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工业 AI 落地,为什么选择华为云 EI 工业智能体?

  • 作者:zccc
  • 来源:网络
  • 2020-07-21 15:11:40

稳定可靠、帮你省钱又能把控全局,还有超越这个选择的吗?策划 & 撰写:Lynn时代在变化,传统工业也必须要变革。这是老话,越来越多企业也意识到了这一点。然而,正确的方法是什么?怎么

稳定可靠、帮你省钱又能把控全局,还有超越这个选择的吗?

策划 & 撰写:Lynn

时代在变化,传统工业也必须要变革。

这是老话,越来越多企业也意识到了这一点。

然而,正确的方法是什么?怎么做才合适?变革后能够给企业带来多大价值?大家尚不知道,也在探索 AI 等新技术的过程中有所犹疑。

受疫情影响,复工复产需求再次为变革注入动力。企业深刻意识到,只有将 AI、云等技术融入生产、运营和管理中,未来的跨时区协同生产、线上办公才有可能,企业的营收才会更为稳定。也因此,自 2019 年开始的全球各产业数字化升级,即线下转线上,速度又进一步加快了。

在这一背景下,国内领先云服务提供商、AI 领域独角兽等都在积极参与其中,云计算、5G、AI、IoT 等技术都逐步落地到行业中,帮助企业转型。

以华为云 EI 企业智能为例,已经在 10+ 行业落地了 600+ 项目。近日,华为云基于对工业领域的深入理解,推出了华为云 EI 工业智能体 2.0,目的是给工业领域提供更为强大的 AI 算力和好用的 AI 平台。这一点,实属难得又对行业意义非常。

工业 AI 落地新思路

事实上,国内国际上不乏为工业智能化转型提供解决方案的厂商,其中既包括传统制造业巨头以及老牌工业解决方案服务商,也包含云服务厂商,以及新晋的各类细分领域软硬件供应商。依托自身的技术架构和生态,这些厂商的产品和技术解决方案也形成了各自的特点。

在这众多方案中,华为云 EI 工业智能体有何不同?

工业领域多年沉淀的大量行业知识,可以很好地解决定性问题,但在很多场景下,这些机理模型还不能精确地匹配工况的波动,工业过程仍是 黑盒 。此外,工厂老师傅和匠人具备的大量隐性知识,需要被传承和复制。

华为工业互联网解决方案总裁、华为云人工智能领域总裁贾永利表示,AI 进入企业核心生产系统,需要与工业界已有的机理模型、隐形行业知识深度融合,释放生产要素和生产资源的潜能,这是工业互联网的本质和关键所在。随着 AI 技术进入企业生产系统,AI 在关键生产环节将会带来大幅的质量提升与成本收益相信未来 5 到 10 年,工业互联网将重塑企业的生产模式。

图 | 华为工业互联网解决方案总裁、华为云人工智能领域总裁贾永利

AI 在工业的作用和前景毋庸置疑,但是从不断深入探索的过程中,华为云发现既有的 工业 +AI 尝试中普遍存在一些问题,如适合工业的 AI 开发与运行管理平台的缺失、工业机理模型开发和分享比较困难、融入 AI 的生产系统存在一定的不稳定性等。

行业知识是企业提质、降本、增效的关键,在华为云的设想中,围绕行业做新技术架构的搭建,才能够真正促成产业升级,而这也是它服务工业厂商的出发点。

在既有能力的基础上,华为云 EI 工业智能体 2.0 就将是为了解决这一系列问题而生。

简单来说,华为云 EI 工业智能体 2.0 不仅仅深度融合工业机理,它还将会有一个工业 AI 开发、运行部署的平台,帮助工业领域快速落地 AI,实现智能化升级。

深度融合与应用 AI 有所区别

华为云 EI 工业智能体 2.0 不只是做了功能的增加和简单升级,而是定位和思路的改变。华为云认为,对工业领域的企业而言,华为云 EI 工业智能体带来的不仅是简单的应用 AI,而是 AI+ 工业知识 的深度融合,这是最为关键的一点。

