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華為張順茂:破解工業數據應用之道

2021-05-27
來源:百度新聞

  5月26日,2021中國國際大數據產業博覽會——工業互聯網驅動產業數字化轉型高端對話在貴陽舉行。會上,華為公司高級副總裁、Cloud BU 副總裁(戰略與產業發展)張順茂發表了“破解工業數據應用之道”主題演講。

  張順茂在演講中提到,數據是工業數字化轉型的核心生產要素,但邁向數據應用之路需跨越六大難關:標準關、網絡關、集成關、流通關、軟件關、AI關,對此華為有六大方法。

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  華為公司高級副總裁、Cloud BU 副總裁(戰略與產業發展)張順茂發表演講

  第一關是數據采集階段的標準關。數據采集階段的問題主要在于各種各樣的設備,包括各種各樣的協議缺乏統一的標準,各講各的“方言”。而要解決這一問題,工業設備、工業參數、協議之間要講普通話——即工業協議的標準化。為此,華為攜手行業聯盟、協會、行業伙伴、高校等,積極推動工業協議標準化,推廣“普通話”。例如,在機床行業,全球存在非常多的協議,不同種類的機床之間很難連通,數據也無法共享。華為正與工業互聯網產業聯盟,及中國機床工具工業協會打造NC—Link協議(數控裝備工業互聯通訊協議),推動其成為機床領域的一個共識標準。

  讓工業數據講“普通話”,還需跨越工業設備源頭數據標準關。工業設備數據是工業大數據的主要支撐,但設備種類繁多,源頭數據格式不一,很難進行整合和分析。因此,需要從工業設備源頭,制定統一的數據標準和規范,讓各種設備從一出生,就講“同樣的詞”。

  華為希望把這些面向數據采集源頭的數據,在源頭按照對象進行標準化的定義,有了這樣標準化的定義,再加上通訊協議入庫,進到數據湖里面就容易讀得懂。所以采集階段兩個問題:一個是通訊協議標準化,再一個是面向對象標準的定義、內容的定義。

  第二關是網絡。目前廣域網發展非常好,但是車間內的網絡,工廠內的網絡,園區內的網絡聯網率還是非常低,通訊的協議也是七國八制,煙囪問題非常嚴重,數字化能力也比較低,對于網絡安全病毒攻擊的防護的能力很弱。華為建議要在工廠內利用現代的技術,除了5G以外還要打造一個IP化的先進工業網絡,滿足國家在工業互聯網行動計劃里面所說的網絡強基的任務。通過這樣一個IP化的工業網絡可以實現工廠內、園區內網絡的安全、網絡的自動化,包括帶寬,包括低時延,包括連接的確定性,讓工業互聯網網絡能夠提供一個高質量的數據通路。

  以馬鋼集團為例,之前它的各個業務系統網絡是一個個孤島,每一個業務有自己專用的網絡,各個業務系統之間想通訊也很困難。華為助力馬鋼進行IP化先進工業網絡改造,用一張覆蓋全公司的100G工業園區互聯網,消除網絡覆蓋死角。通過這樣一個骨干網讓各個業務系統都能夠接上去。比如說園區內的5G網,工廠內的5G網絡,辦公園區網絡等都能接入這個100G的工業園區互聯網中,使得各塊都能夠互相通信。

  第三關是集成。網絡通了,但是不同系統之間、云上和云下、內部和伙伴之間、IT與OT之間都存在數據壁壘,導致數據無法自由地共享、流通。因此,打破數據集成、流通壁壘是工業數字化轉型面臨的迫切需求。華為云ROMA平臺助力工業企業打破數據壁壘,實現數據全面集成。借助華為云ROMA平臺,企業可以實現一個平臺集成所有應用,打通IT和OT鴻溝,讓數據可以實時流動,實現全域數據分析。

  第四關是數據流通,數據作為生產要素,只有流通起來,才能實現價值的最大化。但在企業應用中,往往因為數據安全、隱私保護等問題,使得數據無法在企業間流通。為了解決這一難題,華為云推出了可信智能計算服務TICS,TICS具備4大特點:可信高效、安全隱私、多域協同、靈活多態。在數據不出域、可用不可見的前提下,實現了數據之間的流通和碰撞,讓數據的價值得以釋放。

  第五關是工業軟件問題。工業軟件是工業企業數字化轉型的魂,但工業軟件種類眾多,面對如此多的工業軟件,工業企業如何才能像使用水和電一樣方便的獲得?華為云以FusionPlant工業互聯網平臺為基礎,聚合工業軟件伙伴,將工業軟件SaaS化,在云上為工業企業提供一站式的工業軟件服務平臺,讓工業企業不再為如何獲取工業軟件而煩惱。

  最后一關是AI。AI是工業企業邁向智能化的關鍵技術,但目前工業企業AI應用落地仍存在諸多挑戰,例如,技術門檻高,人才缺乏;數據標注成本高;樣本數據少;模型通用性差、精度低等。華為云認為,預訓練大模型是解決工業企業AI應用落地挑戰的關鍵方法。今年4月,華為云發布盤古系列超大規模預訓練模型,通過超大規模參數預訓練+微調的方式,不僅可以減少對數據標注的依賴,提升模型的精度和性能,還能夠實現一個AI大模型在眾多場景的泛化和規模化復制,讓工業企業可以站在巨人的肩膀進行創新。

  華為云與國網重慶永川供電公司合作,盤古CV大模型在無人機電力智能巡檢AI模型開發上,相對于傳統開發模式展現了其強大的優勢。該模型能夠以較少的人工標注進行快速迭代,使得樣本篩選效率提升約30倍;可以做到一個模型適配上百種缺陷,替代原有20多個小模型,極大地減少了模型維護成本,模型平均精度提升18.4%,模型開發成本降低90%,真正做到了規模化可復制。

  未來,華為會持續發揮自身在云、AI和5G上的優勢,攜手行業伙伴,聚合工業軟件生態,助力工業企業數字化轉型、智能化升級,為工業企業高質量發展階段賦能。



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