作為一名不知空壓機(jī)為何物的普通人,我其實(shí)并不理解10%這個(gè)數(shù)字的含義,更不知“可觀”的評價(jià)從何而來。
了解了一下細(xì)節(jié),才知道這個(gè)數(shù)字背后的意義:空壓機(jī)是工業(yè)中必不可少的設(shè)備,是氣動系統(tǒng)的核心設(shè)備機(jī)電引氣源裝置中的主體。但空壓機(jī)是一種很耗電的設(shè)備,據(jù)統(tǒng)計(jì),工業(yè)界5%~6%的電都是被空壓機(jī)消耗的。
在中國全社會用電量中,第二產(chǎn)業(yè)(主要是工業(yè))用電量占比超過了60%,粗略計(jì)算,僅空壓機(jī)耗電量就能占到全社會用電量的3%左右,所以,10%的電能節(jié)省將會是一個(gè)驚人的數(shù)字,足以擔(dān)得起“可觀”兩字。
不算不知道,一算嚇一跳,這就是AI能夠?yàn)楣I(yè)所帶來的價(jià)值,看得見,而且摸得著。
AI讓“Know how”真正轉(zhuǎn)化為效益
自第一次工業(yè)革命開始,由于機(jī)器和自動化技術(shù)的引入,低效率的生產(chǎn)模式逐漸被高效率的所取代,就像手工作坊變成了機(jī)械工廠,馬車變成了汽車。如今,主要由人工智能技術(shù)驅(qū)動的第四次工業(yè)革命正在到來,“工業(yè)+AI”也隨之成為新的趨勢。
為何工業(yè)需要AI?很簡單,你一定還記得的《摩登時(shí)代》中能把查理逼瘋的機(jī)器流水線。AI能夠幫助人類從事高強(qiáng)度、重復(fù)性、機(jī)械性以及危險(xiǎn)性的工作,將人類勞動力釋放,讓人們轉(zhuǎn)向更高價(jià)值的工作。
AI在工業(yè)場景中的應(yīng)用不僅于此。AI經(jīng)歷了六十年發(fā)展,重新被引爆的一個(gè)重要原因是大數(shù)據(jù)的積累。大是AI的“糧食”,而工業(yè)場景則是最能產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域,不計(jì)其數(shù)的傳感器產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)為AI訓(xùn)練提供了充足的原料,也為“工業(yè)+AI”帶來了很多新的應(yīng)用場景。
麥肯錫報(bào)告指出,AI在工業(yè)領(lǐng)域的產(chǎn)品與服務(wù)、制造業(yè)務(wù)、業(yè)務(wù)流程三大領(lǐng)域有著巨大潛力。具體來看,包括自動駕駛汽車、預(yù)測性維護(hù)、生產(chǎn)率提升、降低廢料率、自動化質(zhì)檢、供應(yīng)鏈管理、研發(fā)等多個(gè)細(xì)分領(lǐng)域,隨著數(shù)據(jù)的積累,應(yīng)用場景還在不斷擴(kuò)展。
“工業(yè)+AI”能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來實(shí)打?qū)嵉暮锰?。該?bào)告顯示,通過基于AI的人機(jī)互動提高生產(chǎn)力,生產(chǎn)效率可提升20%;在半導(dǎo)體行業(yè),使用AI可減少高達(dá)30%的損耗。
所以,在工業(yè)領(lǐng)域,如果說“Know How”是企業(yè)的競爭壁壘,那么AI就是將“Know How”轉(zhuǎn)化為企業(yè)效益的一條捷徑。
工業(yè)智能體,為“工業(yè)+AI”提供捷徑
然而,工業(yè)領(lǐng)域包含的范疇非常廣,各企業(yè)信息化、智能化的水平參差不齊;而AI又是個(gè)融合了計(jì)算機(jī)科學(xué)和應(yīng)用科學(xué)的跨界學(xué)科,對于廣大的工業(yè)企業(yè)來說,想要實(shí)現(xiàn)“工業(yè)+AI”其實(shí)并不容易,其中AI模型的訓(xùn)練就需要大量的時(shí)間和資金投入。
但方法總比問題多。隨著華為云工業(yè)智能體的發(fā)布,工業(yè)企業(yè)獲得了一種更加簡單而廉價(jià)的方式,來實(shí)現(xiàn)“工業(yè)+AI”。
“把復(fù)雜的場景做簡單,讓AI高而不貴,打造用得起、用得好、用得放心的人工智能平臺”,在7月24日召開的華為云中國行2018北京站,華為公司副總裁、華為云BU總裁鄭葉來再次強(qiáng)調(diào)了華為云EI的愿景。
