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论坛详细报道
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| 专题论坛
主持人：各位嘉宾、各位代表，大家上午好！ 欢迎参加智慧企业平行论坛。本论坛聚焦于数字化浪潮下的企业智慧化转型，邀请了知 名专家和企业家，围绕智慧化转型的关键技术、智慧企业研究、智慧企业实践等发表专题演 讲和成果发布。 下面，我首先介绍一下参加本次论坛的嘉宾，他们是： 中国水利水电科学研究院水资源所名誉所长、中国工程院院士王浩； 国家能源集团大渡河公司总经理、党委副书记、全国优秀企业家涂扬举； 国电陕西电力公司党委书记、副总经理池金铭； 中航工业飞行自动控制研究所总工程师雷宏杰； 阿里云计算有限公司中国区工业大脑总经理杨国彦； 华为技术有限公司电力业务部解决方案销售部部长陈华君； 成都大汇云智科技有限公司总经理郑小华。 参加论坛的还有陕西省企业联合会副秘书长佟丹波、国家能源集团大渡河公司副总经理 周业荣、总经理助理陈刚等，让我们以热烈的掌声对他们的到来表示欢迎。 今天的论坛分为两个阶段：第一个阶段是智慧企业专题演讲；第二个阶段是智慧企业研 究成果发布。 我们首先进行专题演讲，有请王浩院士，他演讲的题目是《智慧流域关键技术及展望》 大家欢迎！ 王浩：尊敬的中国企业联合会的领导，中国企业家联合会的领导，尊敬的各位老师、各位同 事，大家上午好！ 我是中国水科院的王浩，今天我报告的题目是智慧领域关键技术和它的展望。那么大家 知道在地球上所有的陆地都是分流域的，流域也就是地标水系分布的一个情况，这个流域里 面既有绿水青山，又有金山银山，整个伴随着水流既有防洪又有除涝、又有整个黑臭河的治 理，水质提升，还有整个的水生生态系统、陆生生态系统、动物、植物、微生物，还有各种 的水景观，另外还有更深一个层次的水文化方面的问题，以及今天咱们要讲的水管理的问 题，为各界领导、广大老百姓服务，最后水安全、水资源、水环境、水生态、水景观、水文 化、水管理，通过这些绿水青山的这个建设，达到最后金山银山的目的，形成水经济、水产 业。包括咱们的这个大会，也是西安城十三朝古都也是因水而兴、因水而荣，到今天还在不 的处理人水之间的平衡，让它达到一个新的平衡。咱们中国都是实体经济，咱们的制造业很 发达，过去搞了数字化，今后怎么想智慧化方向这个发展方向，实现中国智造2025，整个是 智慧化+工业化，最后变成更强大的科技、更强大的国家，所以非常感谢大会的邀请。 下面我们就开始做智慧领域的关键技术及其展望，分四个部分，首先讲一下智慧流域理 念，流域是一个物理对象，在这个物理对象和这个信息层面的事情结合起来，就有一套物联 网的建设，物联网收集起信息、收集起数据了，那么整个数据平台的建设，最后从数据经过 信息融合怎么变成信息，信息怎么梳理、怎么组织，形成知识，知识怎么灵活应用、条约性 思维，形成智慧，智慧怎么解决实际问题辅助决策，知识挖掘又产生新一轮的数字，这样的 数据、信息、知识、智慧，如此的螺旋上升，不断的提高解决咱们物理系统、化学系统、生 物系统的问题，这些是整个的一个大背景。 先说一下智慧流域理念，首先什么是流域，流域就是由分水线所包围的地表水河流的集 水区，而流域作为水资源的重要载体，它的结构组成了三大要素，一个就是水流、水基，二 元要件，它是一个物理对象；然后是自然、人工，二元水循环，为什么这样子呢？因为自从 有了人类活动以后，纯粹的自然水循环就不存在了，一方面咱们一个流域、一条河流，有自 然水循环的主框架，大气过程、地标过程、土壤过程、地下过程、另一方面由于人类的生产 和生活，在河道的岸上形成了社会水循环，或者叫人工水循环，包括农村整个灌区系统，包 括城市观望系统，这样就是自然、人工、二元构成；下来是生态+经济的二元功能，最基本 的是生态功能，也就是绿水青山，在绿水青山的保障下还有一套社会经济系统，就是金山银 山，这是认知流域。那么自然、人工、二元水循环的模拟和调控，作为研究流域水资源一个 关键技术，可以实现流域水循环，及其伴生过程的综合模拟和预测。 什么是智慧流域呢？智慧流域是在双重情况下流域产生的各种新问题，我们要实行最严 格的水资源管理，推动流域的信息化、现代化和可持续发展，从而形成全新的流域综合管理 的战略理念。因此智慧流域是智慧地球、智慧城市、智慧乡村重要的组成部分。当前和智慧 流域密切相关的就是我们过去说的数字流域，数字流域是以信息资源应用为中心，智慧流域 是以更主动的服务、智能应用为中心。 智慧流域不但具有数字流域的特点，更加强调人类和物理流域的相互作用，因此智慧流 域和数字流域的关系，可以说是源于生活、高于生活，简要的概括智慧流域就是通过汇集数 据形成知识，最终凝聚成解决成问题的各种智慧。 