如今，全球已有50%國家發(fā)布了AI戰(zhàn)略，我國也提出了要“大力推進現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)，加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力”，而人工智能則是關(guān)鍵的一環(huán)。

圍繞人工智能的智能化、低碳化，并建設(shè)關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施第二選擇，從而確保新形勢下的業(yè)務(wù)連續(xù)性，在油氣、礦山、冶煉、化工等資源型行業(yè)已形成共識，其目標和結(jié)果就是全要素生產(chǎn)率的顯著提升，實現(xiàn)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展。

從行業(yè)的數(shù)智化經(jīng)驗來看，發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力意味著“三個跨越”，即：實現(xiàn)勞動資料（生產(chǎn)工具、基礎(chǔ)設(shè)施、能源設(shè)施）從機械化或自動化向智能化跨越；勞動對象從原材料到以數(shù)據(jù)資產(chǎn)為代表的全生產(chǎn)要素跨越；勞動者從技術(shù)工人向有跨界能力的數(shù)智人才跨越。

一、勞動資料從機械化、自動化向智能化、低碳化跨越

勞動資料包括生產(chǎn)工具、基礎(chǔ)設(shè)施和能源設(shè)施，勞動資料向智能化跨越是新質(zhì)生產(chǎn)力的最重要體現(xiàn)。過去，勞動工具已很好的實現(xiàn)了機械化和較好的實現(xiàn)了自動化，但依然依靠人的經(jīng)驗作為決策與控制依據(jù)，而今，資源型行業(yè)不斷融合AI、云等新技術(shù)，向智能聯(lián)動、自主決策的方向演進。

在油氣行業(yè)，中國石油使用7000平方公里的地震數(shù)據(jù)體開展了大模型訓(xùn)練，構(gòu)建了15億參數(shù)的地震解釋AI大模型。通過大模型微調(diào)開展了走滑斷裂識別和縫洞體預(yù)測應(yīng)用，取得較好應(yīng)用效果。

在礦山行業(yè)，山東能源通過盤古礦山大模型在興隆莊、李樓等煤礦對卸壓鉆孔施工質(zhì)量進行智能分析，將人工審核工作量降低了80%以上，施工監(jiān)管審核時間從3天縮短至10分鐘；通過把大模型應(yīng)用于重介選煤分選密度智能控制，讓精煤產(chǎn)率提高0.2%以上。

在鋼鐵行業(yè)，湖南鋼鐵集團利用大模型使得廢鋼定級準確率超過90%。其湘鋼子公司，通過大模型深挖原料煤之間的配伍性和特征相關(guān)性，將焦炭成本降低5~20元/噸；基于大模型部署的行車智能調(diào)度系統(tǒng)在1分鐘內(nèi)就能“思考”出接下來30分鐘的調(diào)度計劃，并下發(fā)指令。

在化工行業(yè)，通過人工智能預(yù)警提高設(shè)備運維效率、降低專業(yè)技能依賴是行業(yè)創(chuàng)新“安穩(wěn)長滿優(yōu)”的方向。華為聯(lián)合領(lǐng)先的化工企業(yè)，通過人工智能對傳感器采集的數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測和分析，使得故障預(yù)測準確率大于95%，運維工作效率提升20%。

二、勞動對象向以數(shù)據(jù)為代表的全生產(chǎn)要素跨越

勞動對象是生產(chǎn)活動的基礎(chǔ)和前提，勞動對象在從原材料向以數(shù)據(jù)為代表的全生產(chǎn)要素跨越，數(shù)據(jù)在生產(chǎn)、決策、創(chuàng)新等環(huán)節(jié)中發(fā)揮著越來越重要的作用。然而當(dāng)前，數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲到應(yīng)用的各環(huán)節(jié)均存在瓶頸。

基于數(shù)據(jù)這一新型的勞動對象，打造人工智能為核心的新型勞動工具，圍繞數(shù)據(jù)的“采傳存用”打造新型信息基礎(chǔ)設(shè)施，是構(gòu)建資源型行業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的必要條件。

針對設(shè)備種類繁多，互聯(lián)互通難等問題，華為與國家能源集團聯(lián)合開發(fā)了礦鴻操作系統(tǒng)，為多設(shè)備協(xié)作提供統(tǒng)一語言，讓數(shù)據(jù)采得全、采得準。如今，礦鴻國家重點實驗室已認證了300多款裝備。針對多網(wǎng)并行的痛點，華為開發(fā)了綜合承載網(wǎng)，采用一張切片網(wǎng)承載不同的業(yè)務(wù)，該技術(shù)已在400+煤礦規(guī)模商用。針對傳統(tǒng)業(yè)務(wù)煙囪式的建設(shè)模式，華為通過企業(yè)一朵云實現(xiàn)能力共享、開放統(tǒng)一的數(shù)字平臺。

