能源是经济社会发展的命脉。
但不可忽视的事实是,不管是油气行业,还是矿山行业,此前的机械化、自动化、甚至是信息化,都已经达到相当高的水平。这也意味着,依靠传统手段,继续提升生产力的空间并不大。可问题是,被寄予厚望的数字化、智能化如何落地?
“加油争气”的“华为经验”
2024年初,华为将油气、矿山行业业务整合。“组织架构调整,意在拉通研、营、销、供、服团队,缩短产业链条,快速响应客户需求。”华为中国政企油气矿山系统部总经理范涛解释了其中的原因。
华为中国政企油气矿山系统部总经理范涛
确实如此。
华为确实在缩短产业链条,以加快客户需求响应。在此之前,华为已与中国石油、中国石化、中国海油、国家管网等企业,签订战略合作协议,业务深入油田勘探与生产、管道运输、炼油化工、成品油零售等不同领域。
与此同时。
华为与中国国能、神东煤炭、山东能源、焦煤集团、陕煤集团等企业,也保持有紧密合作。这种“紧密”,就是“缩短产业链条”价值。其因此创造了——华为与山东能源合作,落地全球首个能源行业商用矿山大模型;华为与陕煤集团红柳林矿业,打造了基于工业互联网架构的智能矿山。
其中经验,可总结为三句话:华为在油气、矿山、冶炼、化工等行业,始终坚持“为场景找技术”、坚持“为模型落地找方法”,坚持“华为+伙伴”战略不动摇。
为场景找技术
有没有发现这种现象,自动化程度越高的行业,因为受限于七国八制的通信协议,很难形成业务系统间的联动,也更容易形成相当封闭的生态“小圈子”。
华为就是通过“为场景找技术”,解决了“小圈子”的问题,而且华为找来的是根技术。例如矿鸿脱胎于OpenHarmony,是专门针对矿山场景开发的智能物联操作系统。它能让矿山上的所有的设备都讲“普通话”,实现跨设备、跨系统的协同和联动。
目前,矿鸿已经部署在神东的13个煤矿、1个洗煤厂的3300多套设备上。其中乌兰木伦矿实现了全矿部署,将装备智能控制、固定场所无人巡检,以及设备在线升级时间,从1天缩短到4分钟。
除“联接”问题之外,企业数智转型也将面临更严峻的算力、存力、运力挑战。而且不同于信息时代对“3力”的要求,企业数智转型更希望“3力”能与应用场景结合,这也需要华为能“为场景找技术”。
好在,华为确实是家有技术的公司。例如,江铜集团德兴铜矿希望实现工控网、办公网、视频网的三网隔离,超大速率,华为就“找”来了F5G技术;东方物探经常给地球做“CT”,华为就引入鲲鹏,大幅度地了GeoEast软件的性能;中国石化旗下的物探院,希望在复杂的地质条件下高效、准确地找到油气资源,华为就帮助其构建超算中心,对海量地震数据进行高效处理,显著缩短了数据处理周期。
为模型落地找方法
除此之外,数字化和智能化的意义,更在于打破了行业生产力的天花板。因为依靠机械化和自动化,无论如何也不可能实现智能分析、智能决策、主动预防、数预测性维护、自动驾驶等应用。
当然,应用落地也要讲究方式方法。
在“大模型”还未出现前的“小模式”,确实不太适合落地油气和矿山里的应用场景。一是,小模型、专家模型(也称为“传统模型”)应用的门槛较高。由在模型训练和推理阶段,需要大量的专业/研究技术人员对传统模型进行参数校正,往往对专业能力需求较高,没有普适性。二是,“小模型”泛化能力差,成功案例很难被复制;三是,算法训练需要将生产单位的数据导出,存在数据泄露等安全险问题。
“大模型”可以解决上述问题,但也要有策略地解决。
“华为人工智能新架构”采用中心训练与边缘推理的“云边协同”两级架构。在集团侧利用正常数据,以及已知的负样本数据进行训练,随后训练好的模型被推送至边缘侧进行推理。更关键的是,在推理过程中,系统还能够识别并捕获那些非正常或异常的未知数据。这些异常数据随后会被标记,并定期或定量地送回集团侧,完成进一步的学习与分析。
