讓能源生產(chǎn)“上線”，華能集團(tuán)在不經(jīng)意間實(shí)現(xiàn)了工業(yè)智能化。題圖來(lái)源@視覺(jué)中國(guó)
鈦媒體注：插個(gè)盒子就能讀取一個(gè)電廠的數(shù)據(jù)，通過(guò)人工智能計(jì)算指導(dǎo)最佳燃煤摻燒比例，一年幫助電廠節(jié)省幾百萬(wàn)元成本。華能集團(tuán)在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)了一次由傳統(tǒng)的管理信息化到生產(chǎn)數(shù)字化的騰挪，使信息化與工業(yè)化真正實(shí)現(xiàn)了深度融合，也在無(wú)意間跨入了工業(yè)智能化的門(mén)檻。
6月30日至7月1日，來(lái)2018雪浪大會(huì)，我們有更多關(guān)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的話題，想與你一起頭腦風(fēng)暴！
2017年10月，華能集團(tuán)CIO朱衛(wèi)列一行人受邀到美國(guó)、日本GE公司訪問(wèn)。他們參觀了GE的Predix項(xiàng)目，也就工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的一些話題與GE公司的專家進(jìn)行了深入的探討。在交流中，華能在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的思考和實(shí)踐，給GE的專家留下極深刻的印象?；貒?guó)后，GE主動(dòng)找到華能，希望在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目上進(jìn)行深入的合作。
華能集團(tuán)是我國(guó)大型能源央企，也是“五大四小”發(fā)電集團(tuán)中“五大”之中的排頭兵。
2017年，華能集團(tuán)6495.94億千瓦時(shí)的發(fā)電量位居五大發(fā)電集團(tuán)第二，旗下電力產(chǎn)業(yè)包括火電、水電、風(fēng)電及太陽(yáng)能等多種類型，電廠遍布全國(guó)。其主營(yíng)業(yè)務(wù)為電力，同時(shí)擁有強(qiáng)大的煤炭產(chǎn)業(yè)以及交通運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)遍布電力、煤炭、運(yùn)輸、科技、金融等板塊。
從現(xiàn)實(shí)來(lái)講，華能這類電力企業(yè)屬于流程型制造業(yè)，業(yè)務(wù)屬性十分特殊——設(shè)備運(yùn)行不能停止，而且這類連續(xù)生產(chǎn)的流程型企業(yè)所產(chǎn)生的不間斷生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，與離散型制造業(yè)在流水線上所生產(chǎn)出來(lái)的數(shù)據(jù)，在體量和質(zhì)量上天差地別，使用目的也頗有不同。
中國(guó)華能集團(tuán)有限公司信息中心處長(zhǎng)郭森對(duì)鈦媒體編輯解釋道：“連續(xù)性企業(yè)在生產(chǎn)上與離散型企業(yè)的業(yè)務(wù)流程不一樣。構(gòu)建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，首要任務(wù)上是要區(qū)分制造業(yè)中的流程型企業(yè)和離散型企業(yè)。”
圖：例如火力發(fā)電機(jī)組和水輪發(fā)電機(jī)組。火力發(fā)電機(jī)組是以煤炭、油類或可燃?xì)怏w等為燃料，加熱鍋爐內(nèi)的水，使之增溫，再達(dá)到一定壓力的蒸汽推動(dòng)蒸汽輪機(jī)進(jìn)而帶動(dòng)發(fā)電的機(jī)組發(fā)電。水輪發(fā)電機(jī)組則是水電站引用的水流經(jīng)過(guò)水輪機(jī)時(shí)，將水能轉(zhuǎn)換為驅(qū)使機(jī)械旋轉(zhuǎn)的機(jī)械能；發(fā)電機(jī)又將機(jī)械能轉(zhuǎn)換為電能而輸出。
公眾比較熟悉的汽車、家電、裝備生產(chǎn)企業(yè)都屬于離散型制造業(yè)，流程型企業(yè)包括石化、石油、冶金、電力、鋼鐵和電解鋁等等，這類企業(yè)的特點(diǎn)是生產(chǎn)過(guò)程連續(xù)、完整，企業(yè)體量大、資產(chǎn)密集，數(shù)據(jù)海量、連續(xù)，影響力相對(duì)較大。但就其中的發(fā)電行業(yè)來(lái)說(shuō)，所涉及的生產(chǎn)技術(shù)專業(yè)、復(fù)雜，而且，不同類型的發(fā)電設(shè)備運(yùn)行方式也不同。另外，預(yù)知工業(yè)設(shè)備的健康狀態(tài)，在設(shè)備出現(xiàn)故障之前進(jìn)行檢修，對(duì)于電力企業(yè)的意義大。