華為公司副總裁、華為云BU總裁鄭葉來
“我們期望未來是普惠AI,讓AI成為行業(yè)使能的工具,就是行業(yè)+AI,而不是AI+行業(yè)”,在鄭葉來看來,AI本身是一個(gè)工具,是一個(gè)提升效率、改變產(chǎn)業(yè)的機(jī)會,所以華為云期望讓更多的企業(yè)用得起。
華為本身就是一家大型的制造企業(yè),也是一家很早就開始從事AI研究的企業(yè),這兩者的結(jié)合,讓華為成為“工業(yè)+AI”的早期實(shí)踐者和獲益者。
2012年6月,華為神秘的諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室開始正式投入AI的基礎(chǔ)研究、算法研究,還有一個(gè)很重要的工作就是識別整個(gè)人工智能技術(shù)應(yīng)用場景。
在此后的數(shù)年時(shí)間里,華為逐漸將AI技術(shù)應(yīng)用于自身產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、供應(yīng)鏈、服務(wù)、物流、制造、仿真等全部環(huán)節(jié)中,在真實(shí)工業(yè)場景中進(jìn)行了磨煉,讓AI技術(shù)逐漸成熟。
例如,華為手機(jī)經(jīng)過工業(yè)智能體計(jì)算分析反饋到工業(yè)制造的全流程,大大提升了成品率和生產(chǎn)效率;通過工業(yè)智能體,融合數(shù)據(jù),華為打通了端到端的業(yè)務(wù)全流程,把大量重復(fù)的需要人從事的工作由機(jī)器替代,使得成品率大幅度提升。
一個(gè)典型的例子是PCB板生產(chǎn),曾經(jīng)遇到最多的問題就是虛焊、多焊。以前需要靠人工篩查,五分鐘一個(gè),費(fèi)時(shí)又費(fèi)力,眼花了還容易出錯(cuò)。而通過華為云EI,用機(jī)器識別圖像來判斷,華為將PCB板成品率從99.2%提升至99.55%,制造階段產(chǎn)出提高30%。
經(jīng)過在大量自身工業(yè)場景的反復(fù)錘煉,依托華為云,華為最終能夠以云服務(wù)的方式將工業(yè)智能體輸出給工業(yè)企業(yè),這其中不僅包含了華為云的強(qiáng)大計(jì)算力,更包含了華為多年以來的在工業(yè)領(lǐng)域的AI實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),為工業(yè)企業(yè)的“工業(yè)+AI”之路提供了一條捷徑。
在文章開頭國內(nèi)知名空壓機(jī)廠的例子中,華為云為該廠設(shè)計(jì)了電機(jī)異常預(yù)測模型和管道損耗模型,這些模型如果該空壓機(jī)廠自行去開發(fā),需要大量的數(shù)據(jù)和運(yùn)算能力,成本很高。借助華為云工業(yè)智能體,在云端即可完成模型的開發(fā),做好的模型放到邊緣端,工廠可以實(shí)時(shí)的進(jìn)行控制,做到端云整體協(xié)同。
結(jié)果,電機(jī)異常預(yù)測模型幫助該空壓機(jī)廠實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)監(jiān)控及故障報(bào)警,節(jié)能1.97%;管道損耗模型實(shí)現(xiàn)了智能化變頻,為該廠節(jié)能7.8%,兩者加起來將近10%的能耗節(jié)省,讓該廠獲得了真金白銀的成本節(jié)省,并進(jìn)一步提升了產(chǎn)品的競爭力。
不只是上面這個(gè)例子,華為云工業(yè)智能體在工業(yè)領(lǐng)域的各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域都能得以應(yīng)用,包括,火電,制造等行業(yè)。當(dāng)工業(yè)生產(chǎn)力得以重新分配,新勢能將增強(qiáng)企業(yè)的創(chuàng)新能力,自上而下讓工業(yè)煥發(fā)新活力。
做“黑土地”,讓AI在各行業(yè)生長
和很多廠商巡展的“Ctrl+C”和“Ctrl+V”模式不同,盡管華為云中國行2018每一站主題都是“做AI上有信仰的云”,但卻有著明顯的側(cè)重。
