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“青青”-中国大熊猫保护研究中心

2025-08-04

                        韩硕
百度 在纯电动汽车的基础技术开发方面,丰田汽车2017年秋季与马自达和电装建立了新公司,之后铃木和斯巴鲁等也加入进来,在电池领域敲定与松下合作。

韩硕

华为公司副总裁、油气矿山军团CEO

智能化、低碳化和建设关键基础设施第二选择从而确保新形势下的业务连续性,是资源型行业头部客户已达成的重要共识。

各国政府将人工智能视为一个决定性的国家能力,全球已有50%国家发布了AI战略,中国也在2024年政府工作报告提出要“大力推进现代化产业体系建设,加快发展新质生产力”,以科技创新引领产业创新,立足实体经济根基,做大做强先进制造业,积极推进新型工业化,改造提升传统产业,培育壮大新兴产业;强化企业创新主体地位,构建上下游紧密合作的创新联合体,促进产学研融通创新,加快科技成果向现实生产力转化;推动传统行业向高端化、智能化、绿色化发展,让传统产业焕发新的生机活力。

全球有44个国家做出碳中和的承诺,并通过颁布政策或立法推动碳中和目标的实现,2025-08-04的联合国气候大会上,全球130个国家共同签署了一项重要承诺,即到2030年将可再生能源的发展提升至3倍。中国更是承诺在2030年前碳达峰,2060年前实现碳中和。绿色发展是高质量发展的底色,新质生产力本身就是绿色生产力。然而我国单位GDP能耗为世界平均水平的1.4倍,发达国家的2.1倍。传统六大高耗能行业(火电、钢铁、非金属矿产品、炼油焦化、化工、有色金属)总耗能占我国能源消费总量的50%以上,二氧化碳排放占比接近80%。23年化石能源消耗占总消耗的82.5%以上,其中煤炭消费占比为55.3%。而油、气资源对外的依存度分别为70%和40%。

国际政治和经济形势发生的变化,促使很多国家都在大幅提升对基础设施安全的关注度,许多客户都在寻求建设关键基础设施的第二选择来确保新形势下的业务连续性。

智能化、低碳化和业务连续性目标和结果应是全要素生产率的显著提升。从资源型行业的数智化转型经验来看,发展新质生产力意味着“三个跨越”,即:优化资源配置并提升生产工具的技术水平,实现劳动资料(生产工具、基础设施、能源设施)从机械化/自动化向智能化的跨越;劳动对象从原材料到以数据资产为代表的全生产要素跨越;劳动者从技术工人向有跨界能力的数智人才跨越。

一、劳动资料从机械化、自动化向智能化、低碳化跨越,“行业+人工智能”是新质生产力形成的典型标志

劳动资料包括生产工具、基础设施和能源设施,劳动资料向智能化跨越是新质生产力的最重要体现。过去,劳动工具已很好的实现了机械化和较好的实现了自动化,但依然强依靠人的经验作为决策与控制依据,而今,在矿山、油气、冶炼、化工等资源型行业不断融合AI、云、等新技术,向智能联动、自主决策的方向演进,显著提升生产安全、效率和效益。

在矿山行业,山东能源通过盘古矿山大模型的视觉识别能力在兴隆庄、李楼等煤矿对卸压钻孔施工质量进行智能分析,辅助规范性验证,将人工审核工作量降低了80%以上,施工监管审核时间从过去的3天缩短至10分钟;盘古矿山大模型的预测能力还应用于重介选煤分选密度智能控制,减少人工干预,让精煤产品质量更加稳定可控,精煤产率提高0.2%以上。甲醇增程无人驾驶矿车、电动无人驾驶矿车、快充、微网技术在矿山场景的应用更是快速提升了低碳化进程。

在钢铁行业,用废钢生产1吨钢可减少350公斤标煤消耗。为提高废钢利用率,需要对废钢进行定级,而人工定级劳动强度大,作业风险高,结果难以准确。湖南钢铁集团通过人工智能大模型技术使得废钢定级准确率超过90%。其中的湘钢子公司,则通过深度挖掘原料煤之间的配伍性和特征相关性,将焦炭成本降低5~20元/吨。基于大模型部署的行车智能调度系统集成了生产计划、行车检修信息、钢水包实时位置等大量数据,利用算法生成行车调度计划;若计划有变,系统在1分钟内就能“思考”出接下来30分钟的调度计划,并下发指令。当钢铁行业整体面临着严峻的资源、市场、环保、竞争等挑战时,很多的钢铁企业都在积极探索人工智能技术,建设覆盖钢铁制造全流程的智能平台和标准体系,用AI大模型重新定义钢铁行业。

