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华为给智能矿山发出的三封邀请函

来源:华为智能矿山   作者:张戈   2023-01-18

在智能矿山领域,华为的思路一直明确——将AI门槛降下来;将应用场景串起来;将IT、CT、OT系统联起来。为此华为肯定是有所准备,这也才有了“矿山AI大模型”、AI开发“众筹模式”,以及会说普通话的“矿鸿”操作系统。

华为的三封邀请函

“能不能突破应用场景,形成业务闭环;能不能突破样本泛化瓶颈,实现解决方案复用;能不能实现‘IT+CT+OT’的‘3T融合’。”华为煤矿军团解决方案总裁蒋旺成,并非突发奇想,更多是难掩兴奋。“首届矿山AI大模型大赛”太过成功,来自各大高等院校的389支队伍报名参加,涉及了数百个应用场景。

【与会嘉宾与决赛选手合影】

这也使华为有了进一步想法。

全国有大大小小4000多家煤矿,以及上万座非煤矿山,涉及应用场景数以千计、“微场景”更是数以万计。以华为一贯的思路,做透此市场必是要为“场景找技术”,也必是依靠合作伙伴。

正因如此,华为煤矿军团向合作伙伴,发出了上述三封邀请函——形成业务闭环、突破AI泛化瓶颈、实现3T融合。而且华为还想好了落地策略——希望以“矿山AI大模型”为切入点,将邀请函快递给合作伙伴。

只为正确的“大模型”

何谓“矿山AI大模型”?2021年4月,华为正式发布AI大模型。随后的2022年,华为又相继在矿山、公安、交通、医疗、制药、气象等领域,发布行业AI大模型。“矿山AI大模型”就是其中之一。

其实,有“大模型”必然有“小模型”。

所谓“小模型”,就是传统作坊式的AI开发模式。开发者基于特定应用场景,进行数据标注和训练,并最终输出模型,但这种看似颇具工匠精神的模式,所能采集到的“异常场景”毕竟有限,无法穷举所有未知“异常场景”。

或者说。“小模型”的AI开发模式,很像不能复制的定制化软件。这就是蒋旺成所说的AI“泛化瓶颈”,或也也称为AI应用碎片化——训练好的AI模型,即使被同类企业移植到类似的应用场景,也会水土不服,其泛化性能明显下降。

“大模型”反其道行之。

“‘大模型’的本质是以低成本、规模化、可复制的解决方案,解决AI应用碎片化问题。” 华为云AI领域首席科学家田奇提出了思路——与其采集“异常场景”,不如学习“正常场景”。

“大模型”思维是“不正常即异常”,不正常就触发告警,即提示人工介入判断。当然,在人工判断过程中,有些异常可以被忽略,也可能被判定为正常。但这无所谓,此时的“大模型”就又学到一招,此后类似场景将不再触发告警。

举例说明

智能矿山主运输皮带检测是典型的应用场景,其中涉及皮带跑偏、异物识别、煤量堆积、皮带撕裂等诸多“微场景”应用。以传统“小模型”的AI开发模式,受不同企业皮带输出角度、皮带材质、皮带宽窄规格,以及巷道中的亮度、湿度等因素限制,AI模型不能复用。

“‘大模型’则解决了这一问题。在此前的应用实践中,即使将解决方案平移,检测准确率也能达到85%,如果再注入本地数据,对模型参数进行“微调”,准确率将迅速达到90%以上。”蒋旺成说。

众筹“大模型”

但这也只是第一步。

“矿山AI大模型”发布至今,已覆盖煤矿的采、掘、机、运、通等业务流程中的1000多个细分场景。但相比于智能矿山中存在的数以千计的应用场景,数以万计的“微场景”显然远远不够。

这就是“众筹模式”的由来。

“‘大模型’是人类将领域知识、行业经验凝聚沉淀的公共平台。”国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广,就特别强调“大模型”是公共平台,需要“产、学、研、用”等不同角色的生态伙伴共同参与。

“人工智能已经成为智能矿山的刚需,‘大模型’既降低了AI的门槛,也聚合生态合作。”重庆梅安森是华为煤矿军团的重要合作伙伴,这家公司专注于煤矿安全生产监测监控与预警、矿山综合智能管控等领域,公司副总裁金小汉也非常看好“大模型”的“众筹模式”。

“‘众筹模式’的核心是算法众筹、场景众筹。”金小汉说:“而且更紧密的生态合作,将围绕‘大模型’形成。”

确实如此。

如重庆梅安森这样的企业,确实有很多自己的事情要做,也确实需要高校、科研架构、以及合作伙伴,分担其在算法研发上的压力。而“大模型”采用“算法预制、预学习、预训练、下游微调”的工业化AI开发模式,合作伙伴正可以此降低AI开发成本,降低AI人才门槛、缩短模型开发周期。

打通“业务闭环”

不仅如此。

俗话说:“脑子越用越快”,“大模型”中积累的算法越多,应用场景越多,也必然会越聪明。“这取决于两方面要素:一是‘大模型’要真正落地用起来;二是有足够多的合作伙伴。”蒋旺成说。

这又是另一个问题。

局限于应用场景,肯定用不起来,“用起来”的关键则是业务闭环。华夏天信是一家工信部重点专精特新“小巨人”企业,在智能矿山领域一直处于领先地位,专注于煤矿井下装备的变频驱动与智能化控制解决方案。

这家公司就特别关注应用场景间的联接。“原煤中含有10%~30%的矸石,矸石密度大、发热量小,对原煤质量影响较大。煤矸识别解决方案则可将矸石与煤分离,广泛应用于煤矿综采工作面等应用场景。”华夏天信刘桥喜说:“但视频识别不是目的,煤矸识别需与采煤盾构机联动,以实现采掘角度实时调整,避开矸石密集区域,才能提升工作效率、提升业务收益。”

当然,这就离不开会说中国话、普通话的“矿鸿”操作系统。没有“矿鸿”操作系统,就不能将七国八制的物联网设备、工业设备联接在一起。“华夏天信的安全监控设备、高压变频器,都已经在实现‘矿鸿化’,这将为基于数据融合、数据共享的人工智能场景创新,奠定了基础。”刘桥喜说。

除此之外,业务闭环还可能从井下延伸到井上,从生产系统延伸至业务系统、办公系统。力控科技就是一家这样的企业,而且它还特别喜欢华为。“力控科技的任何一个解决方案,几乎都与华为的平台天然耦合。”

力控科技是一家老牌企业,始建于上世纪90年代初,专注于HMI、SCADA等工业自动化软件,以及企业级实时历史数据库。尤其是企业级实时历史数据库,可以华为ROMA数据中台,DAYU数据湖紧耦合,在接入工业数据的同时,打通业务数据、办公数据,视频数据、空间数据,并以此联接监控系统、供电系统、排水系统、采掘系统等业务孤岛。

联接起来的“智能矿山”

类似的案例还有很多。

这也就是“IT+CT+OT”的“3T融合”。华为拥有以“矿山AI大模型”为代表的IT技术;以5G、F5G为代表的CT技术;以“矿鸿”操作系统为代表OT技术。不同应用侧重的合作伙伴,正可从中找到不同的业务切入点。

而正是这些合作伙伴,正在将“微场景”联接成为“中场景”,将“中场景”联接成为“巨场景”,再将“巨场景”联接成为“智能矿山”。最终,他们与华为更将共同推动集团型能源企业的数字化转型。

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