2019-02-22 10:30

各位领导、各位嘉宾，大家中午好！

我汇报的内容有三部分：一是介绍一下石化能源科技公司。中化集团很大，但是能源科技在行业内成立的时间比较短，与各位前辈公司比起来，它的时间比较晚，但是发展的速度很快。二是中化能源科技将近两年的时间，做了哪些平台的相关的工作。三是石化的创新应用。

第一部分，中化是国家四大石油公司之一，国资委的业绩考核连续13年评A，目前世界500强位列98位。能源科技是2017年年终，集团领导推动成立的中化集团的二级全资子公司。发展到现在一年多时间，我们现在有几十项专著专利，有70%的研发人员。发展的模式，我们利用创新技术（包括人工智能、区块链、物联网、大数据、云计算）和我们传统行业的应用结合起来，创造一些新的价值，然后推动集团整个业务模式的转型和改革。这是我们中化能源科技大概的发展情况，虽然发展的时间比较短，但是也取得了一些成绩。

第二部分，我讲一下能源科技这一年多来，在创新上做了什么具体的工作。我们也在想，结合集团整个的需求，从哪个领域切入，把我们的创新技术应用起来。同时，我们也分析了这两年人工智能的技术快速发展，我们认为，整个流程行业的应用有三个层次和阶段，第一步是信息化，第二步在信息化的基础上要做到数字化，第三步是基于数字化的基础，去形成一个智能化，这是我们对整个产业的一个理解。

泉州石化2008年开始建厂，自动化和信息化的基础做得还是相对不错的。所以，基于泉州石化的基础，我们和泉州石化信息部共同地建了一下，基于这样的数据，我们把人工智能相关的应用场景，配合工厂做了一些具体的搭建，这是我们具体做的平台，最下面是工业物联网的平台，利用一些物联网传感器和网关的技术，形成一个感知的接入和数据的传输。

上面是PASS平台，和华为有一定的区别，华为和阿里做的更多的是通用PAAS，我们结合我们的工用场景，重点放在了APAAS，就是垂直行业的工业PAAS，无论是云计算、大数据、物联网、区块链，都是基于我们的工业场景具体落地的一些服务能力。在上层的PAAS，我们重点打造一些垂直行业的应用，包括工业仿真、数字炼厂、能耗分析，这是在我们上层做的一些，结合我们自身工业场景和工厂场景的SAAS应用。在外端，我们和一些合作伙伴，无论是华为还是博华，或者是化工大学，联合我们的合作伙伴共同丰富和完善我们平台上的具体的应用，最终把应用下沉到工业场景里，真正为工厂创造整个生产的价值，是我们整体的思路，就是以工业互联网为基础，人工智能、大数据作为辅助，加一些区块链的创新技术，创造一些新的价值，产生一些新的应用。整个平台侧重点就是全面的连接、深度感知、微服务迁入、服务石化的行业应用，这是平台的整体定位。

具体的做法，我们通过传感器和物联网设备的接入，然后把数据沉淀到整个大数据平台里面。沉淀相对足够多的数据后，用人工智能的算法，助力整个石化行业的应用转型，这是我们具体的从装备这边切入做的一些点，首先有一个数据采集的系统，传输到大数据中心之后，用AI平台的技术再去产生一些具体的应用。无论是离线的还是在线的数据，通过一些相关的协议都可以把数据传到我们的平台上来。

目前在装备端，我们主要有两个方向：一是把数据沉淀到数据平台里，通过人工智能，构建一些具体的应用。这是我们整个AI的平台，是我们PAAS层的能力，平台里可以做一些建模的分析，同时沉淀了一些深度优化的算法库，工业领域适用的算法，我们的平台上有三个，通过我们的平台，我们还有一些自己的GPU的算力，包括我们与天河三号也达成了一定的合作，可以通过我们的算法，通过我们的平台进行一个运算，我们的模型建立起来。建立起来之后，在上层做一些应用，我们定位的应用包括故障的维护、能耗的优化，以及工业仿真、工业安防、客户的精准营销、话题发现，还有危险行为识别、驾驶行为分析等。这是我们装备管理的核心流程，主要做到了设备的智能维护，包括出了问题之后，我们可以结合专家经验，利用我们的数字模型，结合机理模型共同做智能的诊断和定位，这对石化行业的价值在哪？因为我们行业大设备比较多，不可能所有的设备都有备件，当设备出现故障，没有备件的情况下只能停工，这是流程行业的特点，停工影响的损失会比较大，通过人工智能管理，可以预测设备可能会出现问题，有助于整个的备件管理，因为整个的生产运营帮助还是相对比较大的。

整个的方案特色和价值，我们和行业的合作伙伴共同进行了总结：一是可以做到智能监控，在监控过程中结合机理模型和数据模型去发现是否会存在问题；二是可以做到智能预测，根据之前监控的数据和平台上沉淀的专家经验，可以知道设备目前是什么状况。我们提前一周预测到了这个泵会出现问题，后来发现真的出现了问题。第三，设备出现了问题之后，结合专家的知识库和经验，可以做一个相对精准的诊断，这是我们主要的功能。

下面说一下诊断系统，我们分一道门和二道门，管理比较严格，这是我们在平台上做的一些应用的大概示范，把炼厂的全境图做了一个模拟，包括移动端的程序，针对原来的炼厂的应用系统有了一个很大的提升和优化。整体的垂直领域的应用，我们的思路是，利用物联网传感器形成数据，把数据转化成知识，让知识创造价值，设备只是一个点，未来希望通过我们的平台构建出更多的点。

谢谢大家！