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      大型政企智能化升級,有了“驗方”

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

        阿里云優(yōu)惠券 先領(lǐng)券再下單

      文 | 智能相對論

      作者 | 葉遠風

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

      當智能成為大型政企下一步的必須選擇,云計算以其全方位助力的價值,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?

      事實上,政企智能化升級往往基于問題、痛點而進行,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,只有那些被實踐證實有確切療效的“驗方”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”。

      從這個意義上看,那些已經(jīng)做出了很多現(xiàn)實標桿案例成績的云計算廠商,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)域打造多個成功標桿案例,其為大型政企們開出的“智能化配方”,就是能夠解決痛點、滿足需求的“驗方”。

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

      能力“配伍”全+“單味”藥性強:華為云開出大模型混合云“驗方”

      先來看兩個案例。

      在高鐵運營過程中,動車組的人工巡檢長期面臨部件結(jié)構(gòu)復雜、勞動強度大、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)務痛點問題。

      交通運輸繁忙、責任重大,既要保證效率又要保證效果。

      針對此種情況,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器人,以混合云的方式訓練部署,對常見故障實現(xiàn)了全覆蓋(以CRH380AL為例子,目前覆蓋17大類,160+小項,16000+檢查點),能夠?qū)崿F(xiàn)高鐵重大故障識別100%無漏報、高鐵故障識別準確率大于98%、高鐵故障漏報率小于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,高鐵動車組巡檢可實現(xiàn)人機交檢作業(yè),替代下部組人工日常巡檢——動車組入庫360識別診斷,巡檢機器人報出故障后,再由人工遠程或現(xiàn)場復核,對真實故障進行修復。

      由此,每套巡檢機器人可減少2-3名下部作業(yè)人員,一個6線庫配置2-4套巡檢機器人,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,每天晚上進車的機檢-人工檢修過程已經(jīng)完成94次,發(fā)現(xiàn)故障500多項,其中真實故障49處。

      在煤礦等礦場作業(yè)過程中,長期存在高安全風險、高勞動強度、低人效等痛點問題。

      例如,在防沖卸壓作業(yè)場景(一種為了安全的保障作業(yè)),對鉆機、鉆孔等的質(zhì)量監(jiān)管,過去依賴井下錄制視頻、井上對視頻逐個進行人工核驗的方式,存在人工審核工作量大、核驗滯后時間長、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現(xiàn)作業(yè)影像實時傳輸分析,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,實現(xiàn)防沖工程100%驗收率。

      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練部署,首批正在涵蓋采煤、掘進、主運、輔運等9個專業(yè)的40多個場景實現(xiàn)應用。

      在這兩個“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“驗方”,其具備兩個特點:

      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“問診”需求,整合多味“藥”進行“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車巡檢,還是與云鼎科技協(xié)作幫助山東煤礦實現(xiàn)智能化升級,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面臨的問題。

      在這個“驗方”中,有底層的昇騰算力,有落地于各區(qū)域的昇騰AI云服務,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、開發(fā)套件、專業(yè)服務、云服務于一體,一層一層、一步一步最終導向場景,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、計算框架到AI訓練開發(fā)平臺、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數(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,實現(xiàn)公有云上訓練、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集中心訓練、邊緣推理、云邊協(xié)同、邊用邊學、持續(xù)優(yōu)化等特征為一體的人工智能運行體系,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,強力的“單味”藥引導了藥效突破——“驗方”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實創(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)場景價值突破,實現(xiàn)增安、降本、提效等場景價值。

      從2019年開始,華為云就開始投入AI大模型研發(fā),一直堅持“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)面臨的復雜難題,以現(xiàn)實的產(chǎn)業(yè)價值落地為導向。

      當“人工智能+”時代到來,這必然是一個療效確切的“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“驗方”,發(fā)揮出最大的價值。

      成熟、系統(tǒng)“配伍”+強力“單味藥”,華為云大模型混合云這個“驗方”已經(jīng)開始在不同政企發(fā)揮價值,在礦山、金融、鐵路、政務等領(lǐng)域有豐富實踐,實現(xiàn)全場景部署、跨云訓練、多云適配等。

      這也進一步證明了,當智能成為大型政企下一步的必須選擇,云計算已經(jīng)成為最好的技術(shù)工具。

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

      “驗方”形成后,并不是人人都適用,要根據(jù)實際問診需求進行必要的配伍調(diào)整,而其前提是,要有足夠的“藥”儲備,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;服務了800+政務組織,以AI+大數(shù)據(jù),提升政務服務質(zhì)量和城市治理效率;服務了300+金融機構(gòu),以云原生,推動核心業(yè)務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”,也往往凸顯了某個直接帶來價值的單項尖刀產(chǎn)品的能力。

      以金融機構(gòu)為例,隨著業(yè)務不斷拓展,用戶量快速增長,中國郵政儲蓄銀行面臨百TB級海量歷史數(shù)據(jù)、千億級單表數(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)的個人業(yè)務核心系統(tǒng)已經(jīng)無法滿足日益增長的業(yè)務需求。2019年,郵蓄銀行攜手華為云GaussDB數(shù)據(jù)庫全面啟動新一代個人業(yè)務分布式核心系統(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,實現(xiàn)了全技術(shù)棧的自主把控。

      在GaussDB的強大特性下,新一代分布式核心系統(tǒng)讓郵蓄銀行新系統(tǒng)可為全行6.5億個人客戶、4萬多個網(wǎng)點提供日均20億筆、峰值6.7萬筆/秒的交易處理能力,有效應對月末等節(jié)點的業(yè)務需求沖擊。

      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,滿足特定服務器需求的云耀L/X實例,直接的場景化應用如數(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“驗方”滿足不同政企客戶需要、形成個性化“配方”,服務千行百業(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,在云計算生態(tài)中,如果要抓住“人工智能+”的時代機遇,擁有豐富產(chǎn)品且有眾多伙伴攜手共進的華為云,同樣也是生態(tài)參與者向企業(yè)交付智能、實現(xiàn)共贏的最好伙伴,畢竟,樹大且根深,久經(jīng)風雨考驗,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)域的諸多成功實踐,為大型政企數(shù)智化升級提供了成熟的、經(jīng)過實踐檢驗的智能化“驗方”,華為云是政企智能升級的良藥,是能夠為伙伴帶來共贏的生態(tài)核心。

      *本文圖片均來源于網(wǎng)絡

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