就拿跳機(jī)事故（即機(jī)組非計(jì)劃停運(yùn)）來(lái)說(shuō)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到了跳機(jī)事故，再對(duì)這一數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析，事故已經(jīng)發(fā)生。而只有做到提前發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，避免故障的發(fā)生，才是建設(shè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)真正的目的，然而要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，靠的是工業(yè)大數(shù)據(jù)、人工智能——一句話靠工業(yè)智能化。
要實(shí)現(xiàn)上述功能與目標(biāo)，正是朱衛(wèi)列所屬的團(tuán)隊(duì)的夢(mèng)想。
2009至2012年，朱衛(wèi)列帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開(kāi)始在華能集團(tuán)進(jìn)行ERP建設(shè)，集中、統(tǒng)一的ERP在國(guó)內(nèi)大型中央企業(yè)的成功建設(shè)為華能的信息化建設(shè)帶來(lái)了許多贊譽(yù)。
2012年他們開(kāi)始思考：后ERP時(shí)代干什么？經(jīng)過(guò)一番調(diào)研，他們把目標(biāo)放在了生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的應(yīng)用上。
2015年，華能建立起初步的數(shù)據(jù)平臺(tái)，數(shù)據(jù)涵蓋了華能8大電廠的全部生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，每臺(tái)火電機(jī)組就有上萬(wàn)個(gè)測(cè)點(diǎn)，按秒級(jí)傳輸數(shù)據(jù)，他們請(qǐng)來(lái)不同專業(yè)的工程師對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，嘗試建立由專業(yè)工程師分析數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)分析與診斷中心”。
但同時(shí)，他們也遇到了一些問(wèn)題：“第一，當(dāng)分析報(bào)告遞交給電廠技術(shù)人員時(shí)，得到的反饋并不好，分析的太透徹了，而且是事后挑毛病。第二，數(shù)據(jù)量太大，幾個(gè)電廠的數(shù)據(jù)都分析不過(guò)來(lái)，那要是全集團(tuán)那么多機(jī)組，靠專業(yè)工程師拼人頭看來(lái)不行。”
由此也引發(fā)了大家進(jìn)一步的一些思考：能否像360分析電腦病毒那樣，靠算法直接診斷出工業(yè)設(shè)備的問(wèn)題？能否用軟件、算法直接挖掘、分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，并直接為生產(chǎn)一線的工程師提供設(shè)備診斷信息，而不是事后提供分析報(bào)告？
為解決上述問(wèn)題，2016年，朱衛(wèi)列團(tuán)隊(duì)在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上進(jìn)一步推出了基于發(fā)電廠設(shè)備機(jī)理模型和大數(shù)據(jù)、人工智能的算法平臺(tái)和相關(guān)應(yīng)用，并于2017年初將相關(guān)應(yīng)用部署到一些水電廠、風(fēng)電廠，后期又在此基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)出火電廠的應(yīng)用。
“我們沒(méi)有想到的是：這幾年我們?cè)谛畔⒒I(lǐng)域的嘗試，把我們推送到了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)4.0的高度，因?yàn)槭潞笪覀儼l(fā)現(xiàn)美國(guó)的GE公司也在開(kāi)發(fā)我們類似的平臺(tái)與應(yīng)用，而GE公司將這一項(xiàng)工作稱為‘工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)’，于是我們將此項(xiàng)工作更名為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)。”
