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大型政企智能化升級(jí),有了“驗(yàn)方”

 2024-03-17 16:55  來源:A5專欄  我來投稿 撤稿糾錯(cuò)

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文 | 智能相對(duì)論

作者 | 葉遠(yuǎn)風(fēng)

兩會(huì)落幕,“人工智能+”已成為國策,而全面推進(jìn)智能化建設(shè),大型政企首當(dāng)其沖、責(zé)無旁貸——它們既是智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要構(gòu)成部分,也能直接在垂直領(lǐng)域形成價(jià)值引領(lǐng)、以點(diǎn)帶片。

當(dāng)智能成為大型政企下一步的必須選擇,云計(jì)算以其全方位助力的價(jià)值,正在成為最好的技術(shù)工具。

只是,在大型政企面臨的只許成功、不許失敗的“低容錯(cuò)率”下,選擇合適的外部合作方變得十分關(guān)鍵。

如何選擇?

事實(shí)上,政企智能化升級(jí)往往基于問題、痛點(diǎn)而進(jìn)行,這就如同看病開藥,同樣的問診需求,各路醫(yī)家開出來的“藥方”不管說得有多么好,只有那些被實(shí)踐證實(shí)有確切療效的“驗(yàn)方”才更值得信任,否則只能是空有療效期許、充滿不確定性的“偏方”。

從這個(gè)意義上看,那些已經(jīng)做出了很多現(xiàn)實(shí)標(biāo)桿案例成績的云計(jì)算廠商,更值得信任。

典型如,華為云已在智慧城市、能源、金融、交通等領(lǐng)域打造多個(gè)成功標(biāo)桿案例,其為大型政企們開出的“智能化配方”,就是能夠解決痛點(diǎn)、滿足需求的“驗(yàn)方”。

最近,華為中國合作伙伴大會(huì)2024在深圳召開,大會(huì)期間,頗多華為云攜手伙伴服務(wù)大型政企的相關(guān)案例實(shí)踐向外界進(jìn)行了分享,從中,智能化“驗(yàn)方”如何而來也有了脈絡(luò)。

能力“配伍”全+“單味”藥性強(qiáng):華為云開出大模型混合云“驗(yàn)方”

先來看兩個(gè)案例。

在高鐵運(yùn)營過程中,動(dòng)車組的人工巡檢長期面臨部件結(jié)構(gòu)復(fù)雜、勞動(dòng)強(qiáng)度大、夜間疲勞作業(yè)、人員素質(zhì)參差不齊、作業(yè)中間環(huán)節(jié)多等業(yè)務(wù)痛點(diǎn)問題。

交通運(yùn)輸繁忙、責(zé)任重大,既要保證效率又要保證效果。

針對(duì)此種情況,北京鐵道所與華為云合作,以盤古鐵路大模型賦能高鐵巡檢機(jī)器人,以混合云的方式訓(xùn)練部署,對(duì)常見故障實(shí)現(xiàn)了全覆蓋(以CRH380AL為例子,目前覆蓋17大類,160+小項(xiàng),16000+檢查點(diǎn)),能夠?qū)崿F(xiàn)高鐵重大故障識(shí)別100%無漏報(bào)、高鐵故障識(shí)別準(zhǔn)確率大于98%、高鐵故障漏報(bào)率小于2%、測量精度誤差小于0.5mm等效果,大大超越人工巡檢能力。

在該方案的支持下,高鐵動(dòng)車組巡檢可實(shí)現(xiàn)人機(jī)交檢作業(yè),替代下部組人工日常巡檢——動(dòng)車組入庫360識(shí)別診斷,巡檢機(jī)器人報(bào)出故障后,再由人工遠(yuǎn)程或現(xiàn)場復(fù)核,對(duì)真實(shí)故障進(jìn)行修復(fù)。

由此,每套巡檢機(jī)器人可減少2-3名下部作業(yè)人員,一個(gè)6線庫配置2-4套巡檢機(jī)器人,可至少減少30% 的作業(yè)人員,并大大提高了故障檢測的效率和效果。2023年9月上線后,每天晚上進(jìn)車的機(jī)檢-人工檢修過程已經(jīng)完成94次,發(fā)現(xiàn)故障500多項(xiàng),其中真實(shí)故障49處。

在煤礦等礦場作業(yè)過程中,長期存在高安全風(fēng)險(xiǎn)、高勞動(dòng)強(qiáng)度、低人效等痛點(diǎn)問題。

例如,在防沖卸壓作業(yè)場景(一種為了安全的保障作業(yè)),對(duì)鉆機(jī)、鉆孔等的質(zhì)量監(jiān)管,過去依賴井下錄制視頻、井上對(duì)視頻逐個(gè)進(jìn)行人工核驗(yàn)的方式,存在人工審核工作量大、核驗(yàn)滯后時(shí)間長、監(jiān)管回溯難等問題。