下一个事情就是怎么建设智慧流域，我认为可以从物联网技术、大数据技术和人工智能 技术三个方面着手，物联网技术作为智慧流域的基础，可以现成万物间的数据传递，大数据 技术作为智慧流域的大平台，而人工智能作为智慧流域的大脑，可以总结归纳并且灵活运用 各种知识，凝聚成智慧。 智慧流域的关键技术都有哪些呢？我简要从四个层面做个介绍，全面感知凭着空、天、 地、网，一体化的采集数据，泛在物联网通过物联网联络办公，智慧物联通过大数据技术， 对数据进行清洗、挖掘，最后形成知识，并且以可视化的形式表达出来；智慧应用层则借助 人工智能技术，凝聚智慧，借助咱们这一百年来发现的各种规律、各种共识、各种模型，已 经探明的这些知识做成的智慧，它主要是演绎、推理、归纳、总结这方面知识。 另外一方面就是非逻辑的这些大数据，它通过各种的聚类分析，各种的深度挖掘，自学 习、自发现，跳跃式的联想，可以为咱们提供另一方面的智慧，这两个恰恰发现问题，人类 从中提升再改进，这样的智慧内涵更加丰富，解决问题的能力也会更强。 下面再说智慧流域物联网建设，我先说一下它的构成，因为大家不是这行当的不知道， 它首先有山地、有坡面、有丘陵、有平原、有河流、有湿地，这个过程中都属于自然水循环 的这一套，包括大气过程、地标过程、土壤过程、地下过程，整个自然的水循环不断的在这 里面互相转换，迁移；另外一方面随着人类的出现，开始有了灌区，这些农业领域，后来有 了城市这些工业领域，那么水就不在河道里流动，在管网里流动，这个时候就出现了取水环 节、输水环节，自来水厂的治水环节，管网分配环节、用户用的环节，用完污水收集环节， 污水处理厂环节，处理以后再生利用环节。 社会水循环的基本特征是什么呢？一个流域的大扇面，整个降雨，不断的汇流、汇流、 支流变成泛流，最后一个出口；社会水循环正好反过来，从自然水循环的一点取水，散步到 整个面上，有人类活动、有经济活动的地方，把水散的越公平、越有效率，智能的程度就越 高，同时用水又是一个污染过程，还得有一套恢复过程，所以这就是自然、社会二元结构。 现有的流域检测平台，通常是按照水情、工情、工程安全、远程监控，这些不同系统分 别建设烟囱式的系统架构，这种架构会导致信息孤岛，数据管理困难、设备联动困难、扩展 性比较差这些问题，而这些问题唯一出路就是建立万物互联的物联网平台。 物联网平台的一个核心是什么呢？就是数据的获取，首先要建设空、天、地、网，一体 化的检测网络，实现流域检测的全覆盖，另外一方面还要研发智能检测设备，比如智能的穿 戴设备、智能的机器人这些，最终实现流域信息检测的智能化。 物联网平台的两个层次是什么呢？一个是万物接入，一个是万物联动，万物接入就是对 水流、对机电设备、对水工结构物、对调度管理人员，这些不同对象的检测、控制、互动接 口的全部接入，包括水情、工情的检测、视频的检测、安全的检测、指控指令的形成、人员 的互动，以及相关的信息。由于这些信息都分布在各流域、各省、各工程管理单位这些不同 的部分，并且分不同的网端，因此还要打破现有流域区域管理的模式以及网络安全管理的模 式和标准，实现跨部门、跨网端接入万物。 万物的联动就是说接入万物之后，那么就有了无限的万物联动的空间，比如说调解大坝 泄洪闸，除了这些传统的信息以外，还可以自动的调用附近的摄象头、无人机、机器人，这 些智能设备进行动态的跟踪，一旦出现故障，还可以通过物联网平台实现应急处理，急控中 心可以通过多个途径获取现场的各类检测、监控、控制、场景，这些信息，全面的掌握现场 情况，及时的应对各类事件，实现闸门控制的无人或者少人职守。这一点大渡河公司在座涂 扬举总经理，我参观过三四次大渡河公司，基本全流域都是无人职守。最终通过大数据处理 数据，梳理数据、清洗数据，形成知识，以控制水域运行，这样就形成了物联网的检测、大 数据的分析、智慧大脑的决策，最后形成物联网的控制，这么一个闭环。 最后再说一下智慧流域大数据平台，分以下五个技术，一是清洗、二是融合、三是同 化、四是挖掘、五是可视化。 数据清洗技术，大数据进来以后，鱼龙混杂，需要进行数据清洗，具体到流域大数据来 说呢，要开展数据的去尾，就是咱们常说的那句话，取粗取真，叫数据去尾，数据的拟合， 数据的差补、数据的整编，各类关联数据之间上下游之间，数据的综合反复的调研，从而从 数据源头这提升流域大数据的精度和细度。 多元数据的融合技术，不同来源的数据各有优势，那怎么融合不同来源的数据就是一个 关键，采用多元融合数据可以考虑不同观测员的误差特性和它的优势，就拿咱们人人都见过 的降水、下雨这个数据为例，你比如说任何一个气象站也好，它有降雨量口，上面有河，在 这个点上它测的降雨量对这一点来说是最准确的，细度和精度都是最高的，谁也比不上，可 是由于降水具有空间特性，所以离开这个测点一米以外就说不清楚，那还有点谱，离开三十 米外就更说不清楚了，另外一个数据源的极端是什么呢？就是测雨微型，任何一个雨量站的 精准、细度都不如你这一点来的高，但它有优势，在这一瞬间这八百个降雨测点相对关系它 又是最准的，这一个照片，谁相对多一点、谁相对低一点，它又是最准的。