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)，賦能千行萬業(yè)加速行業(yè)智能化白皮書143轉型案例142第十章加速行業(yè)智能化白皮書143轉型案例142第十章機場和軌道交通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第十一章公路水運口岸4轉型展望193第十四章總結與展望1加速行業(yè)1加速行業(yè)10第二章實現智能化轉型所需的參考架構3第一章加速行業(yè)智能化的價值與挑戰(zhàn)2加速智能化帶來新價值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1加速行業(yè)智能化轉型第一篇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)智能化的價值與挑戰(zhàn)人類社會經歷了從農業(yè)社會到工業(yè)社會到信息社會再到智能社會的變遷，歷時幾千年。蒸汽1956702030突破：在算法方面，大模型將在應用側持續(xù)落地、改變產業(yè)發(fā)展生態(tài)；在數據方面，人類將YB2020232000PAGEPAGE4加速行業(yè)智能化白皮書球通用計算算力將達到3.3ZFLOPS(FP32)，AI計算算力將超過105ZFLOPS(FP16)，增500170和規(guī)劃文件，將政策重點聚焦在加強技術投資和人才培養(yǎng)、促進開放合作以及完善監(jiān)管和標準建設上，全球人工智能產業(yè)發(fā)展進入加速落地階段。具體而言，美國將人工智能提到“未來產業(yè)”和“未來技術”領域的高度，不斷鞏固和提升美國在人工智能領域的全球競爭力；中國一方面要加強人工智能基礎核心技術創(chuàng)新研究，培育創(chuàng)新的生態(tài)體系，另一方面要推進人工智能與傳統(tǒng)產業(yè)的融合，賦能中國產業(yè)數字化、智能化高質量發(fā)展；歐盟全面重塑數字時代全球影響力，其中將推動人工智能發(fā)展列為重要的工作；英國旨在使英國成為人工智能領域的全球超級大國；日本致力于推動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“把數字世界帶入每個人、每萬物感知、萬物互聯(lián)和萬物智能是智能世界的三大特征。要實現這三大特征，需要大量的智能社會，未來已來智能世界正在加速而來20（1956-2060在這個階段，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農為代表的科學家團隊共同研究了機器模擬

Tllle能時代的。華為持續(xù)以產品AlI、AllCloudAllIntelligence人工智能正從感知理解走向認知智能，帶動數字世界和物理世界無縫融合，從生活到生產、CB端，正日益廣泛和深刻地影響人類社會，驅動產業(yè)轉型升級。據預測，2030年全球人工智能市場規(guī)模將超2020304展?jié)摿涂臻g。人工智能無所不及，幫助人類獲得超越自我的能力，成為科學家的顯微鏡與望遠鏡，讓我們的認知跨越微小的夸克到廣袤的宇宙，千行萬業(yè)從數字化走向智能化。AI擁抱美好新未來！智能的相關問題，并于1956年達特茅斯會議上正式提出人工智能概念。（2）啟動期（2060）：60的第一個黃金發(fā)展期，該階段的人工智能主要以語言翻譯、證明等研究為主，在這個階段取得了機器定理證明、跳棋程序等一系列標準性PAGEPAGE5加速行業(yè)智能化白皮書成果。（3）瓶頸期（2070）：70年代，經過科學家深入的研究，科學家提出了一系列不切合實際的研發(fā)目標，尤其是對機器模仿人類思維的錯誤認識，導致人工智能發(fā)展進入低谷期；（4）突破期（207090）：以專家系統(tǒng)為代表的技術突破，推動人工智能加快應用于醫(yī)療、化學、地質等各個領域，人工智能技術在（2090）90著互聯(lián)網技術的逐漸普及，加速了人工智能的創(chuàng)新突破，出現了深藍計算機戰(zhàn)勝國際象棋冠軍、“智慧地球”提出等一系列標志性事件，促進人工智能進一步與應用相結合。21人工智能正在開創(chuàng)下一個黃金階段。2016，GoogleAlphaGoAI1130，ChatGPT橫空出世，人工智能的發(fā)展進入全新階段。20233，OpenAI又推出多模態(tài)大模型GPT-4，在生成質量、使用性能和模型安全合規(guī)等多個領域評分均領先于現有主流模型，被譽為“史上最強”大模型。Mta20237月先后推出開源大模型LLaMALLaMA2能力評估、安全訓練和負責任的發(fā)布等方面有Gitub10個大模型，包括華為盤古大模型、訊飛星火認AI-ChatGLM知識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、實用性。在實際

處理下游任務時再通過小規(guī)模數據進行微調訓練，就能達到傳統(tǒng)小模型的效果。大模型的出現，減少了行業(yè)用戶訓練模型研發(fā)成本，降低了AI落地應用的門檻，并且上線部署過程大幅AII技術真正地來到了我們身邊，AIihoe時刻”到了，各行業(yè)開啟了從數字化到智能化的升級，行業(yè)智能化的“iPhone智能化正在改變人類的生活和AI已經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言、跨文化的高效溝通，通過拍照獲取景點的歷史文化（VR）與增強現實（A）I虛擬的現實生活中，或者將虛擬元素融入真實環(huán)境中，為娛樂帶來全新的體驗維度。辦公場景中，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算，接管一些重復性工作，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，如按其所長貢獻創(chuàng)造力、策略思維等。在教育場景中，AI的出現和持續(xù)演進正在重構傳統(tǒng)課堂教學，改變學校形態(tài)、教學方式和學習方式。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生將更愿意參加線上數字課程的學習；借助人工智能技術為學習者推薦個性化的學習資源，實現學習者的個性化學習等。另外，隨著人工智能技術的不斷迭代升級，未AI技術將應用于更多領域，如基于多模態(tài)I個人助理將極大的便利人們的生P，在越來越多的垂直領域細分賽道的應用場景中出現等。智能化正在持續(xù)賦能千行萬業(yè)人工智能是引領未來的戰(zhàn)略性技術，全球主要國家及地區(qū)都把發(fā)展人工智能作為提升國家競爭力、推動國家經濟增長的重大戰(zhàn)略。通過應用牽引推動人工智能技術落地成為各國共識。美國引導人工智能技術在行業(yè)領域的創(chuàng)新和融合應用。20217月，美國國家科學基金會聯(lián)合多個部門和知名企業(yè)等，新成立11家人工智能研究機構，涵蓋了人機交互、人工智能優(yōu)化、動態(tài)系統(tǒng)、增強學習等方向，研究教育、能源等多個領域。中國“十四五”規(guī)劃綱要明確大力發(fā)展人工智能產業(yè)，打造人工智能產業(yè)集群以及深入賦能傳統(tǒng)行業(yè)成為重點。英國支持人工智能產業(yè)化，啟動人工智能辦公室和英國研究與創(chuàng)新局聯(lián)合計劃等，確保人工智能惠及所有行業(yè)和地區(qū)，促進人工智能的廣泛應用。日本將基礎設施建設和人工智能應用全面推動人工智能在醫(yī)療、農業(yè)、交通物流、智慧城市、制造業(yè)等各個行業(yè)開展應用。同時世界各國也高度重視人工智能標準化工作，規(guī)范人工智能落地應用，出臺戰(zhàn)略加強標準化布局，支撐產業(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。重點在人工智能基礎共性、關鍵通用技術、人工智能可信及倫理方面開展標準研制工作。2020318復成立全國信標委人工智能分技術委員會，主要負責人工智能基礎、技術、風險管理、可信賴、治理、產品及應用等人工智能領域國家標ISO/IECJTC1/SC42，以標準化手段，分類分級分步驟推動大模型評測、算力、算法、數據和治理等領域的技術和應用，帶動和引領人工智能的健康、可持續(xù)發(fā)展。在全球各國高度關注下，人工智能從實驗室加速走向應用場，推動AI技術應用到智能產品的開發(fā)，服務模式的創(chuàng)新，產業(yè)升級，賦能多行業(yè)智能化轉型。在氣象預報行業(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)建了首個精度超過傳統(tǒng)數值預報方法的AI模型，速度相比傳統(tǒng)數值預報提速10000倍以上，能夠提供全球氣象秒級預報。在今年的“古超”和“杜蘇芮”等臺風預測應用中，盤古氣象大模型準確預測了臺風路徑，這將對氣象導致的防災減災，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、影像質控、知識問答等方面發(fā)揮著極關鍵的作用，尤其是在藥物研發(fā)領域，AI破公認的“雙十定律”，將研發(fā)時間由數年縮直接推動藥物研發(fā)實現從“馬拉松”到“加速跑”，開啟了藥物研發(fā)領域前沿技術革命的新征程。PAGEPAGE7加速行業(yè)智能化白皮書社會運行方式正在悄然變化人工智能改變了基礎的生產力工具，中期來看會改變社會的生產關系，長期來看將促使整個社會生產力發(fā)生質的突破。人工智能將對消除社會數字鴻溝，實現全球包容性增長和可持續(xù)發(fā)展具有重要作用。人與自然和諧相處是一個永恒的命題，而保護生物多樣性是保護地球的一個重要手段。通過生物多樣性的監(jiān)測，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數據收集的專用技術進行大量投資，并需要非常專業(yè)、經驗豐富的生態(tài)保護科學家進行數據分析和洞察。相關科學文獻的一項調查發(fā)現，58%的生物多樣性聲學研究完全基于專家從原始數據中人工識別物種。如今，隨著人工智能技術的應用，科學家能夠處理的研究數量以及每項研究所能分析的數據量，都有了極大的飛躍。例如，RFCxArbimon是一個開放和免費的平臺，致力于為生物多樣性聲學監(jiān)測和洞察提供端到端解決方案。該平臺目前收20020%Arbimon團隊聯(lián)合華為和其他合作伙伴，基于不斷增長的數據集，為新物種訓練新的人工智能模型，并重新訓練現有模型以提高性能。分析結果可幫助一線工作人員決策采取可行鳥類保護措施或行動。人與自然的和諧相處也包括阻止外來物種入侵，保護當地物種免于被滅絕，防止破壞當地生活方式。在挪威貝勒沃格這個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，現在正快速占領河流，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定的