朱衛(wèi)列解釋道：“我們還發(fā)現(xiàn)我們這次的開(kāi)發(fā)內(nèi)容與建設(shè)工作不止在華能可以應(yīng)用，而且可以輕易的推廣應(yīng)用到其他流程型企業(yè)中，這就有了攜手共建新時(shí)代國(guó)家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的提法”。他們的團(tuán)隊(duì)渴望建立一個(gè)更大的生態(tài)，共同建設(shè)國(guó)家級(jí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，這是他們的理想與夢(mèng)想。
至此，歷時(shí)5年時(shí)間，華能的團(tuán)隊(duì)在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)了一次由傳統(tǒng)的管理信息化到生產(chǎn)數(shù)字化的騰挪，使信息化與工業(yè)化真正實(shí)現(xiàn)了深度融合，然而更重要的是他們?cè)谟幸鉄o(wú)意之間一腳跨入了工業(yè)智能化的門(mén)檻，成為第四次工業(yè)革命的探索者。
——這就是華能團(tuán)隊(duì)讓GE工程師感到刮目相看的由來(lái)。
“2017年，華能的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)團(tuán)隊(duì)開(kāi)始將一些水電廠、風(fēng)電廠實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入集團(tuán)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，結(jié)合發(fā)電企業(yè)設(shè)備機(jī)理模型與大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)在發(fā)電廠節(jié)能降耗、設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)估等等方面都取得了初步的效果，同時(shí)也在實(shí)踐中摸索出了一套對(duì)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的理論思考：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)該具有兩大核心屬性。
第一大屬性是互聯(lián)，即連接設(shè)備、人與企業(yè)之間的互聯(lián)?；ヂ?lián)說(shuō)起來(lái)容易，做起來(lái)難，因?yàn)檎l(shuí)都希望獲得別人的數(shù)據(jù)，而自己的數(shù)據(jù)就不那么愛(ài)共享了。所以互聯(lián)網(wǎng)強(qiáng)調(diào)互聯(lián)，有互聯(lián)才能共享。未來(lái)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)，我們需要更多的實(shí)現(xiàn)工業(yè)設(shè)備之間的互聯(lián)，更多的進(jìn)行企業(yè)之間的互聯(lián)，跨平臺(tái)的互聯(lián)。
第二大屬性是智能。“當(dāng)全世界上千億個(gè)設(shè)備連在一起時(shí)，沒(méi)有人工智能，很難玩的轉(zhuǎn)。”朱衛(wèi)列感慨道，未來(lái)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)該將智能屬性作為核心內(nèi)容，通過(guò)工業(yè)大數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)理模型和機(jī)器學(xué)習(xí)、算法模型來(lái)實(shí)現(xiàn)智能化，幫助人類做出決策。