那么咱们气象波 谷雷达，扫描半径250公里，又介于这两个极端之间，所以多元数据怎么网格化的变分，怎 么逼近真值，这就是数据融合里面相应的一些事情。 所以包括刚才说的降雨，包括河流的流量、水位，各种各类设备的状态，水工结构的状 态，其它类型的数据，都需要多元数据的融合，从而进一步的准确掌握领域的水基站各个方 面的真实做法。 数据同化技术，它内部隐含各种气象、水文、水动力学参数，没有实施检测的流量，水 位边界，系统初试状态这些信息，通过流量、水位、水质检测信息，可以实施同化获得这些 初期状态，边界条件，为什么精细模拟、精准预测提供支持、提供动态的参数修正。目前的 同化技术，在气象领域应用是比较光的，那么在水文、水动力学方面，这些业务还有进一步 加强的空间。 数据挖掘技术，数据本身能够传达的可供人类理解的信息量十分有限，需要通过数据挖 掘技术，把数据按照一定的逻辑进行表达，形成支持，这样才能更好的发挥数据的作用。比 如说相似形搜索，通过海量异构数据算法，从流量历史大数据中快速查询和当前流域形似的 历史过程，这就是一种，并把历史过程作为调度手段，这是一种挖掘。更深一个层次的挖掘 是什么呢？就是数据是这么形成了，流量的过程是这么形成了，我现在当前面临的这个流量 过程和某一个历史过程，在过程的相似度上是完全对的，但是过程背后的动力形式，动力场 它的相似点那是更深一层的挖掘。那么动力场后面还有更强的相似性，这些太专业了我就不 细了，总之这个数据挖掘要深层次的。通过海量异构数据的相似算法，将历史过程的调度效 果进行全方位展示，为当前形式下流域的调度、控制决策提供参考。 可视化技术，大数据挖掘技术，还要用可视化率把知识转化为人可以迅速理解的图形和 图像，才能最终为流域调度、控制的科学决策提供有效的支撑。 最后，第四部分说一下智慧流域大脑的建设。 智慧流域大脑建设可以分为四大智能应用和一个云服务平台，智能应用的第一个方面是 流域智能预测预警技术，在传统预测预警技术方面，我们针对变化环境下水文气象局被打破 的情况下，研发了一套全链条的，误差控制的，面对不确定性，不让它放大的成套水文预警 技术，包括水文模拟技术、数据图画技术等五大全链条，比如以天气预报为例，现有的数值 天气预报模式都是采用单一的、固定的参数化方案，很难满足量化条件下气象预报的精度要 求。你像这个片子有七大模块，有一万个信息化方案，就相当于一个模型方，有一万个模 型，世界各地搞气象预报怎么搞呢？就是从这一万个参数化方案里找出一个最适合本流域 的，它就用这一个，什么情况下都死套这一个，因为它这个气象预报模型太大了，同化也很 困难。那么我们就给它进行了，我们是把典型的暴雨按照天气动力形式进行聚类，并且分别 优化参数化方案，在实时预报的时候，按天气动力形式缩影，动态选取方案。 在水文获利方面，形成高强度人类活动影响下水文模拟的技术，考虑和不考虑任何一个 很小的流域，就包括四五千个中小水库，这些中小水库有属村子管的、有属乡里管的、有属 政府管的、属公司管的，这几千个水库都是屁股指挥脑袋，蓄水放水，把这条河流的水流搞 得根本无法预测，就跟随机过程一样，我们把这套理顺，提高预报精度36%。 在智能预测预警方面，着力研究人工智能方法和传统方法相结合的智能预报技术，比如 在中长期径流预测方面，我们提出了中长期径流预测技术，通过大数据挖掘，构建风动、融 化等三者之间的关系，作为极值相关关系，就是从长期期望效益的获得来看它最为稳健，但 它多多少少是变相的、折中的加权平均过程，所以真正对人类造成灾害的大遭害、大暴雨被 动化，我们结合日常事件揭露，把两个结合起来，修正多模型集合预报的预报结果，最终提 高了中长期的精度。 又比如我们人工智能与传统模型耦合的水位，水质预测技术，通过大量的水质水动力模 型模拟成果，训练人工智能模型，在优化调度中，用人工智能模型代替传统的水动力模拟模 型，可以把优化调度方案的生成时间缩短到分钟级，而且同时就是保证了模拟精度，都能够 付诸实际应用。 智能应用第二个方面就是流域智能问题的诊断技术，通过这种技术，实时分析，诊断流 域水域工程，水域机械潜在的问题，以水电基础故障诊断模型为例，通过现场实验数据、实 时检测数据，这些海量数据资源，就是一个烂水泵，大伙儿看着不关心，我们测一秒就产生 1280个数据，测一秒它的未来、过去、所有的状态全都有，未来的趋势，这一秒钟就有1280 个数据，实时的检测数据对海量资源，提取敏感参数，建立基础健康样本数据库和健康曲面 模型，并建立不同运行和健康状态之间的影射关系，从而可以实现对基础、全寿命周期的健 康状态的动态评价和预警，能够有效指导和运维人员预先进行有针对性的检修。 那么说到全寿命周期，咱们大渡河公司也是做的很不错，整个大渡河二十七八个电站， 有在勘测阶段，有在设计阶段，有在施工阶段，有在运行阶段，那么整个包括未来的会议阶 段，大渡河公司全生命周期、全寿命周期的检测预警大数据的控制，搞这个智慧水库、智慧 流域，这方面在行业里面应该说是领头羊。 