讲真的，这才是打开华为云工业智能体的正确姿势

  在华为云中国行2018北京站上，华为云EI产品部总经理贾永利举了个例子：“华为云EI工业智能体帮助国内某知名空压机厂商节能10%左右，是非常可观的。”

  作为一名不知空压机为何物的普通人，我其实并不理解10%这个数字的含义，更不知“可观”的评价从何而来。

  了解了一下细节，才知道这个数字背后的意义：空压机是工业中必不可少的设备，是气动系统的核心设备机电引气源装置中的主体。但空压机是一种很耗电的设备，据统计，工业界5%~6%的电都是被空压机消耗的。

  在中国全社会用电量中，第二产业(主要是工业)用电量占比超过了60%，粗略计算，仅空压机耗电量就能占到全社会用电量的3%左右，所以，10%的电能节省将会是一个惊人的数字，足以担得起“可观”两字。

  不算不知道，一算吓一跳，这就是AI能够为工业所带来的价值，看得见，而且摸得着。

 

  AI让“Know how”真正转化为效益

  自第一次工业革命开始，由于机器和自动化技术的引入，低效率的生产模式逐渐被高效率的所取代，就像手工作坊变成了机械工厂，马车变成了汽车。如今，主要由人工智能技术驱动的第四次工业革命正在到来，“工业+AI”也随之成为新的趋势。

  为何工业需要AI？很简单，你一定还记得的《摩登时代》中能把查理逼疯的机器流水线。AI能够帮助人类从事高强度、重复性、机械性以及危险性的工作，将人类劳动力释放，让人们转向更高价值的工作。

  AI在工业场景中的应用不仅于此。AI经历了六十年发展，重新被引爆的一个重要原因是大数据的积累。大数据是AI的“粮食”，而工业场景则是最能产生大数据的领域，不计其数的传感器产生的海量数据为AI训练提供了充足的原料，也为“工业+AI”带来了很多新的应用场景。

  麦肯锡报告指出，AI在工业领域的产品与服务、制造业务、业务流程三大领域有着巨大潜力。具体来看，包括自动驾驶汽车、预测性维护、生产率提升、降低废料率、自动化质检、供应链管理、研发等多个细分领域，随着数据的积累，应用场景还在不断扩展。

  “工业+AI”能够为企业带来实打实的好处。该报告显示，通过基于AI的人机互动提高生产力，生产效率可提升20%;在半导体行业，使用AI可减少高达30%的损耗。

  所以，在工业领域，如果说“Know How”是企业的竞争壁垒，那么AI就是将“Know How”转化为企业效益的一条捷径。

  工业智能体，为“工业+AI”提供捷径

  然而，工业领域包含的范畴非常广，各企业信息化、智能化的水平参差不齐;而AI又是个融合了计算机科学和应用科学的跨界学科，对于广大的工业企业来说，想要实现“工业+AI”其实并不容易，其中AI模型的训练就需要大量的时间和资金投入。

  但方法总比问题多。随着华为云工业智能体的发布，工业企业获得了一种更加简单而廉价的方式，来实现“工业+AI”。

  “把复杂的场景做简单，让AI高而不贵，打造用得起、用得好、用得放心的人工智能平台”，在7月24日召开的华为云中国行2018北京站，华为公司副总裁、华为云BU总裁郑叶来再次强调了华为云EI的愿景。

  “我们期望未来是普惠AI，让AI成为行业使能的工具，就是行业+AI，而不是AI+行业”，在郑叶来看来，AI本身是一个工具，是一个提升效率、改变产业的机会，所以华为云期望让更多的企业用得起。

  华为本身就是一家大型的制造企业，也是一家很早就开始从事AI研究的企业，这两者的结合，让华为成为“工业+AI”的早期实践者和获益者。

  2012年6月，华为神秘的诺亚方舟实验室开始正式投入AI的基础研究、算法研究，还有一个很重要的工作就是识别整个人工智能技术应用场景。

  在此后的数年时间里，华为逐渐将AI技术应用于自身产品的设计、供应链、服务、物流、制造、仿真等全部环节中，在真实工业场景中进行了磨炼，让AI技术逐渐成熟。

  例如，华为手机经过工业智能体计算分析反馈到工业制造的全流程，大大提升了成品率和生产效率;通过工业智能体，融合数据，华为打通了端到端的业务全流程，把大量重复的需要人从事的工作由机器替代，使得成品率大幅度提升。

  一个典型的例子是PCB板生产，曾经遇到最多的问题就是虚焊、多焊。以前需要靠人工筛查，五分钟一个，费时又费力，眼花了还容易出错。而通过华为云EI，用机器识别图像来判断，华为将PCB板成品率从99.2%提升至99.55%，制造阶段产出提高30%。

