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從挑戰(zhàn)到機(jī)遇:華為用AI大模型破解油氣礦山行業(yè)轉(zhuǎn)型密碼!

   2024-12-12 華為

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核心提示:《中華人民共和國能源法》即將于2025年1月1日實(shí)施,猶如一座燈塔,照亮了能源領(lǐng)域綠色低碳轉(zhuǎn)型的航道,也為油氣礦山行業(yè)的智能化升級指明了方向。在這場深刻而廣泛的變革中,如何激發(fā)新質(zhì)生產(chǎn)力,推動油氣礦山行業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展,成為了擺在所有從業(yè)者面前的一項(xiàng)重大課題。?
       《中華人民共和國能源法》即將于2025年1月1日實(shí)施,猶如一座燈塔,照亮了能源領(lǐng)域綠色低碳轉(zhuǎn)型的航道,也為油氣礦山行業(yè)的智能化升級指明了方向。在這場深刻而廣泛的變革中,如何激發(fā)新質(zhì)生產(chǎn)力,推動油氣礦山行業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展,成為了擺在所有從業(yè)者面前的一項(xiàng)重大課題。‍

華為,作為全球領(lǐng)先的ICT(信息與通信)基礎(chǔ)設(shè)施提供商,憑借其深厚的技術(shù)積累和創(chuàng)新精神,正逐步成為油氣礦山行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的引領(lǐng)者。在人工智能技術(shù)的推動下,華為正以前所未有的速度和深度,改變著油氣礦山行業(yè)的生產(chǎn)模式和管理方式,為行業(yè)的未來發(fā)展注入了新的活力。

擁抱AI:破解油氣礦山行業(yè)智能化難題

油氣礦山行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型,并非一蹴而就。面對復(fù)雜的地質(zhì)條件、多變的生產(chǎn)環(huán)境和嚴(yán)格的安全要求,傳統(tǒng)的管理方法和技術(shù)手段已難以滿足行業(yè)發(fā)展的需求。AI技術(shù)的出現(xiàn),為油氣礦山行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供了新的可能。然而,AI在油氣礦山行業(yè)的落地應(yīng)用,并非易事。華為中國政企油氣礦山系統(tǒng)部總經(jīng)理范濤在談及AI技術(shù)應(yīng)用時指出:“AI在油氣礦山行業(yè)的落地面臨著諸多挑戰(zhàn),包括小模型、專家模型應(yīng)用的門檻高,傳統(tǒng)模型定制化現(xiàn)象嚴(yán)重、泛化能力較差,數(shù)據(jù)安全的挑戰(zhàn),以及人才儲備不足等。”

面對這些挑戰(zhàn),華為沒有選擇退縮,而是迎難而上,依托其在AI領(lǐng)域的深厚積累,推出了具有差異性和創(chuàng)新性的AI解決方案。華為的人工智能新架構(gòu),采用了中心訓(xùn)練與邊緣推理的“云邊協(xié)同”兩級架構(gòu)。這一架構(gòu)通過集團(tuán)側(cè)部署的訓(xùn)練中心與邊緣側(cè)的推理機(jī)制協(xié)同工作,實(shí)現(xiàn)了“邊用邊學(xué)”的循環(huán)方式。這種循環(huán)不僅提高了模型的準(zhǔn)確率,還增強(qiáng)了其泛化能力和應(yīng)對新問題的能力,使得AI技術(shù)能夠更好地適應(yīng)油氣礦山行業(yè)的復(fù)雜環(huán)境。

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華為中國政企油氣礦山系統(tǒng)部總經(jīng)理范濤(右)

華為中國政企CMO邱恒(左)

盤古大模型:打開AI泛化之門的鑰匙

在AI技術(shù)的探索與實(shí)踐中,華為推出了盤古大模型5.0,這是華為在AI領(lǐng)域的扛鼎之作。“盤古大模型涵蓋了視覺、預(yù)測、自然語言、多模態(tài)及科學(xué)計(jì)算等多個領(lǐng)域,實(shí)現(xiàn)了全系列、多模態(tài)、強(qiáng)思維的升級。它不僅能夠支持豐富的創(chuàng)新應(yīng)用,還能夠深入解決行業(yè)難題,為油氣礦山行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。”范濤介紹道。

盤古大模型作為L0基礎(chǔ)層,可以衍生出針對特定行業(yè)的L1行業(yè)模型,如礦山、油氣等,并進(jìn)一步簡化為L2場景模型應(yīng)用于生產(chǎn)、業(yè)務(wù)實(shí)踐。這種分層設(shè)計(jì)使得大模型能夠更加靈活地適應(yīng)不同行業(yè)的需求,提高了模型的可用性和實(shí)用性。同時,華為還提出了“小算力起步,逐步擴(kuò)容”的新路徑:在初始階段,可以直接通過L0大模型結(jié)合場景數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)L2場景的快速開發(fā)。隨著場景規(guī)劃分批落地后,企業(yè)收集和標(biāo)注的行業(yè)數(shù)據(jù)就可以快速的拿來訓(xùn)練L1行業(yè)模型,補(bǔ)足L1的能力。

