(chǎng)景找技術(shù)”。
 
好在,華為確實(shí)是家有技術(shù)的公司。例如,江銅集團(tuán)德興銅礦希望實(shí)現(xiàn)工控網(wǎng)、辦公網(wǎng)、視頻網(wǎng)的三網(wǎng)隔離,超大速率,華為就“找”來了F5G技術(shù);東方物探經(jīng)常給地球做“CT”,華為就引入鯤鵬,大幅度地了GeoEast軟件的性能;中國(guó)石化旗下的物探院,希望在復(fù)雜的地質(zhì)條件下高效、準(zhǔn)確地找到油氣資源,華為就幫助其構(gòu)建超算中心,對(duì)海量地震數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理,顯著縮短了數(shù)據(jù)處理周期。
 
3 為模型落地找方法
 
除此之外,數(shù)字化和智能化的意義,更在于打破了行業(yè)生產(chǎn)力的天花板。因?yàn)橐揽繖C(jī)械化和自動(dòng)化,無論如何也不可能實(shí)現(xiàn)智能分析、智能決策、主動(dòng)預(yù)防、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)性維護(hù)、自動(dòng)駕駛等應(yīng)用。
 
當(dāng)然,應(yīng)用落地也要講究方式方法。
 
在“大模型”還未出現(xiàn)前的“小模式”,確實(shí)不太適合落地油氣和礦山里的應(yīng)用場(chǎng)景。一是,小模型、專家模型(也稱為“傳統(tǒng)模型”)應(yīng)用的門檻較高。由于在模型訓(xùn)練和推理階段,需要大量的專業(yè)/研究技術(shù)人員對(duì)傳統(tǒng)模型進(jìn)行參數(shù)校正,往往對(duì)專業(yè)能力需求較高,沒有普適性。二是,“小模型”泛化能力差,成功案例很難被復(fù)制;三是,算法訓(xùn)練需要將生產(chǎn)單位的數(shù)據(jù)導(dǎo)出,存在數(shù)據(jù)泄露等安全風(fēng)險(xiǎn)問題。
 
“大模型”可以解決上述問題,但也要有策略地解決。
 
“華為人工智能新架構(gòu)”采用中心訓(xùn)練與邊緣推理的“云邊協(xié)同”兩級(jí)架構(gòu)。在集團(tuán)側(cè)利用正常數(shù)據(jù),以及已知的負(fù)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,隨后訓(xùn)練好的模型被推送至邊緣側(cè)進(jìn)行推理。更關(guān)鍵的是,在推理過程中,系統(tǒng)還能夠識(shí)別并捕獲那些非正?;虍惓5奈粗獢?shù)據(jù)。這些異常數(shù)據(jù)隨后會(huì)被標(biāo)記,并定期或定量地送回集團(tuán)側(cè),完成進(jìn)一步的學(xué)習(xí)與分析。
 
通過這種“邊用邊學(xué)”的循環(huán)方式,模型能夠不斷地適應(yīng)新的生產(chǎn)環(huán)境和異常情況,還提高了其泛化能力和應(yīng)對(duì)新問題的能力。而對(duì)于規(guī)模小、投資小,人工智能需求不多的企業(yè),華為還可提供有盤古調(diào)優(yōu)艙解決方案。
 
不僅如此。
 
或許是借鑒了“小切口、大切面”的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論,華為也在改變大模型落地路徑——從“L0、L1、L2”變?yōu)?ldquo;L0、L2、L1”。
 
通常情況下,大模型分為L(zhǎng)0基礎(chǔ)大模型,比如盤古大模型;L1行業(yè)大模型,例如盤古礦山大模型、盤古油氣大模型、盤古鋼鐵大模型,它們是在L0大模型的基礎(chǔ)之上,通過海量行業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練而來;在此之上的L2場(chǎng)景模型,則是經(jīng)L1行業(yè)模型“化繁為簡(jiǎn)”后,直接應(yīng)用在生產(chǎn)、業(yè)務(wù)領(lǐng)域的場(chǎng)景算法模型。
 
傳統(tǒng)思路是,企業(yè)通過大量的行業(yè)數(shù)據(jù)與消耗巨大的算力去訓(xùn)練L1行業(yè)模型,從而實(shí)現(xiàn)L2場(chǎng)景模型的升級(jí)迭代。但是,對(duì)于油氣礦山等很多行業(yè)而言,常常面臨著數(shù)據(jù)不足,或者數(shù)據(jù)收集和處理的工作量極大等困境。而且訓(xùn)練L1行業(yè)模型的初始算力要求高,時(shí)間周期長(zhǎng),無法支撐L2場(chǎng)景模型的快速上線。
 
但有沒有“捷徑”?
 
