加速行業(yè)智能化白皮書

加速行業(yè)智能化白皮書使能百模千態(tài)，賦能千行萬(wàn)業(yè)加速行業(yè)智能化白皮書143轉(zhuǎn)型案例142第十章加速行業(yè)智能化白皮書143轉(zhuǎn)型案例142第十章機(jī)場(chǎng)和軌道交通133第九章油氣127第八章電力120第七章金融105第六章礦山及重工業(yè)制造97第五章制造和大企業(yè)174第十三章政府及公共事業(yè)169第十二章智慧城市152第十一章公路水運(yùn)口岸4轉(zhuǎn)型展望193第十四章總結(jié)與展望1加速行業(yè)1加速行業(yè)10第二章實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型所需的參考架構(gòu)3第一章加速行業(yè)智能化的價(jià)值與挑戰(zhàn)2加速智能化帶來新價(jià)值80第四章智能化使能民生33第三章智能化使能企業(yè)生產(chǎn)1加速行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型第一篇2PAGEPAGE18加速行業(yè)智能化白皮書第一章加速行業(yè)智能化白皮書加速行業(yè)智能化的價(jià)值與挑戰(zhàn)人類社會(huì)經(jīng)歷了從農(nóng)業(yè)社會(huì)到工業(yè)社會(huì)到信息社會(huì)再到智能社會(huì)的變遷，歷時(shí)幾千年。蒸汽1956702030突破：在算法方面，大模型將在應(yīng)用側(cè)持續(xù)落地、改變產(chǎn)業(yè)發(fā)展生態(tài)；在數(shù)據(jù)方面，人類將YB2020232000PAGEPAGE4加速行業(yè)智能化白皮書球通用計(jì)算算力將達(dá)到3.3ZFLOPS(FP32)，AI計(jì)算算力將超過105ZFLOPS(FP16)，增500170和規(guī)劃文件，將政策重點(diǎn)聚焦在加強(qiáng)技術(shù)投資和人才培養(yǎng)、促進(jìn)開放合作以及完善監(jiān)管和標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)上，全球人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)入加速落地階段。具體而言，美國(guó)將人工智能提到“未來產(chǎn)業(yè)”和“未來技術(shù)”領(lǐng)域的高度，不斷鞏固和提升美國(guó)在人工智能領(lǐng)域的全球競(jìng)爭(zhēng)力；中國(guó)一方面要加強(qiáng)人工智能基礎(chǔ)核心技術(shù)創(chuàng)新研究，培育創(chuàng)新的生態(tài)體系，另一方面要推進(jìn)人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合，賦能中國(guó)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智能化高質(zhì)量發(fā)展；歐盟全面重塑數(shù)字時(shí)代全球影響力，其中將推動(dòng)人工智能發(fā)展列為重要的工作；英國(guó)旨在使英國(guó)成為人工智能領(lǐng)域的全球超級(jí)大國(guó)；日本致力于推動(dòng)人工智新加坡要成為研發(fā)和部署有影響力的人工智能解決方案的先行者。華為一直致力于“把數(shù)字世界帶入每個(gè)人、每萬(wàn)物感知、萬(wàn)物互聯(lián)和萬(wàn)物智能是智能世界的三大特征。要實(shí)現(xiàn)這三大特征，需要大量的智能社會(huì)，未來已來智能世界正在加速而來20（1956-2060在這個(gè)階段，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)為代表的科學(xué)家團(tuán)隊(duì)共同研究了機(jī)器模擬

Tllle能時(shí)代的。華為持續(xù)以產(chǎn)品AlI、AllCloudAllIntelligence人工智能正從感知理解走向認(rèn)知智能，帶動(dòng)數(shù)字世界和物理世界無(wú)縫融合，從生活到生產(chǎn)、CB端，正日益廣泛和深刻地影響人類社會(huì)，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。據(jù)預(yù)測(cè)，2030年全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模將超2020304展?jié)摿涂臻g。人工智能無(wú)所不及，幫助人類獲得超越自我的能力，成為科學(xué)家的顯微鏡與望遠(yuǎn)鏡，讓我們的認(rèn)知跨越微小的夸克到廣袤的宇宙，千行萬(wàn)業(yè)從數(shù)字化走向智能化。AI擁抱美好新未來！智能的相關(guān)問題，并于1956年達(dá)特茅斯會(huì)議上正式提出人工智能概念。（2）啟動(dòng)期（2060）：60的第一個(gè)黃金發(fā)展期，該階段的人工智能主要以語(yǔ)言翻譯、證明等研究為主，在這個(gè)階段取得了機(jī)器定理證明、跳棋程序等一系列標(biāo)準(zhǔn)性PAGEPAGE5加速行業(yè)智能化白皮書成果。（3）瓶頸期（2070）：70年代，經(jīng)過科學(xué)家深入的研究，科學(xué)家提出了一系列不切合實(shí)際的研發(fā)目標(biāo)，尤其是對(duì)機(jī)器模仿人類思維的錯(cuò)誤認(rèn)識(shí)，導(dǎo)致人工智能發(fā)展進(jìn)入低谷期；（4）突破期（207090）：以專家系統(tǒng)為代表的技術(shù)突破，推動(dòng)人工智能加快應(yīng)用于醫(yī)療、化學(xué)、地質(zhì)等各個(gè)領(lǐng)域，人工智能技術(shù)在（2090）90著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的逐漸普及，加速了人工智能的創(chuàng)新突破，出現(xiàn)了深藍(lán)計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝國(guó)際象棋冠軍、“智慧地球”提出等一系列標(biāo)志性事件，促進(jìn)人工智能進(jìn)一步與應(yīng)用相結(jié)合。21人工智能正在開創(chuàng)下一個(gè)黃金階段。2016，GoogleAlphaGoAI1130，ChatGPT橫空出世，人工智能的發(fā)展進(jìn)入全新階段。20233，OpenAI又推出多模態(tài)大模型GPT-4，在生成質(zhì)量、使用性能和模型安全合規(guī)等多個(gè)領(lǐng)域評(píng)分均領(lǐng)先于現(xiàn)有主流模型，被譽(yù)為“史上最強(qiáng)”大模型。Mta20237月先后推出開源大模型LLaMALLaMA2能力評(píng)估、安全訓(xùn)練和負(fù)責(zé)任的發(fā)布等方面有Gitub10個(gè)大模型，包括華為盤古大模型、訊飛星火認(rèn)AI-ChatGLM知識(shí)得到了高效積累和繼承，從而大幅提升了人工智能的泛化性、通用性、實(shí)用性。在實(shí)際

處理下游任務(wù)時(shí)再通過小規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練，就能達(dá)到傳統(tǒng)小模型的效果。大模型的出現(xiàn)，減少了行業(yè)用戶訓(xùn)練模型研發(fā)成本，降低了AI落地應(yīng)用的門檻，并且上線部署過程大幅AII技術(shù)真正地來到了我們身邊，AIihoe時(shí)刻”到了，各行業(yè)開啟了從數(shù)字化到智能化的升級(jí)，行業(yè)智能化的“iPhone智能化正在改變?nèi)祟惖纳詈虯I已經(jīng)成為了人們生活中不可或缺的一部分，它正在改變著我們的生活方式和工作方式。日常出行中，人工智能翻譯支撐跨語(yǔ)言、跨文化的高效溝通，通過拍照獲取景點(diǎn)的歷史文化（VR）與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（A）I虛擬的現(xiàn)實(shí)生活中，或者將虛擬元素融入真實(shí)環(huán)境中，為娛樂帶來全新的體驗(yàn)維度。辦公場(chǎng)景中，未來撰文、翻譯、制圖、代碼核查等工作一半以上可由人工智能完成。人工智能可以通過高效運(yùn)算，接管一些重復(fù)性工作，把人類從忙碌而繁重的日常工作中解放出來，讓人類節(jié)省最寶貴的時(shí)間資源，去做更多振奮人心、富有挑戰(zhàn)性的工作，如按其所長(zhǎng)貢獻(xiàn)創(chuàng)造力、策略思維等。在教育場(chǎng)景中，AI的出現(xiàn)和持續(xù)演進(jìn)正在重構(gòu)傳統(tǒng)課堂教學(xué)，改變學(xué)校形態(tài)、教學(xué)方式和學(xué)習(xí)方式。如隨著AI持續(xù)改變教育的方式，越PAGEPAGE6加速行業(yè)智能化白皮書來越多的學(xué)生將更愿意參加線上數(shù)字課程的學(xué)習(xí)；借助人工智能技術(shù)為學(xué)習(xí)者推薦個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源，實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)者的個(gè)性化學(xué)習(xí)等。另外，隨著人工智能技術(shù)的不斷迭代升級(jí)，未AI技術(shù)將應(yīng)用于更多領(lǐng)域，如基于多模態(tài)I個(gè)人助理將極大的便利人們的生P，在越來越多的垂直領(lǐng)域細(xì)分賽道的應(yīng)用場(chǎng)景中出現(xiàn)等。智能化正在持續(xù)賦能千行萬(wàn)業(yè)人工智能是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，全球主要國(guó)家及地區(qū)都把發(fā)展人工智能作為提升國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力、推動(dòng)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重大戰(zhàn)略。通過應(yīng)用牽引推動(dòng)人工智能技術(shù)落地成為各國(guó)共識(shí)。美國(guó)引導(dǎo)人工智能技術(shù)在行業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)新和融合應(yīng)用。20217月，美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)聯(lián)合多個(gè)部門和知名企業(yè)等，新成立11家人工智能研究機(jī)構(gòu)，涵蓋了人機(jī)交互、人工智能優(yōu)化、動(dòng)態(tài)系統(tǒng)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)等方向，研究教育、能源等多個(gè)領(lǐng)域。中國(guó)“十四五”規(guī)劃綱要明確大力發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)，打造人工智能產(chǎn)業(yè)集群以及深入賦能傳統(tǒng)行業(yè)成為重點(diǎn)。英國(guó)支持人工智能產(chǎn)業(yè)化，啟動(dòng)人工智能辦公室和英國(guó)研究與創(chuàng)新局聯(lián)合計(jì)劃等，確保人工智能惠及所有行業(yè)和地區(qū)，促進(jìn)人工智能的廣泛應(yīng)用。日本將基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和人工智能應(yīng)用全面推動(dòng)人工智能在醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、交通物流、智慧城市、制造業(yè)等各個(gè)行業(yè)開展應(yīng)用。同時(shí)世界各國(guó)也高度重視人工智能標(biāo)準(zhǔn)化工作，規(guī)范人工智能落地應(yīng)用，出臺(tái)戰(zhàn)略加強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)化布局，支撐產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展。ISO/IECJTC1SC42IEEEAI

供給方和參考源，影響力正向全球輻射。重點(diǎn)在人工智能基礎(chǔ)共性、關(guān)鍵通用技術(shù)、人工智能可信及倫理方面開展標(biāo)準(zhǔn)研制工作。2020318復(fù)成立全國(guó)信標(biāo)委人工智能分技術(shù)委員會(huì)，主要負(fù)責(zé)人工智能基礎(chǔ)、技術(shù)、風(fēng)險(xiǎn)管理、可信賴、治理、產(chǎn)品及應(yīng)用等人工智能領(lǐng)域國(guó)家標(biāo)ISO/IECJTC1/SC42，以標(biāo)準(zhǔn)化手段，分類分級(jí)分步驟推動(dòng)大模型評(píng)測(cè)、算力、算法、數(shù)據(jù)和治理等領(lǐng)域的技術(shù)和應(yīng)用，帶動(dòng)和引領(lǐng)人工智能的健康、可持續(xù)發(fā)展。在全球各國(guó)高度關(guān)注下，人工智能從實(shí)驗(yàn)室加速走向應(yīng)用場(chǎng)，推動(dòng)AI技術(shù)應(yīng)用到智能產(chǎn)品的開發(fā)，服務(wù)模式的創(chuàng)新，產(chǎn)業(yè)升級(jí)，賦能多行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。在氣象預(yù)報(bào)行業(yè)，I《Nature》正刊發(fā)表了華為云盤古氣象大模型研究成果，該模型創(chuàng)建了首個(gè)精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法的AI模型，速度相比傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)提速10000倍以上，能夠提供全球氣象秒級(jí)預(yù)報(bào)。在今年的“古超”和“杜蘇芮”等臺(tái)風(fēng)預(yù)測(cè)應(yīng)用中，盤古氣象大模型準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了臺(tái)風(fēng)路徑，這將對(duì)氣象導(dǎo)致的防災(zāi)減災(zāi)，保障民生安全起到非常重要的作用。在醫(yī)療健康行業(yè)，I輔助醫(yī)療、影像質(zhì)控、知識(shí)問答等方面發(fā)揮著極關(guān)鍵的作用，尤其是在藥物研發(fā)領(lǐng)域，AI破公認(rèn)的“雙十定律”，將研發(fā)時(shí)間由數(shù)年縮直接推動(dòng)藥物研發(fā)實(shí)現(xiàn)從“馬拉松”到“加速跑”，開啟了藥物研發(fā)領(lǐng)域前沿技術(shù)革命的新征程。PAGEPAGE7加速行業(yè)智能化白皮書社會(huì)運(yùn)行方式正在悄然變化人工智能改變了基礎(chǔ)的生產(chǎn)力工具，中期來看會(huì)改變社會(huì)的生產(chǎn)關(guān)系，長(zhǎng)期來看將促使整個(gè)社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)生質(zhì)的突破。人工智能將對(duì)消除社會(huì)數(shù)字鴻溝，實(shí)現(xiàn)全球包容性增長(zhǎng)和可持續(xù)發(fā)展具有重要作用。人與自然和諧相處是一個(gè)永恒的命題，而保護(hù)生物多樣性是保護(hù)地球的一個(gè)重要手段。通過生物多樣性的監(jiān)測(cè)，我們可以更深入地了解身邊的大自然。傳統(tǒng)的生物多樣性研究需要對(duì)數(shù)據(jù)收集的專用技術(shù)進(jìn)行大量投資，并需要非常專業(yè)、經(jīng)驗(yàn)豐富的生態(tài)保護(hù)科學(xué)家進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和洞察。相關(guān)科學(xué)文獻(xiàn)的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，58%的生物多樣性聲學(xué)研究完全基于專家從原始數(shù)據(jù)中人工識(shí)別物種。如今，隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用，科學(xué)家能夠處理的研究數(shù)量以及每項(xiàng)研究所能分析的數(shù)據(jù)量，都有了極大的飛躍。例如，RFCxArbimon是一個(gè)開放和免費(fèi)的平臺(tái)，致力于為生物多樣性聲學(xué)監(jiān)測(cè)和洞察提供端到端解決方案。該平臺(tái)目前收20020%Arbimon團(tuán)隊(duì)聯(lián)合華為和其他合作伙伴，基于不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)集，為新物種訓(xùn)練新的人工智能模型，并重新訓(xùn)練現(xiàn)有模型以提高性能。分析結(jié)果可幫助一線工作人員決策采取可行鳥類保護(hù)措施或行動(dòng)。人與自然的和諧相處也包括阻止外來物種入侵，保護(hù)當(dāng)?shù)匚锓N免于被滅絕，防止破壞當(dāng)?shù)厣罘绞?。在挪威貝勒沃格這個(gè)原本平靜的城市正面臨著外來物種入侵的威脅。駝背大馬哈魚來源于太平洋，并不是挪威的本地物種。駝背大馬哈魚比生活在大西洋的大西洋鮭更具侵略性，現(xiàn)在正快速占領(lǐng)河流，給大西洋鮭的繁殖帶來了挑戰(zhàn)。大西洋鮭屬于挪威政府認(rèn)定的

