深度融合与应用AI有所区别
华为云EI工业智能体2．0不只是做了功能的增加和简单升级，而是定位和思路的改变。华为云认为，对工业领域的企业而言，华为云EI工业智能体带来的不仅是简单的应用AI，而是“AI＋工业知识”的深度融合，这是最为关键的一点。
“深度融合”到底能带来怎样的不同？用项目效果来衡量具有最大的公信力。
对大型钢铁联合企业石横特钢来说，“AI＋行业知识”深度融合的产物是AI智能配煤方案。华为云工程师数次走进石横特钢，深入焦化产线与配煤专家共同梳理配煤工艺细节，探讨优化决策中的可选方向、技术方案、优化空间。双方经过反复讨论，在配煤优化场景上形成了三点关键共识：精准预测、协同优化、持续迭代。目前，华为云配煤优化AI模型通过几轮迭代，已支持稳定商用，焦炭质量预测准确率超过97％，帮助客户每吨焦炭生产的用煤成本平均降低15元左右。按照年产75万吨焦炭计算，原料煤大概消耗是100万吨，企业每年大约可节省1500万元。
对于中国石油来说，“AI＋行业知识”深度融合的产物是勘探开发认知计算平台平台。中国石油将华为云EI工业智能体引入生产实践，用自然语言、知识图谱处理和机器学习等人工智能技术进行知识体系的构建、计算和应用。此合作帮助中国石油实现了降本增效、增储上产的目的。
不仅如此，大港油田借助勘探开发认知计算平台，实现了油气水层位的智能识别，评价时间缩短了70％，工作效率明显提高。在油气生产领域，采用物联网技术和机器学习方法，实现了油井工况的定量诊断和远程实时在线管理，基于此，异常工况诊断准确率达到90％以上，减少作业维护费用20％。
五大能力支撑AI落地
现如今，基于华为云EI工业智能体在产业中的探索实践，华为将项目经验凝结为EI工业智能体2．0的五大能力，借此将AI能力推广到更多企业面前。
为了让企业能够更快速的开发工业机理模型，基于强大的知识图谱能力，华为云在EI工业智能体2．0上加持了支持多语言的机理模型开发平台。简单来说，通过将各行业的机理模型变成工业智能体可识别的算子，华为云构建了强大的标准库，让用户可以在该平台上查询、调用、分享复杂的工业知识。
但仅仅能够查询到还不够，华为云还搭建了将工业机理与AI融合的低代码开发平台，并融入了自己的想法。首先，依托场景以及工业机理特点来构建AI模型，AI模型变得可解释，可信度也得到了提升；其次为了让工业客户可以更高效的开发模型，华为云做了“低代码”设计，让使用者通过托拉拽的方式就可以完成工业机理与AI的融合建模，大大提升了模型搭建效率。
此外，华为云EI工业智能体2．0通过匹配组织架构－总厂－厂区－车间－产线，搭建了工业级AI部署和运行管理平台，但该平台不仅仅是实现工业运行和管理功能。化纤行业智能化试验证明，它可以实现在生产不停车状态下，以“即插即用”方式与现有设备与控制系统适配。而低时延、最低程度消耗存储计算空间、通过联邦学习确保数据隐私、利用可信计算技术确保模型安全等都是该平台的能力。
强大的调用库、便捷可靠的开发平台以及部署与运行管理平台，这是华为云将理念践行的方式。
最后
事实上，搭建生态和底层框架需要兼顾诸多环节和细节，对于巨头公司来说，即便依托强大的产业链和最丰富的资源，它都是一项结结实实的挑战。前路必然道阻且长。
7月20日，在华为云TechWace技术峰会上，华为云发布了EI工业智能体2．0，并宣布将在超过20个工业细分行业，征集50家领先的行业Know－How伙伴，共同探索和实践100个工厂智能化升级项目。华为云EI将为伙伴提供行业顶尖的AI算法专家资源、优质的华为云资源，以及开放的实验室资源，共同推进AI在工业领域落地。
我们能够看到，华为云不仅有信心啃下工业上云这块硬骨头，也切实将AI赋能到了工业制造和管理过程中。这对华为云和行业，或许将是一次质变。
