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| 華為，AI油服引領(lǐng)者！ | |||
| 煤炭資訊網(wǎng) | 2024/12/14 9:09:00 礦業(yè)新聞 | ||
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談及華為，人們可以想到很多閃耀的標(biāo)簽，如鴻蒙、中國(guó)智造…… 然而，華為的故事遠(yuǎn)不止于此。 12月5日，華為在北京舉辦了“華為中國(guó)政企業(yè)務(wù)油氣礦山媒體溝通會(huì)”活動(dòng)。華為中國(guó)政企油氣礦山系統(tǒng)部總經(jīng)理范濤和華為中國(guó)政企CMO邱恒出席，介紹了華為如何通過ICT技術(shù)激發(fā)油氣礦山行業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。
在會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)，石油Link深切地感受到華為正以另一重身份強(qiáng)勢(shì)崛起——AI油服引領(lǐng)者。 據(jù)了解，11月28日，中國(guó)石油發(fā)布了700億參數(shù)昆侖大模型，推進(jìn)“人工智能+”行動(dòng)。在這一里程碑式的成就背后，華為不僅參與了頂層設(shè)計(jì)，還建設(shè)了昆侖視覺大模型、科學(xué)計(jì)算大模型。 11月29日，國(guó)家管網(wǎng)集團(tuán)正式上線應(yīng)用“管網(wǎng)”大模型，旨在通過人工智能賦能10萬公里油氣管網(wǎng)建設(shè)運(yùn)營(yíng)和資源配置，而華為為此提供算力底座和技術(shù)棧支持。 那么，華為究竟是如何跨越行業(yè)界限，成長(zhǎng)為AI油服引領(lǐng)者，加速行業(yè)智能化發(fā)展步伐的呢？ 01 AI油服引領(lǐng)者的崛起 時(shí)勢(shì)造英雄，英雄亦適時(shí)。 自巴黎氣候協(xié)定簽署以來，全球能源結(jié)構(gòu)在各國(guó)政府和國(guó)際組織的推動(dòng)下不斷進(jìn)行調(diào)整，可再生能源的發(fā)展勢(shì)頭日益強(qiáng)勁，帶給了傳統(tǒng)油氣行業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的巨大挑戰(zhàn)。 與此同時(shí)，全球油氣資源的劣質(zhì)化趨勢(shì)也日益明顯，油氣勘探開發(fā)活動(dòng)不得不從常規(guī)油氣田轉(zhuǎn)向非常規(guī)油氣田，從淺層淺水油氣田轉(zhuǎn)向深層深水油氣田，提高油氣采收率和降低生產(chǎn)成本也成了行業(yè)亟待解決的重要課題。 面對(duì)這些挑戰(zhàn)，油氣行業(yè)迫切需要通過轉(zhuǎn)型來提質(zhì)增效，助力綠色低碳、能源變革。 而數(shù)字化、人工智能等新一輪技術(shù)革命的出現(xiàn)，為油氣行業(yè)尋求突破提供了契機(jī)。這些前沿技術(shù)備受矚目，吸引了國(guó)際石油巨頭以及頂尖油服企業(yè)在內(nèi)的眾多行業(yè)參與者。 在這一波技術(shù)浪潮中，華為作為一個(gè)跨界的特殊玩家，憑借其深厚的技術(shù)創(chuàng)新實(shí)力脫穎而出。 作為全球領(lǐng)先的ICT基礎(chǔ)設(shè)施和智能終端提供商，早在90年代，華為就開始IT建設(shè)和業(yè)務(wù)管理的變革，從IPD研發(fā)流程管理到ISC供應(yīng)鏈管理，逐步建立起信息化的IT系統(tǒng)。 到2014年，華為正式啟動(dòng)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，更是在2018年前瞻性地全面布局人工智能戰(zhàn)略。 為進(jìn)一步提升團(tuán)隊(duì)高效協(xié)同、快速響應(yīng)客戶需求，華為中國(guó)政企油氣礦山系統(tǒng)部總經(jīng)理范濤在媒體溝通會(huì)透露，今年年初，華為將油氣、礦山行業(yè)業(yè)務(wù)進(jìn)行了整合，集中資源服務(wù)全國(guó)4W+家客戶，通過拉通研、營(yíng)、銷、供、服團(tuán)隊(duì)，高效協(xié)同，縮短產(chǎn)業(yè)鏈條，為油氣、礦山客戶打造適配行業(yè)需求的場(chǎng)景化解決方案。 