智能应用的第三个方面，是流域智能调度决策系统，针对流域综合调度所面临的防洪、 发电、供水，生态基流这些问题，我们提出了多目标综合调度模型，可为指导流域的积极水 库，联合优化运行，提出全方位的技术支持。 特别在生态方面，我们建立了理解和求解水库优化调度总的方法论，水库优化调度最优 性原理，并推导了多目标多交换比的导数矩阵及梯度公式，研发了水库群优化调度算法集， 有效解决水库群优化调度的多目标和维数灾技术。我们运用多要素过程联合相似性分析技 术，分析历史调度经验，为当前形势的调度提供闭环控制模式，可以不的自学习、不断的自 总结，最终形成流域调度决策的智慧。 智能应用的第四个层面，是流域智能智慧控制技术，这样一种调控策略，研发水电基 组、阀门群自动控制技术，同时提高水电基础闸门的控制执行成功率，最终实现了少人职 守，基本上是无人职守。 最后基于多元检测数据的支撑，集成了模拟、评价、调度、控制、专业的模型群，形成 可持续稳定运行的智慧流域云服务平台，支撑智慧流域常规态、多业务、多部门、多层级、 高平级的应用。 现在我们进入到大、智、物、移、云这么一个时代，是计算无所不在，软件定义一切， 网络包容万物，连接触手可及，宽带永无止境，智慧亮点未来的时代，智慧调水工程要在施 工建设，调度运行的各个环节深度融合大、智、物、移、云，实现调水工程全生命周期的全 智慧化。 我的汇报就到这里，尽情各位专家批评指正。， 主持人：谢谢王浩院士的精彩演讲。 下面有请中航工业飞行自动控制研究所雷宏杰总工程师，他演讲的题目是《科研院所智 慧化转型的思考》，大家欢迎 ！ 雷宏杰：尊敬的主持人，尊敬的各位嘉宾，大家上午好！ 很荣幸参加本次论坛，我来自中国航空工业飞行自动控制研究所，我就科研院未来发展 的一些思考跟大家做个交流。 主要分为四个部分，作为一个企业来说，我们说企业的智慧，探讨企业的智慧我们可以 从人类的智慧作为起点开始，其实对于我们来说，就是人的认知是从知其然，知其所以然到 未然，我们对事物的了解更深刻、对事物的规律认识作为本质。 而且人类社会集中主要是 人区别其它事物制造和使用工具，说明人类智慧的最高境界。从西方世界来说也是一样，整 个社会进步和发展的过程就是人机分工的或者人和人造物分工的一个不断进化过程，也就是 人把人的劳动逐渐向机器推演，也就是说人的体力劳动逐步向机器转移过程是人类智慧不断 进步或者放大的过程。当然人机分工慢慢向高阶发展，实际上是流程规则的整理、预盼到决 策规则的形成。 从工业革命的发展历程也可以看到，也是一个典型的人机分工，第一次工业革命内燃机 把人的体力放大用机器替代，到第二次工业革命，体力放大，群体协作，提高生产效率；第 三次工业革命实际是脑力转移，深度协同，人和机器做到了一定的协同；未来第四次工业革 命除了以前体力放大以后，增加智能协作、精准控制，就是人的智慧向机器转移，依靠机器 做更多的事。 一个企业我们认为也有这样的演进过程，从传统企业到数字化企业、信息化企业、智慧 化企业。当然不同的组织和组织特点，也对应不同的企业特征，这里面以信息技术典型特征 来说，这是企业，包括价值链、信息载体、转换的手段、传递的方式，数据管理、传承，在 不同阶段都有不同特征。比如在传统中信息载体是以文档形式逐渐往下传递，设计管理主要 是笔、纸和单机、CAX，信息机制主要是人工等等，当然到了这个阶段，主要突出的是独立 作业效果，到第二阶段数字化阶段，无论从信息载体、设计工具、还是信息转换手段都已经 有了巨大的转变，信息识别有一部分由人转成计算器完成。更进一步，信息转换方式还有数 据管理模式也都会发生巨大的变化，包括数字样机产生、知识库的产生等，真正到最终智慧 企业这个阶段，又体现出了更新的特点，包括信息载体，实际上是单一数据等等，比如数据 样机，在设计工艺方面基于研发云、制造云、服务云协同，信息识别方面是人工+机器，单 一模型的信息传递等等。 当然这也是我们经过思考给智慧院所一个定义，这里面的特征就是自学习、自成长、自 适应，对我们来说我们是做工程研发的，体现的是创新，采用了大数据等等，引用人工智能 技术等创新方法。 这是我们设想的一个整体架构，从企业来说整个运营活动分布在这四层上，包括感知、 网络、应用，以及智能服务，这和咱们说的基于架构的信息系统也是一致的。 当然它也有些典型的特征，我们总结了一下，有六大特征，包括敏锐、洞察、无界、协 同、绿色、和谐等等，这也是我们追求的目标。要实现这一目标需要更大的能力，这是我们 作为研究院所基本的，包括基于模型的企业架构管理能力，系统工程研发能力，信息集成能 力和智能试制能力等等。 以上是我们对智慧院所的基本认知，不同企业要达到智慧化的目的不同，我们也要分析 我们自身的特点，结合自身特点做出选择。 我们作为专业研究所，同时也承担产品的生产、制造、售后服务的业务，所以我们是集 研发、制造、服务一体化的单位，我们整体的业务分为具体概念研究、技术开发、工程预制 造、生产与附属，使用与保障。