“現(xiàn)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的定義并不十分清晰，有的企業(yè)將通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)控也說(shuō)成是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，其實(shí)遠(yuǎn)程控制在上世紀(jì)70年代就有了，典型應(yīng)用就是人造地球衛(wèi)星，在電力領(lǐng)域我們水電站的遠(yuǎn)程控制很多。有的企業(yè)將供應(yīng)鏈、甚至將ERP、MES也說(shuō)成是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，但是這些管理信息化內(nèi)容在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念提出以前就已經(jīng)普遍存在了。”朱衛(wèi)列表示。
因此，新一代工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心引擎應(yīng)該是人工智能。“如果我們把精力放在遠(yuǎn)程控制、ERP上，去對(duì)第三次工業(yè)革命進(jìn)行大量補(bǔ)課，那將很容易喪失引領(lǐng)第四次工業(yè)革命的機(jī)遇”。
華能的團(tuán)隊(duì)清晰的認(rèn)識(shí)到這一歷史機(jī)遇，認(rèn)識(shí)到未來(lái)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基本屬性是智能，所有的應(yīng)用開(kāi)發(fā)就圍繞著這一核心技術(shù)展開(kāi)。
華能的團(tuán)隊(duì)在人工智能“感知、認(rèn)知、決策”的三段式范式理論，開(kāi)發(fā)出了對(duì)應(yīng)這三個(gè)功能的KDM、KKM和KAM（統(tǒng)稱KXM）技術(shù)產(chǎn)品，并在技術(shù)路線上創(chuàng)建了標(biāo)準(zhǔn)范式的產(chǎn)品。
下面我們來(lái)具體看一下KXM整套技術(shù)產(chǎn)品是怎樣的。
具體而言，KXM整套產(chǎn)品分別對(duì)應(yīng)了人工智能的感知、認(rèn)知和決策三個(gè)功能的集成。
感知部分，即信息獲取和信息處理。
感知單元的關(guān)鍵技術(shù)用到了大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算及數(shù)據(jù)鏡像。在源數(shù)據(jù)上，通過(guò)接入各種通信終端和源數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取，并進(jìn)行轉(zhuǎn)換、清洗和整理，最終通過(guò)數(shù)據(jù)編碼存儲(chǔ)，利用各種通訊協(xié)議進(jìn)行統(tǒng)一采集。
“為什么要進(jìn)行這一步？我們的電廠遍布全國(guó)各地，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)至不同國(guó)家，不同廠商，產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)不同。我們需要解決對(duì)不同數(shù)據(jù)的獲取的問(wèn)題。”而KDM就承擔(dān)起獲取數(shù)據(jù)的作用，實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)設(shè)備的數(shù)據(jù)“感知”：
有了KDM并將數(shù)據(jù)采集鏈接到網(wǎng)上，實(shí)際上就建立“數(shù)據(jù)流”，也可以稱之為建立了“數(shù)據(jù)平臺(tái)”。
認(rèn)知部分，通過(guò)數(shù)據(jù)計(jì)算構(gòu)建模型。“認(rèn)知是人工智能的核心，也是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能屬性的技術(shù)關(guān)鍵。”朱衛(wèi)列認(rèn)為。
“流程型企業(yè)有著天然的工業(yè)大數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)以前受到技術(shù)的限制，應(yīng)用開(kāi)發(fā)的功能很有限，現(xiàn)在我們用人工智能等技術(shù)手段，將工業(yè)大數(shù)據(jù)中相關(guān)量引入，就可以解決工業(yè)中的許多問(wèn)題。”能否建立良好的模型，并使之實(shí)用化、產(chǎn)品化，在這方面華能已經(jīng)先行一步。
華能靠KDM采集到數(shù)據(jù)，靠KKM獲得應(yīng)用模型，據(jù)了解所謂“數(shù)據(jù)雙胞胎”就是靠KKM計(jì)算得到的。
