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工業是國民經濟的主戰場,是經濟命脈。因此,智慧工業也被認為是第四次工業革命的關鍵。

但提到中國智慧工業,不禁讓人腦海中浮現出一首《長歌行》。

一方面,智慧工業的實現周期很長,算力、算法等新技術進入工業領域所涉及的行業廣泛、領域多樣、業務場景復雜,很難畢其功于一役,只能徐徐圖之。

另一方面,智慧工業也如同《長歌行》中所描繪的那樣,在智能時代的晨曦,朝氣蓬勃,欣欣向榮。新型工業化要求實現智能化、網絡化、綠色低碳的高質量工業發展,讓AI、算力、網絡等產業與工業結合,正處在爆發式增長的黃金階段,是絕佳的歷史機會。

正因為智慧工業的前途遠大而光明,才更需國內廠商一步一個腳印,走得認真而踏實。

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前不久的2023中國算力大會上,中科曙光就成為“算力+工業”融合發展的一個先行者。會上中科曙光不僅攜眾多先進算力硬件與方案亮相,還與多家科研院校、產業伙伴聯合成立了“智慧礦山產業聯盟”,啟動了《智算工業園區白皮書》編寫以及“新一代分布式綠能智算融合部署課題”研究等工作。

中科曙光副總裁、曙光網絡總裁劉立提到,“算力和工業”是曙光的兩個戰略方向。30年以來,曙光一直致力于發展算力相關的產品研發和技術,工業則是新的戰略方向,曙光的工業數字底座可以有效支撐工業企業的數字化發展。

在中國算力大會上,我們看到,曙光正讓數智技術在工業領域走深向實。

智慧工業,一條長路

做好智慧工業,首先需要弄清楚一個謎題:為什么工業領域引入數智技術很早,但又被看做是最后一個徹底完成智能化升級的產業?究竟是什么限制了國內智慧工業的發展速度?

宏觀上看,“十四五”階段,建設制造業強國,推動工業智能化轉型,已經成為明確的國家戰略。同時,工業企業在勞動力成本、國際化競爭、降本增效壓力等驅動下,也紛紛開始尋找數智化技術作為推動力。可以說,數智技術與工業的結合是從國家、行業到企業主個體的共同愿望。

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然而具體到微觀上,一個個工業企業面對數智化轉型,存在幾個現實的顧慮

一是不敢轉。真實場景中的工業體系極度復雜,智能化、數字化技術融入工業場景,需要大量設備、網絡、算力作為基礎條件,而工廠不能輕易改裝生產線、暫停業務來做實驗,只敢上馬局部的、驗證成熟的、準確率高的技術與解決方案,比如AI質檢。

二是不愿轉。面對外部環境的不確定性,工業企業都有降本增效的壓力,為了業務創新上馬大量數智化項目,會帶來算力資源、網絡升級、數字人才、運維人員等成本,成本過高會增加企業的經營風險,因此很多工業企業不愿意太早、太快轉型。

三是不能轉。智慧工業兩個領域的知識壁壘都很高,工業場景的know-how很難轉化成深度學習機器能理解的語言,融合難度很大。比如說,工業領域所需要的算力,不追求一味的大,而是希望將多元算力和各種處理器整合起來解決業務問題,這就涉及到多種計算架構,不同架構的兼容性、性能等如何保障,需要懂計算的人和懂工業的人深度合作。許多傳統工業企業難以吸引稀缺的數字化人才,無法推動數智化轉型升級。

數智技術深入現實中的工業場景,還有不短的路程要走。而曙光,已經為IT與OT“世界”的融合,做好了準備。
讓每一步都扎實、算數

近來,堅持把發展經濟的著力點放在實體經濟上,推進新型工業化,一直是全社會關注重點。

新型工業化,不能讓數智技術和工業領域的距離太遠,必須將傳統工業與新一代信息技術緊密結合,以數字化、網絡化、智能化為方向,走高效率、高品質、低碳化的工業化道路。

加速數智技術與工業領域的融合,才有望縮短智慧工業的周期,讓第四次工業革命盡早到來。
對此,劉立在2023中國算力大會上表示,讓算力更好地賦能工業領域,推動IT與OT的深度融合,是當前發展新型工業化面臨重要挑戰,而曙光則依托多年的算力設施研發積累,為智慧工業發展賦能。