瀕危物種，如果不采取措施，可能會(huì)遭到滅絕。2021年3月，由當(dāng)?shù)孬C人和漁民組成的貝勒沃格狩獵和垂釣協(xié)會(huì)（BJFF）與華為建立了合作關(guān)系，雙方將共同保護(hù)斯托爾瓦河中的大西洋鮭。他們最初的目標(biāo)是利用水下攝像機(jī)和人工智能來識(shí)別物種并統(tǒng)計(jì)魚類的數(shù)量。該項(xiàng)目的第一階段于2021年夏天啟動(dòng)。這一階段聚焦開發(fā)算法，讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠識(shí)別河流中的本地大西洋鮭和北極紅點(diǎn)鮭，并記錄不速之客駝背大馬哈魚。這一目標(biāo)已經(jīng)輕松達(dá)到。通過6月下旬到9月采集到的連續(xù)視頻和數(shù)萬(wàn)圖片，新開發(fā)的算法能夠識(shí)別出90以上的大西洋鮭和駝背大馬哈魚。后續(xù)可對(duì)通過的魚進(jìn)關(guān)愛殘障人士是包容社會(huì)的重要組成方面，通過數(shù)字化技術(shù)能幫助提高他們生活的舒適度和2700中許多人使用手語(yǔ)作為其主要的交流形式。與其他手語(yǔ)語(yǔ)言一樣，中國(guó)手語(yǔ)學(xué)習(xí)面臨詞匯更新慢、師資短缺、標(biāo)準(zhǔn)難統(tǒng)一等挑戰(zhàn)，對(duì)此，千博信息基于華為昇思indpore學(xué)院自動(dòng)化研究所紫東太初三模態(tài)大模型，帶來全新的手語(yǔ)產(chǎn)品，基于1.25070打造手語(yǔ)教考一體機(jī)，開創(chuàng)性地實(shí)現(xiàn)手語(yǔ)動(dòng)作與視頻、圖片示意和文字說明聯(lián)動(dòng)，使得手語(yǔ)學(xué)習(xí)能夠快速上手，一定程度上緩解了手語(yǔ)師資短缺問題。也能作為手語(yǔ)翻譯機(jī)使用，幫助聽障人士順暢溝通、便捷生活。PAGEPAGE8加速行業(yè)智能化白皮書行業(yè)智能化，多重挑戰(zhàn)猶存到2030年，人工智能有望顛覆制造、電力、能源、交通運(yùn)輸?shù)汝P(guān)鍵產(chǎn)業(yè)，撬動(dòng)難以限量的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，若要把握這一機(jī)遇，須在多個(gè)維度進(jìn)行能力建設(shè)。統(tǒng)籌點(diǎn)線面、系統(tǒng)推進(jìn)的總體考慮下，重點(diǎn)圍繞核心技術(shù)、基礎(chǔ)軟硬件、數(shù)據(jù)資源體系、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和行業(yè)應(yīng)用示范等進(jìn)行部署。傳統(tǒng)算力基礎(chǔ)設(shè)施難以匹配大模型創(chuàng)新需求AI多元化和巨量化的趨勢(shì)。不同的應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)算力的要求不同，要評(píng)判算力基礎(chǔ)設(shè)施是否滿足AI綜合考慮算力基礎(chǔ)設(shè)施的性能與靈活易用性。大模型技術(shù)對(duì)于算力基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模提出了更高的要求，企業(yè)傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施面臨算力資源不足的挑戰(zhàn)。AI與模型的參數(shù)量、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量成正比。根據(jù)業(yè)界論文的理論推算，端到端大模型的理論訓(xùn)練8*T*P/n*X)T的tokenAI卡數(shù)，XhaGPT175B（1750）規(guī)模下，在35000819249計(jì)算量變大，按照業(yè)界的經(jīng)驗(yàn)，能達(dá)到可接受的訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)，需要百億參數(shù)百卡規(guī)模，千億參數(shù)千卡規(guī)模，萬(wàn)億參數(shù)萬(wàn)卡規(guī)模。這對(duì)算力資源的規(guī)模提出了極高的要求。算力不足意味著無(wú)法處理龐大的模型和數(shù)據(jù)量，也無(wú)法有效支撐高質(zhì)量的大模型技術(shù)創(chuàng)新。

基礎(chǔ)大模型難以適應(yīng)行業(yè)智能化需求L0的構(gòu)建，需要頂尖人才和巨額資金的持續(xù)投入，百模千態(tài)將以行業(yè)模型的形態(tài)為主。技術(shù)門檻高，基礎(chǔ)大模型的構(gòu)建是復(fù)雜的端到端系統(tǒng)工程，是一個(gè)典型的復(fù)雜軟件平臺(tái)。資金投入大，GPT-4訓(xùn)練成本約65~10/每個(gè)行業(yè)均有使用大模型的場(chǎng)景，行業(yè)用戶及行業(yè)伙伴大多不具備從頭開發(fā)大模型的能力，為了獲得適配本行業(yè)的大模型，需要提供行業(yè)數(shù)據(jù)給基礎(chǔ)大模型進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練。數(shù)據(jù)是行業(yè)用戶的核心資產(chǎn)和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的源泉，行業(yè)用戶部分關(guān)鍵敏感數(shù)據(jù)難以實(shí)現(xiàn)共享公共安全和個(gè)人隱私等方面的數(shù)據(jù)；金融行業(yè)中責(zé)權(quán)、債務(wù)關(guān)系相關(guān)的數(shù)據(jù)；制造業(yè)的資產(chǎn)明細(xì)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)以及明確要求不可以出園區(qū)的數(shù)據(jù)等等，此時(shí)基礎(chǔ)大模型難以適應(yīng)行業(yè)智能化需求。于是行業(yè)用戶將行業(yè)非敏感數(shù)據(jù)提供給基礎(chǔ)大模型供應(yīng)商，形成行業(yè)大模型L1，再結(jié)合場(chǎng)景數(shù)據(jù)在行業(yè)大模型L1基礎(chǔ)上形成場(chǎng)景大模型L2,以適應(yīng)行業(yè)的需要。數(shù)據(jù)供給難以滿足大模型訓(xùn)練需求數(shù)據(jù)將是構(gòu)建大模型競(jìng)爭(zhēng)力的核心要素，行業(yè)先鋒都應(yīng)該打造自身的數(shù)據(jù)飛輪。高價(jià)值、特定領(lǐng)域的工作流程，特別且必須依賴于豐富且高質(zhì)量的專有數(shù)據(jù)集。PAGEPAGE9加速行業(yè)智能化白皮書從全球來看，高質(zhì)量數(shù)據(jù)都在變得更稀缺。行存儲(chǔ)和管理海量數(shù)據(jù)，形成優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集的能力仍不足。從政府層面來看，當(dāng)前缺少統(tǒng)籌共性數(shù)據(jù)集的建設(shè)服務(wù)，數(shù)據(jù)流通與共享機(jī)制不成熟，開放數(shù)據(jù)集“質(zhì)”與“量”難保證，源頭數(shù)據(jù)的治理不充分，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、共享不足。從企業(yè)內(nèi)部來看，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集受制于非數(shù)字化終端，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)上傳受制于低速網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析受制于數(shù)據(jù)孤島，行業(yè)數(shù)據(jù)難采、難傳、難用，阻礙了行業(yè)智能化的進(jìn)程。法規(guī)監(jiān)管難以保障智能化安全可信需求行業(yè)智能化后，行業(yè)信息化水平進(jìn)一步提升，對(duì)信息系統(tǒng)的依賴加劇，減少人工干預(yù)后，被攻擊入侵后損失嚴(yán)重，對(duì)安全可信訴求更加強(qiáng)烈。行業(yè)智能化會(huì)導(dǎo)致信息系統(tǒng)更加復(fù)雜，構(gòu)建安全可信的難度劇增。人工智能技術(shù)涉及的領(lǐng)域非常廣泛，其潛在的風(fēng)險(xiǎn)和危害也不容忽視，比如個(gè)人隱私保護(hù)、脫敏數(shù)據(jù)使用、數(shù)據(jù)泄露等，這些都需要根據(jù)合適的法律進(jìn)行規(guī)范和監(jiān)管。人工智能技術(shù)的發(fā)展也與社會(huì)倫理、安全等問題存在聯(lián)系，需要明確相關(guān)責(zé)任與義務(wù)等問題。因此需要更健全的人工智能法規(guī)和監(jiān)管機(jī)制。人才儲(chǔ)備和生態(tài)難以支撐智能化轉(zhuǎn)型需求

PAGEPAGE10加速行業(yè)智能化白皮書第二章加速行業(yè)智能化白皮書實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型所需的參考架構(gòu)行業(yè)智能化技術(shù)需求大型集團(tuán)性企業(yè)往往具有眾多的所屬企業(yè)或組織，在集團(tuán)之下，圍繞某類相似或關(guān)聯(lián)性業(yè)務(wù)成立區(qū)域（或領(lǐng)域）組織，統(tǒng)籌具體業(yè)務(wù)執(zhí)行單位的生產(chǎn)與經(jīng)營(yíng)?？偨Y(jié)起來一般有總部、區(qū)域（或領(lǐng)域）3終端感知。如第一章所述，AI一是，自行構(gòu)建：企業(yè)可以自行組建研發(fā)團(tuán)隊(duì)，進(jìn)行大模型的研發(fā)和訓(xùn)練。這需要企業(yè)具備強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力和資源投入，包括算力、數(shù)據(jù)、人才等方面的支持。二是，合作伙伴：企業(yè)AI算力資源、數(shù)據(jù)等方面的幫助，加速大模型的研發(fā)和應(yīng)用。三是，云服務(wù)平臺(tái)：許多云服務(wù)PAGEPAGE11加速行業(yè)智能化白皮書AI方式可以節(jié)省企業(yè)的研發(fā)成本和時(shí)間，同時(shí)還能享受云服務(wù)提供商的技術(shù)支持和穩(wěn)定性。四是，企業(yè)基于模式二三獲得的高階模型構(gòu)建專屬的低階模型，如：L1L2對(duì)于訓(xùn)練，總部通常會(huì)統(tǒng)一構(gòu)建共享的高階模型，需要建設(shè)大規(guī)格的AI算力。區(qū)域（或領(lǐng)域）根據(jù)自身特點(diǎn)基于總部的模型進(jìn)行二次訓(xùn)練，形成更符合自身業(yè)務(wù)需求的低階模型，需要建設(shè)較小規(guī)格的AI算力。對(duì)于推理，總部推理服務(wù)于全公司共享業(yè)務(wù)，包含為全公司服務(wù)的推理業(yè)務(wù)和為全公司服務(wù)的推理資源池，算力需求較大；區(qū)域（或領(lǐng)域）推理服務(wù)于區(qū)域（或領(lǐng)域）業(yè)務(wù)，算力需求較小；邊端側(cè)有大量的實(shí)時(shí)控制業(yè)務(wù)，需要就近部署推理算法以降低網(wǎng)絡(luò)時(shí)延，不同的現(xiàn)場(chǎng)需要適配不同的周邊系統(tǒng)和本地化業(yè)務(wù)流程，因此需要就近部署推理算法便于集成適配、減少聯(lián)動(dòng)更新。邊端側(cè)推理服務(wù)范圍小，算力需求最小。綜上所述，兩級(jí)訓(xùn)練三級(jí)推理是先鋒企業(yè)的典型部署范式，如下圖2-1所示。圖2-1行業(yè)智能化兩級(jí)訓(xùn)練三級(jí)推理的部署范式基于上述的范式，各企業(yè)可以根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需求進(jìn)行適配和裁剪。我們可以從算力集群化、算力5AIICTPAGEPAGE12加速行業(yè)智能化白皮書大規(guī)模參數(shù)的訓(xùn)練呼喚大算力，需要集群來保障大規(guī)模、長(zhǎng)期穩(wěn)定、高可靠的算力供給。分層分級(jí)建設(shè)和部署大模型是各行業(yè)的基本要求，需要算力系列化適配各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景。行業(yè)大模型的訓(xùn)練和推理都需要高質(zhì)量的行業(yè)數(shù)據(jù)來支撐。需要應(yīng)用快速迭代降低開發(fā)門檻保障AI落得實(shí)。需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)通信保障智能化各場(chǎng)景業(yè)務(wù)需求，保障AI用得好。算力集群化因?yàn)榭偛亢蛥^(qū)域（或領(lǐng)域）需要做模型訓(xùn)練和推理資源池，有建設(shè)大規(guī)模AI單卡性能增長(zhǎng)有限，想要增加性能，只有集群的模式滿足大算力的需求。AI程，需要兼顧計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等的跨域協(xié)同及優(yōu)化，助力企業(yè)構(gòu)筑高效協(xié)同的算力集群。AI3總部需要部署高階模型，不同的高階模型對(duì)算力要求不同，百億參數(shù)百?gòu)埧?，千億參數(shù)千張卡，萬(wàn)億參數(shù)萬(wàn)張卡。其次，集群需要實(shí)現(xiàn)低時(shí)延、大帶寬、高可靠的網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練集群網(wǎng)絡(luò)的丟包率會(huì)極大影響算力效率，零丟包是訓(xùn)練集群網(wǎng)絡(luò)的基本要求。萬(wàn)分之一丟包，算力降低10%；千分之一丟包，算力降30%。面對(duì)千億、萬(wàn)億參數(shù)規(guī)模的大模型訓(xùn)練，僅僅是單次計(jì)算迭代內(nèi)梯度同步需要的通信量就達(dá)GB量級(jí)，此外還有各種并行模式、加速框架引入的通信需求，使得傳統(tǒng)低速網(wǎng)絡(luò)的帶寬遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法支撐集群的高效計(jì)算。因此要充分發(fā)揮計(jì)算資源的強(qiáng)大算力，必須構(gòu)建一個(gè)全

