中國冶金報社
記者 劉經(jīng)緯 報道
提到華為,人們可能首先想到手機、電腦、手表、平板……實際上,我們身邊的華為產(chǎn)品和服務(wù)還不止這些,在湖南鋼鐵、寶鋼股份、永鋒集團、南鋼集團等鋼企的產(chǎn)線上,也都可以看到華為的身影。近年來,華為服務(wù)油氣、礦山、鋼鐵、化工等行業(yè),并在2023年提出了“數(shù)智世界 一觸即達(dá)”的品牌形象口號。華為正在走進(jìn)各行各業(yè),為企業(yè)提供成熟的解決方案,賦能企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型,推動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展。
近期,AI火遍全球,似乎有得AI者得天下的趨勢。作為全球領(lǐng)先的ICT(信息與通信)基礎(chǔ)設(shè)施和智能終端提供商,在AI當(dāng)?shù)赖慕裉?,華為還能否繼續(xù)保持領(lǐng)先,為行業(yè)提供優(yōu)質(zhì)的解決方案?華為中國政企油氣礦山系統(tǒng)部總經(jīng)理范濤給出了詳細(xì)解答。

圖為范濤接受采訪
為行業(yè)提供創(chuàng)新AI解決方案
范濤認(rèn)為,現(xiàn)階段AI在鋼鐵、礦山等行業(yè)落地面臨的問題主要有四個方面:一是小模型、專家模型(也稱為傳統(tǒng)模型)應(yīng)用的門檻較高;二是傳統(tǒng)模型定制化現(xiàn)象嚴(yán)重,泛化能力較差;三是對數(shù)據(jù)安全的擔(dān)憂;四是人才儲備不足。
針對以上問題,華為正在努力為行業(yè)提供創(chuàng)新的AI解決方案。
范濤首先介紹了華為人工智能的新架構(gòu)。這一新架構(gòu)主要是中心訓(xùn)練與邊緣推理的“云邊協(xié)同”兩級架構(gòu),核心在于集團側(cè)部署的訓(xùn)練中心與邊緣側(cè)的推理機制可以協(xié)同工作。在集團側(cè),利用正常數(shù)據(jù)及已知的負(fù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練開發(fā),隨后將訓(xùn)練好的模型推送至邊緣側(cè)進(jìn)行推理。在推理過程中,這一系統(tǒng)不僅能夠準(zhǔn)確判斷已知的負(fù)樣本,還能夠識別并捕獲那些非正?;虍惓5奈粗獢?shù)據(jù)。這些異常數(shù)據(jù)隨后會被標(biāo)記并定期或定量地送回集團側(cè)進(jìn)行進(jìn)一步學(xué)習(xí)和分析。這種“邊用邊學(xué)”的循環(huán)方式,模型能夠不斷地適應(yīng)新的生產(chǎn)環(huán)境和異常情況,不僅有效解決了傳統(tǒng)架構(gòu)中難以應(yīng)對的未知挑戰(zhàn),還提高了其泛化能力和應(yīng)對新問題的能力,解決傳統(tǒng)模型定制化嚴(yán)重、泛化性差的問題。
其次是華為盤古大模型5.0,其包含不同參數(shù)的模型,包括視覺大模型、預(yù)測大模型、盤古自然語言大模型、多模態(tài)大模型、科學(xué)計算大模型等在內(nèi)的多元化功能,并在全系列、多模態(tài)、強思維三個方面進(jìn)行了全新升級。