我们的制造服务对应3级到10级，这是我们对业务的整体模 型。 当然我们也是为多个客户服务的这么一个企业，所以它面对的是多个客户群和多个领 域，同时我们的产品也是一个多学科的产品，横跨飞机、机电和航电两大系统，涉及光、 机、电多个学科，也是多专业、跨学科的协同。实际上说这些，它面对的一个管理或者说研 发的复杂性是比较高的。 当然我们和一般的企业一样，面临着生产、运营、服务、研发制造等等管理模型的交 互，这也为我们未来的发展指明了建设思路。 三个维度的焦点，就是企业业务运营、研发、制造的交互核心，其数据核心就是BOM系 统等整个体系。 小节一下，我们做智慧化的内生动力，我们要适应工业4.0，为企业研发制造运营模式 的转型升级，所以我们认为打造智慧院势在必行，也是我们核心的抓手。 下面简单汇报一下我们整体的建设思路，产品设计制造实现的问题，从能力来说，我们 要拜托从仿制逆向逐步走到系统集成乃至正向的创新，最后要达到一个自由王国的境界，比 如说我们能够从用户直接捕获需求，并且定义我们的能力，并且往下逐级分解和往上逐机整 合，最后实现我们的创新。我们要利用模型设计方式进行前期的虚拟、验证和确认，提高整 体的研发效果。 所以整个来说我们在产品开发商，解决了模型传递、虚拟验证，在测试验证着做到虚实 结合、修正设计。这是我们的整体架构，包括四大领域。 这是整个智慧愿景的整体架构，也就是我们信息化平台的构想，包括信息化安全平台， 以及五个环境，包括自主创新环境、产品开发环境、快速试制，测试验证以及智慧运营平 台。 以前其实咱们的研发多数是从后面开始，仿制的特征非常明显，而真正的创新是从需求 开始，能够准确捕获需求，建立需求分解和向下传递的能力，真正打造原始创新的能力，也 就是从需求牵引到联合定义，从个体创新到多脑创新等等。最后是产品开发，这包括几个特 点，以及基于整个数据驱动快速试制环境的建立和完整的虚实结合的测试系统的环境。 最后还要构建的是知识管理平台，包括知识收集、表达、存储以及推送。还有基于企业 大数据的集成管理应用平台，以及为提升企业全流程管理控制能力的动态智能管理系统。最 终实现从系统层到子系统层，再到模块组建层，实现智慧工程的全面应用。由于时间原因就 快速过一下，还要形成产品全生命周期的数据支持能力。 最后汇报一下建设效果构想，这刚才说过了，建成的七大平台，形成六大领域，还有建 设的指导思想，达到的目标是创新正向研发，缩短周期、控制成本。第一个效果肯定是提升 自主创新能力，通过研发模式的转换，这是在下一代飞行器中能够实现的，也要大大的缩短 研发周期，使产品的一次成功率大幅提升，同时实现基于模型的智能工艺设计与验证，这也 是一个虚拟装配的实验。同时也要实现面向传统全生命周期的可追溯，因为你是数字基于模 型，所以基于整个数字是可以完成对产品全生命周期的跟踪和维护。同时也要形成自适应的 智能组织，把我们真实的企业模型化，建立一个虚拟企业，所有组织、运行和变革都可以在 虚拟企业里先完成，去验证效果来指导我们未来的企业变革和发展。最终从我前面提到的知 其然到知其所以然要到预期未然，把企业做的更加智慧，智慧院所的建设我们认为两化融合 科研转型升级，背后是信息化和业务的再造。 我的汇报完了，谢谢大家。 主持人：谢谢，下面有请杨国彦女士，她演讲的题目是《阿里云ET工业大脑助力企业智慧化 转型》，大家欢迎。 杨国彦：我加快时间，我分享的是阿里云ET规划助力电力行业数字化转型，一部分是物联 网、一部分是怎么应用电力行业的企业，主要是两部分，首先介绍一下阿里云，我在讲之前 先分享两个消息，首先这个表格信息是工业互联网创新发展中心的支持项目，其中有八个项 目，我们看到第一是工业物联网平台，第二是浪潮的，包括青岛海尔的，像这里面用友的、 三一重工大家比较熟悉的企业，在这张表格里面，要么它本身是制造行业，要么它本身就是 传统的，我们叫IT集团，在这里面唯一能看到的互联网是阿里云，而且我们排在第一位，因 为我们互联网平台跟其它的相比多了一个功能，就是ET工业大脑，在我们ET工业大脑里面解 决了智慧的问题，它解决了这个问题，也是因为这个原因，目前我们在这个列表里排在第一 位，上周23号刚刚在成都智博会有个十大黑科技创新产品，我们是唯一当选的产品。 简单分享一下，阿里云ET工业大脑做了有两年时间，我们做的第一个案例给生产企业带 来的价值，就是数据能带来钱，阿里云的定位我要能够直接为企业带来终极价值，其中我们 就把它做在一个环节，用这一个工艺产线上的数据来做数据挖掘，帮助它做产线运行参数的 优化，使这个工艺环节的产品质量达到了1%的提升，这1%的提升，就这一个环节的1%，带来 明年上千万的收益，这只是一个起点。 在这之后我们又做了更多的1%，也扩展到了更多的行业，比如像石化集团，就是燃烧煤 炭的这么一个节省，另外像橡胶行业，另外新能源这一块，包括像天合光能，这是一个新能 源行业，另外京信通信，这1%的提升我们已经应用到各行各业，不止1%，为不同企业带来了 直接的经济价值。 