新的高性能網(wǎng)絡(luò)底座，用高速網(wǎng)絡(luò)的大帶寬來助推整個(gè)集群計(jì)算的高效率。在大模型的訓(xùn)練和推理中，集群間的多卡通訊頻繁，對(duì)時(shí)延敏感。以推理為例，多卡低時(shí)延通信挑戰(zhàn)：低時(shí)延推理需要采用多卡模型并行來分擔(dān)參數(shù)和KV緩存，提升等效的HBM帶寬；Decoding階段引入大量小數(shù)據(jù)allreduceGPT-3175B，token192allreduce計(jì)算精度下每次業(yè)務(wù)包24KB，對(duì)通信時(shí)延極其敏感。最后，在存儲(chǔ)方面，大模型基于算力和數(shù)據(jù)驅(qū)需要實(shí)現(xiàn)大容量、高帶寬、高IOS、高可靠。需對(duì)存儲(chǔ)容量帶動(dòng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)從服務(wù)器本地盤走向存，需要大帶寬的存儲(chǔ)寫入能力；為保障訓(xùn)練效率，需要加速加載海量小文件訓(xùn)練數(shù)據(jù)、減求三，高可靠：長(zhǎng)時(shí)間訓(xùn)練過程中，存儲(chǔ)的高算力系列化基于前述的部署范式，企業(yè)總部需要構(gòu)建共享的高階模型訓(xùn)練和共享推理資源池，根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求需要使用AI算力集群、訓(xùn)練服務(wù)器、推理服務(wù)器、訓(xùn)推一體機(jī)來建設(shè)訓(xùn)練中心和推理中心。比如自行構(gòu)建萬(wàn)億參數(shù)的大模型，需要萬(wàn)卡級(jí)規(guī)模的AI算力集群；構(gòu)建千億參數(shù)的大模型，需要千卡級(jí)規(guī)模的AI算力集群；基于預(yù)訓(xùn)練的大模型構(gòu)建百億參數(shù)的模型，需要百卡規(guī)模的AI算力集群。PAGEPAGE13加速行業(yè)智能化白皮書區(qū)域需要建設(shè)低階模型訓(xùn)練和較小的推理算對(duì)算力需求差異大。需要使用AI訓(xùn)練服務(wù)器、推理服務(wù)器、訓(xùn)推一體機(jī)來建設(shè)訓(xùn)練中心和推理中心。比如總部構(gòu)建的模型已覆蓋大部分業(yè)務(wù)，區(qū)域只需要針對(duì)差異化的業(yè)務(wù)基于總部預(yù)訓(xùn)練的模型做差異化的訓(xùn)練，訓(xùn)推一體機(jī)即可滿足。邊端側(cè)算力需求小，同時(shí)有環(huán)境限制，需要使用不同規(guī)格的推理服務(wù)器、推理模塊、終端內(nèi)嵌的推理算力幾種方式來滿足工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)、野外、本安、工地等差異化的業(yè)務(wù)場(chǎng)景訴求。邊緣設(shè)備需要具備邊緣自治能力，實(shí)現(xiàn)邊端側(cè)業(yè)務(wù)自閉環(huán)。比如野外環(huán)境惡劣，在網(wǎng)絡(luò)中斷AI高質(zhì)量數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)將是構(gòu)建大模型競(jìng)爭(zhēng)力的核心要素，高質(zhì)量的行業(yè)數(shù)據(jù)尤為稀缺，從企業(yè)外部采購(gòu)數(shù)據(jù)行業(yè)大模型的訓(xùn)練和推理都需要高質(zhì)量的行業(yè)數(shù)據(jù)來支撐。訓(xùn)練、推理數(shù)據(jù)不單有TOT數(shù)據(jù)，OT數(shù)據(jù)是指由操作技術(shù)（OperationalTechnology）產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括來自工業(yè)控制系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、傳感器OT設(shè)備的數(shù)據(jù)。OT數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)安全，需要做好整個(gè)系統(tǒng)的頂5

OT數(shù)據(jù)和接收任OT數(shù)據(jù)的采集和上傳上，行業(yè)的普遍存在智能化和智能化改造的訴求：一些儀表還是機(jī)械式、模擬式儀表，無(wú)法提供智能化OT設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率很低，即使是一些已經(jīng)聯(lián)網(wǎng)的儀表、傳感器，也僅僅支持本地互聯(lián)，感知數(shù)據(jù)僅用于有限場(chǎng)景，在本地經(jīng)過處理的結(jié)果向上級(jí)系統(tǒng)提供，原始的感知數(shù)據(jù)不上傳；一些設(shè)備（外連接七國(guó)八制，集成復(fù)雜，可用性低，導(dǎo)致數(shù)據(jù)無(wú)法及時(shí)、全量上傳，數(shù)據(jù)采集時(shí)間無(wú)法對(duì)齊，數(shù)據(jù)無(wú)法支撐智能AI訓(xùn)練；需要智能化的終端，通過智聯(lián)操作系統(tǒng)，將協(xié)議復(fù)雜、系統(tǒng)孤立的終端有機(jī)協(xié)同起來，實(shí)現(xiàn)對(duì)同一感報(bào)”，以滿足更加復(fù)雜、高精度、高速度、智能化和協(xié)同的作業(yè)要求。其次，需要大容量、支持訪問協(xié)議多樣化的存儲(chǔ)。OT數(shù)據(jù)量大，文件格式多樣，訓(xùn)練前需OT樣本數(shù)據(jù)上傳到模型訓(xùn)練中心，對(duì)存儲(chǔ)要求高。需要存儲(chǔ)提供PB級(jí)原始數(shù)據(jù)以及訪問協(xié)議多樣化。IT與OT融合的扁平化工業(yè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于工業(yè)企業(yè)而言意義非凡，將真正實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)上得來、算力下得去、上下游貫通”。數(shù)據(jù)上得來：數(shù)據(jù)“逐層上送”的過程中，每一層的數(shù)據(jù)傳遞過程都存在較多的數(shù)據(jù)信息損失，因此工業(yè)企業(yè)需要打破層級(jí)壁壘，解決跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)難問題，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)直采。算力下得去：/A、算力相融合，幫助工業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)AI排產(chǎn)、工藝優(yōu)化等創(chuàng)新應(yīng)用。上下游貫通：通PAGEPAGE14加速行業(yè)智能化白皮書過生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)度與客戶實(shí)時(shí)共享、產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案與合作伙伴共享等上下游的連接和協(xié)同，幫更堅(jiān)固的紐帶。第四，工業(yè)企業(yè)需要有效的數(shù)據(jù)治理，提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，支撐大模型訓(xùn)練。T源頭治理，制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，從應(yīng)用規(guī)范、應(yīng)用產(chǎn)生開始治理，保障數(shù)據(jù)“優(yōu)生”。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理主要用于大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，智能化時(shí)代數(shù)據(jù)治理將為模型的訓(xùn)練和推理服務(wù)，因此數(shù)據(jù)治理需要與AI比如：企業(yè)的數(shù)據(jù)從局限于自身內(nèi)部轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)間數(shù)據(jù)協(xié)同、流通、共享與交易，便于在上下游和產(chǎn)業(yè)間形成協(xié)同、在企業(yè)間和產(chǎn)業(yè)內(nèi)形成數(shù)據(jù)交易、數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)和數(shù)據(jù)市場(chǎng)。最后，數(shù)據(jù)安全作為數(shù)據(jù)價(jià)值化的基石，對(duì)于保障商業(yè)秘密、企業(yè)數(shù)據(jù)主權(quán)，確保數(shù)據(jù)使用合規(guī)至關(guān)重要。為此工業(yè)企業(yè)需要構(gòu)建事前預(yù)讓數(shù)據(jù)使用更安全。應(yīng)用快速迭代I技術(shù)的發(fā)展、智能化應(yīng)用的深入，應(yīng)用場(chǎng)景變得更多元、更復(fù)雜。每個(gè)行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景都有成百上千，每個(gè)子場(chǎng)景對(duì)AI泛化性要求不同，在特定的場(chǎng)景，需要對(duì)AI模型進(jìn)一步優(yōu)化和重構(gòu)，以適應(yīng)生產(chǎn)環(huán)境。比如：在工業(yè)場(chǎng)景下，有工業(yè)質(zhì)檢、安全巡檢等生產(chǎn)的零部件千差萬(wàn)別，安全巡檢子場(chǎng)景中巡檢區(qū)域可能地形復(fù)雜多樣并且自然環(huán)境惡劣。在交通場(chǎng)景下，包含若干細(xì)分的子場(chǎng)景，以公路子場(chǎng)景交通擁堵治理來說，每一個(gè)區(qū)域（車輛數(shù)、擁堵點(diǎn)、停車場(chǎng)、周邊路網(wǎng)承載力），