范濤還介紹了華為提出的新的工業(yè)領(lǐng)域大模型落地路徑與方法。大模型分為L0(基礎(chǔ)模型,如盤古大模型)、L1(行業(yè)模型,如盤古鋼鐵大模型)、L2(場景模型)三層,傳統(tǒng)路徑是通過大量的行業(yè)數(shù)據(jù)與消耗巨大的算力去訓(xùn)練L1行業(yè)模型,從而實現(xiàn)L2場景模型的升級迭代。然而,很多行業(yè)常常面臨著數(shù)據(jù)不足或者數(shù)據(jù)收集和處理的工作量極大,以及訓(xùn)練L1行業(yè)模型的初始算力要求高、時間周期長,無法支撐L2場景模型的快速上線等問題。
為尋求更短路徑,華為提出在初始階段可以直接通過L0大模型結(jié)合場景數(shù)據(jù)收集實現(xiàn)L2場景的快速開發(fā)。隨著場景規(guī)劃分批落地,企業(yè)收集和標(biāo)注的行業(yè)數(shù)據(jù)就可以快速地用來訓(xùn)練L1行業(yè)模型,補足L1的能力。簡單來說,新路徑的優(yōu)勢在于“小算力起步,逐步擴容”、行業(yè)數(shù)據(jù)可以分批補充,這使得首批場景應(yīng)用能夠快速落地并驗證大模型能力,還能在此過程中實現(xiàn)大模型開發(fā)人才的培養(yǎng)和能力的積累。
共同構(gòu)建健康良性的產(chǎn)業(yè)生態(tài)
范濤舉例,華為的解決方案目前已在多個鋼企成功實踐。如湖南鋼鐵集團利用大模型進(jìn)行廢鋼定級,準(zhǔn)確率超過90%;子公司湘鋼通過大模型深挖原料煤之間的配伍性和特征相關(guān)性,將焦炭成本降低5-20元/噸;基于大模型部署的行車智能調(diào)度系統(tǒng)在1分鐘內(nèi)就能“思考”出接下來30分鐘的調(diào)度計劃,并下發(fā)指令。
在寶鋼股份,2024年9月6日,寶鋼與華為公司合作的基于華為盤古預(yù)測大模型開發(fā)的熱軋自然寬展預(yù)測模型正式投入熱軋1880產(chǎn)線,實現(xiàn)在線控制。由華為公司和寶鋼股份數(shù)據(jù)AI部、設(shè)備部、熱軋廠、中央研究院、寶信軟件等多部門組成的項目專家團隊,對大模型投入后的帶鋼寬度控制進(jìn)行了跟蹤和驗證。專家團隊一致認(rèn)為,在348塊帶鋼軋制過程中,華為大模型的預(yù)測精度、時延響應(yīng)均滿足目標(biāo)要求,帶鋼寬度實時控制正常,驗證取得圓滿成功。由此完成了華為預(yù)測大模型在鋼鐵制造領(lǐng)域首發(fā)閉環(huán)控制技術(shù)驗證。
范濤表示,華為針對不同的客戶類型和需求可以提供不同的解決方案。除了面向有意愿、有資金、有智能化能力的行業(yè)頭部企業(yè)提供完整大模型解決方案外,面向客戶自身條件受限,但對人工智能應(yīng)用有使用訴求和數(shù)據(jù)安全有訴求的企業(yè),華為可提供盤古調(diào)優(yōu)艙解決方案;面向規(guī)模小、投資小,人工智能需求不多的企業(yè),華為可以提供對應(yīng)的場景化解決方案。對于人工智能開發(fā)的人員技能門檻要求高的問題,可以通過優(yōu)化部署架構(gòu)和降低從業(yè)門檻(大模型工作流)等辦法,加快人工智能在企業(yè)中的落地和應(yīng)用,帶來實際效益和價值。
“數(shù)智世界 一觸即達(dá)”,范濤最后表示,華為將繼續(xù)堅持“為場景找技術(shù)”的原則,以“降本提效增安”為目標(biāo),聯(lián)合伙伴共同創(chuàng)新,推動油氣礦山行業(yè)智能化進(jìn)程,持續(xù)做好技術(shù)突破和應(yīng)用落地。同時,拉通研、營、銷、服團隊,高效協(xié)同,縮短產(chǎn)業(yè)鏈條,快速響應(yīng)客戶需求,與伙伴一起構(gòu)建健康良性的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。