阿里云的ET工业大脑的智慧是知行合一，我看见这个事情是不对的，我能不能去指挥， 我能不能中止它，我能不能告诉它怎么做是好的，这样我们强调的叫知行合一，我要能够跟 我们生产上的控制，能够很好的结合，我感知到了、我了解了，我也智能了，同时我能指挥 我的产线上怎么去生产。 ET工业大脑里面核心的功能是什么呢？其实ET工业大脑，这个大脑，其中我们的基础构 想，我们会依赖互联网的技术、物联网的技术，我们更多的从大脑本身这个核心来讲，更多 依赖这三块东西，一个是云计算，一个是大数据，一个是人工智能，云计算通过这样一个算 法产生数据，需要算法支撑，大数据，另外一块就是人工智能，我怎么来学习数据，把数据 变成知识，变成知识才能变成我的智慧，指导的生产过程。 因为它是一个产品，里面说大数据，我们有数据模型支撑，另外一块让数据变成知识， 比如说我们的电力行业，现在已经做到电力行业运检，比如变压器有什么故障，这些故障要 怎么维修，在什么场景下，这些都是把数据变成了知识。另外一块基于这些东西可以做些算 法共享，算法工厂就是我们在人工智能的核心，基于这些东西来提供我们的数据挖掘也好、 深度学习也好，自学习也好，都在这个里面真正把数据形成了指挥，是在算法工厂里面。另 外还有工业图像、AI创作间，通过我给你提供的模板，给你提供的这些算法，你自己来组建 你自己的工厂，专属的工业智能。 工业大脑简单的描述说完了，接下来说一说跟我们今天电气行业有关的东西，首先来看 我们智慧电厂里面怎么把工业大脑技术用到我们电力行业，我们在电网包括新能源的发电企 业也做了一些案例和尝试，从智慧电厂来看的话，我们的建设目标，通常的概括而言，不管 是水力发电还是燃煤发电，还是核电，还是新能源发电也好，能看到的就是三大目标，一是 资源优化，节省燃煤能耗，再就是提高劳动生产，比如刚才专家讲怎么保证我生产过程中不 中断，提高劳动生产，再就是利用图像识别技术，减少我们的投入成本，这些都是我们在资 源优化上；再就是安全生产，安全生产是电力行业最关心的，这里面主要是生产安全，包括 连续生产是一类，另外怎么能够更好的降低预防我们的生产，这些都可以通过大数据在比较 前期发现一些苗头，能够有效的预防预警；另外一块是提高企业管控水平，这块我就不详细 介绍了。从整个智慧电厂目标来看是三个目标，在我们的ET工业大脑里对这三个目标都可以 有所促进。 在看ET工业大脑用于电力行业目前时机是不是成熟，刚才说你既然是变成智慧的地方， 我要生产原材料，首先数据是不是有，大家数字化做了很多年，那么这些数据、这些信息怎 么变成我真正的重要资源，像石油、空气、水一样，把它很好的利用，直接带来生产价值， 对于我来讲把它利用起来带来收益，这对我来讲是重要的资源，我们已经具备了数字基础。 另外我们看到数字大数据，现在在电力行业大家或多或少都已经在云计算也好，大数据云也 好，做了很多尝试和应用，现在可以说基本上是目前我们在电力行业里面，大家各个单位里 面已经是基础设施。 还有一块是人工智能，怎么给电力行业提供智力的大脑，人工智能在电力行业，分很多 层面的内容，我们要讲的是说非常适合我们本身自身企业，自身行业，那么适合的这样一个 场景，比如整个电力这一块，我们就没有像刚才生产一样，它的目标是更多围绕生产安全、 生产保障，从这个角度来看的，比如说后面我们看到做的电力设备的预检、预测，包括电力 调度，智能运维、配网等等，这都是针对电力本身来做的人工智能场景。 另外一块是信息化建设，大家前几年做的比较多的，做决策支持，做可视化，可视化就 是我能够很好的把知识、数据作为一种形式，传递给我终端客户，但是可视化本身不是目 的，只是其中一个阶段，我看到之后要变成执行动作，这个动作需要我们有些智能化的，真 正变成智慧，比如刚才我们讲物联网，物联网是把路输通了，我们有大数据，物联网就像我 的车一样在马路上跑，但我需要大脑来对我交通指挥，指挥这个车、这个路应该怎么跑、否 则就碰在一起，乱成一团。 应用方向，大数据在电力系统中的主要应用方向，这里面时间关系我不一一展开列举 了，首先电力行业应用比较多的是数据平台这一块，二是电网调度这一块这更多的是在电网 这一块，三是负荷预测，来指挥它生产的过程，四是运检，刚才我举了几个例，设备的智能 运检，这里面会有设备的健康档案，包括它故障类型、故障场景，应该怎么有针对性的维修 档案等等，基于这些能够把这些知识传递，不依赖与我们的维修工作技术；另外我们看到营 销售电环节，我怎么能够按照需求去做这样一个营销，而不是传统的，包括像供电企业的风 险控制等等，这些是我们在电力系统中主要的应用方向； 简单说一下我们在视觉AI，在电力设备里面，这是比较典型的人工智能应用领域，比如 看这个角上，可能有些关键的备件，有个件脱落了，这些像我们电力行业里面有些不是人能 看得到的，像水电，在水里面，这就需要我们有智能的预检设备帮你及时识别到，还有危险 设备的物理故障损坏识别，积极图像自动化，这是非常广泛的人工智能应用领域。 