2022年6月9日，以“工業(yè)智能中樞，加速工業(yè)智能化升級”為主題的華為云TechWave工業(yè)智能中樞專題日在線上舉行。南京科遠智慧科技集團股份有限公司(以下簡稱“科遠智慧”)流程行業(yè)優(yōu)化控制技術(shù)部副經(jīng)理袁海鋒、北京遠舢智能科技有限公司(以下簡稱“遠舢智能”)高級咨詢顧問王利堯、北京云問網(wǎng)絡(luò)科技有限公司(以下簡稱“云問科技”)NLP研究院首席科學家杜振東、華為云工業(yè)智能中樞總監(jiān)李城梁四位業(yè)界大咖，圍繞工業(yè)發(fā)展新動能等熱點話題進行了深入探討和分享。

華為云工業(yè)智能中樞，加速工業(yè)智能化升級

工業(yè)是國家競爭力的基石，工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是全球共識，而人工智能是實現(xiàn)工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的重要一環(huán)。但受制于工業(yè)領(lǐng)域樣本信息不足、采集成本高昂、AI模型上線周期長等因素，人工智能在工業(yè)各場景中的滲透率依然相對較低，即使在智能化發(fā)展程度最高的產(chǎn)業(yè)也僅有25%左右。

華為云工業(yè)智能中樞總監(jiān)李城梁表示，華為云針對工業(yè)企業(yè)面臨的AI落地痛點，推出了華為云工業(yè)智能中樞。該服務(wù)具有三大特點：

第一，華為云盤古大模型、華為云知識計算、華為云天籌AI求解器等根技術(shù)組成了華為云工業(yè)智能中樞的堅實技術(shù)底座。以大模型為例，華為云盤古大模型結(jié)合原有工業(yè)機理模型(知識數(shù)據(jù)雙重驅(qū)動)，為解決工業(yè)的問題提供一個新的視角。同時，大模型也是解決工業(yè)小樣本問題的新途徑。用戶可快速落地AI應用，開發(fā)周期由月級下降為天級，效率提升10-100倍，模型具備更強的泛化能力。

第二，在根技術(shù)基礎(chǔ)上，華為云工業(yè)智能中樞打造了豐富的工業(yè)場景AI能力，包括幫助海量重復場景提升效率的全域感知服務(wù)、幫助提升多域協(xié)同能力的決策優(yōu)化服務(wù)，以及幫助傳承專業(yè)知識的知識計算服務(wù)，工業(yè)客戶可按需調(diào)用AI能力，快速實現(xiàn)智能化升級。

第三，為保障AI服務(wù)的持續(xù)健康運行，基于華為云在工業(yè)領(lǐng)域的深耕與實踐，華為云工業(yè)智能中樞提供了AI運營管理中心，支持統(tǒng)一納管 AI資產(chǎn)并提供持續(xù)監(jiān)測、持續(xù)訓練、持續(xù)部署等系列工具，幫助客戶實現(xiàn)以業(yè)務(wù)為中心的AI全生命周期管理，讓AI資產(chǎn)可見、可管、可運營，從而獲得具備持續(xù)進化能力、始終適配自身業(yè)務(wù)、有生命力的AI服務(wù)。

華為云工業(yè)智能中樞為人工智能深入工業(yè)、創(chuàng)造更大價值提供了可能性。專題日上，三位行業(yè)嘉賓分別從全域感知服務(wù)、決策優(yōu)化服務(wù)、知識計算服務(wù)三大方面分享了與華為云工業(yè)智能中樞共同打造的解決方案與成功實踐。

為工業(yè)客戶提供全域感知服務(wù)

華為云工業(yè)智能中樞在視覺感知方面主要幫助提升生產(chǎn)效率和保障生產(chǎn)安全，并在煤礦主運、廢鋼定級、電力巡檢、工業(yè)質(zhì)檢等場景，提供一系列提升企業(yè)生產(chǎn)效能的解決方案。

·在煤礦主運場景，通過視覺感知技術(shù)和華為云盤古大模型技術(shù)，能夠識別主運皮帶異物，識別精度高于90%，及時發(fā)現(xiàn)皮帶安全隱患，提升生產(chǎn)安全，保障生產(chǎn)連續(xù)性;

·在廢鋼定級場景，通過端-邊-云協(xié)同的廢鋼定級方案，提升企業(yè)原料數(shù)字化、智能化管理水平，提高噸鋼收益，定級準確率高于90%，極大提升定級效率;

·在電力巡檢場景，針對人工鑒別大量巡檢圖片的低效問題，通過高發(fā)現(xiàn)率、低時延的識別算法，使得重點缺陷發(fā)現(xiàn)率高于80%，檢測耗時小于4秒，大幅提升巡檢效率;