瀕危物種，如果不采取措施，可能會遭到滅絕。2021年3月，由當地獵人和漁民組成的貝勒沃格狩獵和垂釣協(xié)會（BJFF）與華為建立了合作關系，雙方將共同保護斯托爾瓦河中的大西洋鮭。他們最初的目標是利用水下攝像機和人工智能來識別物種并統(tǒng)計魚類的數量。該項目的第一階段于2021年夏天啟動。這一階段聚焦開發(fā)算法，讓計算機系統(tǒng)能夠識別河流中的本地大西洋鮭和北極紅點鮭，并記錄不速之客駝背大馬哈魚。這一目標已經輕松達到。通過6月下旬到9月采集到的連續(xù)視頻和數萬圖片，新開發(fā)的算法能夠識別出90以上的大西洋鮭和駝背大馬哈魚。后續(xù)可對通過的魚進關愛殘障人士是包容社會的重要組成方面，通過數字化技術能幫助提高他們生活的舒適度和2700中許多人使用手語作為其主要的交流形式。與其他手語語言一樣，中國手語學習面臨詞匯更新慢、師資短缺、標準難統(tǒng)一等挑戰(zhàn)，對此，千博信息基于華為昇思indpore學院自動化研究所紫東太初三模態(tài)大模型，帶來全新的手語產品，基于1.25070打造手語教考一體機，開創(chuàng)性地實現手語動作與視頻、圖片示意和文字說明聯(lián)動，使得手語學習能夠快速上手，一定程度上緩解了手語師資短缺問題。也能作為手語翻譯機使用，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、交通運輸等關鍵產業(yè)，撬動難以限量的經濟價值，若要把握這一機遇，須在多個維度進行能力建設。統(tǒng)籌點線面、系統(tǒng)推進的總體考慮下，重點圍繞核心技術、基礎軟硬件、數據資源體系、標準規(guī)范和行業(yè)應用示范等進行部署。傳統(tǒng)算力基礎設施難以匹配大模型創(chuàng)新需求AI多元化和巨量化的趨勢。不同的應用場景對算力的要求不同，要評判算力基礎設施是否滿足AI綜合考慮算力基礎設施的性能與靈活易用性。大模型技術對于算力基礎設施的規(guī)模提出了更高的要求，企業(yè)傳統(tǒng)基礎設施面臨算力資源不足的挑戰(zhàn)。AI與模型的參數量、訓練數據量成正比。根據業(yè)界論文的理論推算，端到端大模型的理論訓練8*T*P/n*X)T的tokenAI卡數，XhaGPT175B（1750）規(guī)模下，在35000819249計算量變大，按照業(yè)界的經驗，能達到可接受的訓練時長，需要百億參數百卡規(guī)模，千億參數千卡規(guī)模，萬億參數萬卡規(guī)模。這對算力資源的規(guī)模提出了極高的要求。算力不足意味著無法處理龐大的模型和數據量，也無法有效支撐高質量的大模型技術創(chuàng)新。

基礎大模型難以適應行業(yè)智能化需求L0的構建，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。技術門檻高，基礎大模型的構建是復雜的端到端系統(tǒng)工程，是一個典型的復雜軟件平臺。資金投入大，GPT-4訓練成本約65~10/每個行業(yè)均有使用大模型的場景，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)數據給基礎大模型進行微調訓練。數據是行業(yè)用戶的核心資產和競爭優(yōu)勢的源泉，行業(yè)用戶部分關鍵敏感數據難以實現共享公共安全和個人隱私等方面的數據；金融行業(yè)中責權、債務關系相關的數據；制造業(yè)的資產明細、生產數據以及明確要求不可以出園區(qū)的數據等等，此時基礎大模型難以適應行業(yè)智能化需求。于是行業(yè)用戶將行業(yè)非敏感數據提供給基礎大模型供應商，形成行業(yè)大模型L1，再結合場景數據在行業(yè)大模型L1基礎上形成場景大模型L2,以適應行業(yè)的需要。數據供給難以滿足大模型訓練需求數據將是構建大模型競爭力的核心要素，行業(yè)先鋒都應該打造自身的數據飛輪。高價值、特定領域的工作流程，特別且必須依賴于豐富且高質量的專有數據集。PAGEPAGE9加速行業(yè)智能化白皮書從全球來看，高質量數據都在變得更稀缺。行存儲和管理海量數據，形成優(yōu)質數據集的能力仍不足。從政府層面來看，當前缺少統(tǒng)籌共性數據集的建設服務，數據流通與共享機制不成熟，開放數據集“質”與“量”難保證，源頭數據的治理不充分，導致數據質量不高、共享不足。從企業(yè)內部來看，數據的實時采集受制于非數字化終端，數據的實時上傳受制于低速網絡，數據的實時分析受制于數據孤島，行業(yè)數據難采、難傳、難用，阻礙了行業(yè)智能化的進程。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)信息化水平進一步提升，對信息系統(tǒng)的依賴加劇，減少人工干預后，被攻擊入侵后損失嚴重，對安全可信訴求更加強烈。行業(yè)智能化會導致信息系統(tǒng)更加復雜，構建安全可信的難度劇增。人工智能技術涉及的領域非常廣泛，其潛在的風險和危害也不容忽視，比如個人隱私保護、脫敏數據使用、數據泄露等，這些都需要根據合適的法律進行規(guī)范和監(jiān)管。人工智能技術的發(fā)展也與社會倫理、安全等問題存在聯(lián)系，需要明確相關責任與義務等問題。因此需要更健全的人工智能法規(guī)和監(jiān)管機制。人才儲備和生態(tài)難以支撐智能化轉型需求

PAGEPAGE10加速行業(yè)智能化白皮書第二章加速行業(yè)智能化白皮書實現智能化轉型所需的參考架構行業(yè)智能化技術需求大型集團性企業(yè)往往具有眾多的所屬企業(yè)或組織，在集團之下，圍繞某類相似或關聯(lián)性業(yè)務成立區(qū)域（或領域）組織，統(tǒng)籌具體業(yè)務執(zhí)行單位的生產與經營。總結起來一般有總部、區(qū)域（或領域）3終端感知。如第一章所述，AI一是，自行構建：企業(yè)可以自行組建研發(fā)團隊，進行大模型的研發(fā)和訓練。這需要企業(yè)具備強大的技術實力和資源投入，包括算力、數據、人才等方面的支持。二是，合作伙伴：企業(yè)AI算力資源、數據等方面的幫助，加速大模型的研發(fā)和應用。三是，云服務平臺：許多云服務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)成本和時間，同時還能享受云服務提供商的技術支持和穩(wěn)定性。四是，企業(yè)基于模式二三獲得的高階模型構建專屬的低階模型，如：L1L2對于訓練，總部通常會統(tǒng)一構建共享的高階模型，需要建設大規(guī)格的AI算力。區(qū)域（或領域）根據自身特點基于總部的模型進行二次訓練，形成更符合自身業(yè)務需求的低階模型，需要建設較小規(guī)格的AI算力。對于推理，總部推理服務于全公司共享業(yè)務，包含為全公司服務的推理業(yè)務和為全公司服務的推理資源池，算力需求較大；區(qū)域（或領域）推理服務于區(qū)域（或領域）業(yè)務，算力需求較?。贿叾藗扔写罅康膶崟r控制業(yè)務，需要就近部署推理算法以降低網絡時延，不同的現場需要適配不同的周邊系統(tǒng)和本地化業(yè)務流程，因此需要就近部署推理算法便于集成適配、減少聯(lián)動更新。邊端側推理服務范圍小，算力需求最小。綜上所述，兩級訓練三級推理是先鋒企業(yè)的典型部署范式，如下圖2-1所示。圖2-1行業(yè)智能化兩級訓練三級推理的部署范式基于上述的范式，各企業(yè)可以根據自己的業(yè)務需求進行適配和裁剪。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)模參數的訓練呼喚大算力，需要集群來保障大規(guī)模、長期穩(wěn)定、高可靠的算力供給。分層分級建設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)務場景。行業(yè)大模型的訓練和推理都需要高質量的行業(yè)數據來支撐。需要應用快速迭代降低開發(fā)門檻保障AI落得實。需要高質量的數據通信保障智能化各場景業(yè)務需求，保障AI用得好。算力集群化因為總部和區(qū)域（或領域）需要做模型訓練和推理資源池，有建設大規(guī)模AI單卡性能增長有限，想要增加性能，只有集群的模式滿足大算力的需求。AI程，需要兼顧計算、網絡、存儲等的跨域協(xié)同及優(yōu)化，助力企業(yè)構筑高效協(xié)同的算力集群。AI3總部需要部署高階模型，不同的高階模型對算力要求不同，百億參數百張卡，千億參數千張卡，萬億參數萬張卡。其次，集群需要實現低時延、大帶寬、高可靠的網絡。訓練集群網絡的丟包率會極大影響算力效率，零丟包是訓練集群網絡的基本要求。萬分之一丟包，算力降低10%；千分之一丟包，算力降30%。面對千億、萬億參數規(guī)模的大模型訓練，僅僅是單次計算迭代內梯度同步需要的通信量就達GB量級，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)低速網絡的帶寬遠遠無法支撐集群的高效計算。因此要充分發(fā)揮計算資源的強大算力，必須構建一個全