再一个看一下ET工业大脑指挥中心展示，你看所有可视化的这些内容并不是只是简单的 展现，比如看到设备全生命周期管理的时候，我知道这个设备，我从预防性维护到三好预测 性维护，这个智慧在哪里？正常汽车公里5千公里一保养，1万公里一保养，实际根据驾驶人 的习惯你不用5千公里一保养，你8千公里一保养是完全没有问题的，这就是我们要比较准确 的做智能预测，这里我就不一一列举了。 最后一张表里，工业智能算法大赛建立跨界生态，我们有一个AI大赛平台，给电力行业 或者不同企业工厂也好，包括航空也好，只要你有场景，认为是业界难以攻克的，你可以向 全球招募算法专家、模型专家，他们结合自己的智慧来献计献策，大家来做一个评比，看看 谁的模型是最优的，虽然阿里自己有很多数据科学家，其实我们在做这件事情的时候，可以 不局限于自己的智力水平，我们可以面向全球智力招募，帮助我们客户解决在生产中遇到的 各种难题。 这是我们阿里云ET工业大脑针对能源、电力行业，怎么能够通过人工智能、大数据这样 一个技术，来解决生产实际问题，可能做一个简单的分享，谢谢大家！ 主持人：谢谢杨总的精彩分享！ 下面有请陈华君部长，他演讲的题目是《华为数字化转型实践》，大家欢迎。 陈华君：今天很高兴跟大家做个分享，华为在数字化和信息化过程中经历了很多阶段，它整 个信息化阶段是从市场战略结合在一起的，我们从88年第一套信息化系统上线到2014年我们 提出来了数字化转型，我们为什么要做数字化转型，因为2014年的时候，我们一起讨论发现 信息化做的差不多，再往下我们信息化怎么走？ 原来我们觉得信息化部门是个花钱部门，从2014年开始我们认为信息化部门，IT是可以 赚钱的，这是我们在当时提的，当然做数字化转型，它其实也是一个算法，要求无非是天时 地利人和，我们等待的天时就是外部环境和政策，而整个国家，我们看整个工业化，国家的 工业化，现在国家的信息化提出的战略，我们华为内部的研究所，我们自己统计了一下，每 提高一个，我们叫全球连接指数，每提高一个点，整个GDP可以提升1.4-1.9，信息化已经是 带来经济效益的，这就是我们讲的天时。然后地利，地利就是技术，我们讲一个好的点子或 者一个好的转变，它总是需要一个政策、外部环境，需要技术的成熟，还需要市场，技术我 不讲太多，它有很多成熟案例。 2014年我们提出来要做数字化转型，怎么做呢？那个时候没有想清楚，就很紧张，第一 个不能只是花钱，所以把我们的CEO提升到董事，上升到公司战略里面，我们也提出来我们 的愿景，我们要在2021完成数字化转型，支撑2000亿美金销售规模，这是我最简单的愿景， 基于这个愿景怎么落地，我们也提出了对外，对用户ROADS体系和提升客户，以及对内的方 法。 我们基于愿景，最大的要做四个创新，因为华为有研发、营销、工艺、物流，还有协同 办公，整个我们要提升，既然要转型，就要创新，整个创新包括我们的研发、营销、工艺， 还有协同办公，我们要以服务来支撑信息化，原来我们信息化就是采购，采硬件、采软件， 现在我们认为IT应该是以服务的方式去提供，这就是我们提出来的转型框架。 基于这个框架还看不出来我们信息化怎么做，再往下走，基于这框架，我们叫IT2.0， 这就是我们整个信息化的架构，整个架构首先是打通，再就是落地，也就是高效，我们针对 这也提出来三大IT，一是工业I本身华为是制造、生产的企业，我们有自己的生产线，我们 有自己的研发，所以提出了工业IT，它的主要目的就是提高效率，提高效率就是降低成本， 也就是赚钱，我们认为赚钱就两个，一个是节约成本，二是增收，节约成本这是第一个；第 二个我们要把整个流程给打通，提高管理，通过流程打通一天时间就可以把合同激活，我们 要一个合同到订单、到供应链里是有成本的，我们的合同激活是有成本的，我就可以省这个 成本；包括我们人员内部办公IT，这就是我们提出来的三个IT，这不多讲了，这是我们提出 来的信息化架构。 整个信息化架构提出来就是干，就是投入，我们认为信息化建设是一个长线部署，不是 一下的，我们基本上每年，我们的ER值每年按照2.4%左右的投入，2016年我们整个IT投入是 20个亿，这里面有些成果，讲几个成果吧，一是华为最大的资产就是研发，我要提高我的研 发效率，就相当于提高了我整个企业运作的效率，可以带来整个战略的提升，那么整个云， 华为的云它是一个混合云，我们认为未来一定是混合云，不是私有云、不是公有云，一定是 混合云，你混合云怎么做管理呢？因为混合云不止是打通业务层面，还要打通服务，那你服 务的方式不管是你提供资源，还是提供业务，还是提供数据的，你要打通，不只是业务上的 打通，数据层面也要打通。我们现在基本上研发，我们原来的测试和研发是分开的，但我们 整个拉通，提升效率，这是研发上面。 