（行為），每一輛車（出行、時(shí)間、地點(diǎn)、路線情況和需求不盡相同，復(fù)雜多變。AII應(yīng)用于這些場(chǎng)景過程中，即使有自動(dòng)化程度很高的工具，在傳統(tǒng)的I式下，也不得不逐個(gè)定制開發(fā)，如同作坊式開發(fā)，投入人力多，開發(fā)周期長(zhǎng)，再加上AI才供給不足，導(dǎo)致AI算法開發(fā)產(chǎn)能不能滿足行業(yè)智能化的需要。大模型為解決這類問題提供了很好的方案。有了預(yù)先訓(xùn)練好的大模型，AI0是基于大模型做增強(qiáng)訓(xùn)練，并自動(dòng)化抽取出適合該場(chǎng)景部署的小模型，開發(fā)周期從月級(jí)縮短為天級(jí)，相對(duì)于以前的作坊式開發(fā)，I開發(fā)效率可以提升1~00AI型從作坊式開發(fā)到工業(yè)化開發(fā)的轉(zhuǎn)變。但這樣的開發(fā)效率需要高效的開發(fā)工具鏈支撐，需要做到針對(duì)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，快速響應(yīng)、動(dòng)態(tài)按需適配，實(shí)現(xiàn)從需求到智能化應(yīng)用的快速迭代、敏捷應(yīng)用短閉環(huán)。具體來說，智能化應(yīng)用的開發(fā)工具鏈需要滿足以下4個(gè)關(guān)鍵需求：首先需要大模型增強(qiáng)訓(xùn)練敏捷化，減少開發(fā)的中間環(huán)節(jié)，讓應(yīng)用的使用者參與到模型的構(gòu)建AI算法的創(chuàng)新和孵化。模型開發(fā)工具鏈要能夠支模型部署到結(jié)果反饋全流程高效作業(yè)，降低開發(fā)門檻。其次需要應(yīng)用開發(fā)敏捷化，從傳統(tǒng)的“瀑布式”開發(fā)走向敏捷式開發(fā)，支持低代碼、零代碼開發(fā)，讓業(yè)務(wù)人員可以直接參與開發(fā)。打通應(yīng)用PAGEPAGE15加速行業(yè)智能化白皮書AIAIAIAIDataOps與最終通過將數(shù)據(jù)和AIAI互問答、需求獲取和代碼提交的智能協(xié)同，大幅提升開發(fā)效率。高質(zhì)量數(shù)據(jù)通信海量數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)大模型訓(xùn)練、行業(yè)場(chǎng)景模型二次訓(xùn)練、模型持續(xù)迭代進(jìn)化的“養(yǎng)料”，也是無(wú)所不I需要高效數(shù)據(jù)通信，兩級(jí)訓(xùn)練三級(jí)推理部署范式之間的持續(xù)迭代需要高效數(shù)據(jù)通信，數(shù)據(jù)采集與推理服務(wù)器之間也需要高效數(shù)據(jù)通信。//領(lǐng)域到邊端，海量訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)上傳、模型推送與訓(xùn)練迭代、無(wú)所1TB樣本數(shù)據(jù)需要上傳到提供訓(xùn)練服務(wù)的數(shù)據(jù)中心，突發(fā)帶寬高、潮汐效應(yīng)明顯，需要10GE匯聚的高速數(shù)據(jù)通信；訓(xùn)練生成的模型文件下推，需要廣覆蓋、大帶寬、任務(wù)式的彈性數(shù)據(jù)通信，靈活建立聯(lián)接；千萬(wàn)應(yīng)用場(chǎng)景的實(shí)時(shí)推理交互，需要低時(shí)延、高可靠、高并發(fā)的低時(shí)延數(shù)據(jù)AI(C)、Iv6+(AN)還需要考慮數(shù)據(jù)中心的異地容災(zāi)、東數(shù)西算、協(xié)同計(jì)算，這就需要引入網(wǎng)絡(luò)切片、OXC、網(wǎng)絡(luò)數(shù)字IP骨干網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)跨地域的實(shí)時(shí)算力調(diào)度、極速數(shù)據(jù)運(yùn)送、高效協(xié)同計(jì)算。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)通信的安全至關(guān)重要。行業(yè)智能化時(shí)代，數(shù)據(jù)流量持續(xù)增長(zhǎng)，加密威脅持續(xù)增加，我們需要高性能、高彈性、高效攔截加密威脅的網(wǎng)絡(luò)安全解決方案，為行業(yè)智能化保駕護(hù)航。行業(yè)智能化時(shí)代，新一代高運(yùn)力數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)從“萬(wàn)物智聯(lián)”走向“萬(wàn)智互聯(lián)、萬(wàn)數(shù)智算”，成為萬(wàn)物智聯(lián)、彈性超寬、智能無(wú)損、自智自馭的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。PAGEPAGE16加速行業(yè)智能化白皮書行業(yè)智能化參考架構(gòu)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型是一個(gè)長(zhǎng)期的、循序漸進(jìn)的過程，如何選擇轉(zhuǎn)型道路、如何分層分級(jí)建設(shè)智能化IT階段做出匹配的選擇，避免走彎路、走錯(cuò)路，提升轉(zhuǎn)型的效率?；谠诔鞘?、金融、交通、制造等20等特征的，全行業(yè)通用的行業(yè)智能化參考架構(gòu)，聯(lián)合行業(yè)伙伴共同構(gòu)筑行業(yè)智能化的基礎(chǔ)設(shè)施，使AI行業(yè)智能化參考架構(gòu)圖2-2行業(yè)智能化參考架構(gòu)PAGEPAGE17加速行業(yè)智能化白皮書行業(yè)智能化參考架構(gòu)是系統(tǒng)化的架構(gòu)，它包含智能感知、智能聯(lián)接、智能底座、智能平臺(tái)、AI獨(dú)立的，而是相互協(xié)同的，就像人體一樣，能感知、會(huì)思考、可進(jìn)化、有溫度，共同服務(wù)于千行萬(wàn)業(yè)的智能化發(fā)展。行業(yè)智能化參考架構(gòu)是一個(gè)面向全行業(yè)的、能夠服務(wù)不同智能化階段的參考架構(gòu)，通過分層分級(jí)建設(shè)，選取合適的技術(shù)能力和產(chǎn)品，提升企業(yè)的智能化水平。它有四個(gè)特點(diǎn)：協(xié)同、開放、敏捷、可信。IT

行業(yè)智能化參考架構(gòu)分層解析智能感知智能感知是物理世界與數(shù)字世界的紐帶，它基于品類豐富、泛在部署的終端設(shè)備，對(duì)傳統(tǒng)的感知能力進(jìn)行智能化升級(jí)，構(gòu)建一個(gè)無(wú)處不在的感知系統(tǒng)。智能感知具備多維泛在、開放互聯(lián)、智能交互、易用智維等特點(diǎn)。多維泛在智能化時(shí)代，需要對(duì)事物進(jìn)行全方位的感知，才能獲取到完整、全面的信息，支撐后續(xù)的智能化業(yè)務(wù)處理。在感知時(shí)，通過雷達(dá)、視頻、溫度傳感、氣壓傳感、光纖感知等多種類型的感知設(shè)備從不同的維度獲取數(shù)據(jù)，進(jìn)而匯總成為更全面的信息，支撐后續(xù)的智能分析和處置；同時(shí)，為了保證能夠獲取到準(zhǔn)確且實(shí)時(shí)的信息，感知設(shè)備還需要貼近被感知的對(duì)象，并保持實(shí)時(shí)在線，充分獲取感知數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)上傳至處理節(jié)點(diǎn)，形成無(wú)處不在的感知。開放互聯(lián)行業(yè)里各類感知終端種類繁多，協(xié)議七國(guó)八制導(dǎo)致數(shù)據(jù)難互通，難以支撐復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。因此，需要開放終端生態(tài)，通過鴻蒙或其它智聯(lián)操作系統(tǒng)，將協(xié)議復(fù)雜、系統(tǒng)孤立的終端有機(jī)協(xié)同起來，實(shí)現(xiàn)對(duì)同一感知對(duì)象的聯(lián)動(dòng)感知ICTPAGEPAGE18加速行業(yè)智能化白皮書智能交互隨著各類智能終端的廣泛應(yīng)用，人與人之間、遠(yuǎn)程協(xié)作等交互場(chǎng)景在行業(yè)應(yīng)用中得到了很大的推廣。通過云邊協(xié)同、AI用，極大地提升設(shè)備認(rèn)知與理解能力，實(shí)現(xiàn)軟AI算法在云邊端自由流動(dòng)，并通過包含智聯(lián)操作系統(tǒng)的終端設(shè)備，基于對(duì)感知實(shí)現(xiàn)智能的交互能力。易用智維行業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景復(fù)雜，對(duì)感知的要求也有很大差異，感知設(shè)備有相當(dāng)大的比例安裝在不易于部署維護(hù)的地點(diǎn)，如荒野、山頂、鐵路周界、建筑外圍等，其中一部分設(shè)備在獲取電力、網(wǎng)絡(luò)資源也存在一定的困難。因此，需要感知設(shè)備具備網(wǎng)算電一體集成、邊緣網(wǎng)關(guān)融合接入等能力，實(shí)現(xiàn)感知設(shè)備智簡(jiǎn)部署、即插即用，智簡(jiǎn)運(yùn)維平臺(tái)和工具數(shù)字化、智能化，實(shí)現(xiàn)無(wú)人化、自動(dòng)化的可視可管可維。智能聯(lián)接行業(yè)智能化的場(chǎng)景復(fù)雜多樣，智能聯(lián)接用于智能終端和數(shù)據(jù)中心的聯(lián)接、數(shù)據(jù)中心之間的聯(lián)接、數(shù)據(jù)中心內(nèi)部的聯(lián)接等，解決數(shù)據(jù)上傳、數(shù)據(jù)分發(fā)、模型訓(xùn)練等問題。各種場(chǎng)景對(duì)聯(lián)接

都有不同的要求。比如某個(gè)工業(yè)園區(qū)場(chǎng)景中智能終端和數(shù)據(jù)中心的聯(lián)接，AI要求實(shí)時(shí)推理交互，軟件包下載要求高峰值帶寬，視頻會(huì)議要求穩(wěn)定帶寬，需要借助網(wǎng)絡(luò)切片保障不同流量的互不干擾。在數(shù)據(jù)中心中，AI10%，而千分之一的丟包率會(huì)導(dǎo)致算力降低30%。因此，行業(yè)智能化需要萬(wàn)物智聯(lián)、彈性超寬、智能無(wú)損、自智自馭的智能聯(lián)接。萬(wàn)物智聯(lián)（雷達(dá)、行業(yè)感知、光纖感知、溫度感知、氣壓感知等）都需要通過網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)上傳感知數(shù)據(jù)，以支撐各種類型的業(yè)務(wù)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)上傳需要實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確，不能有丟失。智能聯(lián)接綜合采用5G-A、F5GAdvanced、Wi-Fi7、超融合(HCE)、IPv6場(chǎng)景、全觸點(diǎn)、無(wú)縫覆蓋的泛在聯(lián)接，支撐數(shù)據(jù)采集匯聚，推進(jìn)智能應(yīng)用普及，為智能化參考架構(gòu)的持續(xù)進(jìn)化構(gòu)筑萬(wàn)物智聯(lián)的基礎(chǔ)。彈性超寬隨著行業(yè)智能化不斷發(fā)展，感知能力不斷豐富與增強(qiáng)，生成的業(yè)務(wù)信息量也在極速增長(zhǎng)，支撐大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)更加豐富完善，訓(xùn)練出的模型更加精準(zhǔn)；訓(xùn)練出的模型也要迅速下發(fā)，推動(dòng)業(yè)務(wù)處理更加智能。面向PB級(jí)樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)上傳、TB級(jí)大模型文件分發(fā)的突發(fā)性、周期性、超寬帶聯(lián)接需求，需要建設(shè)大帶寬、低時(shí)延、智能調(diào)度的網(wǎng)絡(luò)；基于時(shí)延地圖和帶寬地圖動(dòng)態(tài)選擇最優(yōu)路徑，實(shí)現(xiàn)極速推理和實(shí)時(shí)交互，為行業(yè)智能化參考架構(gòu)打通“數(shù)據(jù)上得來、智能下得去”的持續(xù)進(jìn)化循環(huán)。PAGEPAGE19加速行業(yè)智能化白皮書智能無(wú)損超融合以太、網(wǎng)絡(luò)級(jí)負(fù)載均衡等技術(shù)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模、高吞吐、零丟包、高可靠的智能無(wú)損計(jì)算互聯(lián)；智算數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)升級(jí)，以網(wǎng)強(qiáng)算，通過算、網(wǎng)、存深度協(xié)同優(yōu)化，支撐萬(wàn)億級(jí)參數(shù)的模型訓(xùn)練，讓智能化參考架構(gòu)越來越智能。面向海量智能感知終端連云入算、I助端等場(chǎng)景，基于網(wǎng)絡(luò)大模型(LM)能感知應(yīng)用類型、智能優(yōu)化聯(lián)接體驗(yàn)、智能保障網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，為極速推理、協(xié)同工作、音視頻會(huì)議等各種應(yīng)用提供智能無(wú)損的高品質(zhì)聯(lián)接，自智自馭基于網(wǎng)絡(luò)大模型識(shí)別應(yīng)用與終端類型，準(zhǔn)確生并實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)零中斷（智能預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)擁塞準(zhǔn)確率（智能預(yù)測(cè)未知威脅L4智能聯(lián)接的主要涉及到接入網(wǎng)絡(luò)、廣域網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)，其技術(shù)特征有：接入網(wǎng)絡(luò)：承擔(dān)著感知設(shè)備的接入及匯聚到數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)或廣域網(wǎng)絡(luò)的職責(zé)。接入網(wǎng)絡(luò)通過5G-A、F5GAdvanced、Wi-Fi7、超融合(HCE)IPv6

廣域網(wǎng)絡(luò)：具備多分支機(jī)構(gòu)的大型企業(yè)存在大量的數(shù)據(jù)跨分支機(jī)構(gòu)互傳的場(chǎng)景，如訓(xùn)練數(shù)據(jù)上傳、算法模型下發(fā)、業(yè)務(wù)應(yīng)用下發(fā)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)傳輸?shù)?，相?yīng)的需要在分支機(jī)構(gòu)之間提供穩(wěn)定、大帶寬的廣域網(wǎng)絡(luò)。企業(yè)可根據(jù)自身的實(shí)際情況，選擇租用運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)或自建廣域網(wǎng)絡(luò)的方式，獲取穩(wěn)定、可靠、高帶寬的多分支機(jī)構(gòu)間的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接能力。數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)：隨著AI大模型的興起，大模型訓(xùn)練成為數(shù)據(jù)中心的一個(gè)重要職責(zé)，其超大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析對(duì)數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)也帶來了新的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的基于計(jì)算機(jī)總線的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已無(wú)法滿足大模型訓(xùn)練的要求。因此，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)需要新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，能夠打通各協(xié)議間的壁壘，“內(nèi)存訪問”直達(dá)存儲(chǔ)和設(shè)備；并統(tǒng)一芯片側(cè)高速接口，打破“帶寬墻”，使能端口復(fù)用。數(shù)據(jù)中心的業(yè)務(wù)類型也是多樣的，例如在大模型訓(xùn)練時(shí)就存在參數(shù)面、業(yè)務(wù)面、存儲(chǔ)面等網(wǎng)絡(luò)平面，需要能夠按照業(yè)務(wù)類型建立網(wǎng)絡(luò)平面，并相互隔離。智能底座智能底座提供大規(guī)模AI算力、海量存儲(chǔ)及并行計(jì)算框架，支撐大模型訓(xùn)練，提升訓(xùn)練效率，提供高性能的存算網(wǎng)協(xié)同。根據(jù)場(chǎng)景需求不同，提供系列化的算力能力。適應(yīng)不同場(chǎng)景，提供系列化、分層、友好的開放能力。另外，智能底座層還包含品類多樣的邊緣計(jì)算設(shè)備，支撐邊緣推理和數(shù)據(jù)分析等業(yè)務(wù)場(chǎng)景。算能高效隨著大模型訓(xùn)練的參數(shù)規(guī)模不斷增長(zhǎng)、訓(xùn)練數(shù)PAGEPAGE20加速行業(yè)智能化白皮書據(jù)集不斷增大，大模型訓(xùn)練過程中需要的硬件資源越來越多、時(shí)間也越來越長(zhǎng)。需要通過硬件調(diào)度、軟件編譯優(yōu)化等方式，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的能力封裝，為大模型的訓(xùn)練加速，提升算能的利用率。同時(shí)，針對(duì)基礎(chǔ)大模型、行業(yè)大模型、場(chǎng)景大模型的訓(xùn)練算力需求，以及中心推理、邊緣推理的算力需求，提供系列化的訓(xùn)練及推確保資源價(jià)值得到最大化的利用。I開放繁榮不同場(chǎng)景、不同類型的大模型，根據(jù)大模型的參數(shù)規(guī)模、數(shù)據(jù)量規(guī)模，需要的算力有著很大的差異；在推理場(chǎng)景，中心推理和邊緣推理對(duì)算力的要求也不一樣。行業(yè)用戶可以根據(jù)實(shí)際獲取匹配的算力；并可在品類豐富的開源操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、框架、開發(fā)工具等軟件中進(jìn)行選擇，屏蔽不同硬件體系產(chǎn)品的差異，幫助用戶在繁榮的生態(tài)中選擇合適的產(chǎn)品和能力，共同形成行業(yè)智能化的底座。長(zhǎng)穩(wěn)可靠大模型業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，一次模型訓(xùn)練往往要耗費(fèi)數(shù)天甚至數(shù)月的時(shí)間，如果中間出現(xiàn)異常，將會(huì)有大量的工作成果被浪費(fèi)，耗費(fèi)寶貴的時(shí)間