新的高性能網絡底座，用高速網絡的大帶寬來助推整個集群計算的高效率。在大模型的訓練和推理中，集群間的多卡通訊頻繁，對時延敏感。以推理為例，多卡低時延通信挑戰(zhàn)：低時延推理需要采用多卡模型并行來分擔參數和KV緩存，提升等效的HBM帶寬；Decoding階段引入大量小數據allreduceGPT-3175B，token192allreduce計算精度下每次業(yè)務包24KB，對通信時延極其敏感。最后，在存儲方面，大模型基于算力和數據驅需要實現大容量、高帶寬、高IOS、高可靠。需對存儲容量帶動數據存儲從服務器本地盤走向存，需要大帶寬的存儲寫入能力；為保障訓練效率，需要加速加載海量小文件訓練數據、減求三，高可靠：長時間訓練過程中，存儲的高算力系列化基于前述的部署范式，企業(yè)總部需要構建共享的高階模型訓練和共享推理資源池，根據不同的業(yè)務需求需要使用AI算力集群、訓練服務器、推理服務器、訓推一體機來建設訓練中心和推理中心。比如自行構建萬億參數的大模型，需要萬卡級規(guī)模的AI算力集群；構建千億參數的大模型，需要千卡級規(guī)模的AI算力集群；基于預訓練的大模型構建百億參數的模型，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)域需要建設低階模型訓練和較小的推理算對算力需求差異大。需要使用AI訓練服務器、推理服務器、訓推一體機來建設訓練中心和推理中心。比如總部構建的模型已覆蓋大部分業(yè)務，區(qū)域只需要針對差異化的業(yè)務基于總部預訓練的模型做差異化的訓練，訓推一體機即可滿足。邊端側算力需求小，同時有環(huán)境限制，需要使用不同規(guī)格的推理服務器、推理模塊、終端內嵌的推理算力幾種方式來滿足工業(yè)生產現場、野外、本安、工地等差異化的業(yè)務場景訴求。邊緣設備需要具備邊緣自治能力，實現邊端側業(yè)務自閉環(huán)。比如野外環(huán)境惡劣，在網絡中斷AI高質量數據數據將是構建大模型競爭力的核心要素，高質量的行業(yè)數據尤為稀缺，從企業(yè)外部采購數據行業(yè)大模型的訓練和推理都需要高質量的行業(yè)數據來支撐。訓練、推理數據不單有TOT數據，OT數據是指由操作技術（OperationalTechnology）產生的數據，包括來自工業(yè)控制系統(tǒng)、物聯(lián)網設備、傳感器OT設備的數據。OT數據的實時采集數據治理、數據安全，需要做好整個系統(tǒng)的頂5

OT數據和接收任OT數據的采集和上傳上，行業(yè)的普遍存在智能化和智能化改造的訴求：一些儀表還是機械式、模擬式儀表，無法提供智能化OT設備聯(lián)網率很低，即使是一些已經聯(lián)網的儀表、傳感器，也僅僅支持本地互聯(lián)，感知數據僅用于有限場景，在本地經過處理的結果向上級系統(tǒng)提供，原始的感知數據不上傳；一些設備（外連接七國八制，集成復雜，可用性低，導致數據無法及時、全量上傳，數據采集時間無法對齊，數據無法支撐智能AI訓練；需要智能化的終端，通過智聯(lián)操作系統(tǒng)，將協(xié)議復雜、系統(tǒng)孤立的終端有機協(xié)同起來，實現對同一感報”，以滿足更加復雜、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。OT數據量大，文件格式多樣，訓練前需OT樣本數據上傳到模型訓練中心，對存儲要求高。需要存儲提供PB級原始數據以及訪問協(xié)議多樣化。IT與OT融合的扁平化工業(yè)網絡對于工業(yè)企業(yè)而言意義非凡，將真正實現“數據上得來、算力下得去、上下游貫通”。數據上得來：數據“逐層上送”的過程中，每一層的數據傳遞過程都存在較多的數據信息損失，因此工業(yè)企業(yè)需要打破層級壁壘，解決跨系統(tǒng)數據流轉難問題，實現數據直采。算力下得去：/A、算力相融合，幫助工業(yè)企業(yè)實現AI排產、工藝優(yōu)化等創(chuàng)新應用。上下游貫通：通PAGEPAGE14加速行業(yè)智能化白皮書過生產現場進度與客戶實時共享、產品設計方案與合作伙伴共享等上下游的連接和協(xié)同，幫更堅固的紐帶。第四，工業(yè)企業(yè)需要有效的數據治理，提供高質量的數據，支撐大模型訓練。T源頭治理，制定數據標準，從應用規(guī)范、應用產生開始治理，保障數據“優(yōu)生”。傳統(tǒng)數據治理主要用于大數據業(yè)務，智能化時代數據治理將為模型的訓練和推理服務，因此數據治理需要與AI比如：企業(yè)的數據從局限于自身內部轉變?yōu)槠髽I(yè)間數據協(xié)同、流通、共享與交易，便于在上下游和產業(yè)間形成協(xié)同、在企業(yè)間和產業(yè)內形成數據交易、數據經濟和數據市場。最后，數據安全作為數據價值化的基石，對于保障商業(yè)秘密、企業(yè)數據主權，確保數據使用合規(guī)至關重要。為此工業(yè)企業(yè)需要構建事前預讓數據使用更安全。應用快速迭代I技術的發(fā)展、智能化應用的深入，應用場景變得更多元、更復雜。每個行業(yè)的應用場景都有成百上千，每個子場景對AI泛化性要求不同，在特定的場景，需要對AI模型進一步優(yōu)化和重構，以適應生產環(huán)境。比如：在工業(yè)場景下，有工業(yè)質檢、安全巡檢等生產的零部件千差萬別，安全巡檢子場景中巡檢區(qū)域可能地形復雜多樣并且自然環(huán)境惡劣。在交通場景下，包含若干細分的子場景，以公路子場景交通擁堵治理來說，每一個區(qū)域（車輛數、擁堵點、停車場、周邊路網承載力），

（行為），每一輛車（出行、時間、地點、路線情況和需求不盡相同，復雜多變。AII應用于這些場景過程中，即使有自動化程度很高的工具，在傳統(tǒng)的I式下，也不得不逐個定制開發(fā)，如同作坊式開發(fā)，投入人力多，開發(fā)周期長，再加上AI才供給不足，導致AI算法開發(fā)產能不能滿足行業(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。有了預先訓練好的大模型，AI0是基于大模型做增強訓練，并自動化抽取出適合該場景部署的小模型，開發(fā)周期從月級縮短為天級，相對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，需要做到針對不同業(yè)務場景需求，快速響應、動態(tài)按需適配，實現從需求到智能化應用的快速迭代、敏捷應用短閉環(huán)。具體來說，智能化應用的開發(fā)工具鏈需要滿足以下4個關鍵需求：首先需要大模型增強訓練敏捷化，減少開發(fā)的中間環(huán)節(jié)，讓應用的使用者參與到模型的構建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果反饋全流程高效作業(yè)，降低開發(fā)門檻。其次需要應用開發(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)務人員可以直接參與開發(fā)。打通應用PAGEPAGE15加速行業(yè)智能化白皮書AIAIAIAIDataOps與最終通過將數據和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。高質量數據通信海量數據是基礎大模型訓練、行業(yè)場景模型二次訓練、模型持續(xù)迭代進化的“養(yǎng)料”，也是無所不I需要高效數據通信，兩級訓練三級推理部署范式之間的持續(xù)迭代需要高效數據通信，數據采集與推理服務器之間也需要高效數據通信。//領域到邊端，海量訓練樣本數據上傳、模型推送與訓練迭代、無所1TB樣本數據需要上傳到提供訓練服務的數據中心，突發(fā)帶寬高、潮汐效應明顯，需要10GE匯聚的高速數據通信；訓練生成的模型文件下推，需要廣覆蓋、大帶寬、任務式的彈性數據通信，靈活建立聯(lián)接；千萬應用場景的實時推理交互，需要低時延、高可靠、高并發(fā)的低時延數據AI(C)、Iv6+(AN)還需要考慮數據中心的異地容災、東數西算、協(xié)同計算，這就需要引入網絡切片、OXC、網絡數字IP骨干網絡，實現跨地域的實時算力調度、極速數據運送、高效協(xié)同計算。與此同時，數據通信的安全至關重要。行業(yè)智能化時代，數據流量持續(xù)增長，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絡安全解決方案，為行業(yè)智能化保駕護航。行業(yè)智能化時代，新一代高運力數據通信網絡從“萬物智聯(lián)”走向“萬智互聯(lián)、萬數智算”，成為萬物智聯(lián)、彈性超寬、智能無損、自智自馭的關鍵基礎設施。PAGEPAGE16加速行業(yè)智能化白皮書行業(yè)智能化參考架構企業(yè)智能化轉型是一個長期的、循序漸進的過程，如何選擇轉型道路、如何分層分級建設智能化IT階段做出匹配的選擇，避免走彎路、走錯路，提升轉型的效率?；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，聯(lián)合行業(yè)伙伴共同構筑行業(yè)智能化的基礎設施，使AI行業(yè)智能化參考架構圖2-2行業(yè)智能化參考架構PAGEPAGE17加速行業(yè)智能化白皮書行業(yè)智能化參考架構是系統(tǒng)化的架構，它包含智能感知、智能聯(lián)接、智能底座、智能平臺、AI獨立的，而是相互協(xié)同的，就像人體一樣，能感知、會思考、可進化、有溫度，共同服務于千行萬業(yè)的智能化發(fā)展。行業(yè)智能化參考架構是一個面向全行業(yè)的、能夠服務不同智能化階段的參考架構，通過分層分級建設，選取合適的技術能力和產品，提升企業(yè)的智能化水平。它有四個特點：協(xié)同、開放、敏捷、可信。IT

