5月26日，2021中國國際大數據產業博覽會——工業互聯網驅動產業數字化轉型高端對話在貴陽舉行。會上，華為公司高級副總裁、Cloud BU 副總裁（戰略與產業發展）張順茂發表了“破解工業數據應用之道”主題演講。

　　張順茂在演講中提到，數據是工業數字化轉型的核心生產要素，但邁向數據應用之路需跨越六大難關：標準關、網絡關、集成關、流通關、軟件關、AI關，對此華為有六大方法。

　　華為公司高級副總裁、Cloud BU 副總裁（戰略與產業發展）張順茂發表演講

　　第一關是數據采集階段的標準關。數據采集階段的問題主要在于各種各樣的設備，包括各種各樣的協議缺乏統一的標準，各講各的“方言”。而要解決這一問題，工業設備、工業參數、協議之間要講普通話——即工業協議的標準化。為此，華為攜手行業聯盟、協會、行業伙伴、高校等，積極推動工業協議標準化，推廣“普通話”。例如，在機床行業，全球存在非常多的協議，不同種類的機床之間很難連通，數據也無法共享。華為正與工業互聯網產業聯盟，及中國機床工具工業協會打造NC—Link協議（數控裝備工業互聯通訊協議），推動其成為機床領域的一個共識標準。

　　讓工業數據講“普通話”，還需跨越工業設備源頭數據標準關。工業設備數據是工業大數據的主要支撐，但設備種類繁多，源頭數據格式不一，很難進行整合和分析。因此，需要從工業設備源頭，制定統一的數據標準和規范，讓各種設備從一出生，就講“同樣的詞”。

　　華為希望把這些面向數據采集源頭的數據，在源頭按照對象進行標準化的定義，有了這樣標準化的定義，再加上通訊協議入庫，進到數據湖里面就容易讀得懂。所以采集階段兩個問題：一個是通訊協議標準化，再一個是面向對象標準的定義、內容的定義。

　　第二關是網絡。目前廣域網發展非常好，但是車間內的網絡，工廠內的網絡，園區內的網絡聯網率還是非常低，通訊的協議也是七國八制，煙囪問題非常嚴重，數字化能力也比較低，對于網絡安全病毒攻擊的防護的能力很弱。華為建議要在工廠內利用現代的技術，除了5G以外還要打造一個IP化的先進工業網絡，滿足國家在工業互聯網行動計劃里面所說的網絡強基的任務。通過這樣一個IP化的工業網絡可以實現工廠內、園區內網絡的安全、網絡的自動化，包括帶寬，包括低時延，包括連接的確定性，讓工業互聯網網絡能夠提供一個高質量的數據通路。

　　以馬鋼集團為例，之前它的各個業務系統網絡是一個個孤島，每一個業務有自己專用的網絡，各個業務系統之間想通訊也很困難。華為助力馬鋼進行IP化先進工業網絡改造，用一張覆蓋全公司的100G工業園區互聯網，消除網絡覆蓋死角。通過這樣一個骨干網讓各個業務系統都能夠接上去。比如說園區內的5G網，工廠內的5G網絡，辦公園區網絡等都能接入這個100G的工業園區互聯網中，使得各塊都能夠互相通信。

　　第三關是集成。網絡通了，但是不同系統之間、云上和云下、內部和伙伴之間、IT與OT之間都存在數據壁壘，導致數據無法自由地共享、流通。因此，打破數據集成、流通壁壘是工業數字化轉型面臨的迫切需求。華為云ROMA平臺助力工業企業打破數據壁壘，實現數據全面集成。借助華為云ROMA平臺，企業可以實現一個平臺集成所有應用，打通IT和OT鴻溝，讓數據可以實時流動，實現全域數據分析。

　　第四關是數據流通，數據作為生產要素，只有流通起來，才能實現價值的最大化。但在企業應用中，往往因為數據安全、隱私保護等問題，使得數據無法在企業間流通。為了解決這一難題，華為云推出了可信智能計算服務TICS，TICS具備4大特點：可信高效、安全隱私、多域協同、靈活多態。在數據不出域、可用不可見的前提下，實現了數據之間的流通和碰撞，讓數據的價值得以釋放。

　　第五關是工業軟件問題。工業軟件是工業企業數字化轉型的魂，但工業軟件種類眾多，面對如此多的工業軟件，工業企業如何才能像使用水和電一樣方便的獲得？華為云以FusionPlant工業互聯網平臺為基礎，聚合工業軟件伙伴，將工業軟件SaaS化，在云上為工業企業提供一站式的工業軟件服務平臺，讓工業企業不再為如何獲取工業軟件而煩惱。

　　最后一關是AI。AI是工業企業邁向智能化的關鍵技術，但目前工業企業AI應用落地仍存在諸多挑戰，例如，技術門檻高，人才缺乏；數據標注成本高；樣本數據少；模型通用性差、精度低等。華為云認為，預訓練大模型是解決工業企業AI應用落地挑戰的關鍵方法。今年4月，華為云發布盤古系列超大規模預訓練模型，通過超大規模參數預訓練+微調的方式，不僅可以減少對數據標注的依賴，提升模型的精度和性能，還能夠實現一個AI大模型在眾多場景的泛化和規模化復制，讓工業企業可以站在巨人的肩膀進行創新。

　　華為云與國網重慶永川供電公司合作，盤古CV大模型在無人機電力智能巡檢AI模型開發上，相對于傳統開發模式展現了其強大的優勢。該模型能夠以較少的人工標注進行快速迭代，使得樣本篩選效率提升約30倍；可以做到一個模型適配上百種缺陷，替代原有20多個小模型，極大地減少了模型維護成本，模型平均精度提升18.4%，模型開發成本降低90%，真正做到了規模化可復制。

　　未來，華為會持續發揮自身在云、AI和5G上的優勢，攜手行業伙伴，聚合工業軟件生態，助力工業企業數字化轉型、智能化升級，為工業企業高質量發展階段賦能。