再看大数据，我们用大数据做了很多决策，比如华为手机Mate7，我们得出消费者对手 机最急迫的需求，就是屏大、好用，然后就是全流程管理以及移动智能，我们先把移动智能 应用到我们内部，包括我们手机的应用，我们目前60%的业务都可以用手机进行处理，就每 个员工，60%的业务都可以处理，每个员工可以定向的推送知识点，推送你的业务，所有公 司跟你相关的业务都可以通过人工智能筛选，向你的手机进行推送，这是我们提出来的，我 们希望能够达到整个的融合，整个的高效办公。 华为的数字化转型其实一直在路上，我们也希望经过自己内部的实践，把我们的产品和 解决方案带入到每个人、每个家庭、每个组织，构建我们万物互联的智能世界，谢谢！ 主持人：谢谢，由于时间关系，本来我们还安排了成都大汇云智科技有限公司郑小华总经理 演讲，他演讲的题目是《践行智慧企业，打造能源产业互联网》，由于时间关系来不及演讲 了，如果大家对他演讲的内容感兴趣，可以跟会务组联系。 下面我们进行论坛第二项议 ：智慧企业最新研究成果发布。 2014年以来，国家能源集团大渡河公司基于企业改革发展的新形势、新任务，主动顺应 数字化、网络化、智能化潮流，在国内率先提出并实践智慧企业建设，形成了一整套智慧企 业的理论和实践成果。请下面请家先先看一段片。 （短片播放） 再让我们以热烈的掌声有请国家能源集团大渡河公司总经理、党委副书记，全国优秀企 业家涂扬举先生发布“智慧企业最新研究成果”，有请涂总！ 涂扬举：由于时间关系，我只是把这本书的核心内容，就是智慧企业我们对它的认识给各位 做个报告。 报告两个部分，一个是怎么来的，历程，第二部分是最新成果汇报，这个历程我们把它 比喻成树木的生长，14年萌芽、15年破土、16年成长、17年开花、18年已经开始看到成果， 具体的内容，14年概念提出，组建了团队，15年我们把顶层设计做完，17年全面实践，18年 初见成效。 成果可以分这么几个内容向大家报告一下，一个是智慧企业追求的目标，二是它的形象 与形态，三是概念与特征，四是技术与体系，它与所谓的其它企业，传统企业，或者以它的 智慧化、数字化有什么深刻的，它的技术架构支撑什么，它的体系怎么构建。 我们讲简单一句话，它追求的是智能的管控风险，效率的提升，它的目标是风险识别自 动化、决策管理智能化、纠偏升级自主化，追求的是只能管控风险、效益持续优化，具体书 里面有详细解释。 它像什么呢？像一个人，企业像整体的人工智能，这个PPT好象不全，整体来看决策管 理层像个决策脑，也就是说智慧企业不是一个部门、一条线搞的，而是把整个企业打造成， 如果哪个单位说它搞个线、搞个设备是智慧企业，那么它的认识还需要提高。在管理协同里 面多脑协同，它的形态不是领导来决定的，是数据来决定的。 这是我们对它形象形态的理解。 第三点概念和特征，这书上有详细内容，概念里面有这么几个要特别注意的，智慧企业 是站在企业整体的角度，是讲企业，不是讲生产线，再一个整体的角度，不是单一的、在实 现业务量化的基础上，强化物联网建设、深化大数据挖掘、推进管理变革创新，将先进的技 术信息、工业技术和管理技术深度融合，实现管理的数字化感知、网络化传输，大数据处理 和智能化应用，从而使企业呈现出风险识别自动化、决策管理智能化、纠偏升级自动化。 它更加注重人的因素，随着人工智能推进，在智慧企业首先人是顶层设计，过程是实现 人机交互、人机协同，一切围绕人来开展；二是更加注重整体协同，我们简单的来说，数据 中心是智慧企业的心脏，所以我每天采集不同数据，通过心脏变成大数据，我们挖掘大数 据，再送向决策层、管理层，是这样的状态，所以数据是企业的关键，但是难点在哪里呢？ 是布局变革，我的机构体制不变，它的方法是整体协调，智慧企业是整体协调的企业，重点 是风险防控和持续优化。 最后一个给大家报告一下，我们讲大分析、大计算、大存储、大传输、大感知，最后是 三化，就是信息化、工业化、管理现代，以及三层、三脑、三自，智慧企业是理想追求、是 发展方向，是我们的三化融合体制创新，是机制变革，是最佳实践，如果你说按照某个方法 做认为是智慧企业，我们认为是错误的，因为没有现成的解决方案，让你很快实现智慧化转 型，它是你企业的理想追求，是我们要重申的发展方向，我们的体制机制，三化融合的一个 体制机制的创新，是我们企业拥抱新技术的技术变革，不是简单拥抱新技术，是我的机制体 制要适应新一轮发展，机制变革，最终是企业高质量发展的最佳实践，这是我们对它的理 解。 谢谢大家，汇报完了！ 主持人：谢谢涂总。 各位嘉宾、各位代表，我们用了两个多小时的时候，围绕企业的智慧化转型进行了精彩 分享。 目前中国企业联合会正在组织相相关单位，在总结炼领先企业成功实践的基础上编制 《智慧企业指引》，组建智慧企业建设联盟，搭建政产学研用有效结合的沟通交流和对接平 台，以引导和推动全国企业更好的抓住新工业革命历史机遇，扎实推进智慧化转型，实现高 质量发展和领先发展。在此也欢迎更多的专家、学者和企业加入进来共同推进中国企业的智 慧化转型。 最后，我宣布此次论坛圆满结束。谢谢大家！ |
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