行業(yè)智能化參考架構分層解析智能感知智能感知是物理世界與數字世界的紐帶，它基于品類豐富、泛在部署的終端設備，對傳統(tǒng)的感知能力進行智能化升級，構建一個無處不在的感知系統(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。多維泛在智能化時代，需要對事物進行全方位的感知，才能獲取到完整、全面的信息，支撐后續(xù)的智能化業(yè)務處理。在感知時，通過雷達、視頻、溫度傳感、氣壓傳感、光纖感知等多種類型的感知設備從不同的維度獲取數據，進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，為了保證能夠獲取到準確且實時的信息，感知設備還需要貼近被感知的對象，并保持實時在線，充分獲取感知數據，實時上傳至處理節(jié)點，形成無處不在的感知。開放互聯(lián)行業(yè)里各類感知終端種類繁多，協(xié)議七國八制導致數據難互通，難以支撐復雜的業(yè)務場景。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)議復雜、系統(tǒng)孤立的終端有機協(xié)同起來，實現對同一感知對象的聯(lián)動感知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用，人與人之間、遠程協(xié)作等交互場景在行業(yè)應用中得到了很大的推廣。通過云邊協(xié)同、AI用，極大地提升設備認知與理解能力，實現軟AI算法在云邊端自由流動，并通過包含智聯(lián)操作系統(tǒng)的終端設備，基于對感知實現智能的交互能力。易用智維行業(yè)的業(yè)務場景復雜，對感知的要求也有很大差異，感知設備有相當大的比例安裝在不易于部署維護的地點，如荒野、山頂、鐵路周界、建筑外圍等，其中一部分設備在獲取電力、網絡資源也存在一定的困難。因此，需要感知設備具備網算電一體集成、邊緣網關融合接入等能力，實現感知設備智簡部署、即插即用，智簡運維平臺和工具數字化、智能化，實現無人化、自動化的可視可管可維。智能聯(lián)接行業(yè)智能化的場景復雜多樣，智能聯(lián)接用于智能終端和數據中心的聯(lián)接、數據中心之間的聯(lián)接、數據中心內部的聯(lián)接等，解決數據上傳、數據分發(fā)、模型訓練等問題。各種場景對聯(lián)接

都有不同的要求。比如某個工業(yè)園區(qū)場景中智能終端和數據中心的聯(lián)接，AI要求實時推理交互，軟件包下載要求高峰值帶寬，視頻會議要求穩(wěn)定帶寬，需要借助網絡切片保障不同流量的互不干擾。在數據中心中，AI10%，而千分之一的丟包率會導致算力降低30%。因此，行業(yè)智能化需要萬物智聯(lián)、彈性超寬、智能無損、自智自馭的智能聯(lián)接。萬物智聯(lián)（雷達、行業(yè)感知、光纖感知、溫度感知、氣壓感知等）都需要通過網絡自動上傳感知數據，以支撐各種類型的業(yè)務系統(tǒng)。數據上傳需要實時、準確，不能有丟失。智能聯(lián)接綜合采用5G-A、F5GAdvanced、Wi-Fi7、超融合(HCE)、IPv6場景、全觸點、無縫覆蓋的泛在聯(lián)接，支撐數據采集匯聚，推進智能應用普及，為智能化參考架構的持續(xù)進化構筑萬物智聯(lián)的基礎。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，生成的業(yè)務信息量也在極速增長，支撐大模型的訓練數據更加豐富完善，訓練出的模型更加精準；訓練出的模型也要迅速下發(fā)，推動業(yè)務處理更加智能。面向PB級樣本訓練數據上傳、TB級大模型文件分發(fā)的突發(fā)性、周期性、超寬帶聯(lián)接需求，需要建設大帶寬、低時延、智能調度的網絡；基于時延地圖和帶寬地圖動態(tài)選擇最優(yōu)路徑，實現極速推理和實時交互，為行業(yè)智能化參考架構打通“數據上得來、智能下得去”的持續(xù)進化循環(huán)。PAGEPAGE19加速行業(yè)智能化白皮書智能無損超融合以太、網絡級負載均衡等技術實現大規(guī)模、高吞吐、零丟包、高可靠的智能無損計算互聯(lián)；智算數據中心網絡升級，以網強算，通過算、網、存深度協(xié)同優(yōu)化，支撐萬億級參數的模型訓練，讓智能化參考架構越來越智能。面向海量智能感知終端連云入算、I助端等場景，基于網絡大模型(LM)能感知應用類型、智能優(yōu)化聯(lián)接體驗、智能保障網絡質量，為極速推理、協(xié)同工作、音視頻會議等各種應用提供智能無損的高品質聯(lián)接，自智自馭基于網絡大模型識別應用與終端類型，準確生并實現網絡零中斷（智能預測網絡擁塞準確率（智能預測未知威脅L4智能聯(lián)接的主要涉及到接入網絡、廣域網絡、數據中心網絡，其技術特征有：接入網絡：承擔著感知設備的接入及匯聚到數據中心網絡或廣域網絡的職責。接入網絡通過5G-A、F5GAdvanced、Wi-Fi7、超融合(HCE)IPv6

廣域網絡：具備多分支機構的大型企業(yè)存在大量的數據跨分支機構互傳的場景，如訓練數據上傳、算法模型下發(fā)、業(yè)務應用下發(fā)、業(yè)務數據傳輸等，相應的需要在分支機構之間提供穩(wěn)定、大帶寬的廣域網絡。企業(yè)可根據自身的實際情況，選擇租用運營商網絡或自建廣域網絡的方式，獲取穩(wěn)定、可靠、高帶寬的多分支機構間的網絡聯(lián)接能力。數據中心網絡：隨著AI大模型的興起，大模型訓練成為數據中心的一個重要職責，其超大規(guī)模的數據分析對數據中心的網絡也帶來了新的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的基于計算機總線的數據中心網絡技術已無法滿足大模型訓練的要求。因此，數據中心網絡需要新的網絡架構，能夠打通各協(xié)議間的壁壘，“內存訪問”直達存儲和設備；并統(tǒng)一芯片側高速接口，打破“帶寬墻”，使能端口復用。數據中心的業(yè)務類型也是多樣的，例如在大模型訓練時就存在參數面、業(yè)務面、存儲面等網絡平面，需要能夠按照業(yè)務類型建立網絡平面，并相互隔離。智能底座智能底座提供大規(guī)模AI算力、海量存儲及并行計算框架，支撐大模型訓練，提升訓練效率，提供高性能的存算網協(xié)同。根據場景需求不同，提供系列化的算力能力。適應不同場景，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算設備，支撐邊緣推理和數據分析等業(yè)務場景。算能高效隨著大模型訓練的參數規(guī)模不斷增長、訓練數PAGEPAGE20加速行業(yè)智能化白皮書據集不斷增大，大模型訓練過程中需要的硬件資源越來越多、時間也越來越長。需要通過硬件調度、軟件編譯優(yōu)化等方式，實現最優(yōu)的能力封裝，為大模型的訓練加速，提升算能的利用率。同時，針對基礎大模型、行業(yè)大模型、場景大模型的訓練算力需求，以及中心推理、邊緣推理的算力需求，提供系列化的訓練及推確保資源價值得到最大化的利用。I開放繁榮不同場景、不同類型的大模型，根據大模型的參數規(guī)模、數據量規(guī)模，需要的算力有著很大的差異；在推理場景，中心推理和邊緣推理對算力的要求也不一樣。行業(yè)用戶可以根據實際獲取匹配的算力；并可在品類豐富的開源操作系統(tǒng)、數據庫、框架、開發(fā)工具等軟件中進行選擇，屏蔽不同硬件體系產品的差異，幫助用戶在繁榮的生態(tài)中選擇合適的產品和能力，共同形成行業(yè)智能化的底座。長穩(wěn)可靠大模型業(yè)務場景下，一次模型訓練往往要耗費數天甚至數月的時間，如果中間出現異常，將會有大量的工作成果被浪費，耗費寶貴的時間

