“加油争气”生产力，“一触即达”数智化

能源是经济社会发展的命脉。

但不可忽视的事实是，不管是油气行业，还是矿山行业，此前的机械化、自动化、甚至是信息化，都已经达到相当高的水平。这也意味着，依靠传统手段，继续提升生产力的空间并不大。可问题是，被寄予厚望的数字化、智能化如何落地？

1 “加油争气”的“华为经验”

2024年初，华为将油气、矿山行业业务整合。“组织架构调整，意在拉通研、营、销、供、服团队，缩短产业链条，快速响应客户需求。”华为中国政企油气矿山系统部总经理范涛解释了其中的原因。

华为中国政企油气矿山系统部总经理范涛

确实如此。

华为确实在缩短产业链条，以加快客户需求响应。在此之前，华为已与中国石油、中国石化、中国海油、国家管网等企业，签订战略合作协议，业务深入油田勘探与生产、管道运输、炼油化工、成品油零售等不同领域。

与此同时。

华为与中国国能、神东煤炭、山东能源、焦煤集团、陕煤集团等企业，也保持有紧密合作。这种“紧密”，就是“缩短产业链条”价值。其因此创造了——华为与山东能源合作，落地全球首个能源行业商用矿山大模型；华为与陕煤集团红柳林矿业，打造了基于工业互联网架构的智能矿山。

其中经验，可总结为三句话：华为在油气、矿山、冶炼、化工等行业，始终坚持“为场景找技术”、坚持“为模型落地找方法”，坚持“华为+伙伴”战略不动摇。

2 为场景找技术

有没有发现这种现象，自动化程度越高的行业，因为受限于七国八制的通信协议，很难形成业务系统间的联动，也更容易形成相当封闭的生态“小圈子”。

华为就是通过“为场景找技术”，解决了“小圈子”的问题，而且华为找来的是根技术。例如矿鸿脱胎于OpenHarmony，是专门针对矿山场景开发的智能物联操作系统。它能让矿山上的所有的设备都讲“普通话”，实现跨设备、跨系统的协同和联动。

目前，矿鸿已经部署在神东的13个煤矿、1个洗煤厂的3300多套设备上。其中乌兰木伦矿实现了全矿部署，将装备智能控制、固定场所无人巡检，以及设备在线升级时间，从1天缩短到4分钟。

除“联接”问题之外，企业数智转型也将面临更严峻的算力、存力、运力挑战。而且不同于信息时代对“3力”的要求，企业数智转型更希望“3力”能与应用场景结合，这也需要华为能“为场景找技术”。

好在，华为确实是家有技术的公司。例如，江铜集团德兴铜矿希望实现工控网、办公网、视频网的三网隔离，超大速率，华为就“找”来了F5G技术；东方物探经常给地球做“CT”，华为就引入鲲鹏，大幅度地了GeoEast软件的性能；中国石化旗下的物探院，希望在复杂的地质条件下高效、准确地找到油气资源，华为就帮助其构建超算中心，对海量地震数据进行高效处理，显著缩短了数据处理周期。

3 为模型落地找方法

除此之外，数字化和智能化的意义，更在于打破了行业生产力的天花板。因为依靠机械化和自动化，无论如何也不可能实现智能分析、智能决策、主动预防、数据预测性维护、自动驾驶等应用。

当然，应用落地也要讲究方式方法。

在“大模型”还未出现前的“小模式”，确实不太适合落地油气和矿山里的应用场景。一是，小模型、专家模型（也称为“传统模型”）应用的门槛较高。由于在模型训练和推理阶段，需要大量的专业/研究技术人员对传统模型进行参数校正，往往对专业能力需求较高，没有普适性。二是，“小模型”泛化能力差，成功案例很难被复制；三是，算法训练需要将生产单位的数据导出，存在数据泄露等安全风险问题。

“大模型”可以解决上述问题，但也要有策略地解决。

“华为人工智能新架构”采用中心训练与边缘推理的“云边协同”两级架构。在集团侧利用正常数据，以及已知的负样本数据进行训练，随后训练好的模型被推送至边缘侧进行推理。更关键的是，在推理过程中，系统还能够识别并捕获那些非正常或异常的未知数据。这些异常数据随后会被标记，并定期或定量地送回集团侧，完成进一步的学习与分析。

