各位领导、各位同仁，大家上午好！非常高兴代表华为公司汇报一下我们在工业互联网方面华为的一些技术进展和思考。
我今天想给大家分享的是如何通过云的技术，如何通过人工智能的技术，来释放我们工业生产力的新潜能。之所以我选择这样一个主题，是因为我们看到了一个很明显的趋势，智能化正在改变我们国家各个工业领域，无论是制药、运输还是石化、电力，都有很多未来的新的诉求，这些诉求都要由智能来做。
比如在电力方面越来越多需要智能传感，智能控制、管理决策，都不再是过去用人的方式或者传统固定的，都是要智能化。随着我们国家工业的发展，我们工业里有三个很明显的未来的挑战。第一个是工业生产线数字化水平不足，很多行业还是靠低端劳动力在做重复性的劳动，这些重复性的质量、效率是很难保证的。第二是工业领域知识积淀不够，我们一直说我们国家缺高级技工，其实反映的是一个行业领域的知识我们只能通过人来传递，我们这些知识经验是没有把它真正固化下来、沉淀下来，然后在不同行业、不同人群里分享。第三，随着我们国家的工业水平发展，越来越进入高端制造业，现有的工艺水平可能到了一定的瓶颈，怎么突破这个瓶颈来支持更加精密、更加高水平的制造，这都有赖于技术的进步。
工业的智能化存在三个阶段，第一个是希望整个工业生产能够数字化，也就是我们要把设备连接起来，能够把这些信息连通，把数据连接起来，这是第一阶段，信息采集，一定是需要通过企业生产系统的数字化、数据化来实现的。
数据产生汇集以后，第二阶段，希望能够通过这些数据来发现生产当中的问题，这就是我们讲的通过数字来感知，识别问题。问题识别后能不能解决这个问题，优化生产，这就需要我们把多领域的知识进行协同，这种协同我们能发现问题，反过来，我们把这个问题也可以作用于我们的生产系统，使得我们生产系统更加优化，这样一个循环的就使得整个生产质量和效率进一步提升。用我们的信息技术，用我们智能化的技术，来帮助企业提升他的生产力，提高他的生产质量和效益。
华为是能帮助工业企业做这个事情的非常有优势的企业，第一，华为过去30年都在ICT领域有技术积累，第二，华为我们自身是一个非常大的工业企业、制造企业，比如去年我们可能有500亿美金规模的面向消费者的消费类电子产品的制造规模，我们也有面向通信、面向企业的ICT产品，大系统产品，也是500多亿规模制造的经验。
华为公司本身在制造业的经验沉淀下来，沉淀到华为云里，也是对于制造业行业经验的积累。第三，华为有一个非常好的经验，我们过去30年都服务于企业，包括运营商行业，也包括工业企业，也包括其他的行业。我们服务行业的经验使得我们能够更好的理解企业的诉求，我们可以把我们积累的技术、经验，结合企业的生产实际，以企业最好的接受的方式来帮助企业享受这样的经验和技术。重点介绍核心技术里最重要的一点，也是我们未来工业互联网必然的一个趋势，智能化。
重点介绍一下华为在人工智能技术方面如何来支撑企业智能化的转型。首先华为有全站的能力，芯片的能力，无论在国内还是全球都是非常强的，去年发布了华为全新的人工智能芯片，不论是虚机、裸金属还是我们支持人工智能训练的基础设施，我们这个方面的能力都做到了业界的领先。
第二，我们的工业企业，工厂也好，生产线也好，都非常复杂，一朵集中的云并不是支持工业企业最好的方案，而华为恰好有这样的优势，我们既有云的业务，也有网络连接的业务，华为还有很强的端的能力，华为把我们的端网云的能力协同起来，构建了一个云边端整体的解决方案，这样一个解决方案能够使云边端结合起来，我们的人工智能可以布在摄像头上，也可以放在边缘的节点，管理很多的摄像头，使得很多原来没有人工智能的摄像头具备一定的人工智能能力，如果需要更复杂的协同或者更大量的人工智能计算，可以放到云上来。
华为整个人工智能核心的想法，我们面向企业的智能，把我们的人工智能技术在企业落地。我们过去几年努力，我们已经在人工智能上推出56项服务，159项功能，这些功能已经从基础的平台服务到我们通用的API到高级的API，以及面向行业场景的智能体，我们已经构建了一个比较好的人工智能的体系。我们这样的人工智能体系通过云边端协同的方式，可以服务于企业的各种场景。
我们的EI工业智能体，其实就是面向工业行业的解决方案，这样一个智能体其实是两个方面，首先华为核心的优势是我们的算力和算法的优势，算力就是通过硬件、芯片、软件的能力，而且我们提供现阶段最好的性价比的算法，让企业能够享受性价比优、能力好的算力。
