工业 AI 落地，为什么选择华为云 EI 工业智能体？

工业 AI 落地，为什么选择华为云 EI 工业智能体？

• 来源:网络
• 更新日期:2020-07-21

摘要：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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