云鼎科技和華為云基于盤古視覺大模型打造了防沖卸壓AI監(jiān)管系統(tǒng),以CV基礎(chǔ)大模型能力幫助山東能源實(shí)現(xiàn)作業(yè)影像實(shí)時(shí)傳輸分析,從而判定作業(yè)行為是否合格。李樓、新巨龍等煤礦引入后,降低了82%的人工審核工作量,讓原本3天的防沖卸壓施工監(jiān)管流程縮短至10分鐘,實(shí)現(xiàn)防沖工程100%驗(yàn)收率。

在這背后,是山東能源與華為云聯(lián)合發(fā)布的全球首個(gè)商用于能源行業(yè)的AI大模型——盤古礦山大模型,以混合云的方式在山東能源訓(xùn)練部署,首批正在涵蓋采煤、掘進(jìn)、主運(yùn)、輔運(yùn)等9個(gè)專業(yè)的40多個(gè)場景實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。

在這兩個(gè)“有確切療效”的案例中,可以發(fā)現(xiàn)華為云開出都是大模型混合云“驗(yàn)方”,其具備兩個(gè)特點(diǎn):

第一,是構(gòu)建了成熟、體系化的能力協(xié)同“配伍”。

華為云大模型混合云能夠針對(duì)“問診”需求,整合多味“藥”進(jìn)行“配伍”,發(fā)揮協(xié)同作用,全面、系統(tǒng)解決問題。

無論是與北京鐵道所合作幫助動(dòng)車巡檢,還是與云鼎科技協(xié)作幫助山東煤礦實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí),華為云都在以大模型混合云的體系化建設(shè),多角度、全面地解決大型政企客戶的智能化升級(jí)面臨的問題。

在這個(gè)“驗(yàn)方”中,有底層的昇騰算力,有落地于各區(qū)域的昇騰AI云服務(wù),更有在盤古基礎(chǔ)大模型基礎(chǔ)之上與伙伴、客戶共建的行業(yè)大模型、場景模型,集Al生產(chǎn)鏈算力平臺(tái)、開發(fā)套件、專業(yè)服務(wù)、云服務(wù)于一體,一層一層、一步一步最終導(dǎo)向場景,這就是“配伍”的直觀展現(xiàn)。

具體而言,大模型混合云能夠提供從算力平臺(tái)、計(jì)算框架到AI訓(xùn)練開發(fā)平臺(tái)、大模型全鏈路自主創(chuàng)新的產(chǎn)品方案,幫助大型政企在本地?cái)?shù)據(jù)中心一站式建設(shè)自己的專屬大模型,并通過多云協(xié)同架構(gòu),幫助大型政企將大模型從本地延伸到邊緣和公有云,實(shí)現(xiàn)公有云上訓(xùn)練、混合云微調(diào)、邊緣云推理全場景跨云部署,滿足合規(guī)性需求。

最終,華為云的大模型混合云以全面的能力“配伍”,讓山東能源建立了一個(gè)集中心訓(xùn)練、邊緣推理、云邊協(xié)同、邊用邊學(xué)、持續(xù)優(yōu)化等特征為一體的人工智能運(yùn)行體系,大大提升煤礦生產(chǎn)智能化管理轉(zhuǎn)型。

第二,是在優(yōu)秀的“配伍”中,強(qiáng)力的“單味”藥引導(dǎo)了藥效突破——“驗(yàn)方”有效,“單味”藥性足是關(guān)鍵,其他都是全過程的配合與協(xié)同。

在政企智能化這里,最終面向場景必須要能切切實(shí)實(shí)創(chuàng)造智能化效益。從前文可以看出,華為云大模型混合云促成一系列優(yōu)質(zhì)案例,核心也在于盤古大模型技術(shù)能力在混合云模式與伙伴的幫助下能夠?qū)崿F(xiàn)場景價(jià)值突破,實(shí)現(xiàn)增安、降本、提效等場景價(jià)值。

從2019年開始,華為云就開始投入AI大模型研發(fā),一直堅(jiān)持“AI for Industries”。華為云盤古大模型從誕生之初就是為行業(yè)而生,強(qiáng)調(diào)幫助行業(yè)解最難的題,做最難的事情,思考用大模型解決各行業(yè)研、產(chǎn)、供、銷、服等環(huán)節(jié)面臨的復(fù)雜難題,以現(xiàn)實(shí)的產(chǎn)業(yè)價(jià)值落地為導(dǎo)向。

當(dāng)“人工智能+”時(shí)代到來,這必然是一個(gè)療效確切的“單味”藥,在華為云大模型混合云的 “配伍”支持下形成政企智能化“驗(yàn)方”,發(fā)揮出最大的價(jià)值。