目前，華為油氣礦山的業(yè)務(wù)涵蓋了油氣、礦山、冶煉、化工等眾多領(lǐng)域。在油氣業(yè)務(wù)方面，華為已與中石油、中石化、中海油、國(guó)家管網(wǎng)簽訂了戰(zhàn)略合作協(xié)議，提供端到端的ICT解決方案。 通過合作，華為將AI 、5G、云、大數(shù)據(jù)等技術(shù)和油氣行業(yè)深度融合，賦能油田勘探與生產(chǎn)、管道運(yùn)輸、煉油化工、成品油零售等不同領(lǐng)域，助力油氣行業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。 02 華為AI的獨(dú)門心法 成功從來不是偶然，所有的厚積薄發(fā)，都有跡可循。 當(dāng)前，加速推進(jìn)行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型已成業(yè)界共識(shí)，而華為成為AI油服領(lǐng)域的佼佼者，離不開其強(qiáng)大的創(chuàng)新研發(fā)能力。 數(shù)據(jù)顯示，華為公司擁有研發(fā)人員超過11萬，占比超過55.5%，近十年累計(jì)研發(fā)投入費(fèi)用超過11100億元。 除此以外，華為能將數(shù)字世界帶向油氣行業(yè)，關(guān)鍵在于解決了“隔行如隔山”的跨界挑戰(zhàn)。 眾所周知，油氣行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈長(zhǎng)，工作場(chǎng)景復(fù)雜多變，而傳統(tǒng)的人工智能模型往往針對(duì)特定場(chǎng)景開發(fā)，不同小模型對(duì)應(yīng)不同場(chǎng)景，難以在不同場(chǎng)景之間遷移和復(fù)制，這種高度的定制化不僅限制了模型的通用性，還將顯著增加企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本。 面對(duì)諸如此類AI在油氣礦山行業(yè)落地的難題，華為中國(guó)政企油氣礦山系統(tǒng)部總經(jīng)理范濤表示，華為針對(duì)性地研發(fā)了人工智能的新架構(gòu)，采用“云邊協(xié)同”兩級(jí)架構(gòu)。 通俗點(diǎn)來說，就是在集團(tuán)側(cè)部署訓(xùn)練中心，負(fù)責(zé)模型的訓(xùn)練開發(fā)，在邊緣側(cè)對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行推理，過程中識(shí)別并捕獲異常數(shù)據(jù)，定期或定量地送回訓(xùn)練中心進(jìn)一步學(xué)習(xí)和分析。 這種“邊用邊學(xué)”的循環(huán)方式，使得模型能夠不斷適應(yīng)新的生產(chǎn)環(huán)境和異常情況，不僅解決了傳統(tǒng)模型定制化嚴(yán)重、泛化性差的問題，還解決了傳統(tǒng)架構(gòu)中難以應(yīng)對(duì)的未知挑戰(zhàn)。 2024年6月，華為正式推出工業(yè)領(lǐng)域的盤古大模型5.0，其基于海量數(shù)據(jù)，擁有強(qiáng)大的擬合能力，包括視覺大模型、預(yù)測(cè)大模型、盤古自然語言大模型、多模態(tài)大模型、科學(xué)計(jì)算大模型等在內(nèi)的多元化功能，并在全系列、多模態(tài)、強(qiáng)思維三個(gè)方面進(jìn)行了全新升級(jí)，可為油氣行業(yè)提供更加智能、高效的解決方案。 不僅如此，針對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)不足，數(shù)據(jù)收集和處理工作量巨大的挑戰(zhàn)，華為還創(chuàng)新性地打破了L0、L1、L2三層模型逐步構(gòu)建的傳統(tǒng)路徑，提出了全新的大模型應(yīng)用落地策略，以滿足不同類型的客戶類型和需求。 具體而言，在初始階段，可以直接通過L0大模型結(jié)合場(chǎng)景數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)L2場(chǎng)景的快速開發(fā)。隨著場(chǎng)景規(guī)劃分批落地后，企業(yè)收集和標(biāo)注的行業(yè)數(shù)據(jù)就可以快速的拿來訓(xùn)練L1行業(yè)模型，補(bǔ)足L1的能力。 