使得首批場景應(yīng)用能夠快速落地,驗(yàn)證大模型的能力,并根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行靈活調(diào)整和優(yōu)化。

在油氣礦山行業(yè),盤古大模型的應(yīng)用成果顯著。以山東能源集團(tuán)為例,通過應(yīng)用盤古礦山大模型,快速訓(xùn)練了82個應(yīng)用場景,并在28個煤礦落地應(yīng)用。其中,興隆莊煤礦、李樓煤礦利用該技術(shù)對井下卸壓鉆孔施工質(zhì)量進(jìn)行智能分析,將原來人工審核的工作量降低了80%,施工監(jiān)管審核時間從3天縮短至10分鐘。同時,通過將大模型應(yīng)用于重介選煤分選密度智能控制,精煤產(chǎn)率提高了0.2%以上。對于一家大型能源企業(yè)而言,這種生產(chǎn)效率的提高意味著巨大的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。

此外,湖南鋼鐵集團(tuán)也通過大模型的應(yīng)用取得了顯著成效。他們利用大模型將廢鋼定級準(zhǔn)確率提高到90%,所屬湘鋼集團(tuán)更是通過大模型技術(shù)將焦炭成本最高降低了5-20元/噸。同時,行車智能調(diào)度系統(tǒng)能夠在1分鐘內(nèi)思考出接下來30分鐘的調(diào)度計(jì)劃,大大提高了生產(chǎn)效率和資源利用率。而中國石油在地震處理解釋方面,通過大模型的應(yīng)用使得走滑斷裂識別、碳酸鹽巖縫洞體預(yù)測等工作的效率大幅提升,預(yù)測準(zhǔn)確度也明顯高于傳統(tǒng)方法;在測井處理解釋方面,大模型的應(yīng)用降低了對樣本量的依賴,提升了泛化能力。

ICT:油氣礦山數(shù)智化轉(zhuǎn)型的基石

AI大模型能力的發(fā)揮,離不開ICT基礎(chǔ)設(shè)施的牢固筑底。據(jù)范濤介紹,多年來華為持續(xù)加大研發(fā)投入,不斷推動技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品升級,為油氣礦山行業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供了堅(jiān)實(shí)的支撐。根據(jù)華為公司提供的數(shù)據(jù),近十年華為累計(jì)研發(fā)投入超過1萬億元人民幣,這為其在油氣礦山行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

在技術(shù)層面,華為的根技術(shù)深植于操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等多個領(lǐng)域。他們打造的領(lǐng)先算力、存力、運(yùn)力“三力”,是推動油氣礦山行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的力量之源。

在算力方面,華為基于昇騰系列(Ascend)AI處理器和基礎(chǔ)軟件構(gòu)建Atlas人工智能計(jì)算解決方案和鯤鵬通用計(jì)算平臺提供基于鯤鵬處理器的TaiShan服務(wù)器、鯤鵬主板及開發(fā)套件,為行業(yè)提供了強(qiáng)大的算力支持。這些高性能的計(jì)算平臺,不僅能夠滿足油氣礦山行業(yè)復(fù)雜的計(jì)算需求,還能夠提高計(jì)算效率和準(zhǔn)確性,為智能化轉(zhuǎn)型提供有力保障。

在存力方面,華為的全閃存存儲和分布式存儲解決方案,為油氣礦山行業(yè)提供了高效、可靠的數(shù)據(jù)存儲服務(wù)。這些存儲解決方案不僅能夠滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲需求,還能夠提供高速的數(shù)據(jù)讀寫能力,確保數(shù)據(jù)的完整性和安全性。同時,華為還通過不斷優(yōu)化存儲技術(shù),降低存儲成本,為油氣礦山行業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供了更加經(jīng)濟(jì)、高效的存儲方案。

在運(yùn)力方面,華為的5G、IPV6和光網(wǎng)絡(luò)技術(shù),為油氣礦山行業(yè)提供了高速、安全、穩(wěn)定、可靠的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施。華為網(wǎng)絡(luò)解決方案不僅提高了網(wǎng)絡(luò)傳輸速度,降低了網(wǎng)絡(luò)延遲,使得遠(yuǎn)程視頻、智能調(diào)度等應(yīng)用場景得以實(shí)現(xiàn)。而且也進(jìn)一步提升了網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍和傳輸質(zhì)量,為油氣礦山行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供了更加全面、高效的網(wǎng)絡(luò)支持。