建模的過(guò)程需要?jiǎng)?chuàng)新，以前我們也建模，但那時(shí)僅僅是按照機(jī)理模型來(lái)建，工業(yè)領(lǐng)域各種物理參數(shù)太多，而且是非線性的，光靠機(jī)理模型不夠，有了工業(yè)大數(shù)據(jù)，新的算法，就可以在原來(lái)的基礎(chǔ)上開(kāi)創(chuàng)出一條新路。
“華能沒(méi)有放棄機(jī)理模型，而是要更好地將機(jī)理模型與相關(guān)性大數(shù)據(jù)有機(jī)的結(jié)合起來(lái)”。
決策部分，通過(guò)輸出單元，以決策支持系統(tǒng)的形式輸出給決策者。HTML5頁(yè)面的開(kāi)發(fā)和運(yùn)行、交互和展示KDM、KKM數(shù)據(jù)等功能；
在將數(shù)據(jù)匯聚到KDM平臺(tái)軟件后，集中通過(guò)數(shù)據(jù)加工KKM算法平臺(tái)進(jìn)行計(jì)算，最后通過(guò)KAM展示平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)展示。華能把這套系統(tǒng)做成了產(chǎn)品化。只需在每個(gè)電廠（即節(jié)點(diǎn)）安插一個(gè)小盒子，花上半天或一天的時(shí)間調(diào)試，就可以隨時(shí)讀取數(shù)據(jù)。華能的團(tuán)隊(duì)希望未來(lái)通過(guò)產(chǎn)品化開(kāi)發(fā)，減低在企業(yè)的實(shí)施量，達(dá)到高效智聯(lián)的目的。
按照朱衛(wèi)列團(tuán)隊(duì)的分析，未來(lái)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的智能應(yīng)用可以細(xì)分到設(shè)備，可以跨企業(yè)、跨行業(yè)，甚至?xí)貥?gòu)制造業(yè)生態(tài)。倘若把產(chǎn)業(yè)全部聯(lián)結(jié)起來(lái)，對(duì)整個(gè)工業(yè)制造產(chǎn)生的價(jià)值不可估量。
利用工業(yè)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，可以為流程型企業(yè)實(shí)現(xiàn)以下幾個(gè)功能：
例如在發(fā)電成本中，燃料成本占了60-70%左右的份額。為了降低成本，火電廠往往采用將不同質(zhì)量、不同價(jià)格的煤進(jìn)行配比后摻燒，但選用哪幾種煤搭配燃燒燃料成本最低？以往這項(xiàng)工作靠的是實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)成本動(dòng)輒幾百萬(wàn)，而且靠實(shí)驗(yàn)得出的摻燒比例僅僅是離散的幾個(gè)點(diǎn)。幾百萬(wàn)的成本就可以節(jié)省下來(lái)。
如今利用電廠已有的機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)，結(jié)合模式識(shí)別、人工智能算法，計(jì)算出影響發(fā)電機(jī)組運(yùn)行效率的十幾個(gè)關(guān)鍵特征指標(biāo)，便可以指導(dǎo)電廠調(diào)整相關(guān)量，從而提高摻燒煤種的運(yùn)行效率。而且通過(guò)對(duì)于數(shù)據(jù)的分析，系統(tǒng)還一舉解決了鍋爐爐膛中控制火焰中心的問(wèn)題，可以避免一邊水冷壁溫度不夠，而另一邊過(guò)熱的問(wèn)題。
類似的應(yīng)用還有許多、許多。比如發(fā)電過(guò)程需要將煤塊磨成煤粉，然而何時(shí)向磨煤機(jī)中加入鋼球，加入多少鋼球才能使磨煤機(jī)工作最省電。對(duì)于這樣的應(yīng)用以前根本沒(méi)有手段，現(xiàn)在靠工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能結(jié)合，我們找到了解決方案。
“沒(méi)有想到離散型企業(yè)也需要這個(gè)應(yīng)用，他們是希望將這個(gè)功能應(yīng)用到鋁礦石等等粉碎機(jī)中?？磥?lái)人工智能在工業(yè)中的應(yīng)用會(huì)層出不窮的。”朱衛(wèi)列高興的說(shuō)，未來(lái)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的智能應(yīng)用是一片藍(lán)海。
什么是特征值？
通俗來(lái)說(shuō)，就是當(dāng)某個(gè)數(shù)據(jù)在發(fā)生變化時(shí)，總有一個(gè)關(guān)系值是不會(huì)變化的。郭森用通俗的案例解釋：譬如人類身體狀況的身體質(zhì)量指數(shù)“BMI”。這一指數(shù)為身高處以體重的平方（W／H2），一些機(jī)構(gòu)用這一指數(shù)來(lái)衡量人類的健康狀況。比如，他們認(rèn)為BMI在18.4-24.8之間，人類處于最佳健康狀態(tài)，而低于18.4則會(huì)被認(rèn)定是營(yíng)養(yǎng)不良、高于24.8是過(guò)于肥胖。