算網(wǎng)協(xié)同隨著大模型的參數(shù)數(shù)量、訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模不斷增長(zhǎng)，模型訓(xùn)練所消耗的時(shí)間也不斷增加，逐漸據(jù)傳輸方式已成為瓶頸，難以繼續(xù)提升效率。因此，我們需要算網(wǎng)協(xié)同的傳輸架構(gòu)，提升數(shù)據(jù)的傳輸效率和模型訓(xùn)練速度。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)需AI訓(xùn)練性能。同樣，在大模型訓(xùn)練過程中，數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)、內(nèi)CPU為減少這些資源占用，需要存算協(xié)同架構(gòu)，通過近存計(jì)算、以存強(qiáng)算的能力，讓數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)側(cè)完成部分處理，將算力卸載下沉進(jìn)存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)AI智能底座的主要技術(shù)特征有：計(jì)算能力：簡(jiǎn)稱算力，實(shí)現(xiàn)的核心是/I/界主流數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：復(fù)雜多樣的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，帶來了復(fù)雜多樣的數(shù)據(jù)類型。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需對(duì)不同類型的數(shù)PAGEPAGE21加速行業(yè)智能化白皮書據(jù)，通過全閃存存儲(chǔ)、全對(duì)稱分布式架構(gòu)等技術(shù)手段，為不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供海量、穩(wěn)定高性能和極低時(shí)延的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)；為特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供專屬數(shù)據(jù)訪問能力，如直通GP/NPU縮短訓(xùn)練數(shù)據(jù)加載時(shí)間至ms級(jí)；并具備數(shù)據(jù)的備份恢復(fù)機(jī)制，以及防勒索機(jī)制等安全能力，確保數(shù)據(jù)的安全、可用。操作系統(tǒng)：操作系統(tǒng)對(duì)上層應(yīng)用，要屏蔽不同硬件的差異，提供統(tǒng)一的接口，要完成不同硬件的兼容適配，提供良好的兼容性，為應(yīng)用軟件的部署提供盡可能的便利；針對(duì)不同的硬件的特征，操作系統(tǒng)需要針對(duì)性的優(yōu)化，確保能充分發(fā)揮硬件的能力；在多CPU、CPU和GPU、NPU協(xié)同的情景下，操作系統(tǒng)如何協(xié)調(diào)調(diào)度，也是一個(gè)關(guān)鍵的能力。數(shù)據(jù)庫(kù)：海量、格式多樣的數(shù)據(jù)，追求極致的業(yè)務(wù)性能，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)也帶來了新的挑戰(zhàn)。為了適應(yīng)業(yè)務(wù)的變化，數(shù)據(jù)庫(kù)需要高性能，海量數(shù)據(jù)管理，并提供大規(guī)模并發(fā)訪問能力；高可擴(kuò)展性、高可靠性、高可用性、高安全性、極速備份與恢復(fù)能力，都是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的基本要求。等技術(shù)，對(duì)外智能平臺(tái)I

的智慧應(yīng)用的快速開發(fā)和部署，使能行業(yè)智能化。智簡(jiǎn)創(chuàng)新圍繞軟件、數(shù)據(jù)治理、模型、數(shù)字內(nèi)容等生產(chǎn)線能力，提供一系列的開發(fā)使能工具，并通過數(shù)據(jù)、AI、應(yīng)用的協(xié)同，讓智慧應(yīng)用的構(gòu)建更高效、更便捷；讓行業(yè)應(yīng)用的創(chuàng)新更簡(jiǎn)單、更智能。敏捷高效智能化的開發(fā)生產(chǎn)線能力，為業(yè)務(wù)人員提供了多樣化的業(yè)務(wù)開發(fā)方式選項(xiàng)；強(qiáng)大的DevOps能力讓業(yè)務(wù)迭代開發(fā)過程更敏捷，一鍵發(fā)布能力讓業(yè)務(wù)上線速度更快，效率更高。極致體驗(yàn)智能平臺(tái)層的主要技術(shù)特征包括數(shù)據(jù)治理生產(chǎn)線、AI開發(fā)生產(chǎn)線、軟件開發(fā)生產(chǎn)線以及數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)線。智能平臺(tái)支持AI模型在不同框架以及不同技術(shù)領(lǐng)域的開發(fā)和大規(guī)模訓(xùn)練。治理到數(shù)據(jù)應(yīng)用消費(fèi)的全生命周期智能管理。到數(shù)據(jù)應(yīng)用等全流程的數(shù)據(jù)治理，同時(shí)融合智AI供從算力資源調(diào)度、IAIAIPAGEPAGE22加速行業(yè)智能化白皮書模型訓(xùn)練、模型管理、模型部署等AI發(fā)全流程技術(shù)能力。同時(shí)，AIAI全場(chǎng)景部署，縮短跨平臺(tái)開發(fā)適配周期，并提升推理性能。軟件開發(fā)生產(chǎn)線：提供一站式開發(fā)運(yùn)維能力，部署等全流程。提供全代碼、低代碼和零代碼等各種開發(fā)模式。面向各類業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供一體化開發(fā)體驗(yàn)。2D3D應(yīng)用開發(fā)和實(shí)時(shí)互動(dòng)框架。根據(jù)用戶需求，生成服務(wù)，如數(shù)字人等。使用者無(wú)需專業(yè)設(shè)備，即可使用的內(nèi)容生產(chǎn)工具。AIAI型、場(chǎng)景模型?；A(chǔ)大模型（L0），提供通用基礎(chǔ)能力，主要在海量數(shù)據(jù)上抽取知識(shí)學(xué)習(xí)通L0行業(yè)大模型（L1）L0基礎(chǔ)大模型，結(jié)合行業(yè)知識(shí)構(gòu)建，利用特定行業(yè)數(shù)據(jù)，面向具體行業(yè)的預(yù)訓(xùn)練大模型，無(wú)監(jiān)督自主學(xué)習(xí)了（L2）模型，是實(shí)際場(chǎng)景部署模型，是通過L1生產(chǎn)出來的滿足部署的各種模型。AI續(xù)演進(jìn)、開放共建等特點(diǎn)。行業(yè)重塑AI的處理能力，提升業(yè)務(wù)效率，降低企業(yè)成本，

促進(jìn)行業(yè)創(chuàng)新，為行業(yè)的發(fā)展注入新的生命力，重塑行業(yè)的智能化進(jìn)程。持續(xù)演進(jìn)行業(yè)場(chǎng)景使用大模型提升業(yè)務(wù)效率的同時(shí)，也會(huì)產(chǎn)生大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)再對(duì)大模型進(jìn)行訓(xùn)練，讓大模型的能力越來越強(qiáng)大，推理越來越準(zhǔn)確，成為行業(yè)智能化的有力支撐。開放共建行業(yè)客戶與大模型供應(yīng)商共同打造多樣化多層級(jí)的大模型，構(gòu)筑滿足各類場(chǎng)景各種需要的大模型，為不同行業(yè)場(chǎng)景提供多樣化的選擇，服務(wù)行業(yè)智能化發(fā)展。在建設(shè)大模型體系時(shí)，要依照企業(yè)的規(guī)模、能力、組織結(jié)構(gòu)和需求因地制宜，層層落實(shí)，要充分考慮云網(wǎng)邊端協(xié)同、網(wǎng)算存的協(xié)同，讓AI上行下達(dá)。大模型可以分層分級(jí)建設(shè)，從L0到L1，再到L2，不斷的有行業(yè)數(shù)據(jù)加入來提升模型的訓(xùn)練效果，同時(shí)也需要模型壓縮來節(jié)約推理資源。模型壓縮是實(shí)現(xiàn)大模型小型化的關(guān)鍵技術(shù)，大模型通過壓縮技術(shù)可以達(dá)到10~20x參數(shù)量級(jí)壓縮，使千億模型單卡推理成為可能，節(jié)省推理成本；同時(shí)，模型壓縮降低計(jì)算復(fù)雜度，提升推理性能。在實(shí)際應(yīng)用中，需要結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景變化，迭代AI大模型能力，邊學(xué)邊用，越用越好。NLP進(jìn)行二次訓(xùn)練，不斷補(bǔ)充行業(yè)知識(shí)；在具體任PAGEPAGE23加速行業(yè)智能化白皮書快速獲得需要達(dá)到的效果；進(jìn)一步的，可以基于自有訓(xùn)練后的模型，進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)，獲得更出色的CV/行業(yè)用戶，可以結(jié)合自有行業(yè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行二次訓(xùn)練，迭代獲得適配L1L0L1L2智賦萬(wàn)業(yè)T/I華為行業(yè)智能化技術(shù)實(shí)踐行業(yè)智能化參考架構(gòu)為行業(yè)的智能化發(fā)展提供了一條有效的道路，華為依托行業(yè)智能化參考架構(gòu)，疊加多年的行業(yè)智能化實(shí)踐，打造了一系列的智能感知、智能聯(lián)接、智能底座等硬件能力，一系列的模型使能工具，并發(fā)布了盤古大模型，以開放的心態(tài)擁抱行業(yè)伙伴，共同構(gòu)筑智能化的未來。智能感知在智能感知領(lǐng)域，華為推出了雷達(dá)、光纖傳感以及軟件定義攝像機(jī)等感知產(chǎn)品，并結(jié)合不同感知設(shè)備特點(diǎn)進(jìn)行組合，實(shí)現(xiàn)了光視聯(lián)動(dòng)智能感知和雷視擬合智能感知。光視聯(lián)動(dòng)智能感知華為通過組合光纖傳感、軟件定義攝像機(jī)兩大感知產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)光視聯(lián)動(dòng)智能感知，具有全覆蓋，低漏報(bào)，全天候，少誤報(bào)的優(yōu)勢(shì)。

分布式光纖傳感振動(dòng)探測(cè)產(chǎn)品OptiXsenseEF3000采用華為獨(dú)有的低噪聲相干接收系統(tǒng)和高性能oDSP算法，對(duì)微弱信號(hào)引起的光纖細(xì)微拉伸有極高的檢測(cè)靈敏度，檢測(cè)形變量達(dá)到頭發(fā)直徑的三十萬(wàn)分之一；同時(shí)結(jié)合了華為獨(dú)有的超高分辨率采樣技術(shù)和大尺度線性探測(cè)技術(shù)，無(wú)論是強(qiáng)信號(hào)還是弱信號(hào)都能真實(shí)還原，動(dòng)態(tài)范圍大。在鐵路、機(jī)場(chǎng)、油氣管線等重要行業(yè)中，關(guān)鍵場(chǎng)地、設(shè)施等防范是安全的重中之重，天然存在周界防護(hù)的剛性要求。針對(duì)相關(guān)場(chǎng)景，華為基于光視聯(lián)動(dòng)智能感知能力打造周界防護(hù)站方案，通過對(duì)抗模型的細(xì)節(jié)特征提取，對(duì)入侵行為和干擾行為的細(xì)節(jié)差異進(jìn)行識(shí)別，并基于環(huán)境感知網(wǎng)絡(luò)的全局性特征提取網(wǎng)絡(luò)，對(duì)環(huán)境全再通過全域態(tài)勢(shì)判決將信號(hào)區(qū)分為入侵和干90%，普通單事件檢測(cè)算法誤報(bào)率為10/公里·，IDF-ADPAGEPAGE24加速行業(yè)智能化白皮書持誤報(bào)率降低至1/全天候、全智能”的防護(hù)監(jiān)測(cè)能力，實(shí)現(xiàn)無(wú)人化巡檢防護(hù)。雷視擬合智能感知華為通過組合雷達(dá)、軟件定義攝像機(jī)兩大感知產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)智能感知雷視擬合。華為ASN850毫米波感知雷達(dá)，采用華為先進(jìn)的5GmassiveMIMO大規(guī)模天線陣列和超分辨率算法；自研高清攝像機(jī)結(jié)合昇騰計(jì)算卡、墨4K小目標(biāo)檢測(cè)。以智慧高速建設(shè)場(chǎng)景為例，通過超遠(yuǎn)探測(cè)和雷視擬合技術(shù)，使得感知距離擴(kuò)大到1000針對(duì)彎道等特殊場(chǎng)景采用視場(chǎng)動(dòng)態(tài)增強(qiáng)技術(shù)，整體同比業(yè)界方案可減少25%桿站建設(shè)成本。鴻蒙感知鴻蒙系統(tǒng)，是基于微內(nèi)核的全場(chǎng)景分布式OS，可按需擴(kuò)展，實(shí)現(xiàn)更廣泛的系統(tǒng)安全。運(yùn)行流暢四大優(yōu)勢(shì)。鴻蒙系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景，統(tǒng)一內(nèi)核，相比于傳鴻蒙系統(tǒng)基于一套操作系統(tǒng)靈活組裝，實(shí)現(xiàn)設(shè)無(wú)論設(shè)備大小，只需要一個(gè)操作系統(tǒng)；鴻蒙系統(tǒng)采用分布式軟總線技術(shù)實(shí)現(xiàn)不同領(lǐng)域感知設(shè)備之間近場(chǎng)感知、自發(fā)現(xiàn)、自組網(wǎng)，完成無(wú)感連接，多個(gè)感知設(shè)備自動(dòng)協(xié)同宛如一個(gè)物理設(shè)備，可以提供任務(wù)在多個(gè)感知設(shè)備上的一致體驗(yàn)感。構(gòu)建形成統(tǒng)籌規(guī)范、泛在有序、標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、互