具體來說,曙光一步一個腳印,將數智技術深深融入工業場景中,帶來真實的價值和改變。
第一步,技術有力。

工業企業面對數智化的“畏難心理”,只能通過好用、易用、務實的技術去打破。此次大會上,曙光就帶來了浸沒相變液冷計算機,多形態的工控硬件、智能中間件,異構計算方案……一系列豐富的算力設施與方案,為企業提供深度變革的選擇空間,吸引了許多觀眾駐足。

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       第二步,平臺統一。

工業領域的信息化、數字化較早,整個過程中沉淀了各種各樣的標準、產品、軟件、操作系統等,不同部門之間存在數字煙囪,“七國八治”的局面使得IoT、AI等技術很難完整洞察,無法充分發揮價值。

智慧工業的建設,需要盡可能統一標準、一站式集成,減少數據割裂和閉門重復造輪子,加速數實融合。曙光作為行業領頭羊,也擔當起了建立標準和平臺的責任。
今年六月,曙光發布了工業數智底座“曙睿 SugonRI”,將IT和OT技術、知識高度融合,把數智技術變成工業企業的業務和場景里具象的產品,是國內極少數可做到貫穿全生產周期的工業數字化平臺,為工業控制領域提供安全可靠的一站式全面服務。
第三步,場景深入。

數智技術要為工業企業所接受,必須提供滿足企業發展階段的真正需求的產品和技術,這就需要深入理解工業場景、生產流程、行業規則才能找到問題,將數智技術的分析、識別、理解、決策等能力,在生產線上發揮出價值。

曙光決定以場景為牽引,找到需要數字化、智能化改造的潛力場景,集成產品和服務,來切實滿足工業企業需求。比如礦山行業,就是一個非常難“懂”的行業,生產環境復雜、作業場景多樣、裝備資產厚重、知識經驗豐富,不同企業、礦區之間的數字化建設差異巨大,導致行業數智化水平參差不齊,延緩產業升級的整體進程。

因此,曙光決定以“資源開采”這一智慧礦山的重點場景入手,借助曙睿工業數智底座,從核心部件、實時操作系統、軟件中間件到網絡通信、數據安全等,完整覆蓋礦山開采系統場景,為每一個環節提供支撐,不僅解決了礦山開采這一關鍵痛點,并且借助全流程、全周期的數字驅動,加速智慧礦山的數字化建設。

此外,在本次算力大會上,曙光與中國信息通信研究院、中國電信、煤炭科學技術研究院等聯合啟動了《智算工業園區白皮書》編寫,來自網絡、計算和工業的多領域產學研單位協同共建,為工業園區數字化轉型提供標準參考,通過這些探索,拉近了雙方的距離。

點亮智慧工業 曙光的《長歌行》
從報償比率來看,智慧工業絕對是產業智能化中的魁首,領域客戶眾多,轉型升級意愿強烈,帶給科技廠商的盈利空間大。然而,智慧工業的漫漫長路也對廠商形成了考驗,其中最大的敵人就是時間。
是追逐“風口”并急迫地求取回報,還是用耐心去醞釀和呵護產業健康成熟,對于曙光,似乎已選擇后者,做好了打持久戰的準備。
1693272622149109.jpeg       劉立在此次大會上說到,工業要有持續長期的投入,保證產品不停迭代、技術更新,這需要不斷的資源投入。

從2023中國算力大會上的一系列算力+工業產業實踐,我們可以看到,曙光確實在以身證道,做出了大量實質的努力。

同時,作為國內科技企業,曙光也更懂國內廠商的訴求,打消許多國內工業客戶的顧慮。

如果說曙光選擇成為“時間的朋友”是一種技術長期主義的自證,那么產業的選擇則是一個有力的他證。

面向工業場景,曙光的智慧工業戰略和平臺,打造了有效的產業數智基礎設施,為工業企業帶來清晰的技價值的同時,也形成了一個開放協同的工業數智化生態群落,讓更多數字化伙伴如ISV服務商、集成商,可以在曙光平臺上提供工業應用和創新,為工業企業提供更豐富的定制化方案。

同時,曙光還和產學研用等多方伙伴一起,在一些特定的行業重大項目中,進行了非常多到的合作。
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       工業是一個嚴謹而扎實的領域,無論是技術研發、平臺打造、生態培育、應用落地,這些智慧工業的進步都不可能倏忽而至,而是在一步步探索、一點點錘煉、一次次碰撞中,逐漸顯現、凝固、做實。曙光的長期主義,正是智慧工業所需要的信心和耐心。

“陽春布德澤,萬物生光輝。”如《長歌行》所描繪的景象,曙光持續不斷在智慧工業領域的投入,正為行業點亮智慧工業時代。


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