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企业拥抱AI的正确姿势是什么? 从南方电网与阿里云的这场AI大赛说起

  • 日期:2019-11-21 08:37:16
  • 来源:互联网
  • 编辑:小优
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人工智能被公认为是蒸汽、电力、互联网后的“第四次工业”人工智能技术则被视作是新时代的“电”现在,电力行业同样呈现出积极拥抱人工智能的趋势。

着世界上最复杂的交直流互电网的南方电网,走在了电力行业智能化的前列。10月29日,在粤港澳大湾区发展论坛上,南方电网宣布将投入百亿资金启动“数字南网”建设,这项工程以数字化为动力,加快应用互联网、大数据、人工智能和区块链等技术,推动南方电网生产、经营、服务模式的根本性变革,将撬动涉及上下游千亿级能源产业生态的发展,进一步提升粤港澳大湾区千家万户的用电用能生活质量。

企业拥抱AI的正确姿势是什么? 从南方电网与阿里云的这场AI大赛说起(图1)

这是一个宏大的构想,各个业务部门正在积极推动数字化落地,同一时间,南方电网与阿里云宣布签署合作备忘录,在前期合作建设南方电网调度云平台的基础上,继续深入合作,积极推动人工智能等技术在电力调度业务的应用,包括调度人工智能算法平台的构建、智能调度技术、智能分析等合作,共同推动人工智能应用的生态建设。

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数字化成了南网一号工程

南方电网于2002年12月成立,供电范围包括广东、广西、云南、贵州、海南五省区,并与香港、澳门地区以及东南亚国家的电网相联,拥有大量的分子公司、业务部门和产业上下游伙伴,2015年,南方电网电力调度控制中心(以下简称:南网总调)就意识到上云的重要性,最直接的需求来自于:整合分散在不同区域、不同分子公司、不同部门的调度,降低运维成本,实现资源统一调配。

不过,电力行业以“安全、规范、执行”为核心的文化土壤要快速拥抱云计算绝非易事。电力行业IT合作伙伴和运维人员对云不熟悉,大多数云计算平台缺少对电力行业的垂直特性支撑,都成了电力调度上云的难题。

南网总调自动化处技术专家梁寿愚透露,当时南方电网在拜访BATH等科技巨头调研过程中,从技术选型维度发现阿里云优势明显:云计算、AI、大数据等能力都被嵌入式地整合到一个平台上,而不是像一些云服务商将IaaS、PaaS分开。再加上阿里云当时市场占有率已经做到国内第一,在云计算基础能力如技术、机房、服务等维度上均体现出明显优势。最后在公开招投标流程中,阿里云成功中标南方电网调度云项目,这是南网总调的私有云平台,关键云技术跟阿里公共云一致。

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阿里云智能通用行业事业部电力新能源行业首席架构师黄振介绍称,阿里云采取“一朵云”技术战略,用阿里公共云技术给客户定制专有云,专有云的部署形式满足客户安全、可控和定制的需求,但同时也可享受公共云红利,阿里云有一整套机制实现专有云与公共云版本的及时同步。

今年8月,南方电网总调、中调、地调的51个业务上云,包括:网络发令指挥平台、综合防御日计划安全校核、现货市场技术支持 、保护大数据分析、OMS、OCS数据中心等。在下一步规划中,全网的非实时控制应用、调度应用、AI应用将陆续上云,包括调度、方式、发电、水调、通信、自动化等业务,最终实现总调60%左右业务上云。

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南方电网广东佛山供电局调度人员在调度平台上察看金融高新区的配网地理图。图片新华网

南方电网调度云平台只是南方电网“上云计划”的一小部分。上云对传统企业来说不是一张白纸,迁移重构比平地起高楼要复杂许多,涉及到企业、业务、组织、协作乃至文化,因此最关键的一点是要有顶层部署和强力推进。

今年,南方电网出炉数字化转型和数字南网建设行动方案(2019年版)。

日前公布的数字南网计划,则是南方电网数字化的顶层设计。这一计划旨在通过自上而下的方式,统筹规划和搭建底层平台,业务部门结合各自实际情况,创新新应用,最终实现全面数字化的目标,南方能源观察的记者认为:

“如此高规格配置,数字南网进阶为南方电网一号工程。”

数字化成为南方电网一号工程,让我想起了阿里云智能行癫(张剑锋)今年云栖大会上的一个断言:

“过去一家企业通常有几十个IT应用,由几十个部门分头,但要把几十个IT应用放到一朵云上,就需要统一的部署和顶层设计。上云是一次技术理念变革,需要企业进行顶层设计,由企业一号位进行战略决策。上云就好比建造非常高的大楼,必须精确规划非常好的地基。”

南方电网数字工程的理念,与张建锋关于“一号位”的建议,不谋而合,相对传统保守的电力巨头,如此激进地上云、全面数字化,验证了7月阿里云上海峰会上行癫(张剑锋)的另一个观点:“今年是从传统IT向云计算全面转移的拐点,全面上云的拐点已到。”

上云是各行各业数智化的第一步

对于南方电网而言,上云统一运维,不只是降低了成本,提高了稳定性、安全和效率,更重要的是,实现了将分散在不同部门、区域和层级的业务、IT应用汇总,最终实现数据聚合,基于此有了人工智能的应用空间,可以实现大量IT应用创新,最终驱动业务创新。南网总调自动化处处长胡荣总结上云的价值一共有四点:计算资源的高效利用、计算能力大幅提高、探索下一代电网控制,以及完工智能在调度领域工程化应用试点,后面两个点都是业务创新。

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南方电网深圳供电局利用物联网、大数据、人工智能技术,推动资产、等创新。新华网发

这一过程正是阿里云栖大会今年的主题“数智”数字化是智能化的基础,智能化是数字化的目的,对于南方电网这样的巨头来说上云的核心目的,就是整合分散的数据,再基于数据挖掘出价值,实现“数智化”

在电力消费层面,数据反映出用户真实的用电需求,基于智能技术挖掘进行需求响应、交易预测、动态定价,降低全社会能效,可以让电卖得更高效,让电用得更有效,让电生产、输送、储存更智能,整体逻辑跟新零售正在掀起的商品产、销、流、储各环节智能化变革一模一样,迎合“让电回归商品属性”的行业趋势。

电力行业的供需本身在发生悄然变化,南方能源观察报道指出:电改呼吁电力回归商品属性,可再生能源平价上网加快到来,储能、电动汽车等交互式能源技术趋于成熟,分布式及多能互补等供能模式的多重变化,正在悄然塑造全新的坐标轴。展现在电网面前的需求象限,已经发生改变。而将正确的商品在正确的时间和地点分发到正确的人,南方电网则要将电以同样的逻辑分发给用户,新技术特别是AI技术,可以让这一点做得更好。

电力数据反应出宏观经济数据,特别是制造、消费、物流、环保、新能源汽车等行业的发展情况,与对应行业结合可以产生巨大价值,同时可被税务、海关、公安等政府机构所用,产生服务社会的公共价值,比如,电网曾通过持续监测某区域夜间低谷时段用电量波动情况,锁定用电反常增加的用户,最终协助公安机关破获制毒案。

基于多年的信息化建设,南方电网有了数据治理的积累,上云则将分散的数据汇总起来,创造智能化应用的条件。

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不只是南方电网,各行各业的传统企业都做出相似决策:基于传统IT信息化的基础,全面上云实现数字化,最终实现智能化。德意志银行分析报告,中国现在有84%的企业有意愿要上云,认为云是未来。IDC年中报告指出,2021年全球存储在公共云上的数据量将超过传统数据中心,传统数据中心自上世纪60年代起对企业数据的把持将被云打破,企业进入All in Cloud时代。未来五年中国私有云市场复合增长率24.8%,2022年市场规模将不低于1000亿元,而中国云专业服务在2019年到2023年间保持27.3%的增长率,2023年市场规模达到306亿元。

云计算成智能应用创新的基础设施

云计算准备好了“数据”这一原材料,人工智能是锋利的“菜刀”大规模算力则是“火力”再加上IoT、5G、区块链等佐料,工程师就可以做出一桌智能应用的美食佳肴。在云计算这一“数据智能厨房”中,全新的“炒菜”模式正在出现。

AI四大要素是:算法、数据、算力和场景,南方电网拥有数据和场景,阿里云则可提供数据智能应用的算法和算力。

跟上云一样,应用AI技术,同样源自于南方电网日常运维支撑需求,南网总调有一支庞大的队伍通过手工计算的方式做负荷预测、安全校核等工作,耗时长、效率低。梁寿愚早在2015年就自行学习AI,基于谷歌旗下的TensorFlow开源框架,摸索AI与电网调度业务的结合,实现基于AI的负荷预测模型,取代原来几个小时的人工测算,日前预测准确率高达97%。这套预测模型需要的大规模算力,正是来自于阿里云支撑的调度云,基于阿里云数据工场DataWorks、人工智能平台PAI、QuickBI、大数据计算MaxCompute建设的AI数据基础平台。基于“这朵云”南方电网总调还成功将综合防御安全校核从原来1个多小时的计算时间缩短到10分钟。