成熟、系統(tǒng)“配伍”+強(qiáng)力“單味藥”,華為云大模型混合云這個(gè)“驗(yàn)方”已經(jīng)開始在不同政企發(fā)揮價(jià)值,在礦山、金融、鐵路、政務(wù)等領(lǐng)域有豐富實(shí)踐,實(shí)現(xiàn)全場景部署、跨云訓(xùn)練、多云適配等。

這也進(jìn)一步證明了,當(dāng)智能成為大型政企下一步的必須選擇,云計(jì)算已經(jīng)成為最好的技術(shù)工具。

“千人千方”:在全面能力儲(chǔ)備下,以豐富產(chǎn)品滿足不同政企實(shí)際需求

“驗(yàn)方”形成后,并不是人人都適用,要根據(jù)實(shí)際問診需求進(jìn)行必要的配伍調(diào)整,而其前提是,要有足夠的“藥”儲(chǔ)備,能開出不同的方子、滿足不同的需求。

北鐵、山東能源案例之外,目前華為云已經(jīng)協(xié)同合作伙伴,服務(wù)了全部97家央企中的50多家,以AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),幫助其提升效率;服務(wù)了800+政務(wù)組織,以AI+大數(shù)據(jù),提升政務(wù)服務(wù)質(zhì)量和城市治理效率;服務(wù)了300+金融機(jī)構(gòu),以云原生,推動(dòng)核心業(yè)務(wù)基于云逐步分布式改造,等等。

可以看到,海量的大型政企案例背后,不同政企會(huì)有不同的技術(shù)、產(chǎn)品“配方”,華為云既提供全棧式能力“配伍”,也往往凸顯了某個(gè)直接帶來價(jià)值的單項(xiàng)尖刀產(chǎn)品的能力。

以金融機(jī)構(gòu)為例,隨著業(yè)務(wù)不斷拓展,用戶量快速增長,中國郵政儲(chǔ)蓄銀行面臨百TB級(jí)海量歷史數(shù)據(jù)、千億級(jí)單表數(shù)據(jù)量,甚至高峰期上萬的用戶并發(fā)量,原本基于IOE體系架構(gòu)的個(gè)人業(yè)務(wù)核心系統(tǒng)已經(jīng)無法滿足日益增長的業(yè)務(wù)需求。2019年,郵蓄銀行攜手華為云GaussDB數(shù)據(jù)庫全面啟動(dòng)新一代個(gè)人業(yè)務(wù)分布式核心系統(tǒng)的規(guī)劃和建設(shè),2022年4月全面投產(chǎn)上線,完成傳統(tǒng)商業(yè)數(shù)據(jù)庫的全面替換,實(shí)現(xiàn)了全技術(shù)棧的自主把控。

在GaussDB的強(qiáng)大特性下,新一代分布式核心系統(tǒng)讓郵蓄銀行新系統(tǒng)可為全行6.5億個(gè)人客戶、4萬多個(gè)網(wǎng)點(diǎn)提供日均20億筆、峰值6.7萬筆/秒的交易處理能力,有效應(yīng)對(duì)月末等節(jié)點(diǎn)的業(yè)務(wù)需求沖擊。

類似GaussDB這樣的“尖刀”產(chǎn)品,華為云還有很多,例如全流程提升開發(fā)效率的軟件開發(fā)工具鏈CodeArts,滿足特定服務(wù)器需求的云耀L/X實(shí)例,直接的場景化應(yīng)用如數(shù)字化差旅、數(shù)字人等,以及起到輔助保障作用的云上云下一體化安全解決方案等。

能力全面才能千人千面,調(diào)整“驗(yàn)方”滿足不同政企客戶需要、形成個(gè)性化“配方”,服務(wù)千行百業(yè)、鍛造萬千落地成果,華為云已經(jīng)成為面向政企智能做得最好的一朵云。

這也意味著,在云計(jì)算生態(tài)中,如果要抓住“人工智能+”的時(shí)代機(jī)遇,擁有豐富產(chǎn)品且有眾多伙伴攜手共進(jìn)的華為云,同樣也是生態(tài)參與者向企業(yè)交付智能、實(shí)現(xiàn)共贏的最好伙伴,畢竟,樹大且根深,久經(jīng)風(fēng)雨考驗(yàn),才值得托付、值得共同成長。

總之,華為云在政企市場不同領(lǐng)域的諸多成功實(shí)踐,為大型政企數(shù)智化升級(jí)提供了成熟的、經(jīng)過實(shí)踐檢驗(yàn)的智能化“驗(yàn)方”,華為云是政企智能升級(jí)的良藥,是能夠?yàn)榛锇閹砉糙A的生態(tài)核心。

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