算網協(xié)同隨著大模型的參數數量、訓練數據規(guī)模不斷增長，模型訓練所消耗的時間也不斷增加，逐漸據傳輸方式已成為瓶頸，難以繼續(xù)提升效率。因此，我們需要算網協(xié)同的傳輸架構，提升數據的傳輸效率和模型訓練速度。同時，網絡需AI訓練性能。同樣，在大模型訓練過程中，數據在存儲、內CPU為減少這些資源占用，需要存算協(xié)同架構，通過近存計算、以存強算的能力，讓數據在存儲側完成部分處理，將算力卸載下沉進存儲實現AI智能底座的主要技術特征有：計算能力：簡稱算力，實現的核心是/I/界主流數據存儲：復雜多樣的業(yè)務場景，帶來了復雜多樣的數據類型。數據存儲需對不同類型的數PAGEPAGE21加速行業(yè)智能化白皮書據，通過全閃存存儲、全對稱分布式架構等技術手段，為不同的業(yè)務場景提供海量、穩(wěn)定高性能和極低時延的數據存儲服務；為特定業(yè)務場景提供專屬數據訪問能力，如直通GP/NPU縮短訓練數據加載時間至ms級；并具備數據的備份恢復機制，以及防勒索機制等安全能力，確保數據的安全、可用。操作系統(tǒng)：操作系統(tǒng)對上層應用，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，為應用軟件的部署提供盡可能的便利；針對不同的硬件的特征，操作系統(tǒng)需要針對性的優(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)調調度，也是一個關鍵的能力。數據庫：海量、格式多樣的數據，追求極致的業(yè)務性能，對數據庫也帶來了新的挑戰(zhàn)。為了適應業(yè)務的變化，數據庫需要高性能，海量數據管理，并提供大規(guī)模并發(fā)訪問能力；高可擴展性、高可靠性、高可用性、高安全性、極速備份與恢復能力，都是對數據庫的基本要求。等技術，對外智能平臺I

的智慧應用的快速開發(fā)和部署，使能行業(yè)智能化。智簡創(chuàng)新圍繞軟件、數據治理、模型、數字內容等生產線能力，提供一系列的開發(fā)使能工具，并通過數據、AI、應用的協(xié)同，讓智慧應用的構建更高效、更便捷；讓行業(yè)應用的創(chuàng)新更簡單、更智能。敏捷高效智能化的開發(fā)生產線能力，為業(yè)務人員提供了多樣化的業(yè)務開發(fā)方式選項；強大的DevOps能力讓業(yè)務迭代開發(fā)過程更敏捷，一鍵發(fā)布能力讓業(yè)務上線速度更快，效率更高。極致體驗智能平臺層的主要技術特征包括數據治理生產線、AI開發(fā)生產線、軟件開發(fā)生產線以及數字內容生產線。智能平臺支持AI模型在不同框架以及不同技術領域的開發(fā)和大規(guī)模訓練。治理到數據應用消費的全生命周期智能管理。到數據應用等全流程的數據治理，同時融合智AI供從算力資源調度、IAIAIPAGEPAGE22加速行業(yè)智能化白皮書模型訓練、模型管理、模型部署等AI發(fā)全流程技術能力。同時，AIAI全場景部署，縮短跨平臺開發(fā)適配周期，并提升推理性能。軟件開發(fā)生產線：提供一站式開發(fā)運維能力，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)務場景提供一體化開發(fā)體驗。2D3D應用開發(fā)和實時互動框架。根據用戶需求，生成服務，如數字人等。使用者無需專業(yè)設備，即可使用的內容生產工具。AIAI型、場景模型?；A大模型（L0），提供通用基礎能力，主要在海量數據上抽取知識學習通L0行業(yè)大模型（L1）L0基礎大模型，結合行業(yè)知識構建，利用特定行業(yè)數據，面向具體行業(yè)的預訓練大模型，無監(jiān)督自主學習了（L2）模型，是實際場景部署模型，是通過L1生產出來的滿足部署的各種模型。AI續(xù)演進、開放共建等特點。行業(yè)重塑AI的處理能力，提升業(yè)務效率，降低企業(yè)成本，

促進行業(yè)創(chuàng)新，為行業(yè)的發(fā)展注入新的生命力，重塑行業(yè)的智能化進程。持續(xù)演進行業(yè)場景使用大模型提升業(yè)務效率的同時，也會產生大量的業(yè)務數據，這些數據再對大模型進行訓練，讓大模型的能力越來越強大，推理越來越準確，成為行業(yè)智能化的有力支撐。開放共建行業(yè)客戶與大模型供應商共同打造多樣化多層級的大模型，構筑滿足各類場景各種需要的大模型，為不同行業(yè)場景提供多樣化的選擇，服務行業(yè)智能化發(fā)展。在建設大模型體系時，要依照企業(yè)的規(guī)模、能力、組織結構和需求因地制宜，層層落實，要充分考慮云網邊端協(xié)同、網算存的協(xié)同，讓AI上行下達。大模型可以分層分級建設，從L0到L1，再到L2，不斷的有行業(yè)數據加入來提升模型的訓練效果，同時也需要模型壓縮來節(jié)約推理資源。模型壓縮是實現大模型小型化的關鍵技術，大模型通過壓縮技術可以達到10~20x參數量級壓縮，使千億模型單卡推理成為可能，節(jié)省推理成本；同時，模型壓縮降低計算復雜度，提升推理性能。在實際應用中，需要結合業(yè)務場景變化，迭代AI大模型能力，邊學邊用，越用越好。NLP進行二次訓練，不斷補充行業(yè)知識；在具體任PAGEPAGE23加速行業(yè)智能化白皮書快速獲得需要達到的效果；進一步的，可以基于自有訓練后的模型，進行強化學習，獲得更出色的CV/行業(yè)用戶，可以結合自有行業(yè)數據，進行二次訓練，迭代獲得適配L1L0L1L2智賦萬業(yè)T/I華為行業(yè)智能化技術實踐行業(yè)智能化參考架構為行業(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，疊加多年的行業(yè)智能化實踐，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，共同構筑智能化的未來。智能感知在智能感知領域，華為推出了雷達、光纖傳感以及軟件定義攝像機等感知產品，并結合不同感知設備特點進行組合，實現了光視聯(lián)動智能感知和雷視擬合智能感知。光視聯(lián)動智能感知華為通過組合光纖傳感、軟件定義攝像機兩大感知產品，實現光視聯(lián)動智能感知，具有全覆蓋，低漏報，全天候，少誤報的優(yōu)勢。

分布式光纖傳感振動探測產品OptiXsenseEF3000采用華為獨有的低噪聲相干接收系統(tǒng)和高性能oDSP算法，對微弱信號引起的光纖細微拉伸有極高的檢測靈敏度，檢測形變量達到頭發(fā)直徑的三十萬分之一；同時結合了華為獨有的超高分辨率采樣技術和大尺度線性探測技術，無論是強信號還是弱信號都能真實還原，動態(tài)范圍大。在鐵路、機場、油氣管線等重要行業(yè)中，關鍵場地、設施等防范是安全的重中之重，天然存在周界防護的剛性要求。針對相關場景，華為基于光視聯(lián)動智能感知能力打造周界防護站方案，通過對抗模型的細節(jié)特征提取，對入侵行為和干擾行為的細節(jié)差異進行識別，并基于環(huán)境感知網絡的全局性特征提取網絡，對環(huán)境全再通過全域態(tài)勢判決將信號區(qū)分為入侵和干90%，普通單事件檢測算法誤報率為10/公里·，IDF-ADPAGEPAGE24加速行業(yè)智能化白皮書持誤報率降低至1/全天候、全智能”的防護監(jiān)測能力，實現無人化巡檢防護。雷視擬合智能感知華為通過組合雷達、軟件定義攝像機兩大感知產品，實現智能感知雷視擬合。華為ASN850毫米波感知雷達，采用華為先進的5GmassiveMIMO大規(guī)模天線陣列和超分辨率算法；自研高清攝像機結合昇騰計算卡、墨4K小目標檢測。以智慧高速建設場景為例，通過超遠探測和雷視擬合技術，使得感知距離擴大到1000針對彎道等特殊場景采用視場動態(tài)增強技術，整體同比業(yè)界方案可減少25%桿站建設成本。鴻蒙感知鴻蒙系統(tǒng)，是基于微內核的全場景分布式OS，可按需擴展，實現更廣泛的系統(tǒng)安全。運行流暢四大優(yōu)勢。鴻蒙系統(tǒng)可實現全場景，統(tǒng)一內核，相比于傳鴻蒙系統(tǒng)基于一套操作系統(tǒng)靈活組裝，實現設無論設備大小，只需要一個操作系統(tǒng)；鴻蒙系統(tǒng)采用分布式軟總線技術實現不同領域感知設備之間近場感知、自發(fā)現、自組網，完成無感連接，多個感知設備自動協(xié)同宛如一個物理設備，可以提供任務在多個感知設備上的一致體驗感。構建形成統(tǒng)籌規(guī)范、泛在有序、標準統(tǒng)一、互