在數(shù)智化升級過程中，根據(jù)規(guī)模不同，數(shù)字化能力不同，企業(yè)可以選擇不同的人工智能建設(shè)模式：

1、對于行業(yè)的頭部企業(yè)，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)好且有自己的數(shù)字化隊伍，可選擇自建人工智能大模型和算力平臺的模式，面向更多場景持續(xù)迭代出自己的特色，引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展。

2、對于區(qū)域有產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢、希望通過合作共建能力平臺的企業(yè)，可采用區(qū)域集約化的模式，形成生態(tài)合力。如各地的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，通過深挖區(qū)域煤礦的海量數(shù)據(jù)，為生態(tài)企業(yè)提供算力、數(shù)據(jù)、大模型等資源，匯聚行業(yè)各界的能力共同創(chuàng)新，推動開發(fā)模式從作坊式向工廠式跨越。

3、對于中小企業(yè)，可以充分借力第三方平臺能力，享受“普惠”模式。在這種模式下，企業(yè)只需投資邊緣云（EIC）、元圖工坊數(shù)字孿生使能平臺，即可打造各種場景的AI應(yīng)用。

三、勞動者向懂行業(yè)和數(shù)字化的數(shù)智人才跨越

高素質(zhì)的勞動者是贏得先發(fā)優(yōu)勢和獲得戰(zhàn)略主動的最關(guān)鍵要素：唯有人才才能夠引領(lǐng)世界科技前沿，創(chuàng)新創(chuàng)造新型生產(chǎn)工具；唯有人才才能夠深入理解行業(yè)的真正堵點和痛點，也唯有人才才能通過把行業(yè)和數(shù)字化的理解和結(jié)合并構(gòu)筑出真正解決問題的應(yīng)用。

在人才選拔和人才培養(yǎng)方面，華為油氣礦山軍團曾走過彎路，希望“選拔”和“培養(yǎng)”出既懂人工智能又懂行業(yè)、又懂裝備的完美的“跨界人才”。然而，完美是不存在的，真正科學(xué)的路線，都是要從復(fù)雜中抽象出簡單，視簡單為美麗，并希望以此來指引復(fù)雜。

既然世界上最穩(wěn)定的幾何結(jié)構(gòu)是三角形，穩(wěn)固、堅定、耐壓。那么，掌握場景需求的資源型企業(yè)、提供信息化基礎(chǔ)設(shè)施和AI工具的華為、及提供裝備的企業(yè)，緊密合作、聯(lián)合創(chuàng)新，通過組合，用鐵三角的方式實現(xiàn)共同發(fā)展，打造行業(yè)智能化的三位一體。

在新的歷史時期和新的創(chuàng)新領(lǐng)域，我們既需要有能創(chuàng)造引領(lǐng)世界科技前沿、創(chuàng)造新型生產(chǎn)工具的戰(zhàn)略人才，也需要能夠梳理掌握新型生產(chǎn)資料的應(yīng)用型人才。過去幾年，華為軍團以及研發(fā)專家深入資源型行業(yè)的各種場景，學(xué)習(xí)和理解場景的痛點，也深入裝備廠商和設(shè)計院，將數(shù)智化的軟硬件能力融入到行業(yè)場景和裝備中；而山東能源、中建材、海螺水泥、中石油、中石化等與華為合作，讓超過1.5萬的管理者與技術(shù)人才參加培訓(xùn)，通過跨界交流，促進人才向懂行業(yè)與數(shù)字化的融合方向跨越。

四、創(chuàng)新、合作、發(fā)展，釋放新質(zhì)生產(chǎn)力

華為將通過與行業(yè)客戶、伙伴持續(xù)聯(lián)合創(chuàng)新，打造數(shù)實融合的生態(tài)系統(tǒng)，建設(shè)以人工智能為核心的新型信息基礎(chǔ)設(shè)施，支撐“生產(chǎn)力要素三個跨越”。同時，基于“三大建設(shè)模式”因地制宜，讓人工智能普惠資源行業(yè)。生產(chǎn)力發(fā)展的潛力本就存在，唯有創(chuàng)新、合作和發(fā)展，方能激發(fā)企業(yè)潛力，釋放新質(zhì)生產(chǎn)力。

鵬飛萬里共乘風(fēng)，我們相信只有各行業(yè)“集眾智、匯眾力，攜手前行”，才能共同答好發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的時代考卷，帶動經(jīng)濟和社會走向一個高質(zhì)量、高水平的發(fā)展期，造福人類。

（作者系華為公司副總裁、油氣礦山軍團CEO 韓碩）