深圳首站圍繞基因、游戲、制造、金融行業(yè);西安站圍繞數(shù)字企業(yè)、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、教育和生態(tài);北京站則圍繞工業(yè)、文化、智慧城市和智慧家庭。
但共同點(diǎn)是,華為云通過大量的“行業(yè)+AI”應(yīng)用場景展示出了對于AI的明確態(tài)度,就是AI一定要和行業(yè)結(jié)合。
例如,在北京站上,華為云不僅展示了“工業(yè)+AI”的場景,還展示了“+AI”、“家庭+AI”、“城市+AI”的場景,并已經(jīng)和客戶一起,取得了令人滿意的效果。
不過,365行,華為云不可能成為每個(gè)行業(yè)的專家,要實(shí)現(xiàn)普惠AI的目標(biāo),華為云還要借助與客戶和合作伙伴的共同努力,以“黑土地”的角色,讓AI在各行業(yè)健康生長。
“我們一起創(chuàng)造未來,我們來分享利益;我們一起努力節(jié)省投資和費(fèi)用,我們來共同收益”,在華為云中國行2018北京站上,鄭葉來如是說。
為此,華為云不僅提供了從芯片、硬件、軟件、服務(wù)到生態(tài)的全棧能力,還提供了讓企業(yè)能夠更快應(yīng)用AI的“黑科技”。
例如,華為云推出了深度學(xué)習(xí)服務(wù),預(yù)置了多個(gè)華為針對多個(gè)典型客戶場景訓(xùn)練出的高性能深度學(xué)習(xí)模型,如人臉識別、OCR、以圖搜圖、物體檢測等。行業(yè)用戶無需具備任何深度學(xué)習(xí)技術(shù)和編程基礎(chǔ),只需使用華為云深度學(xué)習(xí)服務(wù),用自己的行業(yè)數(shù)據(jù)對預(yù)置模型進(jìn)行重新訓(xùn)練,即可得到自己所需的行業(yè)模型。
華為云還推出了一站式機(jī)器學(xué)習(xí)平臺,提供了全托管型的服務(wù),用戶只要把數(shù)據(jù)送上去,“稍微拖拖拽拽”,就可以把機(jī)器學(xué)習(xí)模型建起來,進(jìn)行精準(zhǔn)營銷/銷量預(yù)測、預(yù)防性維護(hù),用戶流失率預(yù)測、良品率預(yù)測、異常檢測等。
“人工智能不是一些大企業(yè)的專業(yè)特權(quán),我們希望更多企業(yè)能用得起、用得好、而且用的放心”,賈永利說。
華為云EI產(chǎn)品部總經(jīng)理賈永利
此外,在華為云中國行2018北京站上,華為云國內(nèi)首家發(fā)布了可以提供完整公有云容災(zāi)備份的Multi Cloud混合云災(zāi)備解決方案。該方案是國內(nèi)首個(gè)涵蓋跨云備份、跨云容災(zāi)以及云上容災(zāi)三大場景,提供完整的公有云備份容災(zāi)能力的解決方案,為企業(yè)提供“多云備份,云上容災(zāi)”的多重基礎(chǔ)保障策略,保證企業(yè)業(yè)務(wù)的連續(xù)性。
在與客戶及合作伙伴共同成長的過程中,華為云始終堅(jiān)持“三不”原則,恪守了業(yè)務(wù)邊界,做到了“有技術(shù)、有未來、值得信賴”,做好了讓AI生長的“黑土地”的角色,這也讓華為云快速獲得客戶的認(rèn)可,贏來了高速增長。
去年華為云BU被提升為華為一級部門,一年時(shí)間中華為云收入增長700%,僅2018上半年,華為云合作伙伴增長45%,云市場新增上架應(yīng)用872個(gè),一站式軟件開發(fā)平臺DevCloud已經(jīng)在線上擁有9萬開發(fā)者。
在今年最新發(fā)布的《The Forrester Wave: Full-Stack Public Cloud Development Platforms In China, Q3 2018》報(bào)告中,華為云憑借領(lǐng)先的技術(shù)實(shí)力和全棧產(chǎn)品能力、優(yōu)秀的本地化服務(wù)能力和完善的生態(tài)體系進(jìn)入了領(lǐng)導(dǎo)者象限。
業(yè)績七倍增長,獲得權(quán)威調(diào)研機(jī)構(gòu)認(rèn)可,華為云這一年可謂是既有“面子”,又有“里子”。
“我們商業(yè)模式很簡單,希望客戶跟華為公司合作過程中變得強(qiáng)壯了,你們有競爭力了,你們多掙錢了,我們從你們口袋里再掏一點(diǎn)錢出來。”,鄭葉來毫不諱言華為云成長的秘訣,這是華為云的陽謀,但行之有效。