张顺茂与我们分享华为的破解工业数据应用之道

　　各位领导，各位嘉宾，非常高兴代表华为分享一下我们在工业互联网里面的实践，今天主要是从破解工业数据应用之道这个角度去讲，工业数据怎么用，怎么发挥它的价值?
　　我们说数据是钻石矿，数据也是工业数字化转型中间的核心生产要素，但是要把这些核心生产要素用起来，我们实践中看到在应用之路上有六千化必＂核心生产要素用起来数据是工业数字化转型的核心生产要素但迈向数据应用之路需跨越六大难关。
　　第一关叫做数据采集阶段的标准关；
　　第二关数据传送过程中的网络关，尤其是我们工厂内的网络，如果说广义网络有5G、宽带、IP网，但工厂内、园区内的网络还存在很大的问频。
　　第三关是数据集成关，数据共享起来才会有价值。
　　第四关就是数据流通关。
　　第五关就是数据应用关。
　　最后一个就是Al，AI是非常先进的生产力，大家都想用它，怎么用它，多少会人用Al，基于数据的Al怎么用。
　　这六关怎么办?
　　第一关我们认为数据阶段的问题主要在于各种各样的设备，包括各种各样的标准之间不统一，各讲各的＂方言＂，广东来的讲白话，贵外这边我估计也有苗族话，总之各个设备协议繁多，以机床行业为例，全球存在非常多的标准。为了解决这个问题，我们建议各行各业都要讲＂普通话＂，中国为什么能沟通起来，我们就是在全中国倡导普通话，机械设备，我们的工业参数之间，句括协议之间也要讲普通话。以机床行业为例，我们跟AI互联网联盟，还有机床协会正在打造一个协议叫NC-Link，推广成为机床领域里面一个共识的标准，大家都用这个标准，这样各自系统、设备之间连接起来通话就标准化了，容易了。
　　除了标准化以外，话是普通话，但是讲话的内容大家不一定听得懂，关键的词不一样。比如我们对一个词的描述，对一个车，对一个人的描述，各有各的描述法，不同的厂家有不同的描述，即便现在的人脸识别、车辆识别各家都识别起来，因为提炼出来的特征数据是不一样的。我们希望把这些面向数据采集源头的数据，在源头按照对象进行标准化的定义，有了这样标准化的定义，再加上通讯协议入库，讲到数根湖里而就容易读得懂。所以采集阶段两个问题一个是通讯协议，再一个是面向对象标准的完义、内容的定义。
　　第二关就是网络这一关，我们刚才说广义网非常好，但是车间内自网络，工厂内的网络，园区内的网络联网率还是非常低，通讯的协议也是七国八制，工厂内的协议不像广义网上做了很多定义，让网络能够互相通起来，工厂内协议的烟囱非常严重，数字化能力也比较低，对于网络安全病毒的攻击，前面也讲到了勒索病毒的防护的能力很弱，这样怎么办?我们津议是什么，要利用现代的技术在工厂内，除了5G以外还有一个IP化的先进工业网络，满足国家在工业互联网行动计划里面所说的网络强基的任务。通过这样一个IP化的工业网络可以实现工厂内、园区内网络的安全、网络的自动化，包括带宽，包括低时延，包括我们连接的确定性，让我们工业互联网网络能够提供一个高质量的数摇的诵路。
　　举一个例子，马钢集团之前它的各个业务系统网络是一个孤岛，每一个业秀何曰己专用时网珀，各个业务条统之间想通讯也是很困难的，后来我们进去对马钢做了一个改造以后，用100G的工业园区互联网做一个园区内的骨干网，通过这样一个骨干网让各个业务系统都能够接上去。比如说园区内的5G网，工厂内的5G网络，办公园区网络等等都能接到这个100G的工业园区互联网里面，这样各块都互相通信起来了。
　　集成关里面也有一个问题，网络通起来了，但是各个业务系统之间出问题了，应用系统之间又有一个关卡，这个关卡壁垒是什么？就是不同系统之间有一个壁垒，云上和云下也有一个壁垒，各种各样的要求让数据有各种各样的壁垒，包括一个厂内的，供应链上下游的数据也是壁垒，我们说工业互联网要全链条的打通，我们产业链上不同合作企业之间的数据怎么通，IT和OT之间，系统之间实际上也是有壁垒，商对这么多壁垒怎么办?这也是我们而陈的求际问题。
　　举一个实际的例子，也就是山东黄金集团三山岛矿山我们碰到了一个实际问颗、不同的应用之间。I0和IT之间有一个大的遮沟、我
　　们提供了一个新的方案，叫ROMA，通过一个ROMA把不同的业务系统全部连到云上面，把OT和IT连接起来，由ROMA进行翻译，打通7不同系统和不同世界的连接。
　　还有一个问题就是数据安全、隐私的问题。每个人都担心我的问题不能跑出去，不跑出去怎么做大数据分析呢，每一个数据都封在自己家里而怎么做数据碰接呢，数据共享呢，怎么办呢？我们提出了一个解决方案，提供一个安全的Tee，也就是安全的计算环境，再用安全多方联邦计算，也就是TICS，数据不用出去了，这样就保证了数据的可用，但是不可见
　　工业软件也是一个问题，成千上万的工业软件怎么让大家获得，工业软件在云时代一个很好的方向就怎么才能像水和电一样方便获得成千上万的工业软件，我们提供了一个方客就是在云上打造这样一个平台，把这些软件SaaS化以后，大家想要什么软件就可以进行下载，使用起来也很方便。
　　为什么要用云上的软件，而不用在自己工厂装一套呢?上云以前用Licence一致购买的方式就是不知道该买多少套，也不知道该买多长时间，但是上云以后所有问题都解决了，你要用Licnece软件就用使用量付费，而且可以实时更新，而且云上工业软件可以互相打通，使用这样一种工业软件的企业也越来越多。
　　最后就是Al，Al的工具力量非常强，但是问题是不会用，怎么办?我们现在提出了一个新的方案，就是上个月我们跟深圳鹅城实验室联合发布华为云盘古大模型，它是有2000多个亿参数，很聪明的模型，它具有一定通识的技能，啥都懂一定，不能懂那么精，我们它聪明的大模型。这个参数怎么用的呢?就是各行各业针对自己的场景，只要有少量时鼓据，在已有的大模型基础上做增量的训炼，以后就可以得到符合你自己场景这样一个模型了。大家又说在大模型训练很重，我没这么大的计算运行，成本是不是很高?我们可以对大模型进行萃取提炼，形成一个小模型，在低服务器上也可以跑起来。
　　给大家举一个例子，这是实践中的一个对比，大家放一下视频。国网的巡检原来是用小模型做了，这是用盘古大模型重新做之后的效果。
　　原来的玩法要训练出20个模型来处理不同的任务，现在在盘古大模型上少量的样本就可以迅速解决问题，效率提高很多。
　　最后总结一下，破解工业数据应用之道我们六个关，有六个方法，六个方法不再重复了，谢谢大家！