正是這種以技術(shù)為基石、以客戶為中心的理念，構(gòu)成了華為AI在油氣行業(yè)成功的底層密碼。 03 油氣AI，從數(shù)智化底座開始 在AI技術(shù)日新月異的今天，算力、存力和運(yùn)力已成為各行業(yè)革新與進(jìn)步的關(guān)鍵要素。對(duì)于油氣行業(yè)而言，AI技術(shù)的融入并非一蹴而就，這三大數(shù)智化底座的全面升級(jí)顯得尤為重要。 多年來，華為憑借深厚的數(shù)智化技術(shù)積累，正逐步將其“智慧”延伸至油氣行業(yè)的各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，為行業(yè)發(fā)展AI技術(shù)提供了堅(jiān)實(shí)的支撐。 以地震勘探技術(shù)為例，這兩年地震勘探為了能夠?qū)?fù)雜的地下情況看的更清楚，正朝著高分辨率、三維、多波多分量方向發(fā)展，采集的地震數(shù)據(jù)量龐大且復(fù)雜，部分單體數(shù)據(jù)達(dá)到PB（1024TB）級(jí)，在處理過程中甚至達(dá)到十幾個(gè)PB的數(shù)據(jù)量。 作為行業(yè)主流的地震數(shù)據(jù)處理解釋軟件，東方物探自主研發(fā)的國(guó)內(nèi)首款一體化大型軟件GeoEast，每個(gè)版本都會(huì)融入更加前沿、更加智能的物探技術(shù)，因此導(dǎo)致其算力、存儲(chǔ)需求的暴增。 為了解決這一問題，東方物探選擇與華為合作，依托其領(lǐng)先的算力、存力、運(yùn)力資源，來提升GeoEast的處理解釋性能。 據(jù)華為中國(guó)政企CMO邱恒現(xiàn)場(chǎng)介紹，在存儲(chǔ)領(lǐng)域，華為構(gòu)建了鯤鵬通用計(jì)算平臺(tái)，采用對(duì)稱分布式架構(gòu)，并運(yùn)用了集群模式、自動(dòng)負(fù)載均衡及全局緩存等技術(shù)，來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)資源的高效管理和配置。 這一設(shè)計(jì)不僅縮短了地震資料處理的周期，還便于實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)擴(kuò)容以及系統(tǒng)性能和容量的線性擴(kuò)展。 針對(duì)高性能計(jì)算需求，鯤鵬的計(jì)算節(jié)點(diǎn)與管理節(jié)點(diǎn)均配備了鯤鵬服務(wù)器，尤其浮點(diǎn)運(yùn)算上的性能優(yōu)勢(shì)，有效減輕了地震資料處理中的龐大計(jì)算壓力。 而在網(wǎng)絡(luò)傳輸方面，鯤鵬實(shí)施了計(jì)算、存儲(chǔ)、管理三大網(wǎng)絡(luò)的獨(dú)立分離策略，即計(jì)算網(wǎng)絡(luò)采用萬兆以太網(wǎng)，管理網(wǎng)絡(luò)則使用了千兆以太網(wǎng)，而存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)則選用了高速的10GE以太網(wǎng)或40GE IB網(wǎng)絡(luò)，以確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)难杆倥c高效。 經(jīng)測(cè)試，華為鯤鵬的引入顯著提升了GeoEast的性能。以時(shí)間偏移（PSTM）和深度偏移（PSDM）為例，相同場(chǎng)景下鯤鵬處理速度提升2至3倍。 同樣，中石化石油物探技術(shù)研究院有限公司在信息化建設(shè)過程中，也采用了華為OceanStor海量存儲(chǔ)、高速核心交換機(jī)、定制化高性能服務(wù)器集群等先進(jìn)核心設(shè)備，建成了中石化最大的超算中心，為高效、準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)油氣資源提供算力支持。 依托這一高性能計(jì)算平臺(tái)，物探院實(shí)現(xiàn)了對(duì)海量地震數(shù)據(jù)的高速處理，大幅縮減了數(shù)據(jù)處理時(shí)間，提高了數(shù)據(jù)處理的精度和效率。 更重要的是，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，研究人員能從復(fù)雜的地震數(shù)據(jù)中挖掘出更多有價(jià)值的信息，為油氣勘探提供更加精準(zhǔn)的井位建議和儲(chǔ)量預(yù)測(cè)，讓油氣行業(yè)邁入數(shù)智世界。 