在油气行业,面对越来越复杂的勘探目标,需要针对不同类型的海量数据进行精细分析,仅靠传统方法难以破解,而人工智能技术成为找油的“金钥匙”。中国石油使用7000km2的地震数据体开展了大模型训练,构建了15亿参数的地震解释AI大模型。通过大模型微调开展了走滑断裂识别和缝洞体预测应用,均取得较好应用效果。地震大模型使主干走滑断裂识别精度大幅提高,同时对于次一级弱走滑断裂的识别精细度明显优于传统方法,缝洞体预测结果更加符合地质规律。大模型技术比传统方法工作效率提升90%以上,在油气勘探中显现出了强大的应用前景。

在化工行业,企业面临的设备底层协议众多、在线率低、运维依赖专家技能等难题,让更多数据入湖,通过人工智能预警提高设备运维效率、降低专业技能依赖是行业创新“安稳长满优”的方向。华为联合领先的化工企业,通过人工智能对传感器采集的数据进行实时监测和分析,故障预测准确率大于95%,运维工作效率提升20%。

二、劳动对象向以数据为代表的全生产要素跨越,数据是智能化基础,需在“统一标准、统一架构、统一数据规范”原则下更高效地构建信息基础设施

劳动对象是生产活动的基础和前提,如农耕文明时代的土地,工业文明时代的煤、油气、铁棉花等。而科技的发展极大丰富了劳动对象的种类,劳动对象在从原材料向以数据为代表的全生产要素跨越,数据和土地、资本、知识等一样,成为第五生产要素和企业重要的资产,在生产、决策、创新等环节中发挥着越来越重要的作用。数据,作为智能化的基础,如何更快速高效准确的采集、传输、存储和价值发挥成为智能化发展的关键。

然而当前,数据采集、传输、存储到应用的各环节均存在瓶颈。矿山领域哑设备多、设备数据规范不统一,各讲“方言”,数据上不来,指令下不去;工控、监测、通信等各类业务每个业务各一张网,运维难、效率低、高成本;装备和各个智能化应用系统分开建设,烟囱林立,数据分开存储、不同源且质量低,难打通。从数据处理看,一个场景一个模型,AI开发工作量大,准确率低、泛化性差,成熟经验难以推广,数据价值难以发挥。基于数据这一新型的劳动对象,打造以智能化装备和人工智能为核心的新型劳动工具,围绕数据的“采传存用”打造新型信息基础设施,是构建资源型行业新质生产力的必要条件。

针对设备种类多,标准不统一、互联互通难等问题,华为油气矿山军团与国家能源集团基于鸿蒙系统联合开发了矿山鸿蒙操作系统(又称矿鸿操作系统),通过装备的矿鸿化,为设备之间的互联互通与协作,提供了统一语言,让数据采得全采得准,实现人机互联、机机互联。矿鸿国家重点实验室(位于鄂尔多斯)已经认证了300多款装备,多个矿企和装备厂商已基于矿鸿操作系统,研究开发出高价值场景的应用并逐步完善,那些已适配过矿鸿的煤矿设备可以做到“安装即上线”,通过统一数据格式和数据协议实现生产数据的统一采集并统一入湖。

针对多网并行的行业痛点,华为开发了“一网打尽/一切到底” 的综合承载网络,即采用一张切片网承载不同类型的业务,如传感、视频、远控等,该技术已经过商用验证。通过切片技术,对不同种类的数据进行隔离,确保数据传输可靠、安全。当前,华为的综合承载网已在山东能源、晋控、潞安、焦煤等400+煤矿规模商用。

针对传统业务的烟囱式建设模式、数据质量不高等问题,通过建设企业一朵云,构建安全可控、弹性灵活、运维高效的数字化底座,实现数据和能力共享、开放统一的企业数字平台,能力以服务化方式提供,数据存得好,按需流动。