也就是說(shuō)，當(dāng)特征值超出正常范圍時(shí)，我們可以認(rèn)定是發(fā)生了異常。同理，在生產(chǎn)過(guò)程中，也會(huì)有若干個(gè)這樣影響結(jié)果的數(shù)據(jù)。郭森介紹道。
“特征值一般都應(yīng)用在語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別，比如車牌識(shí)別、人臉識(shí)別等等，但我們將這一概念應(yīng)用到工業(yè)領(lǐng)域”朱衛(wèi)列回憶道。“傳統(tǒng)的控制理論與實(shí)踐中，用的是溫度、壓力等等測(cè)量量直接報(bào)警。但我們是將這些測(cè)量量經(jīng)過(guò)計(jì)算后，給出設(shè)備的特征值，利用特征值緩變率進(jìn)行報(bào)警”。
特征值概念的提出，其實(shí)是為了解決如何在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)連續(xù)海量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值信息的問(wèn)題。“但實(shí)際上是數(shù)據(jù)表象與設(shè)備本質(zhì)的差異。”朱衛(wèi)列談道。
而特征值的實(shí)踐結(jié)果如何？郭森為鈦媒體講述了一個(gè)有意思的案例：“比如在水電上，我們已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了提前預(yù)測(cè)故障的發(fā)生。在2017年一天，某個(gè)水輪機(jī)頂蓋水平振動(dòng)緩變率等幾個(gè)指標(biāo)發(fā)現(xiàn)異常，我們通過(guò)算法平臺(tái)得出結(jié)論‘10日內(nèi)可能出現(xiàn)故障’，當(dāng)時(shí)一線老員工都不信，結(jié)果之后對(duì)水輪機(jī)組水下部分進(jìn)行檢查，果然發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)輪一個(gè)葉片出現(xiàn)了小塊脫落。”
目前通過(guò)實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)算法平臺(tái)，水電的發(fā)電機(jī)已涵蓋128個(gè)特征值，故障診斷達(dá)28個(gè)；燃煤火電已發(fā)現(xiàn)包括風(fēng)機(jī)、磨煤機(jī)、鍋爐等設(shè)備的100多個(gè)特征值。通過(guò)涵蓋上述百余個(gè)特征值，華能生產(chǎn)實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)算法平臺(tái)已經(jīng)在水電、風(fēng)電、燃煤火電中實(shí)現(xiàn)異動(dòng)監(jiān)測(cè)、故障診斷等功能。
“他們都說(shuō)人工智能有時(shí)候看起來(lái)就跟算命的一樣。”郭森興致盎然地回憶道。
如果你讀懂了上述KXM的架構(gòu)可以知道，這是一個(gè)分布式、去中心化的架構(gòu)，這就是華能所提出的星云架構(gòu)：
星云架構(gòu)指出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)有無(wú)限延展的連接屬性，讓數(shù)據(jù)可以在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)生態(tài)中有效、受控的流動(dòng)，并在每個(gè)節(jié)點(diǎn)計(jì)算。“關(guān)鍵是在節(jié)點(diǎn)計(jì)算后的數(shù)據(jù)又可以在受控中再次被其他節(jié)點(diǎn)利用。”朱衛(wèi)列強(qiáng)調(diào)道。
在訪談中，朱衛(wèi)列一再?gòu)?qiáng)調(diào)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)更強(qiáng)調(diào)人、機(jī)、物的全面連接。星云架構(gòu)也可以看作多平臺(tái)之間的互聯(lián)形式，要通過(guò)企業(yè)、行業(yè)、設(shè)備間的數(shù)據(jù)流通，實(shí)現(xiàn)價(jià)值資源的交換。