提升感知數據匯通共用水平。2021L0L2智能聯(lián)接華為提供萬兆園區(qū)網絡、數據中心智算網絡、IP廣域網絡、網絡安全解決方案，IntelligentRANF5G智簡全光網，促進開放互聯(lián)，保障網絡安全。高品質萬兆園區(qū)網絡華為高品質萬兆園區(qū)網絡助力企業(yè)建設以體驗為中心的園區(qū)。i-Fi7終端萬兆極速接入，音視頻體驗保障方案實現0AI、大數據和華為數十年網絡運維經驗的NCE園區(qū)網絡數字地圖，網絡開局效率提升10倍，故障定位效率提升40倍。華為已為比亞迪、蘇黎世聯(lián)邦理工學院等全球眾多知名客戶打造極致體驗的園區(qū)。在2022年Gartner企業(yè)有線無線網絡基礎設施的魔力象限中，華為成功入選領導者象限。SD-WAN方案助力企華為超融合網關，16組網，提升部署運維效率30%；企業(yè)業(yè)務上云加速，華為超融合云原生網關，NetEngineAR6700V能夠實現彈性擴容最大到200G，性能升級業(yè)務不中斷，助力企業(yè)高品質上云。SD-WAN方案在中國石化等全球眾多知名客戶部署，良好的交付品質及口碑幫助華為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、可運維、大規(guī)模的開放網絡作為支撐。華為星河AI智算網絡基于超0NSLBAI98%；武漢人工智能計算中心是首個面向產業(yè)的人工智能計算中心，選用華為網絡、計算、云、存儲端到端解決方案，首期建設了10PIFLOPSMPI、Benchmark為網絡性能與IB網絡整體基本持平，完全滿足業(yè)務的高性能需求。IP面向海量訓練數據和模型文件高效傳遞，華為IPIP6+技術基礎，實現流、應用、帶寬、時長等多維感知和彈性調度，大模型訓練數據和模型數據快遞化高效傳輸，效率提升百倍，解決企業(yè)訓推數據傳遞低帶寬等不起，高帶寬用不起的業(yè)務痛點。通過全業(yè)務路由器大緩存、抗突發(fā)的能力，滿足企業(yè)到各級訓練中心、推理中心的靈活接入、邊云協(xié)同的聯(lián)邦訓練的極致高吞吐逼近物理極限。作為智能煤礦建設的先行者，山西晉P網解決方案，建成全國領先的智能煤礦，極大華為網絡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據訓練，華為基于可信網絡安全解決方案，在數據傳輸到AI算力網絡前進行安

全防護，提供算力基礎設施的“非侵入”式的安全防護，實現高效算力和安全防護的平衡。其次華為安全提供訓練數據的脫敏、數據防泄漏等數據安全防護能力，實現敏感數據的安全防護。最后對于防護智能應用的終端和用戶，提供零信任安全防護能力，保證終端、人員可信接入，最小權限訪問業(yè)務資源，最大程度保AI防御架構在華為南方工廠等行業(yè)智能化先鋒企業(yè)進行了部署，已連續(xù)多年保障業(yè)務持續(xù)穩(wěn)定運行，為業(yè)界樹立了標桿。IntelligentRAN面向新業(yè)務的多樣化發(fā)展以及新站型新頻的引入帶來的無線網絡結構性挑戰(zhàn)，華為提供IntelligentRAN解決方案，以數智感知、數字孿生、意圖開放、智能空口為技術基礎，實現對無線環(huán)境信息高精確感知、多維分析決策、意圖驅動人機交互以及高效空口信道測量的能力；無線大模型通過海量數據訓練特征學習，在閉環(huán)流程中形成認知與決策，有望將無線網絡真正推向意圖自適應的網絡級智能化高階水平。通過在多頻協(xié)同、宏微協(xié)同、網絡級節(jié)能、網絡故障預防預測、直播業(yè)務體驗保障等熱點場景引入智能化技術，滿足無線網絡極致節(jié)能體驗按需的網絡智優(yōu)，故障預測預防主動排障的運維智簡，應用級確定性體驗保障的業(yè)務智營，真正幫助運營商實現提質增收、降本提效。F5G智簡全光網F5G是第五代固定通信網絡，由歐洲電信標準(ES)定義，致力于從光纖到戶邁向光聯(lián)萬物。F5G基于光纖通信技術，在增強超寬帶（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，包括行業(yè)生產網絡、園區(qū)網絡、工業(yè)網絡、地產前裝、周界防護等場景的創(chuàng)新產品和解決AI在智慧辦公F5G技術所賦能的無損工業(yè)網絡。在智慧電力，F5G技術為電力行業(yè)構建安全穩(wěn)定可靠易演進運維的全光通信底座，賦能新型電力系統(tǒng)。在智慧醫(yī)院，F5G一舉擺脫了傳統(tǒng)網絡在部署、運維和網絡性能上的劣勢，實現院區(qū)網絡多網合一，通過硬隔離方案滿足醫(yī)療信息系統(tǒng)安全等級保護要求，在確保傳輸網絡可靠性的同時，為診室、醫(yī)學影像、遠程診療等場景提供高效的數據傳輸和信息互聯(lián)。算力底座昇騰系列（AI）AIAI2-3圖2-3華為昇騰AI產業(yè)生態(tài)AIAI件平臺（Atlas、全場景AIMindSpore、昇騰應用使能inX以及一站式開發(fā)平臺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鍵支撐?；跁N騰系列，華為推出了AI訓練集群Atlas900、AI訓練服務器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、端全場景，面向訓練和推理提供強勁算力。華為的AI具備超高穩(wěn)定性，擁有創(chuàng)新超節(jié)點架構，超強性能，大模型訓練效率高的算力集群。首先，依托華為在網絡領域的長期能力積累，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，超級集群3倍提升斷點續(xù)訓性能，10AA獨創(chuàng)故障現場保存技術，和盤控協(xié)同的超高帶寬技術。針對萬億參數大模型訓練所特有的，PBCheckPoint數據讀寫，分鐘級即可完成。斷點續(xù)訓恢復時間也縮短到分鐘級，恢3AI集群，實現了器件級的故障預測、節(jié)點級精準液冷，萬卡集群的穩(wěn)定性從天級提升到月級，10再次，集群采用創(chuàng)新超節(jié)點架構，多卡通過總線互聯(lián)成一個NPU。通過總線和openEuler規(guī)避因內存不足所帶來的算力空耗現象。最后，超強性能，大模型訓練效率高。通過華NSLB98%，1華為堅持技術生態(tài)與商業(yè)生態(tài)雙輪驅動，發(fā)展

昇騰AI產業(yè)。我們以開發(fā)者為核心，繁榮技術生態(tài)，以伙伴與客戶為核心，做厚商業(yè)生態(tài)。堅定踐行開放、開源的策略，進一步開放異構計算架構CANN，全面兼容業(yè)界的算子、AI框架、加速庫和主流大模型，以更加靈活的算子開發(fā)使能開發(fā)者業(yè)務創(chuàng)新，以共建、共享、共治，持續(xù)貢獻昇思開源社區(qū)，把昇思MindSpore打造成支持大模型和科學智能等AI創(chuàng)新的框架。OceanStorOeantor系列是可大規(guī)模橫向擴展、彈性伸縮的數據中心級智能分布式存儲產品，通過系統(tǒng)軟件將存儲節(jié)點的本地存儲資源組織起來構建分布式存儲池，可向上層應用提供分布式文件存儲服務、分布式對象存儲服務、分布式大數據存儲服務與分布式塊存儲服務，以及豐富的業(yè)務功能和增值特性。借助華為數控分離架構的高性能存儲OcantorA800I/OCPU計算耗時，數據加載效率高。OceanStor系列存儲采用閃存技術加速大模型訓練：具備高速讀寫能力和低延遲特性，并伴隨著其堆疊層數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。數據讀寫性能的大幅提升，將減少計算、網絡等資源等待，加速大模型的上市與應用。據華為測算，以GPT-3100PFlops算力下，當存儲的讀寫性能提升30%，將優(yōu)30的利用率，整體訓練時間縮短32%。Oeantor系列存儲通過數據編織方案提升AI跨域跨系統(tǒng)的數據按需調度，實現業(yè)務無感、PAGEPAGE28加速行業(yè)智能化白皮書業(yè)務性能無損的數據最優(yōu)排布，滿足來自多個源頭的價值數據快速歸集和流動，以提升海量復雜數據的管理效率，直接減少AI訓練端到端周期。華為存儲支持靈活開放：OceanStor存儲軟件之上，可以集成第三方的GPU服務器、網絡節(jié)點以及AI的平臺軟件。方便集成商自由、靈活的裝配他們的超融合節(jié)點。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、智能底座和基礎云平臺，通過基礎算力