·在工業(yè)質(zhì)檢場景，華為云攜手遠舢智能，打造了AI質(zhì)量智能檢驗平臺。

遠舢智能高級咨詢顧問王利堯表示，工業(yè)質(zhì)檢目前面臨著諸多挑戰(zhàn)，包括問題種類多、規(guī)則性較弱、檢測難度大、質(zhì)檢從業(yè)者專業(yè)素養(yǎng)參差不齊等。在當前“品質(zhì)優(yōu)先”的市場態(tài)勢下，傳統(tǒng)檢驗方式難以有效支撐企業(yè)“高質(zhì)量發(fā)展”的訴求。AI質(zhì)量智能檢驗平臺能夠為工業(yè)客戶提供云-邊-端協(xié)同的定制化工業(yè)視覺方案，通過對產(chǎn)品型號、缺陷等進行識別，顯著提升生產(chǎn)的良品率和分揀效率。

為工業(yè)客戶提供決策優(yōu)化服務(wù)

為優(yōu)化工業(yè)流程，企業(yè)需要通盤考慮全局因素方可實現(xiàn)降本增效。

在輔助工業(yè)決策方面，華為云針對配料優(yōu)化問題，打造了焦化領(lǐng)域的智慧配煤解決方案，通過機理模型和AI模型的融合，構(gòu)建高精度焦炭質(zhì)量預測模型，并以此為基礎(chǔ)優(yōu)化配方，在滿足焦炭質(zhì)量要求的約束條件下，降低配料成本，為百萬噸焦炭的平均成本節(jié)約2000萬。

在流程控制優(yōu)化問題上(如水泥窯磨優(yōu)化)，華為云攜手科遠智慧等伙伴，打造水泥窯磨優(yōu)化解決方案?？七h智慧流程行業(yè)優(yōu)化控制技術(shù)部副經(jīng)理袁海鋒分享道，應用決策優(yōu)化服務(wù)前，每當工況發(fā)生變化，操作員必須及時地感知，并通過自身經(jīng)驗判斷應該如何調(diào)整工藝參數(shù)。該流程存在誤操作的可能，且操作員所設(shè)定的參數(shù)未必達到最優(yōu)標準。

應用決策優(yōu)化服務(wù)后，企業(yè)可根據(jù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗構(gòu)建質(zhì)量、能耗、產(chǎn)量等預測模型。在生產(chǎn)過程中根據(jù)生產(chǎn)情況變化，決策體系自動推薦最優(yōu)生產(chǎn)工藝參數(shù)推薦值。科遠智慧提供的先進過程控制系統(tǒng)根據(jù)該推薦值，及時調(diào)整現(xiàn)場設(shè)備控制指令，通過實時在線控制，降低能源消耗，提升智能化水平，降低勞動強度。在實際應用場景中，決策優(yōu)化服務(wù)幫助節(jié)省煤耗2.12%、節(jié)省電耗2.25%，異常狀況減少56%，異常工況識別精度達100%。

為工業(yè)客戶提供知識計算服務(wù)

工業(yè)場景沉淀了大量的知識，比如生產(chǎn)系統(tǒng)中的機理模型等。為促進AI與行業(yè)Know-how相結(jié)合，進而推動AI進入工業(yè)的核心系統(tǒng)、創(chuàng)造更大價值，華為云知識計算提供了工業(yè)級高并發(fā)的實時查詢、搜索、推薦等基礎(chǔ)能力，及知識推理、預測等高級能力。華為云攜手云問科技，支撐工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)智慧化轉(zhuǎn)型。

云問科技NLP研究院首席科學家杜振東表示，在工業(yè)企業(yè)的研、產(chǎn)、供、銷、服環(huán)節(jié)，知識計算可以將各種形態(tài)的知識進行抽取、表達、計算。知識與AI的結(jié)合可以產(chǎn)生更為精準的模型，釋放知識的力量，真正實現(xiàn)降本增效。

在汽修領(lǐng)域，維修工作依賴技師經(jīng)驗，但各車系技術(shù)專家稀缺，技師通常需要人工查閱多種維修資料，遇到難題時還需向廠商尋求專家支持，導致維修效率低、用戶體驗差?；谌A為云與伙伴聯(lián)合打造的行業(yè)知識計算解決方案，能提供高精度的知識檢索能力，充分調(diào)用已出現(xiàn)過的維修案例數(shù)據(jù)，讓專家經(jīng)驗得以沉淀，并被維修技師所復用。使用該服務(wù)后，某4S店一次性修復率提升4%，維修等待時間降低23%，廠家支持率降低30%。

目前，華為云工業(yè)智能中樞已在煤礦、鋼鐵、建材、電力、汽車等行業(yè)取得成功實踐。未來，華為云愿與伙伴一起持續(xù)構(gòu)建工業(yè)AI的新產(chǎn)業(yè)和新生態(tài)，加速智能化升級的進程。（文章采集自中國機械工業(yè)聯(lián)合會官方網(wǎng)站，如涉及版權(quán)問題請聯(lián)系我們刪除）