算法，因为华为有大量的科学家，包括数学科学家，我们能够把优化算法、语音算法、图像识别能力、实时处理等各种法做到最优。另外华为通过跟行业的合作伙伴协同，因为行业的合作伙伴更加理解自己的业务场景，他们首先具备数据，第二，他有自己行业的knowhow，把这些与华为的优势结合起来，我们就能帮助企业做柔性制造，整个制造当中的问题分析，我们能帮他做智能排产，或者供应物料的预测，帮助企业做端到端的生产优化。这就是我们推出面向行业的智能体的核心原因，我们把我们算力的优势、算法的优势跟行业的数据、行业的经验结合起来，服务行业。
华为也推出了一个全流程的一站式的AI开发平台，我们的目标是让人工智能让大家用得起、用得好也用得放心。除了算法、算力的优势，还有让整个人工智能开发变得简单，从数据处理、模型开发、训练、云边端协同部署，一直到AI应用如何在行业内共享，我们构建了一站式的平台。我们的性能也是业界最优。
我们在信息化的基础是数据要做汇聚，虽然人工智能我们要去推出各种各样的算法来支持各种各样的新能源，但是这些数据能不能汇聚起来，智能数据湖是工业企业使用这些数据，然后发挥这些数据价值很重要的基础。华为在智能数据湖方面我们推出了统一的数据湖的底座，能够帮助企业做数据各种各样的管理，比如检索、数据质量检测，比如我们能够帮助企业来发现在数据，厘清前后逻辑，进行有效的数据管理，这样的数据湖成为我们人工智能非常坚实的基础。
在上述的这些技术基础之上，我们如何来支撑工业企业提升他的生产效率和质量，我们支撑工业企业的能力提升有三种场景或者三种境界。第一，在海量重复的场景，比如重复性的劳动这种场景，我们帮助企业可以做效率提升。
第二，在专家经验的场景，也就是我们过去的这种知识放在牛的人身上，高级的职工身上，非常高级的工程师的脑海里，我们能不能通过人工智能的方式，让机器来做专业的传承。第三，能不能突破工业极限，讲几个实际的例子。去年我们消费类的产品生产规模超过500亿美金，大家手上拿的手机，过去手机的品质管理，质量检测很大程度上依赖于生产线上检测的工人，工人用人眼来看比如手机上的电池、布局外观，生产质量如何，用外观来检测，一个非常熟练的工人、高级技工，5分钟检测一台手机，而且保证质量。
第一这样的工人还是少的，第二，虽然时间延长，肉眼检测误差会上升，能不能用机器做这样的事，华为用机器视觉的技术来帮助做这样的检测模型，把人做的事情用机器视觉来做，通过在华为自己的生产线上的实践，也运用到华为自己手机的生产过程当中，使得我们的设备成品率上升到了99.55%。
这个数字可能大家并没有很强的感觉，反过来讲，次品率我们把它降低了一个数量级，第二，我们可能不需要那么多人来做检测了，可能人员的投入减少了一半。第二个例子，国内一个非常大的汇川科技，做空气压缩机的，我们国家的电力消耗6%是被制造业的空气压缩机消耗掉的，所以空气压缩机的能耗实际上对我们国家的能源消耗是非常关键的一件事情。对于一个企业而言，一般的制造性企业，10-20%的能耗用于空压系统，有些企业可能随着行业特性的不同，甚至40、50%的能耗都耗在这里。能不能帮助企业把空气压缩机的能耗降下来，汇川公司占到行业的80%的市场，我们通过我们人工智能的技术帮他进行模型的预测，进行空气压缩最佳的能耗模型检测，帮他在不同场景下提升了这样的效率，进行了节能，平均下来一个工业企业在空气压缩机上可以节省5%的能耗。
最后一个案例是化工行业，我们国家的化工生产已经是全球第一了，比如合成纤维产品用到了各种制造里，合成纤维比较重要的是，比如纤度、软性强度等，生产质量的好坏首先取决于这个指标能不能满足我们生产产品的要求，什么是最好的指标，第二，这些指标在一个化工厂里在生产过程中，我生产控制过程是不是能满足这些指标。过去我们靠很多的人，很有经验的工程师来管理，我们用人工智能来帮助他识别不同的客户，帮生产厂家来优化全流程，使得全流程生产的数据能够满足我的设计要求，最大程度上帮助企业提升了他的生产质量和效率，我们使得他的生产结构和客户要求的匹配度提升了接近30%，这也是非常好的一个质量的提升。
基于华为在AI方面的积累，我们希望把我们华为工业互联网平台打造成一个黑土地，希望跟我们各类行业的伙伴一起来协同。昨天华为公司的副总裁张顺茂先生也重点介绍了FusionPlant，我们希望能够聚合合作伙伴，帮助合作伙伴一起积累和沉淀行业的能力。我们也积极参与产业构建，推动产业健康发展，非常欢迎业内的合作伙伴，我们一起携手来支撑我们国家工业互联网的发展，来支撑我们国家的制造业发展，谢谢大家！
(审核编辑: 智汇小新)
