本次大會由中國石油工程建設(shè)協(xié)會信息與自動化專業(yè)委員會與中國石油、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。

▲ 華為油氣礦山軍團解決方案總裁蔣旺成

會上，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、安全保障帶來價值。

同時，他對大模型的常見理解誤區(qū)也做了闡述，大模型并不簡單的等同于ChatGPT，也不能完全替代現(xiàn)有的小模型和機理模型，它們是互補關(guān)系，可能需要長期共存。此外，在工業(yè)領(lǐng)域自動化已經(jīng)成熟運用多年的情況下，智能化從兩個維度進一步提升，實現(xiàn)工業(yè)“AI+自動化”。智能化的感知為自動化提供輸入支撐，實現(xiàn)更好的自動化，智能化的應(yīng)用彌補自動化的能力不足。

場景規(guī)劃層面，人工智能的價值體現(xiàn)在于場景的落地，基于業(yè)務(wù)主航線，各油氣企業(yè)應(yīng)投入對業(yè)務(wù)有深刻理解的業(yè)務(wù)專家，并通過規(guī)范化的組織和流程來保證價值場景的規(guī)劃、開發(fā)與推廣使用的嚴(yán)謹(jǐn)性和科學(xué)性。

華為當(dāng)前在油氣領(lǐng)域已經(jīng)與業(yè)界專家團隊進行了部分場景的探索，比如地震資料智能解釋和設(shè)備的預(yù)測性維護等，更多的場景挖掘需要企業(yè)重視并投入。

結(jié)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，大模型分為L0、L1、L2三層。L0即最基礎(chǔ)的大模型，比如盤古大模型。L1就是所謂的行業(yè)模型，比如，盤古礦山大模型、盤古油氣大模型和盤古鋼鐵大模型，它們是在L0大模型的基礎(chǔ)之上，通過海量行業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練而來。L2場景模型則是L1行業(yè)模型“化繁為簡”后，直接應(yīng)用在生產(chǎn)、業(yè)務(wù)領(lǐng)域的場景算法模型。

大模型建設(shè)的傳統(tǒng)路徑，通過大量的行業(yè)數(shù)據(jù)與消耗巨大的算力去訓(xùn)練L1行業(yè)模型，從而實現(xiàn)L2場景模型的升級迭代。但是，對于油氣等很多行業(yè)而言，常常面臨著數(shù)據(jù)不足，或者數(shù)據(jù)收集和處理的工作量極大等困境。而且訓(xùn)練L1行業(yè)模型的初始算力要求高，時間周期長，無法支撐L2場景模型的快速上線。

為尋求更短路徑，結(jié)合華為在多個行業(yè)頭部客戶的實踐和探索，蔣旺成在會上提出了一條新的大模型建設(shè)路徑：在初始階段，可以直接通過L0大模型結(jié)合場景數(shù)據(jù)集實現(xiàn)L2場景的快速開發(fā)。隨著場景規(guī)劃分批落地后，企業(yè)收集和標(biāo)注的行業(yè)數(shù)據(jù)就可以快速的拿來訓(xùn)練L1行業(yè)模型，補足L1的能力。

簡單來說，新路徑的優(yōu)勢在于“小算力起步，逐步擴容”、行業(yè)數(shù)據(jù)可以分批補充，這使得首批場景應(yīng)用能夠快速落地，驗證大模型能力，過程中實現(xiàn)大模型開發(fā)人才的培養(yǎng)和能力的積累。

不過，蔣旺成也強調(diào)，傳統(tǒng)路徑可以獲得能力更強的L2場景模型，而華為提出的“捷徑”，L2場景模型的能力主要取決于L0大模型。兩種訓(xùn)練路徑，不同規(guī)模的企業(yè)可依據(jù)自身行業(yè)與場景數(shù)據(jù)集的成熟度、算力的部署節(jié)奏等因素，按需選擇。

最后，蔣旺成表示，在油氣領(lǐng)域華為會持續(xù)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)界專家團隊一起，探索人工智能在各種場景的應(yīng)用，打造屬于油氣行業(yè)的新質(zhì)生產(chǎn)力。