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(shù)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(jīng)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(wǎng)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(jīng)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�；�纖行業(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(shù)據(jù)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。