+HCS/HCSO基礎云平臺能力，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盤古大模型架構盤古大模型盤古大模型達到千億級參數，相對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礎大模型，包括自然語言大模型（NLP）、視科學計算大模型，它們提供滿足行業(yè)場景的多種技能。L1層是行業(yè)大模型，既可以提供使用行業(yè)公開數據訓練的行業(yè)通用大模型，包括政務，金融，制造，礦山，氣象等；也可以基于行業(yè)用L0L1

L2專注于某個具體的應用場景或特定業(yè)務，為用戶提供開箱即用的模型服務。NLP大模型可用于內容生成、內容理解等方面，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。在下游應用中，僅需少量樣本和可學習參數即可完成千億規(guī)模大模型的快速微調和下游適配。2019CLUENLP閱讀理解單項均排名第一，刷新三項榜單世界歷史紀錄；總排行榜得分83.046，多項子任是目前最接近人類理解水平（85.61）的預訓練模型。盤古CVPAGEPAGE30加速行業(yè)智能化白皮書也是實現模型按需抽取的業(yè)界最大CV實現兼顧判別與生成能力?；谀Ｐ痛笮『瓦\行速度需求，自適應抽取不同規(guī)模模型，AI用開發(fā)快速落地。使用層次化語義對齊和語義調整算法，在淺層特征上獲得了更好的可分離性，使小樣本學習的能力獲得了顯著提升，達到業(yè)界第一。盤古大模型賦能千行萬業(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輸場景中，會有大塊煤、錨桿、鋼筋等異物堵塞皮帶。通過煤礦皮帶異AP避免了停工停產帶來的巨進行質檢；可以在鐵路的機車進行缺陷盤古氣象大模型，是全球首個精度超過傳統(tǒng)預AI模型。相關成果在國際頂級學術期刊《ature》發(fā)表。可以在秒級時間內完成171縮短至一個月以內，大幅提高研發(fā)效率。數實融合，過去單產線制定器件分配計劃，往31劃。盤古制造大模型學習了華為產線上各種器件數據、業(yè)務流程及規(guī)則以后，能夠對業(yè)務需

求進行準確的意圖理解，并調用天籌AI3盤古大模型采用完全的分層解耦設計，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立的數據集，也可以單獨升級模型。開放豐富的“開發(fā)生產線”華為提供了豐富的“生產線”，一系列的模型使能工具，使能伙伴共同開發(fā)，繁榮生態(tài)。華為數據治理生產線ataArs提供一站式數40全生命周期數據治理，幫助企業(yè)快速構建從數據接入到數據分析的端到端智能數據系統(tǒng)，消除數據孤島。模型開發(fā)生產線ModelArtsAI站式平臺。ModelArtsAIAII應用部署，提供數據處理、算法開發(fā)、模型訓練、模型管理、模型部署等AIModelArtsIDCodlrtsTOP1。軟件開發(fā)生產線CdeArs，提供一站式DevSecOps同時，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言和開發(fā)框架，內置代碼檢查規(guī)則，支持千萬TPS測試并發(fā)請求。PAGEPAGE31加速行業(yè)智能化白皮書MeaStdioDetatudoD3D互動，讓虛擬世界和現實世界無縫融合。加速智能化帶來新價值第二篇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)生產智能制造故”，以增量帶動存量，促進中國產業(yè)邁向全球價值鏈中高端。8推動產業(yè)技術變革和優(yōu)化升級，加大對先進制造、精密制造、高端制造的投入。只有在數字PAGEPAGE34加速行業(yè)智能化白皮書化技術的加持下，企業(yè)才能在產品質量、生產202570以上要基本實現數字化，重點500隨著新一代信息技術加速擁抱千行萬業(yè)，智能制造正在多領域多場景落地開花。最新的市場調研數據表明，人工智能在中國制造業(yè)呈現快速發(fā)展的趨勢，智能制造市場規(guī)模自2019年

402025400毋庸置疑，AI的各個環(huán)節(jié)中，實現更高程度的自動化和智能化。如果對制造主流程進行分析，將不難發(fā)現AII場景在各個環(huán)節(jié)的匯總情況，3-1圖3-1制造主流程與AI應用場景共同形成更為強大的應用能力，最終推動工業(yè)領域的創(chuàng)新和轉型，帶來新的商業(yè)模式和機會。以下就幾個典型應用場景做進一步介紹。AIIIPAGEPAGE35加速行業(yè)智能化白皮書圖3-2工業(yè)AI質檢應用場景智能資源優(yōu)化制造企業(yè)為了滿足自身發(fā)展，必須不斷提高效率、減少浪費和增加產值。隨著生產流程、供應鏈和客戶需求變得越來越復雜，傳統(tǒng)的資源管理方法往往無法滿足現代制造業(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)化場景中，AI用率，提高生產效率。以具有代表性的智能排產為例，AI迭代，在自動適應生產變換，減少沖突和瓶頸的基礎上，可進一步提供決策支持。而在供應鏈優(yōu)化和能源管理方面，AI作，如自動化庫存管理、自動調節(jié)生產參數以降低能源消耗等，最終實現資源的優(yōu)化配置，同時確保持續(xù)和穩(wěn)定的生產。工業(yè)智能機器人工業(yè)智能機器人是一種在制造和生產線上執(zhí)行各種任務的自動化機器，例如裝配、焊接、搬運、質檢等。與傳統(tǒng)的工業(yè)機器人相比，智能機器人不僅可以執(zhí)行預定的動作，還可以通過感知、學習和決策能力，使其能夠執(zhí)行復雜的任務并在多變的環(huán)境中自主工作。3-3將多種類別的感知需求集成，借助自動化物流載具平臺，以及物流系統(tǒng)和統(tǒng)一調度的智能機器人平臺，實現對人體感知、人工檢查的補強和提升，輸出處理數據，提升現場綜合管理的流程數字化和管理精細化。PAGEPAGE36加速行業(yè)智能化白皮書圖3-3工業(yè)智能巡檢機器人預測性維護在過去，維護通常是反應式的，即在設備出現故障后進行修復。為了避免設備故障停機，工業(yè)界轉向了預防性維護，即定期檢查和維護設備。隨著傳感器技術、數據存儲和分析能力的進步，工業(yè)界開始具備實時收集和分析大量設備數據的能力?，F代的數據分析和機器學習技術使我們能夠從歷史數據中識別出設備故障的先兆和模式，從而預測未發(fā)生的故障。預測性維護的核心思想就是使用數據驅動的方法預測和預防設備故障，而不是等到設備真正出現問題后再進行維護。預測性維護可以幫助企業(yè)解決生產中設備相關的問題，包括減少停機時間、優(yōu)化維護計劃、延長設備壽命、降低維護成本和提高生產效率。掌握實時的設備健康數據，準確進行故障預測，為管理者提供有提高安全性和客戶滿意度。企業(yè)知識庫與智能客服企業(yè)知識庫是企業(yè)內部的寶貴資產，它集中存儲了企業(yè)的各種經驗、案例、問題解決方案、操作手冊等重要信息。在制造領域，企業(yè)知識

庫可整合制造流程、生產設備操作手冊、質量標準和故障處理等關鍵信息。這不僅提高員工獲取信息的效率，縮短新員工培訓時長，使其能快速融入生產環(huán)境，更重要的是保持了企業(yè)知識的連續(xù)性，有助于生產的順暢運行，減少因信息缺失或錯誤而導致的停機時間。大模型技術能夠實現企業(yè)知識庫的智能檢索和內容優(yōu)化。例如，當產線工人遇到設備故障時，他們可以用自然語言描述問題，大模型則能迅速返回相關的解決方案或故障處理指南。基于與人員的交互式問答，大模型可以基于現有知識庫，結合提示詞，自動生成新的內容，如FAQs、教程等。利用大模型的自然語言處理能力，企業(yè)的智能客服可以更加準確地理解客戶的問題，并結合企業(yè)知識庫，提供具有針對性的答案或解決方案，大大縮短了響應時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)學習，通過實時更新的知識庫，不斷完善其答案和建議，使服務水平持續(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重要的傳統(tǒng)能源行業(yè)，是中國國民經濟的重要組成部分，是長期以來推動中國現代化進程的基礎和動力。加快推進智能化建設，是推進煤炭工業(yè)高質量發(fā)展的必然選擇。2020年3月，國家發(fā)展改革委、能源局、應急部、煤監(jiān)局、工信部、財政部、科技部、教8發(fā)展的指導意見》，明確了煤礦智能化是煤炭工業(yè)高質量發(fā)展的核心技術支撐，并規(guī)劃了3個階段性目標：到2021年，建成多種類型、不同模式的智能化示范煤礦；到2025年，大型煤礦和災害嚴重煤礦基本實現智能化，形成煤礦智能化建設技術規(guī)范與標準體系；到