  经过在大量自身工业场景的反复锤炼，依托华为云，华为最终能够以云服务的方式将工业智能体输出给工业企业，这其中不仅包含了华为云的强大计算力，更包含了华为多年以来的在工业领域的AI实战经验，为工业企业的“工业+AI”之路提供了一条捷径。

  在文章开头国内知名空压机厂的例子中，华为云为该厂设计了电机异常预测模型和管道损耗模型，这些模型如果该空压机厂自行去开发，需要大量的数据和运算能力，成本很高。借助华为云工业智能体，在云端即可完成模型的开发，做好的模型放到边缘端，工厂可以实时的进行控制，做到端云整体协同。

  结果，电机异常预测模型帮助该空压机厂实现了实时监控及故障报警，节能1.97%;管道损耗模型实现了智能化变频，为该厂节能7.8%，两者加起来将近10%的能耗节省，让该厂获得了真金白银的成本节省，并进一步提升了产品的竞争力。

  不只是上面这个例子，华为云工业智能体在工业领域的各个细分领域都能得以应用，包括，火电，制造等行业。当工业生产力得以重新分配，新势能将增强企业的创新能力，自上而下让工业焕发新活力。

  做“黑土地”，让AI在各行业生长

  和很多厂商巡展的“Ctrl+C”和“Ctrl+V”模式不同，尽管华为云中国行2018每一站主题都是“做AI上有信仰的云”，但却有着明显的侧重。

  深圳首站围绕基因、游戏、制造、金融行业;西安站围绕数字企业、创新创业、教育和生态;北京站则围绕工业、文化、智慧城市和智慧家庭。

  但共同点是，华为云通过大量的“行业+AI”应用场景展示出了对于AI的明确态度，就是AI一定要和行业结合。

  例如，在北京站上，华为云不仅展示了“工业+AI”的场景，还展示了“互联网+AI”、“家庭+AI”、“城市+AI”的场景，并已经和客户一起，取得了令人满意的效果。

  不过，365行，华为云不可能成为每个行业的专家，要实现普惠AI的目标，华为云还要借助与客户和合作伙伴的共同努力，以“黑土地”的角色，让AI在各行业健康生长。

  “我们一起创造未来，我们来分享利益;我们一起努力节省投资和费用，我们来共同收益”，在华为云中国行2018北京站上，郑叶来如是说。

  为此，华为云不仅提供了从芯片、硬件、软件、服务到生态的全栈能力，还提供了让企业能够更快应用AI的“黑科技”。

  例如，华为云推出了深度学习服务，预置了多个华为针对多个典型客户场景训练出的高性能深度学习模型，如人脸识别、OCR、以图搜图、物体检测等。行业用户无需具备任何深度学习技术和编程基础，只需使用华为云深度学习服务，用自己的行业数据对预置模型进行重新训练，即可得到自己所需的行业模型。

  华为云还推出了一站式机器学习平台，提供了全托管型的服务，用户只要把数据送上去，“稍微拖拖拽拽”，就可以把机器学习模型建起来，进行精准营销/销量预测、预防性维护，用户流失率预测、良品率预测、网络异常检测等。

  “人工智能不是一些大企业的专业特权，我们希望更多企业能用得起、用得好、而且用的放心”，贾永利说。

  此外，在华为云中国行2018北京站上，华为云国内首家发布了可以提供完整公有云容灾备份的Multi Cloud混合云灾备解决方案。该方案是国内首个涵盖跨云备份、跨云容灾以及云上容灾三大场景，提供完整的公有云备份容灾能力的解决方案，为企业提供“多云备份，云上容灾”的多重基础保障策略，保证企业业务的连续性。

  在与客户及合作伙伴共同成长的过程中，华为云始终坚持“三不”原则，恪守了业务边界，做到了“有技术、有未来、值得信赖”，做好了让AI生长的“黑土地”的角色，这也让华为云快速获得客户的认可，赢来了高速增长。

  去年华为云BU被提升为华为一级部门，一年时间中华为云收入增长700%，仅2018上半年，华为云合作伙伴增长45%，云市场新增上架应用872个，一站式软件开发平台DevCloud已经在线上拥有9万开发者。

  在今年最新发布的《The Forrester Wave: Full-Stack Public Cloud Development Platforms In China, Q3 2018》报告中，华为云凭借领先的技术实力和全栈产品能力、优秀的本地化服务能力和完善的生态体系进入了领导者象限。

  业绩七倍增长，获得权威调研机构认可，华为云这一年可谓是既有“面子”，又有“里子”。

  “我们商业模式很简单，希望客户跟华为公司合作过程中变得强壮了，你们有竞争力了，你们多挣钱了，我们从你们口袋里再掏一点钱出来。”，郑叶来毫不讳言华为云成长的秘诀，这是华为云的阳谋，但行之有效。点击了解华为云EI:https://www.huaweicloud.com/ei/