華為工業互聯網平臺FusionPlant將華為云人工智能與工業行業知識結合打造EI業智能體

以工業互聯網為代表的技術創新是制造業的必然選擇

競爭戰略之父邁克爾·波特在國家競爭力發展理論中提出過，國家經濟發展分為4個階段：生產要素導向發展、投資導向發展、創新導向發展和富裕導向發展。當前，中國經濟已經過勞動力密集的生產要素導向，及資金密集投入的投資導向，正處在以新技術驅動的創新導向發展階段。這個階段制造業會進入新一輪的高速發展，會極大提升技術創新能力、提升產品的競爭力、提高產品的附加值。

新冠疫情的發生，已經讓制造企業深刻感知到，以工業互聯網、云、AI、5G等新技術為代表的新型基礎設施對企業復工復產的重要性。部分企業開始探索遠程化辦公和非現場管理、探索跨越時間空間約束的協同生產、智能調度。短期看這些措施是應對疫情突發不得已的辦法，但從長遠發展看，企業經歷了這次磨煉似乎找到了適應外部快速變化的一種方法，這些新技術恰恰是滿足企業未來可持續發展的核心能力。

工業互聯網是以機理為核心的工業知識、工業數據，及AI的深度融合

工業知識是企業提質、降本、增效的根本，工業知識通過大量工業軟件和附屬于人的經驗進行傳承。工業在經歷了蒸汽機時代、電氣化時代、自動化時代幾次大的飛越與發展后，工業體系已經建立了門類眾多、異常復雜的龐大系統，各行業已經積累了海量的工業知識。 但是今天，依靠這些以經驗和機理為基礎的工業知識，對企業效率和產品質量的提升已經逼近極限，與高端制造不斷增加的復雜性、客戶越來越高的質量需求、環境可持續性發展等諸多訴求之間產生了巨大的落差。可喜的是隨著IT大規模算力水平的不斷提升、人工智能算法的不斷突破，AI逐漸在眾多行業試點并產生了令人振奮的效果，不覺中我們已經跨入了智能時代的大門。總結眾多AI成功落地的場景，是行業積累的數據和工業知識與AI的一次深度融合。機理解決的是定性的問題，而數據與AI是要解決定量的問題，通過深度的融合可以突破傳統機理的極限，給企業帶來更大價值。因此我們認為在智能時代，工業會迎來新的產業升級，核心是將以機理為核心的工業知識及工業數據，和AI為代表的IT技術的深度融合與生態重構，這是工業互聯網的本質所在。

華為工業互聯網平臺FusionPlant將華為云人工智能與工業行業知識結合，打造EI(Enterprise Intelligent)工業智能體。基于華為云EI工業智能體構建生態，匯聚算法、模型、應用等多種伙伴，將更多停留在算子算法的工業知識軟件化和產品化，將行業知識和經驗通過新的商業模式進行分享，提升整個行業數字化水平，促進整個產業的升級。EI工業智能體一直致力于深入到各行業生產系統，目前已經在石油、化纖、煤焦化、鋼鐵等多個行業有實踐案例：

●在煤焦化領域EI工業智能體和行業伙伴軟件聯合打造智能配煤解決方案，通過對海量煤焦化數據的大數據分析，機器學習訓練，通過人工智能實現焦煤質量智能預測，準確率超過95%，每頓焦炭的成本可下降數十元。按100萬噸焦炭產能計算，每年為企業節省煤炭成本數千萬，極大地提升了企業市場競爭力。

●在合成纖維行業EI工業智能體，幫助纖維生產企業進行產品等級分類，精準預測產品質量，產品客戶需求匹配率提升28.5%;借助人工智能技術革新合成纖維質量檢測模式，大幅提升企業運作效率，實現了從100米表面抽檢到1000公里全程質檢的革命性跨越。

華為工業互聯網平臺圍繞企業三大核心流程，助力企業提質增效

華為工業互聯網平臺FusionPlant，利用AI、5G等技術提升生產制造和服務體系的數字化和智能化水平;致力于做工業智能化的黑土地，聯合合作伙伴，共同提供工業全場景解決方案，從企業三大核心業務流來幫助企業提質增效。對三大核心業務流的深刻理解，源于華為自身數字化轉型和業界眾多產業數字化、智能化升級的優秀實踐。

AI將進入生產系統，工業互聯網將重塑企業生產模式

1. 以產品加工為中心的生產制造流，這是所有工業企業最關鍵的環節，大量的數據產生在這里，包含設備數、各類傳感器數據、應用系統數據等;所有應用數據也需要在這個環節匯聚，包含外部的客戶以及供應商數據;各行業差異巨大、行業工藝復雜，生產工況多變，讓每個行業的生產制造都具備行業獨有的特征。對于工業企業非常看重1%的優化帶來的企業價值，尤其是生產制造流中，1%的模型優化、1%效率提升，給企業帶來的價值非常巨大。在當前工藝優化提升到達極限的情況下，將AI適配工業場景的獨特性后引入生產系統，利用AI來幫助企業進行生產執行、決策、預測優化，是企業面向未來發展的關鍵路徑。

2. 以產品流通為中心的價值創造流，價值創造過程涉及復雜的、跨域的、動態的、全球化的供應鏈結構。通過工業互聯網，工業企業可以實現全供應鏈信息整合與及時分享，對物流狀態進行實時收集、對流通的運輸倉儲環節進行在線監控和預警，提高工業企業內部與可信合作伙伴間高效生產調度與資源配置，大力提升定制化產品的靈活度。

3. 以產品為中心的產品全生命周期流，包含研發、設計、仿真、上市等。適合于大量對成本要求較高的中小企業，基于平臺可以實現跨廠商跨工藝段的工業軟件和工業數據集成，可以大幅降低企業的研發周期和研發成本、提升企業產品全生命周期的管理效率。

未來5到10年，AI將進入生產系統，工業互聯網將重塑企業生產模式

目前越來越多的企業已經普遍接受數字化轉型的重要性、迫切性。建立在數字化設備、數字化流程等之上的決策、優化，讓工作方法和流程更加敏捷，加快了部門之間、區域之間的協同，提升了任務完成效率，提高了產品的質量。

隨著工業企業數字化的意識越來越強，人工智能技術也會在生產系統中普及，融入企業作業各個環節，借此工廠的作業模式、人員配置、部門區域協同等都會有一系列的升級。相信未來5到10年，工業互聯網將重塑企業的生產模式，人工智能技術在關鍵生產環節會帶來大幅的質量提升與成本收益;通過上下游價值鏈數據集成和互通，越來越準確的獲取客戶持續變化的產品需求;基于越來越方便的數字化、智能化研發平臺，大幅縮短產品上市周期。華為會發揮自身在云、AI和5G上的優勢，同所有工業企業一起，將數字化、智能化的能力融入到生產中，助力企業進入新一輪的高質量發展階段。

本文作者：華為云人工智能領域總裁 賈永利(已獲作者授權)