提升感知數(shù)據(jù)匯通共用水平。2021L0L2智能聯(lián)接華為提供萬(wàn)兆園區(qū)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心智算網(wǎng)絡(luò)、IP廣域網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)安全解決方案，IntelligentRANF5G智簡(jiǎn)全光網(wǎng)，促進(jìn)開放互聯(lián)，保障網(wǎng)絡(luò)安全。高品質(zhì)萬(wàn)兆園區(qū)網(wǎng)絡(luò)華為高品質(zhì)萬(wàn)兆園區(qū)網(wǎng)絡(luò)助力企業(yè)建設(shè)以體驗(yàn)為中心的園區(qū)。i-Fi7終端萬(wàn)兆極速接入，音視頻體驗(yàn)保障方案實(shí)現(xiàn)0AI、大數(shù)據(jù)和華為數(shù)十年網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)的NCE園區(qū)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字地圖，網(wǎng)絡(luò)開局效率提升10倍，故障定位效率提升40倍。華為已為比亞迪、蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院等全球眾多知名客戶打造極致體驗(yàn)的園區(qū)。在2022年Gartner企業(yè)有線無(wú)線網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的魔力象限中，華為成功入選領(lǐng)導(dǎo)者象限。SD-WAN方案助力企華為超融合網(wǎng)關(guān)，16組網(wǎng)，提升部署運(yùn)維效率30%；企業(yè)業(yè)務(wù)上云加速，華為超融合云原生網(wǎng)關(guān)，NetEngineAR6700V能夠?qū)崿F(xiàn)彈性擴(kuò)容最大到200G，性能升級(jí)業(yè)務(wù)不中斷，助力企業(yè)高品質(zhì)上云。SD-WAN方案在中國(guó)石化等全球眾多知名客戶部署，良好的交付品質(zhì)及口碑幫助華為3Gartner“客戶之選”。PAGEPAGE25加速行業(yè)智能化白皮書AIAI提供高性能、高可靠、可運(yùn)維、大規(guī)模的開放網(wǎng)絡(luò)作為支撐。華為星河AI智算網(wǎng)絡(luò)基于超0NSLBAI98%；武漢人工智能計(jì)算中心是首個(gè)面向產(chǎn)業(yè)的人工智能計(jì)算中心，選用華為網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、云、存儲(chǔ)端到端解決方案，首期建設(shè)了10PIFLOPSMPI、Benchmark為網(wǎng)絡(luò)性能與IB網(wǎng)絡(luò)整體基本持平，完全滿足業(yè)務(wù)的高性能需求。IP面向海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型文件高效傳遞，華為IPIP6+技術(shù)基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)流、應(yīng)用、帶寬、時(shí)長(zhǎng)等多維感知和彈性調(diào)度，大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型數(shù)據(jù)快遞化高效傳輸，效率提升百倍，解決企業(yè)訓(xùn)推數(shù)據(jù)傳遞低帶寬等不起，高帶寬用不起的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。通過全業(yè)務(wù)路由器大緩存、抗突發(fā)的能力，滿足企業(yè)到各級(jí)訓(xùn)練中心、推理中心的靈活接入、邊云協(xié)同的聯(lián)邦訓(xùn)練的極致高吞吐逼近物理極限。作為智能煤礦建設(shè)的先行者，山西晉P網(wǎng)解決方案，建成全國(guó)領(lǐng)先的智能煤礦，極大華為網(wǎng)絡(luò)安全解決方案人工智能融合到行業(yè)過程中，需要高效模型傳輸和海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，華為基于可信網(wǎng)絡(luò)安全解決方案，在數(shù)據(jù)傳輸?shù)紸I算力網(wǎng)絡(luò)前進(jìn)行安

全防護(hù)，提供算力基礎(chǔ)設(shè)施的“非侵入”式的安全防護(hù)，實(shí)現(xiàn)高效算力和安全防護(hù)的平衡。其次華為安全提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)的脫敏、數(shù)據(jù)防泄漏等數(shù)據(jù)安全防護(hù)能力，實(shí)現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)的安全防護(hù)。最后對(duì)于防護(hù)智能應(yīng)用的終端和用戶，提供零信任安全防護(hù)能力，保證終端、人員可信接入，最小權(quán)限訪問業(yè)務(wù)資源，最大程度保AI防御架構(gòu)在華為南方工廠等行業(yè)智能化先鋒企業(yè)進(jìn)行了部署，已連續(xù)多年保障業(yè)務(wù)持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行，為業(yè)界樹立了標(biāo)桿。IntelligentRAN面向新業(yè)務(wù)的多樣化發(fā)展以及新站型新頻的引入帶來的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)，華為提供IntelligentRAN解決方案，以數(shù)智感知、數(shù)字孿生、意圖開放、智能空口為技術(shù)基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)線環(huán)境信息高精確感知、多維分析決策、意圖驅(qū)動(dòng)人機(jī)交互以及高效空口信道測(cè)量的能力；無(wú)線大模型通過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練特征學(xué)習(xí)，在閉環(huán)流程中形成認(rèn)知與決策，有望將無(wú)線網(wǎng)絡(luò)真正推向意圖自適應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)級(jí)智能化高階水平。通過在多頻協(xié)同、宏微協(xié)同、網(wǎng)絡(luò)級(jí)節(jié)能、網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)防預(yù)測(cè)、直播業(yè)務(wù)體驗(yàn)保障等熱點(diǎn)場(chǎng)景引入智能化技術(shù)，滿足無(wú)線網(wǎng)絡(luò)極致節(jié)能體驗(yàn)按需的網(wǎng)絡(luò)智優(yōu)，故障預(yù)測(cè)預(yù)防主動(dòng)排障的運(yùn)維智簡(jiǎn)，應(yīng)用級(jí)確定性體驗(yàn)保障的業(yè)務(wù)智營(yíng)，真正幫助運(yùn)營(yíng)商實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增收、降本提效。F5G智簡(jiǎn)全光網(wǎng)F5G是第五代固定通信網(wǎng)絡(luò)，由歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)(ES)定義，致力于從光纖到戶邁向光聯(lián)萬(wàn)物。F5G基于光纖通信技術(shù)，在增強(qiáng)超寬帶（eFBB）、全光聯(lián)接（FFC）和可保障品PAGEPAGE26加速行業(yè)智能化白皮書（RL）和光感知與可視化（SV）AIF5G全光網(wǎng)，包括行業(yè)生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)、園區(qū)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、地產(chǎn)前裝、周界防護(hù)等場(chǎng)景的創(chuàng)新產(chǎn)品和解決AI在智慧辦公F5G技術(shù)所賦能的無(wú)損工業(yè)網(wǎng)絡(luò)。在智慧電力，F(xiàn)5G技術(shù)為電力行業(yè)構(gòu)建安全穩(wěn)定可靠易演進(jìn)運(yùn)維的全光通信底座，賦能新型電力系統(tǒng)。在智慧醫(yī)院，F(xiàn)5G一舉擺脫了傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)在部署、運(yùn)維和網(wǎng)絡(luò)性能上的劣勢(shì)，實(shí)現(xiàn)院區(qū)網(wǎng)絡(luò)多網(wǎng)合一，通過硬隔離方案滿足醫(yī)療信息系統(tǒng)安全等級(jí)保護(hù)要求，在確保傳輸網(wǎng)絡(luò)可靠性的同時(shí)，為診室、醫(yī)學(xué)影像、遠(yuǎn)程診療等場(chǎng)景提供高效的數(shù)據(jù)傳輸和信息互聯(lián)。算力底座昇騰系列（AI）AIAI2-3圖2-3華為昇騰AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)AIAI件平臺(tái)（Atlas、全場(chǎng)景AIMindSpore、昇騰應(yīng)用使能inX以及一站式開發(fā)平臺(tái)ModelArts）AI

為向世界提供用得起、用得好、用得放心的普惠AI，我們研發(fā)了昇騰系列板卡，作為華為人工智能解決方案的核心部分和關(guān)鍵支撐?；跁N騰系列，華為推出了AI訓(xùn)練集群Atlas900、AI訓(xùn)練服務(wù)器Atlas800、智能小站PAGEPAGE27加速行業(yè)智能化白皮書Atlas500、AIAtlas300AIAtlas200Atlas品布局，覆蓋云、邊、端全場(chǎng)景，面向訓(xùn)練和推理提供強(qiáng)勁算力。華為的AI具備超高穩(wěn)定性，擁有創(chuàng)新超節(jié)點(diǎn)架構(gòu)，超強(qiáng)性能，大模型訓(xùn)練效率高的算力集群。首先，依托華為在網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的長(zhǎng)期能力積累，集群互聯(lián)采用了全新的華為星河AI智算交CloudEngineXH16800，借助高密的400GENPU其次，超級(jí)集群3倍提升斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)性能，10AA獨(dú)創(chuàng)故障現(xiàn)場(chǎng)保存技術(shù)，和盤控協(xié)同的超高帶寬技術(shù)。針對(duì)萬(wàn)億參數(shù)大模型訓(xùn)練所特有的，PBCheckPoint數(shù)據(jù)讀寫，分鐘級(jí)即可完成。斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)恢復(fù)時(shí)間也縮短到分鐘級(jí)，恢3AI集群，實(shí)現(xiàn)了器件級(jí)的故障預(yù)測(cè)、節(jié)點(diǎn)級(jí)精準(zhǔn)液冷，萬(wàn)卡集群的穩(wěn)定性從天級(jí)提升到月級(jí)，10再次，集群采用創(chuàng)新超節(jié)點(diǎn)架構(gòu)，多卡通過總線互聯(lián)成一個(gè)NPU。通過總線和openEuler規(guī)避因內(nèi)存不足所帶來的算力空耗現(xiàn)象。最后，超強(qiáng)性能，大模型訓(xùn)練效率高。通過華NSLB98%，1華為堅(jiān)持技術(shù)生態(tài)與商業(yè)生態(tài)雙輪驅(qū)動(dòng)，發(fā)展

昇騰AI產(chǎn)業(yè)。我們以開發(fā)者為核心，繁榮技術(shù)生態(tài)，以伙伴與客戶為核心，做厚商業(yè)生態(tài)。堅(jiān)定踐行開放、開源的策略，進(jìn)一步開放異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)CANN，全面兼容業(yè)界的算子、AI框架、加速庫(kù)和主流大模型，以更加靈活的算子開發(fā)使能開發(fā)者業(yè)務(wù)創(chuàng)新，以共建、共享、共治，持續(xù)貢獻(xiàn)昇思開源社區(qū)，把昇思MindSpore打造成支持大模型和科學(xué)智能等AI創(chuàng)新的框架。OceanStorOeantor系列是可大規(guī)模橫向擴(kuò)展、彈性伸縮的數(shù)據(jù)中心級(jí)智能分布式存儲(chǔ)產(chǎn)品，通過系統(tǒng)軟件將存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的本地存儲(chǔ)資源組織起來構(gòu)建分布式存儲(chǔ)池，可向上層應(yīng)用提供分布式文件存儲(chǔ)服務(wù)、分布式對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)、分布式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)與分布式塊存儲(chǔ)服務(wù)，以及豐富的業(yè)務(wù)功能和增值特性。借助華為數(shù)控分離架構(gòu)的高性能存儲(chǔ)OcantorA800I/OCPU計(jì)算耗時(shí)，數(shù)據(jù)加載效率高。OceanStor系列存儲(chǔ)采用閃存技術(shù)加速大模型訓(xùn)練：具備高速讀寫能力和低延遲特性，并伴隨著其堆疊層數(shù)與顆粒類型方面突破，帶來成本的持續(xù)走低，使其成為處理AI大模型的理想選擇。數(shù)據(jù)讀寫性能的大幅提升，將減少計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)等資源等待，加速大模型的上市與應(yīng)用。據(jù)華為測(cè)算，以GPT-3100PFlops算力下，當(dāng)存儲(chǔ)的讀寫性能提升30%，將優(yōu)30的利用率，整體訓(xùn)練時(shí)間縮短32%。Oeantor系列存儲(chǔ)通過數(shù)據(jù)編織方案提升AI跨域跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)按需調(diào)度，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)無(wú)感、PAGEPAGE28加速行業(yè)智能化白皮書業(yè)務(wù)性能無(wú)損的數(shù)據(jù)最優(yōu)排布，滿足來自多個(gè)源頭的價(jià)值數(shù)據(jù)快速歸集和流動(dòng)，以提升海量復(fù)雜數(shù)據(jù)的管理效率，直接減少AI訓(xùn)練端到端周期。華為存儲(chǔ)支持靈活開放：OceanStor存儲(chǔ)軟件之上，可以集成第三方的GPU服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)以及AI的平臺(tái)軟件。方便集成商自由、靈活的裝配他們的超融合節(jié)點(diǎn)。多種算力開放模式圖2-4多種算力供給模式AI提供多種算力供給模式，來滿足行業(yè)客戶的差異化需求。使能“百模千態(tài)”，加速千行萬(wàn)業(yè)走向智能化。裸算力模式，我們提供算力底座，包括智能感知、智能聯(lián)接和智能底座。通過直接提I算力，使能客戶和伙伴靈活打AI多租戶模式，我們提供智能感知、智能聯(lián)接、智能底座和基礎(chǔ)云平臺(tái)，通過基礎(chǔ)算力