華為就提出了一條新的大模型建設(shè)路徑:在初始階段,可以直接通過L0大模型結(jié)合場(chǎng)景數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)L2場(chǎng)景的快速開發(fā)。隨著場(chǎng)景規(guī)劃分批落地后,企業(yè)收集和標(biāo)注的行業(yè)數(shù)據(jù)就可以快速的拿來訓(xùn)練L1行業(yè)模型,補(bǔ)足L1的能力。
 
簡(jiǎn)單來說,新路徑的優(yōu)勢(shì)在于“小算力起步,逐步擴(kuò)容”、行業(yè)數(shù)據(jù)可以分批補(bǔ)充,這使得首批場(chǎng)景應(yīng)用能夠快速落地,驗(yàn)證大模型能力,過程中實(shí)現(xiàn)大模型開發(fā)人才的培養(yǎng)和能力的積累。
 
正在因?yàn)椴粩嗟?ldquo;找方法”,越來越多的大模型開始在油氣和礦山行業(yè)落地。華為與中石油合作,深度參與了昆侖大模型中視覺大模型與科學(xué)計(jì)算大模型;華為與云天化合作,聯(lián)合發(fā)布全球首個(gè)煤氣化RTO大模型,通過預(yù)測(cè)氣化爐爐溫、渣層厚度,以及渣粘度等關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù),實(shí)現(xiàn)比煤耗削減1.33%,預(yù)計(jì)節(jié)煤9100噸/年;華為與湖南鋼鐵合作,共同推出廢鋼定級(jí)大模型,預(yù)計(jì)焦炭成本每噸下降5~20元。
 
4  “伙伴+華為”是枚按鈕
 
當(dāng)然,大模型落地可以“邊用邊學(xué)”,大模型落地也可以有“捷徑”,甚至可以采取迂回戰(zhàn)術(shù),但精準(zhǔn)把握客戶需求沒有“捷徑”。所以華為中國(guó)政企CMO邱恒說:“華為將始終堅(jiān)持‘華為+伙伴’戰(zhàn)略不動(dòng)搖,”因?yàn)檫@是深入行業(yè)場(chǎng)景的唯一路徑。
 
 
 
華為中國(guó)政企CMO邱恒
 
在此之前,華為提出“數(shù)智世界,一觸即達(dá)”。通過選擇“伙伴+華為”體系,即可憑借華為自主創(chuàng)新的技術(shù)、深入場(chǎng)景的方案、適銷易用的產(chǎn)品,配合在身邊的、貼心周到的服務(wù)團(tuán)隊(duì),以及豐富的自身+行業(yè)標(biāo)桿轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn)的復(fù)制,“即達(dá)”數(shù)智世界。
 
這里的“伙伴”,可以是油氣領(lǐng)域的昆侖數(shù)智、石化盈科;也可以是礦山領(lǐng)域的云鼎科技、恒達(dá)智控。例如華為和云鼎科技合作,共同打造了全球首個(gè)能源行業(yè)商用礦山大模型;華為與恒達(dá)智控合作,推出礦鴻綜采分布式協(xié)同成套系統(tǒng)解決方案。
 
而且這樣的合作伙伴不是一家或兩家,而是超過40000家。目前,華為中國(guó)政企業(yè)務(wù)的合作伙伴已經(jīng)超過40000多家伙伴,他們的能力覆蓋咨詢、方案打造、運(yùn)營(yíng)運(yùn)維等數(shù)智化的全生命周期。
 
正因如此,“伙伴+華為”才能成為一枚按鈕,“一觸”按鈕“即達(dá)”數(shù)智世界。所以邱恒最后說:“面對(duì)千行萬業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型訴求,我們希望通過‘伙伴+華為’體系,以自主創(chuàng)新的技術(shù)、深入場(chǎng)景的方案、適銷易用的產(chǎn)品,配合在身邊的、貼心周到的服務(wù)團(tuán)隊(duì),以及豐富的自身+行業(yè)標(biāo)桿轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn)的復(fù)制,讓更多行業(yè)客戶實(shí)現(xiàn)‘數(shù)智世界,一觸即達(dá)’。”



責(zé)任編輯: 江曉蓓