深度融合 到底能带来怎样的不同?用项目效果来衡量具有最大的公信力。

对大型钢铁联合企业石横特钢来说,AI+ 行业知识 深度融合的产物是 AI 智能配煤方案。华为云工程师数次走进石横特钢,深入焦化产线与配煤专家共同梳理配煤工艺细节,探讨优化决策中的可选方向、技术方案、优化空间。双方经过反复讨论,在配煤优化场景上形成了三点关键共识:精准预测、协同优化、持续迭代。目前,华为云配煤优化 AI 模型通过几轮迭代,已支持稳定商用,焦炭质量预测准确率超过 97%,帮助客户每吨焦炭生产的用煤成本平均降低 15 元左右。按照年产 75 万吨焦炭计算,原料煤大概消耗是 100 万吨,企业每年大约可节省 1500 万元。

对于中国石油来说,AI+ 行业知识 深度融合的产物是勘探开发认知计算平台平台。中国石油将华为云 EI 工业智能体引入生产实践,用自然语言、知识图谱处理和机器学习等人工智能技术进行知识体系的构建、计算和应用。此合作帮助中国石油实现了降本增效、增储上产的目的。

不仅如此,大港油田借助勘探开发认知计算平台,实现了油气水层位的智能识别,评价时间缩短了 70%, 工作效率明显提高。在油气生产领域 , 采用物联网技术和机器学习方法,实现了油井工况的定量诊断和远程实时在线管理,基于此,异常工况诊断准确率达到 90% 以上,减少作业维护费用 20%。

五大能力支撑 AI 落地

现如今,基于华为云 EI 工业智能体在产业中的探索实践,华为将项目经验凝结为 EI 工业智能体 2.0 的五大能力,借此将 AI 能力推广到更多企业面前。

为了让企业能够更快速的开发工业机理模型,基于强大的知识图谱能力,华为云在 EI 工业智能体 2.0 上加持了支持多语言的机理模型开发平台。简单来说,通过将各行业的机理模型变成工业智能体可识别的算子,华为云构建了强大的标准库,让用户可以在该平台上查询、调用、分享复杂的工业知识。

但仅仅能够查询到还不够,华为云还搭建了将工业机理与 AI 融合的低代码开发平台,并融入了自己的想法。首先,依托场景以及工业机理特点来构建 AI 模型,AI 模型变得可解释,可信度也得到了提升;其次为了让工业客户可以更高效的开发模型,华为云做了 低代码 设计,让使用者通过托拉拽的方式就可以完成工业机理与 AI 的融合建模,大大提升了模型搭建效率。

此外,华为云 EI 工业智能体 2.0 通过匹配组织架构 - 总厂 - 厂区 - 车间 - 产线,搭建了工业级 AI 部署和运行管理平台,但该平台不仅仅是实现工业运行和管理功能。化纤行业智能化试验证明,它可以实现在生产不停车状态下,以 即插即用 方式与现有设备与控制系统适配。而低时延、最低程度消耗存储计算空间、通过联邦学习确保数据隐私、利用可信计算技术确保模型安全等都是该平台的能力。

强大的调用库、便捷可靠的开发平台以及部署与运行管理平台,这是华为云将理念践行的方式。

最后

事实上,搭建生态和底层框架需要兼顾诸多环节和细节,对于巨头公司来说,即便依托强大的产业链和最丰富的资源,它都是一项结结实实的挑战,前路必然道阻且长。

7 月 20 日,在华为云 TechWace 技术峰会上,华为云发布了 EI 工业智能体 2.0,并宣布将在超过 20 个工业细分行业,征集 50 家领先的行业 Know-How 伙伴,共同探索和实践 100 个工厂智能化升级项目。华为云 EI 将为伙伴提供行业顶尖的 AI 算法专家资源、优质的华为云资源,以及开放的实验室资源,共同推进 AI 在工业领域落地。

我们能够看到,华为云不仅有信心啃下工业上云这块硬骨头,也切实将 AI 赋能到了工业制造和管理过程中。这对华为云和行业,或许将是一次质变。

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