+HCS/HCSO基礎(chǔ)云平臺(tái)能力，方便客戶面向多租戶提供AI算力。云算力模式，為不同租戶提供疊加的DataArts，ModelArtsAIMaaS（ModelasaService）面向千行萬(wàn)業(yè)的中小企業(yè)，提供開箱即用模型MaaSPAGEPAGE29加速行業(yè)智能化白皮書盤古大模型圖2-5盤古大模型架構(gòu)盤古大模型盤古大模型達(dá)到千億級(jí)參數(shù)，相對(duì)于以前的作坊式開發(fā)，AIAI盤古大模型分為三層，L0L1業(yè)大模型，L2L0礎(chǔ)大模型，包括自然語(yǔ)言大模型（NLP）、視科學(xué)計(jì)算大模型，它們提供滿足行業(yè)場(chǎng)景的多種技能。L1層是行業(yè)大模型，既可以提供使用行業(yè)公開數(shù)據(jù)訓(xùn)練的行業(yè)通用大模型，包括政務(wù)，金融，制造，礦山，氣象等；也可以基于行業(yè)用L0L1

L2專注于某個(gè)具體的應(yīng)用場(chǎng)景或特定業(yè)務(wù)，為用戶提供開箱即用的模型服務(wù)。NLP大模型可用于內(nèi)容生成、內(nèi)容理解等方面，并首次使用Encoder-DecoderNLP保證了模型在不同系統(tǒng)中的嵌入靈活性。在下游應(yīng)用中，僅需少量樣本和可學(xué)習(xí)參數(shù)即可完成千億規(guī)模大模型的快速微調(diào)和下游適配。2019CLUENLP閱讀理解單項(xiàng)均排名第一，刷新三項(xiàng)榜單世界歷史紀(jì)錄；總排行榜得分83.046，多項(xiàng)子任是目前最接近人類理解水平（85.61）的預(yù)訓(xùn)練模型。盤古CVPAGEPAGE30加速行業(yè)智能化白皮書也是實(shí)現(xiàn)模型按需抽取的業(yè)界最大CV實(shí)現(xiàn)兼顧判別與生成能力?；谀Ｐ痛笮『瓦\(yùn)行速度需求，自適應(yīng)抽取不同規(guī)模模型，AI用開發(fā)快速落地。使用層次化語(yǔ)義對(duì)齊和語(yǔ)義調(diào)整算法，在淺層特征上獲得了更好的可分離性，使小樣本學(xué)習(xí)的能力獲得了顯著提升，達(dá)到業(yè)界第一。盤古大模型賦能千行萬(wàn)業(yè)，，在礦山、氣象、藥物、分子、電力、海浪、金融等行業(yè)發(fā)布了L1行業(yè)大模型。視覺大模型在煤礦運(yùn)輸場(chǎng)景中，會(huì)有大塊煤、錨桿、鋼筋等異物堵塞皮帶。通過煤礦皮帶異AP避免了停工停產(chǎn)帶來的巨進(jìn)行質(zhì)檢；可以在鐵路的機(jī)車進(jìn)行缺陷盤古氣象大模型，是全球首個(gè)精度超過傳統(tǒng)預(yù)AI模型。相關(guān)成果在國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊《ature》發(fā)表?？梢栽诿爰?jí)時(shí)間內(nèi)完成171縮短至一個(gè)月以內(nèi)，大幅提高研發(fā)效率。數(shù)實(shí)融合，過去單產(chǎn)線制定器件分配計(jì)劃，往31劃。盤古制造大模型學(xué)習(xí)了華為產(chǎn)線上各種器件數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)流程及規(guī)則以后，能夠?qū)I(yè)務(wù)需

求進(jìn)行準(zhǔn)確的意圖理解，并調(diào)用天籌AI3盤古大模型采用完全的分層解耦設(shè)計(jì)，可以快速適配、快速滿足行業(yè)的多變需求。企業(yè)既可以為自己的大模型加載獨(dú)立的數(shù)據(jù)集，也可以單獨(dú)升級(jí)模型。開放豐富的“開發(fā)生產(chǎn)線”華為提供了豐富的“生產(chǎn)線”，一系列的模型使能工具，使能伙伴共同開發(fā)，繁榮生態(tài)。華為數(shù)據(jù)治理生產(chǎn)線ataArs提供一站式數(shù)40全生命周期數(shù)據(jù)治理，幫助企業(yè)快速構(gòu)建從數(shù)據(jù)接入到數(shù)據(jù)分析的端到端智能數(shù)據(jù)系統(tǒng)，消除數(shù)據(jù)孤島。模型開發(fā)生產(chǎn)線ModelArtsAI站式平臺(tái)。ModelArtsAIAII應(yīng)用部署，提供數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)、模型訓(xùn)練、模型管理、模型部署等AIModelArtsIDCodlrtsTOP1。軟件開發(fā)生產(chǎn)線CdeArs，提供一站式DevSecOps同時(shí)，提供全代碼、輕代碼和低代碼等各種開發(fā)模式，支持多種主流編程語(yǔ)言和開發(fā)框架，內(nèi)置代碼檢查規(guī)則，支持千萬(wàn)TPS測(cè)試并發(fā)請(qǐng)求。PAGEPAGE31加速行業(yè)智能化白皮書MeaStdioDetatudoD3D互動(dòng)，讓虛擬世界和現(xiàn)實(shí)世界無(wú)縫融合。加速智能化帶來新價(jià)值第二篇32PAGEPAGE88加速行業(yè)智能化白皮書加速行業(yè)智能化白皮書第三章智能化使能企業(yè)生產(chǎn)智能制造故”，以增量帶動(dòng)存量，促進(jìn)中國(guó)產(chǎn)業(yè)邁向全球價(jià)值鏈中高端。8推動(dòng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)變革和優(yōu)化升級(jí)，加大對(duì)先進(jìn)制造、精密制造、高端制造的投入。只有在數(shù)字PAGEPAGE34加速行業(yè)智能化白皮書化技術(shù)的加持下，企業(yè)才能在產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)202570以上要基本實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，重點(diǎn)500隨著新一代信息技術(shù)加速擁抱千行萬(wàn)業(yè)，智能制造正在多領(lǐng)域多場(chǎng)景落地開花。最新的市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)表明，人工智能在中國(guó)制造業(yè)呈現(xiàn)快速發(fā)展的趨勢(shì)，智能制造市場(chǎng)規(guī)模自2019年

402025400毋庸置疑，AI的各個(gè)環(huán)節(jié)中，實(shí)現(xiàn)更高程度的自動(dòng)化和智能化。如果對(duì)制造主流程進(jìn)行分析，將不難發(fā)現(xiàn)AII場(chǎng)景在各個(gè)環(huán)節(jié)的匯總情況，3-1圖3-1制造主流程與AI應(yīng)用場(chǎng)景共同形成更為強(qiáng)大的應(yīng)用能力，最終推動(dòng)工業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型，帶來新的商業(yè)模式和機(jī)會(huì)。以下就幾個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景做進(jìn)一步介紹。AIIIPAGEPAGE35加速行業(yè)智能化白皮書圖3-2工業(yè)AI質(zhì)檢應(yīng)用場(chǎng)景智能資源優(yōu)化制造企業(yè)為了滿足自身發(fā)展，必須不斷提高效率、減少浪費(fèi)和增加產(chǎn)值。隨著生產(chǎn)流程、供應(yīng)鏈和客戶需求變得越來越復(fù)雜，傳統(tǒng)的資源管理方法往往無(wú)法滿足現(xiàn)代制造業(yè)的需求。在這種背景下，I鏈優(yōu)化和能源管理等。在智能資源優(yōu)化場(chǎng)景中，AI用率，提高生產(chǎn)效率。以具有代表性的智能排產(chǎn)為例，AI迭代，在自動(dòng)適應(yīng)生產(chǎn)變換，減少?zèng)_突和瓶頸的基礎(chǔ)上，可進(jìn)一步提供決策支持。而在供應(yīng)鏈優(yōu)化和能源管理方面，AI作，如自動(dòng)化庫(kù)存管理、自動(dòng)調(diào)節(jié)生產(chǎn)參數(shù)以降低能源消耗等，最終實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置，同時(shí)確保持續(xù)和穩(wěn)定的生產(chǎn)。工業(yè)智能機(jī)器人工業(yè)智能機(jī)器人是一種在制造和生產(chǎn)線上執(zhí)行各種任務(wù)的自動(dòng)化機(jī)器，例如裝配、焊接、搬運(yùn)、質(zhì)檢等。與傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人相比，智能機(jī)器人不僅可以執(zhí)行預(yù)定的動(dòng)作，還可以通過感知、學(xué)習(xí)和決策能力，使其能夠執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)并在多變的環(huán)境中自主工作。3-3將多種類別的感知需求集成，借助自動(dòng)化物流載具平臺(tái)，以及物流系統(tǒng)和統(tǒng)一調(diào)度的智能機(jī)器人平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)人體感知、人工檢查的補(bǔ)強(qiáng)和提升，輸出處理數(shù)據(jù)，提升現(xiàn)場(chǎng)綜合管理的流程數(shù)字化和管理精細(xì)化。PAGEPAGE36加速行業(yè)智能化白皮書圖3-3工業(yè)智能巡檢機(jī)器人預(yù)測(cè)性維護(hù)在過去，維護(hù)通常是反應(yīng)式的，即在設(shè)備出現(xiàn)故障后進(jìn)行修復(fù)。為了避免設(shè)備故障停機(jī)，工業(yè)界轉(zhuǎn)向了預(yù)防性維護(hù)，即定期檢查和維護(hù)設(shè)備。隨著傳感器技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析能力的進(jìn)步，工業(yè)界開始具備實(shí)時(shí)收集和分析大量設(shè)備數(shù)據(jù)的能力。現(xiàn)代的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)使我們能夠從歷史數(shù)據(jù)中識(shí)別出設(shè)備故障的先兆和模式，從而預(yù)測(cè)未發(fā)生的故障。預(yù)測(cè)性維護(hù)的核心思想就是使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法預(yù)測(cè)和預(yù)防設(shè)備故障，而不是等到設(shè)備真正出現(xiàn)問題后再進(jìn)行維護(hù)。預(yù)測(cè)性維護(hù)可以幫助企業(yè)解決生產(chǎn)中設(shè)備相關(guān)的問題，包括減少停機(jī)時(shí)間、優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃、延長(zhǎng)設(shè)備壽命、降低維護(hù)成本和提高生產(chǎn)效率。掌握實(shí)時(shí)的設(shè)備健康數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，為管理者提供有提高安全性和客戶滿意度。企業(yè)知識(shí)庫(kù)與智能客服企業(yè)知識(shí)庫(kù)是企業(yè)內(nèi)部的寶貴資產(chǎn)，它集中存儲(chǔ)了企業(yè)的各種經(jīng)驗(yàn)、案例、問題解決方案、操作手冊(cè)等重要信息。在制造領(lǐng)域，企業(yè)知識(shí)

庫(kù)可整合制造流程、生產(chǎn)設(shè)備操作手冊(cè)、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和故障處理等關(guān)鍵信息。這不僅提高員工獲取信息的效率，縮短新員工培訓(xùn)時(shí)長(zhǎng)，使其能快速融入生產(chǎn)環(huán)境，更重要的是保持了企業(yè)知識(shí)的連續(xù)性，有助于生產(chǎn)的順暢運(yùn)行，減少因信息缺失或錯(cuò)誤而導(dǎo)致的停機(jī)時(shí)間。大模型技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)知識(shí)庫(kù)的智能檢索和內(nèi)容優(yōu)化。例如，當(dāng)產(chǎn)線工人遇到設(shè)備故障時(shí)，他們可以用自然語(yǔ)言描述問題，大模型則能迅速返回相關(guān)的解決方案或故障處理指南?；谂c人員的交互式問答，大模型可以基于現(xiàn)有知識(shí)庫(kù)，結(jié)合提示詞，自動(dòng)生成新的內(nèi)容，如FAQs、教程等。利用大模型的自然語(yǔ)言處理能力，企業(yè)的智能客服可以更加準(zhǔn)確地理解客戶的問題，并結(jié)合企業(yè)知識(shí)庫(kù)，提供具有針對(duì)性的答案或解決方案，大大縮短了響應(yīng)時(shí)間和解決問題的周期。大模型還可以在與用戶的交互中持續(xù)學(xué)習(xí)，通過實(shí)時(shí)更新的知識(shí)庫(kù)，不斷完善其答案和建議，使服務(wù)水平持續(xù)提升。PAGEPAGE37加速行業(yè)智能化白皮書智慧煤礦煤炭作為中國(guó)重要的傳統(tǒng)能源行業(yè)，是中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，是長(zhǎng)期以來推動(dòng)中國(guó)現(xiàn)代化進(jìn)程的基礎(chǔ)和動(dòng)力。加快推進(jìn)智能化建設(shè)，是推進(jìn)煤炭工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必然選擇。2020年3月，國(guó)家發(fā)展改革委、能源局、應(yīng)急部、煤監(jiān)局、工信部、財(cái)政部、科技部、教8發(fā)展的指導(dǎo)意見》，明確了煤礦智能化是煤炭工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心技術(shù)支撐，并規(guī)劃了3個(gè)階段性目標(biāo)：到2021年，建成多種類型、不同模式的智能化示范煤礦；到2025年，大型煤礦和災(zāi)害嚴(yán)重煤礦基本實(shí)現(xiàn)智能化，形成煤礦智能化建設(shè)技術(shù)規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)體系；到

