2030华为企业智能体白皮书
2024-04-01 10:15:44 0 举报AI智能生成
登录查看完整内容
"2030华为企业智能体白皮书"是一份详尽剖析未来企业智能化发展的重要报告。该文件深入探讨了企业在2030年实现全面数字化转型所需的关键技术和策略。白皮书强调了人工智能、物联网、云计算和5G等新兴技术在企业智能体建设中的核心地位，并提出了一系列切实可行的实施建议。它旨在帮助企业领导者和决策者更好地理解未来趋势，规划企业智能化转型的路径，以迎接未来商业世界的挑战和机遇。
作者其他创作
大纲/内容
软件定义世界，数据驱动未来。工业数字化已成为工业领域的必然选择。
工业企业应立足于自身业务场景需求，综合权衡各技术的性能特点和成本投入，选择“最合适”的技术路线组合。
未来工业应是IMAGINE的，即虚实融合、大规模定制化、灵活适应变化、可靠互信、体面工作、自然友好、生态共荣的。
工业软件的上云是大势所趋
向空间维延展，工业企业的数据从局限于自身内部转变为企业间数据协同、流通与共享
向时间维延展，工业企业不能只局限于产品研制阶段的数据，还需要追溯已售产品的运行态数据
工业数据价值化
李培根
需要帮助企业解决的核心问题是：在数字经济时代的快速变革中，如何实现快速感知、敏捷响应，以便更好地应对市场的不确定性、需求、产品以及竞争者的快速迭代变化，并在实时感知和洞察的基础上实现动态策略优化和全局智能决策。拓展工业数字化的共性场景并配置关键支撑要素正是解决这些核心问题的重要途径。
场景碎片化和需求差异化特点明显，且场景标准化、模块化推广仍面临较多挑战
建设工业数字化场景的关键支撑包括数据、装备、网络和软件
于晓晖
随着ICT技术与制造业的深度融合，未来工业将向着柔性、智能、定制化和服务化的方向发展
生产关系将被重构、社会组织形式将被重组、商业模式也将被不断创新。
汪涛
工业是产出提升人类生活水平所需工具/物质的过程。但生产过程不是目的，拥有产品也不是目的，人们购买并使用生产出的产品成果，满足工作和生活需求，才是工业企业实现的价值。
工业本质
模式将从供应推动式变为需求拉动式；交付形式将从卖产品变为卖服务；需求侧角色从购买者、接受者变为产品的共同定义者；供应侧角色从产品的提供者变为满足需求的价值创造者；产业链分工从清晰的上下游分工变为紧密合作共创，以实现整体产出的价值最大化
物理空间和数字空间实时映射、全面互联、深度协同。构建愈加完善的Digital Twin，在虚拟世界中进行模拟仿真，不断优化，并指导现实世界的行动。
一是基于数字样机的产品设计与仿真优化。二是基于数字孪生的生产过程监控与优化。三是基于产品数字孪生的智能运维。
虚实融合
以硬件为核心竞争力的产品逐渐被以“产品+”为代表的个性化体验经济所取代。
一是客户需求驱动的产品快速设计。二是规模化定制生产。三是数据驱动的个性化服务。
大规模定制化
供应侧需持续强化敏捷响应、快速交付能力，满足多品种、小批量、短交期需求。
一是柔性、动态资源配置与调度。二是柔性化、自适应生产作业。
灵活适应变化
社会对产品供应链责任、全生命周期碳排放等信息透明公开的期待将促进企业切实地承担社会责任。
一是全流程质量追溯。二是弹性、韧性供应链系统。三是全链条碳资产管理。
可靠互信
人工与机器将实现高效分工，各取所长、紧密配合，将人类从重复性工作中解放出来，把人的精力释放到更需要创造性、判断力、沟通力的岗位上。
一是加快劳动力走向知识型。二是创造大量高技术、高价值工作。
体面工作
除关注工厂日常运营能耗及污染排放外，工业企业将从产品设计时即考虑全生命周期碳排放。循环经济模式将得以发展。
一是全流程能耗监测与优化。二是多污染源监测与优化。
自然友好
产业、供应链内企业紧密合作将成为竞争力提升的刚需，工厂四壁的边界将被打破，鼓励信息共享，以实现整体系统效率最大化。
一是全产业链、供应链协同优化。二是网络化协同制造。三是平台化的产业生态体系。
生态共荣
未来发展展望
工业数字化的当前进程
行业共性需求与价值场景
工业互联网基于“数据驱动+行业机理与知识”的优化范式是工业数字化的理论基础。
设备层关注工业装备及装备级数据，涵盖装备、产品的运行和维护功能，以及底层监控优化和故障诊断等应用。
