[中國，北京，2024年9月10日] 第16屆建材行業智能數字轉型大會舉行，工業和信息化部原材料工業司建筑材料處處長高萍出席會議并講話，中國建筑材料聯合會黨委常委、監事長、建材行業智能制造推進聯盟理事長張廣沛發表致辭。華為油氣礦山軍團副總裁兼化工建材行業總經理李俊朋受邀分享了華為在資源與原材料行業的智能化實踐經驗以及最新的建材行業解決方案。
他指出，人工智能是未來30年最重要的生產力，是我國建材行業在國際上構筑持續新競爭優勢的重要手段，華為堅持賦能行業，需要圍繞當前急需的場景，聯合產業鏈上下游的伙伴一起來投入，共同創新、共同建設。
華為油氣礦山軍團副總裁兼化工建材行業總經理李俊朋
如今房地產持續下行，未來國內水泥需求量大幅下降，與此同時，原材料價格持續波動，電力與燃料等能源成本不斷上升。加之過去粗放的發展模式，導致行業整體的研發投入不足，產品創新能力較弱。面對這些行業痛點，建材行業亟需通過智能化建設與人工智能的應用，實現降本增效，才能在市場調整的過程中有效應對挑戰。
李俊朋在發言中表示，在基本完成機械化、自動化兩個階段后，建材行業已經進入了數字化建設的深水區，國家出臺了一些支持政策后，不少企業已經開始智能化的試點探索。但是人工智能還沒有在行業中發揮出較大的作用。未來，應該基于統一標準，統一架構，統一數據規范的工業互聯網架構，打造以大模型為核心的人工智能場景應用，從而實現設備之間的互聯互通、智能聯動與決策。
他表示，華為打造的盤古大模型具備視覺、預測、自然語言處理、科學計算、多模態等5大基礎能力，可以匹配不同行業的不同場景訴求。盤古大模型已經在礦山、鋼鐵冶金、化工等行業積累了大量的實踐經驗。
比如，在化工行業，基于盤古大模型實現了設備的預測性維護、智能作業排程、智能作業管理等應用從而保障生產的連續性。
▸ 在化工行業，華為構建基于盤古大模型開發設備預測性維護系統，目前預警準確率已大于95%，可節省成本和減少損失約1800萬。
▸ 在水泥行業，華為正在做的燒成系統尋優，利用AI預測游離鈣含量及工況趨勢，給出喂煤量和溫度等CV建議值，結合生產控制，預計節省煤耗1%以上。
與此同時，為解決人工智能在工業領域落地難的問題，華為提出了中心訓練與邊緣推理的“云邊協同”兩級架構，即集團側部署的訓練中心與邊緣側的推理機制可以協同工作。在集團側，利用正常數據及已知的負樣本進行訓練開發，隨后將訓練好的模型推送至邊緣側進行推理。在推理過程中，這一系統能夠準確判斷已知的負樣本，同時，可以識別并捕獲那些非正常或異常的未知數據。這些異常數據隨后會被標記并定期或定量地送回集團側進行進一步地學習與分析。
這種“邊用邊學”的循環方式，讓模型能夠不斷地適應新的生產環境和異常情況，有效解決了傳統架構中難以應對的未知挑戰，并提高了其泛化能力和應對新問題的能力。
傳統的工業園區一般都建設有多張網，比如視頻網、辦公網、生產數采網、工控網等，這導致了設備種類繁多，維護非常復雜。華為智慧園區解決方案通過引入切片技術，實現一張網承載。
切片技術是在一張物理網絡中，用切片技術切出不同的功能子網絡，各個功能子網絡之間互不干擾，實現效果跟多張物理網絡一樣，專網專用，避免出現高峰時段業務互相搶占的情況。從而實現一張網承載視頻、辦公及數采業務的傳輸，從而節省建設成本和運維成本。
行業智能化的每一個場景都是個綜合工程，需要產業鏈上下協作，共同努力來推動。華為將持續投入ICT關鍵技術研發，聚焦打造好智能物聯、5G等工業承載網、人工智能技術，面向行業開放，堅持被集成。堅持“產學研用”協作，基于工業互聯網架構共同完善建材行業標準和解決方案，共創智能化應用，加速智能化。
此外，經企業申報及行業推薦，通過專家評審，華為技術有限公司等企業被確定為“2024年建材行業優秀系統解決方案供應商”。
附：關于公布“2024年建材行業優秀系統解決方案供應商”遴選結果的通知
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