2035年，各類煤礦基本實(shí)現(xiàn)智能化，構(gòu)建多產(chǎn)業(yè)鏈、多系統(tǒng)集成的煤礦智能化系統(tǒng)，建成智能感知、智能決策、自動(dòng)執(zhí)行的煤礦智能化體系。該《意見》標(biāo)志著煤礦行業(yè)正式步入建設(shè)新階段。煤炭行業(yè)作為高危行業(yè)，為了保護(hù)礦工生命安全，煤炭行業(yè)少人化、無(wú)人化是大勢(shì)所趨。人再到智能化，從應(yīng)用、T向著智能化、協(xié)同化、在線化升級(jí)。煤炭生產(chǎn)圖3-4煤炭生產(chǎn)演進(jìn)路線煤炭行業(yè)面臨著開采地質(zhì)條件復(fù)雜、災(zāi)害多發(fā)（如煤塵、水、火、瓦斯和頂板等自然災(zāi)害）、生產(chǎn)效率較低、作業(yè)環(huán)境惡劣、人員短缺等挑戰(zhàn)，為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)增安、提效、少人無(wú)人，亟需AI人工智能在煤礦場(chǎng)景存在海量的應(yīng)用場(chǎng)景。PAGEPAGE38加速行業(yè)智能化白皮書圖3-5海量人工智能應(yīng)用場(chǎng)景3-53-6圖3-6大模型四大能力支撐不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景當(dāng)前人工智能技術(shù)在煤礦行業(yè)的應(yīng)用還處在起步階段，未來將在安監(jiān)生產(chǎn)、綜合管控、決策指揮、3~5150PAGEPAGE39加速行業(yè)智能化白皮書采煤工作面：瓦斯隱患預(yù)測(cè)近年來，隨著煤礦生產(chǎn)裝備技術(shù)水平的不斷提升，同時(shí)在煤礦監(jiān)管部門的嚴(yán)格監(jiān)管下，國(guó)內(nèi)煤礦瓦斯安全事故總量和事故死亡人數(shù)逐年下降，但相較于其他類型災(zāi)害而言，瓦斯仍然是煤礦安全“第一殺手”。按照國(guó)家安全監(jiān)察局等監(jiān)管部門的要求，國(guó)內(nèi)煤礦須錨定瓦斯“零超限”等一系列目標(biāo)，完善瓦斯綜合治理，實(shí)現(xiàn)超前治理、超前預(yù)警和預(yù)防。借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)和AI技術(shù)，可以對(duì)井下采煤設(shè)備、礦壓、通風(fēng)、安全監(jiān)測(cè)、地質(zhì)、瓦斯抽采等系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能融合分析，通過人工智能算法結(jié)合綜采工作面瓦斯涌出機(jī)理，實(shí)現(xiàn)井下關(guān)鍵位置瓦斯?jié)舛鹊念A(yù)測(cè)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)瓦斯隱患的超前預(yù)警，幫助煤礦提前發(fā)現(xiàn)瓦斯安全隱患，同時(shí)給出處置預(yù)案,避免隱患進(jìn)一步發(fā)展成事故，幫助煤礦提升生產(chǎn)安全性，減少設(shè)備停機(jī)停產(chǎn)的時(shí)間，提升生產(chǎn)效率。掘進(jìn)工作面：掘進(jìn)作業(yè)序列智能監(jiān)測(cè)掘進(jìn)作業(yè)作為煤礦井下采煤生產(chǎn)前進(jìn)行巷道開采及安全支護(hù)的工作環(huán)節(jié)，是煤礦日常生產(chǎn)中最重要、最危險(xiǎn)的環(huán)節(jié)之一。掘進(jìn)的速度和質(zhì)量直接影響到礦井合理的生產(chǎn)布局、穩(wěn)定的采掘接續(xù)，并關(guān)系到礦井重大災(zāi)害的超前治理。環(huán)境惡劣，人員密集，多工序協(xié)同作業(yè)，勞動(dòng)強(qiáng)度大?，F(xiàn)場(chǎng)采用“人盯人”的管理方式，監(jiān)安全風(fēng)險(xiǎn)巨大。近年來，井下重大安全事故3050以上是由作業(yè)不規(guī)范、人員監(jiān)管不到位導(dǎo)致，亟需引入新技術(shù)手段突破人工監(jiān)管的屏障，提升掘進(jìn)

面安全性，保證穩(wěn)定生產(chǎn)。掘進(jìn)作業(yè)序列智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過對(duì)作業(yè)人員及其相關(guān)動(dòng)作進(jìn)行智能識(shí)別，對(duì)作業(yè)規(guī)范性進(jìn)行AI實(shí)現(xiàn)對(duì)危險(xiǎn)區(qū)域人員入侵、人員摔倒、截割頭攪拌時(shí)間等關(guān)鍵動(dòng)作的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，及時(shí)分析作業(yè)工序完整性，作業(yè)規(guī)范性和作業(yè)質(zhì)量，發(fā)現(xiàn)問題第一時(shí)間對(duì)掘進(jìn)隊(duì)長(zhǎng)進(jìn)行告警提醒，并可聯(lián)動(dòng)停機(jī)，確保掘進(jìn)作業(yè)安全規(guī)范，作業(yè)質(zhì)量達(dá)標(biāo)。智能主煤流運(yùn)輸?shù)V井主煤流運(yùn)輸系統(tǒng)負(fù)責(zé)將井下采掘工作面生產(chǎn)的原煤運(yùn)輸?shù)骄?，是煤礦生產(chǎn)作業(yè)系統(tǒng)的大動(dòng)脈。當(dāng)前，礦井主煤流運(yùn)輸系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)避免主運(yùn)皮帶撕裂、斷帶等事故，造成全礦井停產(chǎn)停工。因礦井主煤流運(yùn)輸皮帶距離長(zhǎng)，巡5-10通過“計(jì)算機(jī)視覺+人工智能”技術(shù)，對(duì)主煤流進(jìn)行可視化精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)，能夠在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)主煤流運(yùn)輸各種安全隱患，并且通過聯(lián)動(dòng)GIS、融合通信、手機(jī)工單、皮帶集控等周邊業(yè)務(wù)系統(tǒng)，提升問題處理效率，在減少巡檢人員工作量的同時(shí)，助力礦井主煤流運(yùn)輸系統(tǒng)更加高效安全運(yùn)行。智能洗選煤選煤廠是煤炭加工的重要場(chǎng)所，選煤廠的主要任務(wù)是利用煤和矸石的物理性質(zhì)不同，通過一系列生產(chǎn)工藝對(duì)煤炭進(jìn)行分選，去除原煤PAGEPAGE40加速行業(yè)智能化白皮書中的雜質(zhì)，獲得工業(yè)生產(chǎn)所需的精煤產(chǎn)品。選煤廠分選系統(tǒng)的運(yùn)行情況對(duì)煤礦具有非常重要的意義。重介旋流器分選是選煤生產(chǎn)的核心生產(chǎn)工藝，當(dāng)前的分選工藝參數(shù)依賴人工經(jīng)驗(yàn)設(shè)定，產(chǎn)品質(zhì)量參差不齊，經(jīng)常出現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量過剩和產(chǎn)品灰分超標(biāo)的問題，給煤礦企業(yè)帶來直接或間接的經(jīng)濟(jì)損失。人工智能的引入為工藝參數(shù)優(yōu)化提供了新的突破思路。以原煤煤質(zhì)、入洗煤量、重介密度、入料壓力和精煤產(chǎn)品灰分為基礎(chǔ)，通過對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)建模和訓(xùn)練，生成工藝參數(shù)預(yù)測(cè)模型，然后利用參數(shù)預(yù)測(cè)模型對(duì)實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析和推理，預(yù)測(cè)出最優(yōu)的生產(chǎn)工藝參數(shù)，并將其應(yīng)用到生產(chǎn)系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的控制效果。同時(shí)利用新的生產(chǎn)數(shù)據(jù)對(duì)參數(shù)預(yù)測(cè)模型持續(xù)優(yōu)化迭代，從而逐步實(shí)現(xiàn)選煤生產(chǎn)數(shù)字化、精細(xì)化。露天礦無(wú)人駕駛露天礦開采一直以來面臨著安全、效率、駕駛

員短缺等方面的挑戰(zhàn)：傳統(tǒng)作業(yè)需要頻繁換班，人工調(diào)度經(jīng)常存在礦卡排隊(duì)等待情況，影響生產(chǎn)效率；日常生產(chǎn)作業(yè)存在落石、碾壓、碰撞以及塌方等重大安全隱患。露天礦無(wú)人駕駛系統(tǒng)的應(yīng)用將有效解決以上問題。露天礦無(wú)人駕駛以智能駕駛計(jì)算平臺(tái)、融合感知系統(tǒng)為基礎(chǔ)，結(jié)合人工智能、5G、云控平臺(tái)、高精地圖等技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)礦用卡車自主/卸等環(huán)節(jié)的全天減少危險(xiǎn)區(qū)域作業(yè)人員數(shù)量，提升礦區(qū)生產(chǎn)作故障報(bào)警、車隊(duì)管理等功能，有效提高礦用卡車營(yíng)運(yùn)效率，降低成本和事故風(fēng)險(xiǎn)。智慧鋼鐵鋼鐵行業(yè)是中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，為國(guó)家建設(shè)提供了重要原材料保障，有力支撐了中國(guó)工業(yè)化、現(xiàn)代化進(jìn)程。20222（《意見》中明確大力發(fā)展智能制造是主要任務(wù)之一，并要求推進(jìn)人工智能、5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)在鋼鐵行業(yè)的應(yīng)用，開展智能制造示范推廣，打造一批智能制造示范工廠。鋼鐵工業(yè)具有生產(chǎn)流程連續(xù)、工藝體系復(fù)雜、產(chǎn)品中間態(tài)多樣化、大型高溫高壓設(shè)備集中、人員安全要求高等特征，面臨著嚴(yán)峻的資源、市場(chǎng)、環(huán)保、競(jìng)爭(zhēng)等挑戰(zhàn)，亟需通過人工智能、云、5G3-7PAGEPAGE41加速行業(yè)智能化白皮書圖3-7鋼鐵行業(yè)生產(chǎn)演進(jìn)路線當(dāng)前，大部分鋼鐵企業(yè)已經(jīng)完成了自動(dòng)化建設(shè)，進(jìn)入信息化和數(shù)字化的建設(shè)階段，并通過信息化和自動(dòng)化項(xiàng)目提升了生產(chǎn)運(yùn)行效率。但是信息化的建設(shè)由于缺乏整體規(guī)劃，基于裝置和業(yè)務(wù)板塊進(jìn)行垂直的系統(tǒng)建設(shè)，無(wú)法更進(jìn)一步支撐多業(yè)務(wù)、多系統(tǒng)、多數(shù)據(jù)的的綜合分析、聯(lián)動(dòng)和決策，停留在AI圖3-8鋼鐵行業(yè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景3-8IAIPAGEPAGE42加速行業(yè)智能化白皮書圖3-9大模型支撐鋼鐵場(chǎng)景工業(yè)化生產(chǎn)基于華為盤古大模型的視覺大模型、預(yù)測(cè)大模型、多模態(tài)大模型和NLP大模型，以及工業(yè)I實(shí)現(xiàn)越用越準(zhǔn)。目前華為已經(jīng)結(jié)合鋼鐵企業(yè)基于大模型實(shí)現(xiàn)智能配煤、廢鋼智能判級(jí)、行車加速鋼鐵行業(yè)的智能化升級(jí)。從各個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景的技術(shù)維度來看，I核心技術(shù)，與5G、大數(shù)據(jù)等技術(shù)相結(jié)合，共同形成更為強(qiáng)大的應(yīng)用能力，最終推動(dòng)鋼鐵智能化轉(zhuǎn)型，帶來新的商業(yè)模式和機(jī)會(huì)。預(yù)計(jì)未3~5200智慧焦化配煤噸鋼成本中焦炭所占的比例達(dá)到38%，與鐵礦石相當(dāng)，焦化廠急需在保證焦炭質(zhì)量要求的前提下，綜合考慮焦炭?jī)r(jià)格和化產(chǎn)品綜合收益，尋找最優(yōu)配比使得利潤(rùn)最大化。通過人工智能技術(shù)，將配煤大數(shù)據(jù)與配煤機(jī)理結(jié)合，并融入

專家經(jīng)驗(yàn)，深度挖掘原料煤之間的配伍性和特征相關(guān)性，結(jié)合業(yè)界先進(jìn)配煤理論科學(xué)配煤，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)焦炭質(zhì)量，通過分析對(duì)焦炭質(zhì)量劣化情況及時(shí)給出預(yù)警，且能在達(dá)到焦炭質(zhì)量要求的前提下，優(yōu)化原煤配比，降低配煤成本，平均每噸焦炭降低5元~20元。廢鋼智能判級(jí)傳統(tǒng)定級(jí)作業(yè)環(huán)境惡劣，定級(jí)員常常需要多次攀高，與重型機(jī)械設(shè)備協(xié)作，人工近距離觀察和檢測(cè)，勞動(dòng)強(qiáng)度大，作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)高。同時(shí)，由于廢鋼類型繁雜，定級(jí)參數(shù)多等特點(diǎn)，往往只能依賴人工經(jīng)驗(yàn)綜合判斷，受個(gè)人差異、抽檢次數(shù)等因素影響，還存在定級(jí)結(jié)果不準(zhǔn)確的情+I，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一客觀準(zhǔn)確判級(jí)，降低定級(jí)的人為依賴，減少人為影響造可實(shí)現(xiàn)廢鋼遠(yuǎn)程集控管理，減少人員現(xiàn)場(chǎng)工作安全風(fēng)險(xiǎn)；判級(jí)過程全程可視可回溯，減少判級(jí)結(jié)果爭(zhēng)議。PAGEP