通过这种“边用边学”的循环方式，模型能够不断地适应新的生产环境和异常情况，还提高了其泛化能力和应对新问题的能力。而对于规模小、投资小，人工智能需求不多的企业，华为还可提供有盘古调优舱解决方案。

不仅如此。

或许是借鉴了“小切口、大切面”的数字化转型方法论，华为也在改变大模型落地路径——从“L0、L1、L2”变为“L0、L2、L1”。

通常情况下，大模型分为L0基础大模型，比如盘古大模型；L1行业大模型，例如盘古矿山大模型、盘古油气大模型、盘古钢铁大模型，它们是在L0大模型的基础之上，通过海量行业数据训练而来；在此之上的L2场景模型，则是经L1行业模型“化繁为简”后，直接应用在生产、业务领域的场景算法模型。

传统思路是，企业通过大量的行业数据与消耗巨大的算力去训练L1行业模型，从而实现L2场景模型的升级迭代。但是，对于油气矿山等很多行业而言，常常面临着数据不足，或者数据收集和处理的工作量极大等困境。而且训练L1行业模型的初始算力要求高，时间周期长，无法支撑L2场景模型的快速上线。

但有没有“捷径”？

华为就提出了一条新的大模型建设路径：在初始阶段，可以直接通过L0大模型结合场景数据集实现L2场景的快速开发。随着场景规划分批落地后，企业收集和标注的行业数据就可以快速的拿来训练L1行业模型，补足L1的能力。

简单来说，新路径的优势在于“小算力起步，逐步扩容”、行业数据可以分批补充，这使得首批场景应用能够快速落地，验证大模型能力，过程中实现大模型开发人才的培养和能力的积累。

正在因为不断地“找方法”，越来越多的大模型开始在油气和矿山行业落地。华为与中石油合作，深度参与了昆仑大模型中视觉大模型与科学计算大模型；华为与云天化合作，联合发布全球首个煤气化RTO大模型，通过预测气化炉炉温、渣层厚度，以及渣粘度等关键运行参数，实现比煤耗削减1.33%，预计节煤9100吨/年；华为与湖南钢铁合作，共同推出废钢定级大模型，预计焦炭成本每吨下降5~20元。

4  “伙伴+华为”是枚按钮

当然，大模型落地可以“边用边学”，大模型落地也可以有“捷径”，甚至可以采取迂回战术，但精准把握客户需求没有“捷径”。所以华为中国政企CMO邱恒说：“华为将始终坚持‘华为+伙伴’战略不动摇，”因为这是深入行业场景的唯一路径。

华为中国政企CMO邱恒

在此之前，华为提出“数智世界，一触即达”。通过选择“伙伴+华为”体系，即可凭借华为自主创新的技术、深入场景的方案、适销易用的产品，配合在身边的、贴心周到的服务团队，以及丰富的自身+行业标杆转型经验的复制，“即达”数智世界。

这里的“伙伴”，可以是油气领域的昆仑数智、石化盈科；也可以是矿山领域的云鼎科技、恒达智控。例如华为和云鼎科技合作，共同打造了全球首个能源行业商用矿山大模型；华为与恒达智控合作，推出矿鸿综采分布式协同成套系统解决方案。

而且这样的合作伙伴不是一家或两家，而是超过40000家。目前，华为中国政企业务的合作伙伴已经超过40000多家伙伴，他们的能力覆盖咨询、方案打造、运营运维等数智化的全生命周期。

正因如此，“伙伴+华为”才能成为一枚按钮，“一触”按钮“即达”数智世界。所以邱恒最后说：“面对千行万业的数智化转型诉求，我们希望通过‘伙伴+华为’体系，以自主创新的技术、深入场景的方案、适销易用的产品，配合在身边的、贴心周到的服务团队，以及丰富的自身+行业标杆转型经验的复制，让更多行业客户实现‘数智世界，一触即达’。”