针对如何更好的发挥数据价值的问题,在数智化升级过程中,根据企业规模不同,数字化能力不同,也可以选择不同的人工智能建设模式,最适合的才是最好的。

1. 对于行业的头部企业,数据基础好且有自己的数字化队伍,可选择自建人工智能大模型和算力平台的模式,面向更多场景持续迭代出自己的特色,引领行业发展,如山东能源的盘古矿山大模型、湖南钢铁集团的盘古钢铁大模型等。

2. 对于区域有产业优势、希望通过合作共建能力平台的企业,可采用区域集约化的模式,形成生态合力。如山西晋云工业互联网平台、鄂尔多斯工业互联网平台等,通过深挖区域煤矿的海量数据,为生态企业提供算力、数据、大模型等资源,汇聚软件开发商、装备制造商、科研院所等单位共同创新,推动人工智能开发模式从作坊式向工厂式跨越。

3. 对于中小企业,可以充分借力第三方平台能力,享受“普惠”模式。在这种模式下,企业只需投资边缘云(EIC)、元图工坊数字孪生使能平台,即可打造各种场景的AI应用,投资少,收效快。如皖北煤电五沟煤矿等矿企与云鼎科技合作,依托云鼎科技的大模型,仅需微调即可上线应用。

三、劳动者向懂行业和数字化的数智人才跨越,跨界理解和融合作战能力成决定性力量

我们都知道,高素质的劳动者是赢得先发优势和获得战略主动的最关键要素:唯有人才才能够引领世界科技前沿,创新创造新型生产工具;唯有人才才能够深入理解行业的真正堵点和痛点,也唯有人才才能通过把行业和数字化的理解和结合并构筑出真正解决问题的应用。

在人才选拔和人才培养方面,我们军团曾走过一些弯路,希望“选拔”和“培养”出既懂人工智能又懂行业、又懂装备的完美的“跨界人才”。然而,完美是不存在的,真正科学的路线,都是要从复杂中抽象出简单,视简单为美丽,并希望以此来指引复杂。既然世界上最稳定的几何结构是三角形,稳固、坚定、耐压。那么,掌握场景需求的资源型企业、提供信息化基础设施和AI工具的华为、及提供装备的企业,紧密合作、联合创新,通过组合,用铁三角的方式实现共同发展,打造行业智能化的三位一体。

在新的历史时期和新的创新领域,我们既需要有能创造引领世界科技前沿、创造新型生产工具的战略人才,也需要能够梳理掌握新型生产资料的应用型人才。而理解跨界知识的目标,其实是提升认知和战略制定能力,而通过搭建平台、组建团队并且制定合理的共赢机制,通过融合作战创造价值从而共同成长,实现数智化转型,更要实现全要素生产率的整体提升。

过去几年,华为军团以及研发专家深入资源型行业的各种场景,学习和理解场景的痛点,“一杯咖啡吸收宇宙能量”,也深入装备厂商和设计院,更多是通过提升认知水平更好地提升工具水平,并将数智化的软硬件能力自然融入到行业场景和装备中;而山东能源、山西焦煤、华能、中煤、陕煤、国能神东、国能宁煤、中建材、海螺水泥、中石油、中石化等头部企业与华为深度合作,超过1.5万管理层、业务及技术人员参加培训,也是通过跨界和文化交流促进深入认知和结合实际的思考,从而让数智化转型、低碳化转型成为实现业务战略、提升效率和安全水平,及降低成本以及提升竞争力的工具。

结语:创新,合作,发展,释放新质生产力

智能化、低碳化的未来,是全人类共同的未来。每个国家和每个公司,都有权利和需求参与到智能化、低碳化发展的进程中,在最佳的时代,最佳的位置做出最大的贡献,并在共同推动数智化技术的应用和创新中发展成为最好的自己。

华为将通过与行业客户、伙伴持续联合创新,打造数实融合的生态系统,建设以人工智能为核心的新型信息基础设施,支撑“生产力要素三个跨越”。同时,基于“三大建设模式”,因地制宜,让人工智能普惠矿山、油气、冶炼、化工、建材等行业。生产力发展的潜力本就存在,唯有创新、合作和发展,方能激发企业潜力,释放新质生产力。

鹏飞万里共乘风,我们相信只有各行业“集众智、汇众力,携手前行”,才能共同答好发展新质生产力的时代考卷,带动经济和社会走向一个高质量、高水平的发展期,造福人类。

创新、合作、发展,释放新质生产力


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