伙伴+華為:共助油氣礦山數(shù)智化升級

在推動油氣礦山行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的過程中,華為深知單憑一己之力難以完成這一艱巨任務(wù)。因此,華為提出了“伙伴+華為”的開放合作體系,旨在與眾多行業(yè)伙伴攜手共進(jìn),共同服務(wù)客戶的數(shù)智化轉(zhuǎn)型。這一體系不僅體現(xiàn)了華為的開放心態(tài)和合作精神,更為油氣礦山行業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型注入了新的活力。

華為中國政企CMO邱恒在談及這一體系時強(qiáng)調(diào):“我們與伙伴攜手,一同深入理解行業(yè)場景,精準(zhǔn)把握客戶需求,共同服務(wù)好客戶的數(shù)智化轉(zhuǎn)型。”華為通過提供政策、工具、產(chǎn)品和方案等多方面的支持,賦能合作伙伴,共同打造油氣礦山行業(yè)的創(chuàng)新方案。這種合作模式不僅促進(jìn)了資源的優(yōu)化配置和高效利用,還激發(fā)了行業(yè)的創(chuàng)新活力和發(fā)展?jié)摿Α?/p>

在具體實(shí)踐中,華為與多家油氣礦山行業(yè)頭部企業(yè)展開了深入合作。他們共同成立了智能礦山實(shí)驗(yàn)室及聯(lián)合創(chuàng)新中心,如智能礦山山西省實(shí)驗(yàn)室、礦鴻工業(yè)互聯(lián)創(chuàng)新國家礦山安全監(jiān)察局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、國能神東-華為聯(lián)合創(chuàng)新中心、山能集團(tuán)-華為聯(lián)合創(chuàng)新中心、華能-華為煤炭聯(lián)合創(chuàng)新中心等。這些創(chuàng)新平臺的建立,不僅加深了華為與行業(yè)的合作,更推動了技術(shù)與行業(yè)的深度融合。通過共享資源、聯(lián)合研發(fā),華為與合作伙伴共同探索出了多條適合油氣礦山行業(yè)特點(diǎn)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型路徑。

這些路徑不僅能夠?qū)崿F(xiàn)礦山生產(chǎn)流程的智能化管理,提高生產(chǎn)效率,還能夠通過數(shù)據(jù)分析預(yù)測潛在的安全隱患,為油氣礦山安全生產(chǎn)保駕護(hù)航。例如,華為與山東能源集團(tuán)所屬云鼎科技聯(lián)合打造的盤古礦山大模型,通過全??尚刨嚨腁I全棧生產(chǎn)鏈和一站式AI模型開發(fā)工作流,覆蓋了9大專業(yè)40多個場景的智能化需求。這一創(chuàng)新實(shí)踐不僅推動了煤礦行業(yè)人工智能開發(fā)從“作坊式”向“工廠式”的升級,還為行業(yè)樹立了智能化轉(zhuǎn)型的標(biāo)桿。

此外,華為還攜手烏蘭木倫礦等神東煤礦,成功在13個煤礦和1個洗煤廠的3300多套設(shè)備上部署了礦鴻智能物聯(lián)操作系統(tǒng)。這一系統(tǒng)的應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)了礦山設(shè)備的萬物互聯(lián)和智能協(xié)同,為油氣礦山行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供了有力支撐。通過這些合作實(shí)踐,華為不僅展示了其在油氣礦山行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型方面的強(qiáng)大實(shí)力,還為行業(yè)樹立了合作共贏的典范。

新質(zhì)生產(chǎn)力引領(lǐng)油氣礦山行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展

能源數(shù)智化轉(zhuǎn)型的道路雖然漫長且充滿挑戰(zhàn),但華為堅(jiān)信,堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動、深化合作,構(gòu)建緊密、開放、成長的“伙伴+華為”體系,將更好地助力油氣礦山行業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。華為也將繼續(xù)深耕油氣礦山行業(yè),以新質(zhì)生產(chǎn)力為引擎,推動行業(yè)邁向更加智能、綠色、可持續(xù)的未來。

邱恒在談及未來展望時表示,數(shù)字化、智能化帶來新產(chǎn)業(yè)、新模式、新動能,是培育新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵引擎和重要實(shí)現(xiàn)路徑。華為將聚焦在自己所擅長的產(chǎn)品和技術(shù)領(lǐng)域,同時以開放的心態(tài),繼續(xù)與伙伴一起深入理解行業(yè)場景,精準(zhǔn)把握客戶需求,將技術(shù)與業(yè)務(wù)場景深度融合,進(jìn)行場景創(chuàng)新和迭代前進(jìn)。我們相信,通過共同努力和不懈探索,我們一定能夠?yàn)榭蛻籼峁└觾?yōu)質(zhì)、高效的數(shù)智化轉(zhuǎn)型服務(wù),共同推動油氣礦山行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

 
 
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