04 重構(gòu)油氣行業(yè)數(shù)智版圖 當(dāng)前，數(shù)智化浪潮正以前所未有的力量席卷全球，而傳統(tǒng)油氣行業(yè)，這個(gè)一度在數(shù)字化建設(shè)上相對(duì)滯后的領(lǐng)域，正迎來數(shù)字化變革的全新洗禮。 正如國(guó)際能源署（IEA）發(fā)布的首份《能源數(shù)字化轉(zhuǎn)型》報(bào)告所預(yù)見的那樣，云計(jì)算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)為能源行業(yè)的重大挑戰(zhàn)提供了全新解決方案，顯著提升了能源系統(tǒng)的安全性、效率、普及性和可持續(xù)性，促進(jìn)了新商業(yè)模式的涌現(xiàn)，更在逐步重塑現(xiàn)有的能源市場(chǎng)格局。 2023年，華為針對(duì)千行百業(yè)復(fù)雜的數(shù)智化轉(zhuǎn)型場(chǎng)景，提出要讓“數(shù)智世界，一觸即達(dá)”的愿景。 華為中國(guó)政企CMO邱恒表示，華為希望通過“伙伴+華為”體系，以自主創(chuàng)新的技術(shù)、深入場(chǎng)景的方案、適銷易用的產(chǎn)品，配合在身邊的、貼心周到的服務(wù)團(tuán)隊(duì)，以及豐富的“自身+行業(yè)標(biāo)桿轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn)”的復(fù)制，讓更多行業(yè)客戶與“數(shù)智世界，一觸即達(dá)”。 以國(guó)家管網(wǎng)為例，其依托華為算力底座和技術(shù)棧，成功構(gòu)建了“管網(wǎng)”大模型，并上線了超過20項(xiàng)應(yīng)用場(chǎng)景，覆蓋了從辦公、工程建設(shè)到生產(chǎn)調(diào)控等多個(gè)核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域。這一項(xiàng)目還成為了油氣行業(yè)中首批通過國(guó)家相關(guān)部門行業(yè)大模型和算法“雙備案”的代表性人工智能應(yīng)用。 值得一提的是，在生產(chǎn)場(chǎng)景中，“管網(wǎng)”大模型能夠?qū)崟r(shí)診斷壓縮機(jī)組的潛在故障，推動(dòng)從計(jì)劃性維檢向預(yù)知性維檢的轉(zhuǎn)變。而且，通過AI語音輸入和儀表讀數(shù)的自動(dòng)識(shí)別功能，有效減輕一線員工的工作負(fù)擔(dān)，使得工作量減少了約10%。 在安全場(chǎng)景中，“管網(wǎng)”大模型同樣表現(xiàn)出色。它利用AI技術(shù)識(shí)別管道本體的缺陷特征，推演安全風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散趨勢(shì)，并精準(zhǔn)識(shí)別LNG槽車裝運(yùn)過程中的10余種危險(xiǎn)行為，實(shí)現(xiàn)了全天候、全方位的監(jiān)管。 據(jù)透露，國(guó)家管網(wǎng)未來還將規(guī)劃建設(shè)80余個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，華為也將基于在大模型、AI平臺(tái)、算力等方面的技術(shù)沉淀，繼續(xù)支持國(guó)家管網(wǎng)集團(tuán)進(jìn)一步提升“能源動(dòng)脈”的數(shù)智化水平。 事實(shí)上，同樣的變革故事，正在油氣行業(yè)不斷上演。 目前，華為先后與中石油、中石化、中海油、國(guó)家管網(wǎng)、萬華化學(xué)簽訂了戰(zhàn)略合作協(xié)議。也和新奧、華潤(rùn)、中燃等國(guó)內(nèi)眾多燃?xì)馄髽I(yè)也與華為建立了緊密的合作關(guān)系，共同探索企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，以提高生產(chǎn)效率，降低運(yùn)營(yíng)成本，提升安全運(yùn)營(yíng)。 或許我們可以預(yù)見，在這場(chǎng)重構(gòu)油氣行業(yè)數(shù)智版圖的變革中，一幅智慧能源的新藍(lán)圖正逐步走進(jìn)現(xiàn)實(shí)。
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