2035年，各類煤礦基本實現智能化，構建多產業(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、自動執(zhí)行的煤礦智能化體系。該《意見》標志著煤礦行業(yè)正式步入建設新階段。煤炭行業(yè)作為高危行業(yè)，為了保護礦工生命安全，煤炭行業(yè)少人化、無人化是大勢所趨。人再到智能化，從應用、T向著智能化、協(xié)同化、在線化升級。煤炭生產圖3-4煤炭生產演進路線煤炭行業(yè)面臨著開采地質條件復雜、災害多發(fā)（如煤塵、水、火、瓦斯和頂板等自然災害）、生產效率較低、作業(yè)環(huán)境惡劣、人員短缺等挑戰(zhàn)，為應對這些挑戰(zhàn)，實現增安、提效、少人無人，亟需AI人工智能在煤礦場景存在海量的應用場景。PAGEPAGE38加速行業(yè)智能化白皮書圖3-5海量人工智能應用場景3-53-6圖3-6大模型四大能力支撐不同業(yè)務場景當前人工智能技術在煤礦行業(yè)的應用還處在起步階段，未來將在安監(jiān)生產、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：瓦斯隱患預測近年來，隨著煤礦生產裝備技術水平的不斷提升，同時在煤礦監(jiān)管部門的嚴格監(jiān)管下，國內煤礦瓦斯安全事故總量和事故死亡人數逐年下降，但相較于其他類型災害而言，瓦斯仍然是煤礦安全“第一殺手”。按照國家安全監(jiān)察局等監(jiān)管部門的要求，國內煤礦須錨定瓦斯“零超限”等一系列目標，完善瓦斯綜合治理，實現超前治理、超前預警和預防。借助大數據平臺和AI技術，可以對井下采煤設備、礦壓、通風、安全監(jiān)測、地質、瓦斯抽采等系統(tǒng)數據進行智能融合分析，通過人工智能算法結合綜采工作面瓦斯涌出機理，實現井下關鍵位置瓦斯?jié)舛鹊念A測，進而實現瓦斯隱患的超前預警，幫助煤礦提前發(fā)現瓦斯安全隱患，同時給出處置預案,避免隱患進一步發(fā)展成事故，幫助煤礦提升生產安全性，減少設備停機停產的時間，提升生產效率。掘進工作面：掘進作業(yè)序列智能監(jiān)測掘進作業(yè)作為煤礦井下采煤生產前進行巷道開采及安全支護的工作環(huán)節(jié)，是煤礦日常生產中最重要、最危險的環(huán)節(jié)之一。掘進的速度和質量直接影響到礦井合理的生產布局、穩(wěn)定的采掘接續(xù)，并關系到礦井重大災害的超前治理。環(huán)境惡劣，人員密集，多工序協(xié)同作業(yè)，勞動強度大?，F場采用“人盯人”的管理方式，監(jiān)安全風險巨大。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)管不到位導致，亟需引入新技術手段突破人工監(jiān)管的屏障，提升掘進

面安全性，保證穩(wěn)定生產。掘進作業(yè)序列智能監(jiān)測系統(tǒng)通過對作業(yè)人員及其相關動作進行智能識別，對作業(yè)規(guī)范性進行AI實現對危險區(qū)域人員入侵、人員摔倒、截割頭攪拌時間等關鍵動作的實時監(jiān)測，及時分析作業(yè)工序完整性，作業(yè)規(guī)范性和作業(yè)質量，發(fā)現問題第一時間對掘進隊長進行告警提醒，并可聯(lián)動停機，確保掘進作業(yè)安全規(guī)范，作業(yè)質量達標。智能主煤流運輸礦井主煤流運輸系統(tǒng)負責將井下采掘工作面生產的原煤運輸到井上，是煤礦生產作業(yè)系統(tǒng)的大動脈。當前，礦井主煤流運輸系統(tǒng)在實際運避免主運皮帶撕裂、斷帶等事故，造成全礦井停產停工。因礦井主煤流運輸皮帶距離長，巡5-10通過“計算機視覺+人工智能”技術，對主煤流進行可視化精準監(jiān)測，能夠在第一時間發(fā)現主煤流運輸各種安全隱患，并且通過聯(lián)動GIS、融合通信、手機工單、皮帶集控等周邊業(yè)務系統(tǒng)，提升問題處理效率，在減少巡檢人員工作量的同時，助力礦井主煤流運輸系統(tǒng)更加高效安全運行。智能洗選煤選煤廠是煤炭加工的重要場所，選煤廠的主要任務是利用煤和矸石的物理性質不同，通過一系列生產工藝對煤炭進行分選，去除原煤PAGEPAGE40加速行業(yè)智能化白皮書中的雜質，獲得工業(yè)生產所需的精煤產品。選煤廠分選系統(tǒng)的運行情況對煤礦具有非常重要的意義。重介旋流器分選是選煤生產的核心生產工藝，當前的分選工藝參數依賴人工經驗設定，產品質量參差不齊，經常出現產品質量過剩和產品灰分超標的問題，給煤礦企業(yè)帶來直接或間接的經濟損失。人工智能的引入為工藝參數優(yōu)化提供了新的突破思路。以原煤煤質、入洗煤量、重介密度、入料壓力和精煤產品灰分為基礎，通過對生產數據建模和訓練，生成工藝參數預測模型，然后利用參數預測模型對實時生產數據分析和推理，預測出最優(yōu)的生產工藝參數，并將其應用到生產系統(tǒng)中，實現最優(yōu)的控制效果。同時利用新的生產數據對參數預測模型持續(xù)優(yōu)化迭代，從而逐步實現選煤生產數字化、精細化。露天礦無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，人工調度經常存在礦卡排隊等待情況，影響生產效率；日常生產作業(yè)存在落石、碾壓、碰撞以及塌方等重大安全隱患。露天礦無人駕駛系統(tǒng)的應用將有效解決以上問題。露天礦無人駕駛以智能駕駛計算平臺、融合感知系統(tǒng)為基礎，結合人工智能、5G、云控平臺、高精地圖等技術，可實現礦用卡車自主/卸等環(huán)節(jié)的全天減少危險區(qū)域作業(yè)人員數量，提升礦區(qū)生產作故障報警、車隊管理等功能，有效提高礦用卡車營運效率，降低成本和事故風險。智慧鋼鐵鋼鐵行業(yè)是中國國民經濟的重要基礎產業(yè)，為國家建設提供了重要原材料保障，有力支撐了中國工業(yè)化、現代化進程。20222（《意見》中明確大力發(fā)展智能制造是主要任務之一，并要求推進人工智能、5G、工業(yè)互聯(lián)網等技術在鋼鐵行業(yè)的應用，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)具有生產流程連續(xù)、工藝體系復雜、產品中間態(tài)多樣化、大型高溫高壓設備集中、人員安全要求高等特征，面臨著嚴峻的資源、市場、環(huán)保、競爭等挑戰(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)生產演進路線當前，大部分鋼鐵企業(yè)已經完成了自動化建設，進入信息化和數字化的建設階段，并通過信息化和自動化項目提升了生產運行效率。但是信息化的建設由于缺乏整體規(guī)劃，基于裝置和業(yè)務板塊進行垂直的系統(tǒng)建設，無法更進一步支撐多業(yè)務、多系統(tǒng)、多數據的的綜合分析、聯(lián)動和決策，停留在AI圖3-8鋼鐵行業(yè)人工智能應用場景3-8IAIPAGEPAGE42加速行業(yè)智能化白皮書圖3-9大模型支撐鋼鐵場景工業(yè)化生產基于華為盤古大模型的視覺大模型、預測大模型、多模態(tài)大模型和NLP大模型，以及工業(yè)I實現越用越準。目前華為已經結合鋼鐵企業(yè)基于大模型實現智能配煤、廢鋼智能判級、行車加速鋼鐵行業(yè)的智能化升級。從各個應用場景的技術維度來看，I核心技術，與5G、大數據等技術相結合，共同形成更為強大的應用能力，最終推動鋼鐵智能化轉型，帶來新的商業(yè)模式和機會。預計未3~5200智慧焦化配煤噸鋼成本中焦炭所占的比例達到38%，與鐵礦石相當，焦化廠急需在保證焦炭質量要求的前提下，綜合考慮焦炭價格和化產品綜合收益，尋找最優(yōu)配比使得利潤最大化。通過人工智能技術，將配煤大數據與配煤機理結合，并融入

專家經驗，深度挖掘原料煤之間的配伍性和特征相關性，結合業(yè)界先進配煤理論科學配煤，準確預測焦炭質量，通過分析對焦炭質量劣化情況及時給出預警，且能在達到焦炭質量要求的前提下，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。廢鋼智能判級傳統(tǒng)定級作業(yè)環(huán)境惡劣，定級員常常需要多次攀高，與重型機械設備協(xié)作，人工近距離觀察和檢測，勞動強度大，作業(yè)風險高。同時，由于廢鋼類型繁雜，定級參數多等特點，往往只能依賴人工經驗綜合判斷，受個人差異、抽檢次數等因素影響，還存在定級結果不準確的情+I，實現統(tǒng)一客觀準確判級，降低定級的人為依賴，減少人為影響造可實現廢鋼遠程集控管理，減少人員現場工作安全風險；判級過程全程可視可回溯，減少判級結果爭議。PAGEP