目前，他們將人工智能未來(lái)在流程型企業(yè)的應(yīng)用分成了幾個(gè)等級(jí)：從設(shè)備級(jí)的應(yīng)用，到子系統(tǒng)級(jí)的應(yīng)用，再到系統(tǒng)級(jí)、由企業(yè)到行業(yè)級(jí)，由區(qū)域到跨區(qū)域。如此眾多的智能應(yīng)用必然需要分布式、呈網(wǎng)狀分布的星云架構(gòu)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。
“星云結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的流動(dòng)性，在這個(gè)架構(gòu)中，平臺(tái)的概念實(shí)際上已經(jīng)很弱化了，我們更強(qiáng)調(diào)的是互聯(lián)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)都相對(duì)獨(dú)立，又互相聯(lián)通，通過(guò)授權(quán)保障數(shù)據(jù)的安全。 平臺(tái)是一個(gè)很中心化的“東西”，每個(gè)平臺(tái)的應(yīng)用范圍是有限的，不可能覆蓋整個(gè)工業(yè)。”
在朱衛(wèi)列眼中，一些企業(yè)強(qiáng)調(diào)做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，實(shí)際上是期望通過(guò)拓展平臺(tái)來(lái)延伸自己企業(yè)的勢(shì)力范圍，通過(guò)數(shù)據(jù)壟斷達(dá)到壟斷服務(wù)的目的，這種思想與互聯(lián)網(wǎng)倡導(dǎo)的“共享”理念根本就是相悖的。一些國(guó)外企業(yè)了建立自己的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，建立集中的數(shù)據(jù)湖，讓其他企業(yè)將生產(chǎn)數(shù)據(jù)傳到他們的數(shù)據(jù)湖和平臺(tái)上，實(shí)際證明這條路行不通。
“我們是占在整個(gè)工業(yè)的角度看待這個(gè)問(wèn)題的。”朱衛(wèi)列說(shuō)“如果能建立一個(gè)良好的機(jī)制（商業(yè)模式），整個(gè)生態(tài)便可自發(fā)的、積極主動(dòng)的成長(zhǎng)，所有在內(nèi)的實(shí)體都可通過(guò)自己在生態(tài)中的相應(yīng)位置獲取相應(yīng)的價(jià)值”。
實(shí)際上，華能的這一套星云化工業(yè)智能生態(tài)體系還在創(chuàng)建初期，但已經(jīng)可以看到一些具體的成果了。
無(wú)論是開(kāi)發(fā)成本、還是實(shí)施成本，較之國(guó)外的產(chǎn)品成本差異簡(jiǎn)直是太大了。“產(chǎn)品自主可控是我們的又一大優(yōu)勢(shì)”華能團(tuán)隊(duì)的同事自豪的說(shuō)。
人類歷史上有三次工業(yè)革命，分別是機(jī)械化、電氣化、計(jì)算機(jī)誕生帶來(lái)的自動(dòng)化。前三次工業(yè)革命中國(guó)沒(méi)有趕上?？扛母镩_(kāi)放，我們開(kāi)始追趕，今日的中國(guó)在工業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)是世界第一制造大國(guó)，在智能領(lǐng)域、互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的技術(shù)儲(chǔ)備雖然與美國(guó)有一定差距，但差距在逐漸縮小。
進(jìn)入21世紀(jì)的今天，我們迎來(lái)了第四次工業(yè)革命，中國(guó)也第一次與美國(guó)、歐盟、日本等發(fā)達(dá)國(guó)家站在同一起跑線上，我們應(yīng)該珍惜并把握這次歷史機(jī)遇，努力創(chuàng)新、引領(lǐng)第四次工業(yè)革命。
未來(lái)的華能團(tuán)隊(duì)，依靠著他們天然擁有的大數(shù)據(jù)資源、幾十年來(lái)在工業(yè)領(lǐng)域積累的設(shè)備管理知識(shí)，加上對(duì)人工智能的技術(shù)應(yīng)用，相信他們將如虎添翼。創(chuàng)新引領(lǐng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和第四次工業(yè)革命，這是時(shí)代賦予我們的責(zé)任與使命。
（本文首發(fā)鈦媒體，作者/胡江路/趙宇航，編輯/劉湘明）
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