阿里云机器智能首席科学家闵万里:数据升维和智能降维,打造智能工业互联网平台

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云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:

波士顿咨询曾在《工业4.0——未来生产力和制造业发展前景》报告中指出,基于云计算为社会带来的强大计算能力,人工智能将为中国制造业带来25%的生产效率提升,创造额外附加值6万亿。

在过去的一年时间里,阿里云ET工业大脑已经服务协鑫光伏、中策橡胶、正泰新能源、攀钢集团等数十个工业细分领域的龙头企业,在良品率、成本、效率等方面实现了突破,帮助企业创造利润数十亿元

在2018广东云栖大会上,阿里云机器智能首席科学家闵万里分享了ET工业大脑如何给工业互联网带去价值以及背后的技术实力,愿与广大开发者一起实现共赢,将智能带给更多工业产线。

以下是演讲部分摘录:

数据升维和智能降维,打造智能工业互联网平台

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从2016年10月正式宣布ET城市大脑起,我们就要把云计算、人工智能、互联网的技术嫁接到实体场景中,随后我们走到了田间地头,走到了农田,这一切都不是偶然,有内在逻辑,就是要沿着数据流的方向,做数据的升维和智能的降维。

这个看起来有点绕口的解释,其实很简单:有了各种各样的互联网、物联网及各种平台,为什么我们一流产线生产出来的还是二流产品和三流价格?从洋务运动开始就是在引进生产线,师夷之长以治夷,但那个技我们学到了没有?我们可能引进的是生产手册、操作手册,但我们永远不知道窍门在哪里。

因为数据当中的窍门都流失了,没有云计算、数据分析等技术来唤醒它们。

我们的征程就是要精准降维,精准地告诉你在哪个机器按钮上把哪个参数调到哪一个值,最后的结果就是好的。再也不是看操作手册把老师傅的方式一代代传承下去,而是用电子化的方式永续。

产业智能有三大要素:数据、技术、行业。任何一个黑科技,如果没办法写入这个公式,它的价值诉求就是空洞的,为了连接而连接永远不可能引起同心同德,只能是同床异梦,这么多平台,为什么价值没有显性化?就是因为公式没有写好。

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2016年8月,我们的一位工程师写下ET工业大脑最早期版本,但编译错误,没有运行成功,探索创新的道路从来不会一蹴而就。

今天我们从1%的起点、1%良品率的提升到5%的良品率提升加速,再到100%的开放,ET工业大脑平台已经开放,并成功融入了刚刚发布的飞龙工业互联网平台。

我们把工业互联网变成了另外一个智能工业互联网,所以在这个标题上大家看到多了一个“I”,全球的工业互联网非常多,有150多种,但我们第一次加了一个“I”,因为来自于外星人的ET终于降临了,其实这个ET应该是这样一个开发者,两年前在那样冰冷的控制室里带来的,也源自于阿里云飞天的工程师们九年前写的代码。以一种挑战不可能的决心,以一种决心技术判断,我们最终实现了智能工业互联网。

自研技术支撑:MaxCompute、PAI

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今天在座各位只要打开淘宝、天猫的APP,当你看到量身订作的首页,背后就是这个MaxCompute在帮你做计算,任何一个很小的功能,背后都有极强的技术在支撑。

两年前,MaxCompute帮助了我们的工程师,在光伏产业上千个参数中找到最精准的六十几个关键参数和两个关键环节,最终取得了1%的良品率提升。

光有计算还不够,我们还需要智能。体力和脑力需要并驾齐驱,当你有了计算力,脑力来自于哪里?