通过这种“边用边学”的循环方式,模型能够不断地适应新的生产环境和异常情况,还提高了其泛化能力和应对新问题的能力。而对于规模小、投资小,人工智能需求不多的企业,华为还可提供有盘古调优舱解决方案。
不仅如此。
或许是借鉴了“小切口、大切面”的数字化转型方法论,华为也在改变大模型落地路径——从“L0、L1、L2”变为“L0、L2、L1”。
通常情况下,大模型分为L0基础大模型,比如盘古大模型;L1行业大模型,例如盘古矿山大模型、盘古油气大模型、盘古钢铁大模型,它们是在L0大模型的基础之上,通过海量行业数据训练而来;在此之上的L2场景模型,则是经L1行业模型“化繁为简”后,直接应用在生产、业务领域的场景算法模型。
传统思路是,企业通过大量的行业数据与消耗巨大的算力去训练L1行业模型,从而实现L2场景模型的升级迭代。但是,对于油气矿山等很多行业而言,常常面临着数据不足,或者数据收集和处理的工作量极大等困境。而且训练L1行业模型的初始算力要求高,时间周期长,无法支撑L2场景模型的快速上线。
但有没有“捷径”?
华为就提出了一条新的大模型建设路径:在初始阶段,可以直接通过L0大模型结合场景数据集实现L2场景的快速开发。随着场景规划分批落地后,企业收集和标注的行业数据就可以快速的拿来训练L1行业模型,补足L1的能力。
简单来说,新路径的优势在于“小算力起步,逐步扩容”、行业数据可以分批补充,这使得首批场景应用能够快速落地,验证大模型能力,过程中实现大模型开发人才的培养和能力的积累。
正在因为不断地“找方法”,越来越多的大模型开始在油气和矿山行业落地。华为与中石油合作,深度参与了昆仑大模型中视觉大模型与科学计算大模型;华为与云天化合作,联合发布全球首个煤气化RTO大模型,通过预测气化炉炉温、渣层厚度,以及渣粘度等关键运行参数,实现比煤耗削减1.33%,预计节煤9100吨/年;华为与湖南钢铁合作,共同推出废钢定级大模型,预计焦炭成本每吨下降5~20元。
“伙伴+华为”是枚按钮
当然,大模型落地可以“边用边学”,大模型落地也可以有“捷径”,甚至可以采取迂回战术,但精准把握客户需求没有“捷径”。所以华为中国政企CMO邱恒说:“华为将始终坚持‘华为+伙伴’战略不动摇,”因为这是深入行业场景的唯一路径。
华为中国政企CMO邱恒
在此之前,华为提出“数智世界,一触即达”。通过选择“伙伴+华为”体系,即可凭借华为自主创新的技术、深入场景的方案、适销易用的产品,配合在身边的、贴心周到的服务团队,以及丰富的自身+行业标杆转型经验的复制,“即达”数智世界。
这里的“伙伴”,可以是油气领域的昆仑数智、石化盈科;也可以是矿山领域的云鼎科技、恒达智控。例如华为和云鼎科技合作,共同打造了全球首个能源行业商用矿山大模型;华为与恒达智控合作,推出矿鸿综采分布式协同成套系统解决方案。
而且这样的合作伙伴不是一家或两家,而是超过40000家。目前,华为中国政企业务的合作伙伴已经超过40000多家伙伴,他们的能力覆盖咨询、方案打造、运营运维等数智化的全生命周期。
正因如此,“伙伴+华为”才能成为一枚按钮,“一触”按钮“即达”数智世界。所以邱恒最后说:“面对千行万业的数智化转型诉求,我们希望通过‘伙伴+华为’体系,以自主创新的技术、深入场景的方案、适销易用的产品,配合在身边的、贴心周到的服务团队,以及丰富的自身+行业标杆转型经验的复制,让更多行业客户实现‘数智世界,一触即达’。”