8月15日，2024石油石化行業(yè)人工智能技術(shù)交流大會(huì )在北京石油科技交流中心開(kāi)幕。來(lái)自行業(yè)的相關(guān)學(xué)者和專(zhuān)家圍繞“發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，助力石油石化人工智能賦能數智化轉型”這一主題進(jìn)行探討和深入交流。
本次大會(huì )由中國石油工程建設協(xié)會(huì )信息與自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)委員會(huì )與中國石油、中國石化、中國海油、國家管網(wǎng)、中國中化、中國航油等單位的相關(guān)部門(mén)聯(lián)合舉辦，華為油氣礦山軍團解決方案總裁蔣旺成受邀出席并分享了關(guān)于工業(yè)領(lǐng)域AI難題如何破局的主題演講。
會(huì )上，蔣旺成從華為角度解讀了對新質(zhì)生產(chǎn)力的理解，以大模型為代表的新科技引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng )新，打造可普遍推廣的能力和方法，為油氣領(lǐng)域提質(zhì)增產(chǎn)、效率提升、安全保障帶來(lái)價(jià)值。
同時(shí)，他對大模型的常見(jiàn)理解誤區也做了闡述，大模型并不簡(jiǎn)單的等同于ChatGPT，也不能完全替代現有的小模型和機理模型，它們是互補關(guān)系，可能需要長(cháng)期共存。此外，在工業(yè)領(lǐng)域自動(dòng)化已經(jīng)成熟運用多年的情況下，智能化從兩個(gè)維度進(jìn)一步提升，實(shí)現工業(yè)“AI+自動(dòng)化”。智能化的感知為自動(dòng)化提供輸入支撐，實(shí)現更好的自動(dòng)化，智能化的應用彌補自動(dòng)化的能力不足。
場(chǎng)景規劃層面，人工智能的價(jià)值體現在于場(chǎng)景的落地，基于業(yè)務(wù)主航線(xiàn)，各油氣企業(yè)應投入對業(yè)務(wù)有深刻理解的業(yè)務(wù)專(zhuān)家，并通過(guò)規范化的組織和流程來(lái)保證價(jià)值場(chǎng)景的規劃、開(kāi)發(fā)與推廣使用的嚴謹性和科學(xué)性。
華為當前在油氣領(lǐng)域已經(jīng)與業(yè)界專(zhuān)家團隊進(jìn)行了部分場(chǎng)景的探索，比如地震資料智能解釋和設備的預測性維護等，更多的場(chǎng)景挖掘需要企業(yè)重視并投入。
結合華為多年探索和商業(yè)落地經(jīng)驗，蔣旺成在演講中提出了工業(yè)領(lǐng)域的大模型落地的路徑與方法。他解釋?zhuān)竽Ｐ头譃長(cháng)0、L1、L2三層。L0即最基礎的大模型，比如盤(pán)古大模型。L1就是所謂的行業(yè)模型，比如，盤(pán)古礦山大模型、盤(pán)古油氣大模型和盤(pán)古鋼鐵大模型，它們是在L0大模型的基礎之上，通過(guò)海量行業(yè)數據訓練而來(lái)。L2場(chǎng)景模型則是L1行業(yè)模型“化繁為簡(jiǎn)”后，直接應用在生產(chǎn)、業(yè)務(wù)領(lǐng)域的場(chǎng)景算法模型。
大模型建設的傳統路徑，通過(guò)大量的行業(yè)數據與消耗巨大的算力去訓練L1行業(yè)模型，從而實(shí)現L2場(chǎng)景模型的升級迭代。但是，對于油氣等很多行業(yè)而言，常常面臨著(zhù)數據不足，或者數據收集和處理的工作量極大等困境。而且訓練L1行業(yè)模型的初始算力要求高，時(shí)間周期長(cháng)，無(wú)法支撐L2場(chǎng)景模型的快速上線(xiàn)。
為尋求更短路徑，結合華為在多個(gè)行業(yè)頭部客戶(hù)的實(shí)踐和探索，蔣旺成在會(huì )上提出了一條新的大模型建設路徑：在初始階段，可以直接通過(guò)L0大模型結合場(chǎng)景數據集實(shí)現L2場(chǎng)景的快速開(kāi)發(fā)。隨著(zhù)場(chǎng)景規劃分批落地后，企業(yè)收集和標注的行業(yè)數據就可以快速的拿來(lái)訓練L1行業(yè)模型，補足L1的能力。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，新路徑的優(yōu)勢在于“小算力起步，逐步擴容”、行業(yè)數據可以分批補充，這使得首批場(chǎng)景應用能夠快速落地，驗證大模型能力，過(guò)程中實(shí)現大模型開(kāi)發(fā)人才的培養和能力的積累。
不過(guò)，蔣旺成也強調，傳統路徑可以獲得能力更強的L2場(chǎng)景模型，而華為提出的“捷徑”，L2場(chǎng)景模型的能力主要取決于L0大模型。兩種訓練路徑，不同規模的企業(yè)可依據自身行業(yè)與場(chǎng)景數據集的成熟度、算力的部署節奏等因素，按需選擇。
最后，蔣旺成表示，在油氣領(lǐng)域華為會(huì )持續打造更好的智能化的底座，提供安全可信的根技術(shù)，并積極與業(yè)界專(zhuān)家團隊一起，探索人工智能在各種場(chǎng)景的應用，打造屬于油氣行業(yè)的新質(zhì)生產(chǎn)力。
油氣
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