边缘层关注工业软件和车间级数据，涵盖车间或产线的运行维护功能，以及工艺配置、物料调度、能效管理和质量管控等应用。
企业层关注工业软件和企业级数据，涵盖企业平台等关键能力，以及订单计划和绩效优化等应用。
产业层关注产业级平台和数据，涵盖跨企业平台、网络和安全系统，以及供应链协同和资源配置等应用。
当前我国的装备数字化水平整体处于40-50%的相对较低水平，还有很大的提升空间
网络连接方面：“哑设备”、“七国八制”、“”各说各话“”
操作系统方面：“少魂”，智能化不足，部分传统存量设备无操作系统，缺少标准化接口，难以满足强实时、高可靠、互操作性强的作业需求
工业芯片方面：入门、基础型工业芯片为主，算力、演进慢，难以满足智能制造多场景融合、多连接、更智能、高速高精的作业需求
主要痛点
注重高稳定性、大带宽、低时延的场景，可考虑优先选择工业以太、光总线等有线连接方式
注重移动性、灵活性、柔性生产的场景，则可考虑优先选择5G、Wi-Fi 等无线连接方式
兼容性：“都说普通话”
网络连接
“一碰即联”
操作系统
更高的算力、安全性、兼容主流总线协议
工业芯片
边缘智能
案例1-网络连接
案例2-网络连接
案例3-网络连接&操作系统
案例4-网络连接&操作系统
案例5-操作系统
案例
开展哑设备联网化升级改造，让“数据上得来”
考虑采购多元化，谨防供应风险
探索应用工业边缘智能
企业建议
产业趋势
工业装备数字化
关键需求
当前主流技术与新一代技术
泛在连接
一网到底
智能运维
安全韧性
案例1-工业内网之5G
案例2-工厂内网之Wi-Fi6
案例3-工厂内网之工业PON
案例4-工厂外网
案例5-安全
固本强基，网络先行
以按需配置、适度超前为原则
领先企业、新产线率先试点新技术
构建安全韧性的网络环境
工业网络全连接
在软件开发环节，开发门槛高、周期长、定制化不足的问题突出。
在软件使用环节，软件系统异构、集成打通成本高昂是众多工业企业背负的历史包袱。
在软件运维环节，传统工业软件缺少充足的动态配置弹性。
当前痛点
新理念
工业根服务
软件新生态
工业新范式
新模式
场景化SaaS
易集成
aPaaS
易开发
工业软件开发运营中心
易协同
gPaaS、IaaS
易扩展
技术支撑
案例1：安世亚太
案例2：某煤矿集团
基于业务需求循序渐进规划上云。
基于云化软件探索全新工业范式。
工业软件云化
数据已成为继土地、劳动力、技术、资本之后的第五大生产要素
39%的制造企业没有定期收集数据
采集阶段“数据上不来”。
66%的制造企业发现其现存数据难以访问
汇聚阶段“数据没打通”。
96%制造企业表示收集的数据未使用起来
应用阶段“数据难使用”。
63%的企业在2021一年当中遭遇过至少一次数据泄露
数据安全是贯穿数据全生命周期的目标，但目前“安全隐患多”的问题仍然凸显。
首先要树立新的理念
数据资产目录的作用在于“盘家底”
数据标准的作用在于“立规矩”
数据模型的作用在于“建镜像”
数据地图的作用在于“览全局”
然后要开展数据的高效治理
最后要开展数据的智能应用
构建能力内核
全生命周期数据追溯
数据流通起来后，将“由点及面”地惠及更大范围的工业企业，实现可协同、可消费、可共享。
企业间数据流通
数据安全
案例1-Digital Twin
子主题
案例2-数据治理与智能应用
案例3-数据治理与智能应用
案例4-数据流通
案例5-数据共享
案例6-数据安全
从当前的“乱而后治”逐步走向“不治而顺”
步步为营，点石成金
分阶段构建Digital Twin能力内核
积极探索数据流通与共享
追溯产品运行态数据，挖掘更多价值
构建数据安全能力
工业数字化产业发展趋势
工业智能体具体包括工业软件、工业云底座、工业边缘引擎、数字工业装备、先进工业网络、工业数据以及端到端安全等全要素：工业软件作为“大脑”，工业云底座作为“心脏”，工业边缘引擎、数字工业装备作为“四肢”，先进工业网络作为贯通全身的“神经”，工业数据作为无处不在、流动的“血液”，端到端安全作为“免疫系统”。
参考架构
实践应用
工业智能体架构与实践
华为企业智能体
收藏
0 条评论
回复 删除
下一页