来源于自研的PAI,这是我们的人工智能自主机器学习平台,阿里巴巴集团的几千名工程师每天都在使用,支撑了推荐算法、搜索排序等等功能。

我们把这两件“武器”开放出来,嫁接到行业中,行业数据出来就是百分比的价值。由此可见,如果找准内部已经研发出来的各种大数据产品、人工智能产品,我们从最开始的一点点星星之火可以做到极致。

我们可以让更多的平台变成智能工业互联网平台,我们给它加上Internet GIS,覆盖面不仅仅是光伏、钢铁、光电,还有石化、纺织、海油等等。更重要的是,有更多的开发者们可以沿着这条道路,用我们的MaxCompute、PAI,去探索它那个未知的领域,所以创新的接力、探索的接力可以代代相传,不再遭受两年前那个工程师的痛苦了,也是我们今天发布的初衷,让更多的开发者们以及行业的专家们找准这个行业的痛点,把价值做出来。

与人才和开发者共赢

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在天池平台上,全球很多开发者在过去四年中对几十个细分产业的实际问题给出了解法。

我们刚刚又完成了一个新细分行业的智能分析。本次天池大赛以坚美铝业的真实业务痛点为场景,首次实现了样本数据的精准标注,并且邀请了来自全球四千多个开发者,共同挑战用人工智能的算法自动检测铝材的生产瑕疵。

以前是靠人的眼睛去判断是否有瑕疵,是什么样的瑕疵。但有了阿里云的人工智能,这双“眼睛”再也不会疲劳,不用休息,也不会走神,它永远在那看数据,而且百分之百的覆盖。

今天很高兴可以跟大家分享一个数据,这次的大赛,在这四千多个选手当中,在短短两个月时间里,他们的冠军已经能通过ET工业大脑实现瑕疵检测准确率超80%。

刚刚看到的这个行业,我们的工程师从来没有接触过,但这四千多个开发者在今天给出了这样的结果。

设想一下,如果下一个是钢铁、煤炭等细分行业,我们完全可以用类似的思路去嫁接工业互联网平台,和产品的产业链进行转型升级、智能化改造。

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在一个多世纪前,我们进行了洋务运动引进了工业设备,操作工人还留着长辫,年代久远,那是我们第一次接触到工业革命的成果,我们去学习怎么操作生产线。

后来我们发现,维护一条生产线,让生产线不停地健康运转,需要一些操作的技法才能使产品合格,获得比较高的良品率,所以一百年之后,当我们再引进生产线时就要求有手册、要求有非常好的开发者或使用的窍门、使用说明、故障维修手册等等。

但大家可能还记得一个故事,改革开放的初期,当我们的生产线坏了之后,还要让专家飞过来,告诉他在哪修一个什么零件,手册是不会教你这些的。为什么?窍门儿,这是行走江湖的技艺,不可能满天飞。

但是今天有了ET工业大脑,有了工业互联网平台,有了智能工业互联网的时候,我们有可能让机器自己告诉我们它需要什么样的维护、它需要什么样的呵护。

为什么?因为数据分析的结果已经在那里了,秘诀、事实都在那里了。阿尔法狗一夜之间就能成为超时代的棋手,因为所有的棋盘已经展示了这些真相,只是以前没有计算力去挑战它。如果把工业互联网和阿里云人工智能的核心能力嫁接到这些钢铁、煤炭的产业中,嫁接到迪森热能的锅炉产业中,我们就能得到最右边的这张图。

这是一个真实的案例,他们的操作工人再也不需要看手册,这个平板会精准地给到推荐数字,这都是ET工业大脑实时算出来的。再也不用打电话问老师傅该怎么办,再也不用翻几百页的手册,今天所有的智慧全部凝聚在这个小小的屏幕上。越小的屏幕,智慧的密度越高,嫁接力越高。

我们秉承这样的理念,当我们走到开发者当中去的时候,我们最后要成为那个1%的支点,因为在整个大蓝图当中,我们只是沧海一粟,更大的智慧来自于在座的各位。万里长城、马拉松、智能制造、数字化转型、智慧升级,不可能靠一个产品一夜之间就完成,需要几代科技人员不断接力传递。

今天我们交出我们这一棒,以ET工业大脑作为内核,我们交付出工业互联网平台,希望有更多的人能接力下去。当然,我们这一场长跑冲到终点的时候,就是我们交给世界的答案,我们重新定义了什么叫工业4.0,什么叫智能制造。

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