更重要的是,人工智能可以对电网行业海量大数据进行挖掘,创新应用,最终该驱动业务创新。就像安卓和iOS的大量创新应用都不是靠谷歌或者苹果实现一样,南方电网同样采取开放的思路,希望基于云平台,不只是提供海量数据、强大算力,同时还整合阿里云等合作伙伴的AI基础能力,构建一个创新平台。

今年7月,南方电网运行部向多个合作伙伴技术团队发出“电网调度AI邀请赛”的邀请邮件,邀请各个团队利用AI算法实现日前计划和月度计划的统调负荷预测。主办方提供的有南方电网全网10年历史负荷数据、37个地区10年历史气象数据,以及基于阿里云的算法平台、可视化展示等工具。这是电力调度行业第一个AI大赛,也是第一次将电网调度的部分实际运行数据在安全可控的情况下给外部团队做。

AI大赛最终有29支参赛团队入选,即有发电、配售电、自动化、电网企业这样的产业链玩家,也有高校、科研机构和互联网创新企业等非电力行业选手。在南方电网与阿里云签署合作备忘录的同一天,决赛结果公布,来自南京德睿能源、上海交通大学等五支队伍胜出,竞赛成果包括负荷数据分析、AI负荷预测算法及模型等,最终有望应用到南方电网业务中。

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阿里云在比赛中不只是基于专有云技术提供了大规模的基础算力,同时给调度云人工智能平台PAI提供了基础AI组件,包括数据工场DataWorks,QuickBI,大数据计算MaxCompute等,让非专业选手可以轻松实现算法训练和预测。阿里云智能通用行业事业部电力新能源行业首席架构师黄振介绍称,参赛队伍大部分第一次使用阿里云组件,也有不少缺乏AI工程化落地经验,10天能否顺利出应用?最初组委会以及阿里云也有过担心,生怕选手不能完成项目,然而进行2天的短时的平台使用培训后,结果却出人意料,最终参赛队伍100%使用大数据平台,有6支使用AI平台,其中2支进入前五,这2支队伍还得到了创新奖和可视化奖等两个单项技术的第一。

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可以说,云是解决传统行业传统IT先天的“慢”与互联网、AI等新技术生来就“快”的矛盾的最佳办法。

不论是驱动创新IT应用还是连接生态伙伴的,都是数据的共享。高质量的电力大数据,在数据安全技术和机制保障下开放不是没有可能,这一次南方电网将部分电力调度数据开放给参赛选手,未来就可以开放给IT商、甚至行业上下游合作伙伴以及跨行业伙伴,让数据形成“资产”价值。

胡荣则认为不只是电力行业,各行各业上云对安全要求都很高,南方电网在借鉴行业安全架构经验的基础上,确保业务连续性保障的前提下,会重视用好产业链力量,在安全前提下实现数据共享。

不断实践,才是千行百业数智化最佳选择

企业上云,将数据汇集,再让数据实现共享乃至开放,让生态伙伴一起对流动的数据,通过AI技术进行挖掘,是企业“数智化”的要义。在云栖大会上,阿里巴巴董事局主席兼CEO张勇的演讲主题正是“DI”即数据智能,他认为:“在数字经济时代,大数据是石油,而算力是引擎,算力的发展,最终一定是数和智的全面结合。只有这样,我们才能够在走向数字化的同时,真正走向未来我们共同相信会全面爆发的智慧化、数智化。”南方电网的数智转型,体现出这样的趋势。

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各行各业都将“数智化”而阿里云将在数智时代扮演不可或缺的关键角色。阿里云自主研发的飞天大规模云计算操作、率先去IOE的数据库服务集ApsaraDB,基于中台战略整合的包括达摩院在内的各个部门的技术组件,以及行业有口皆碑的服务能力,成为其吸引众多行业客户的独家资本。不只是电力行业,阿里云正在成为各行各业企业全面数智化的关键基础设施,乃至最佳选择。

人脸识别、语音识别这样的垂直AI技术,只需要在垂直场景做好算法提升和数据积累就可以做到好的效果,正是因为此,这些垂直领域都诞生了大小巨头。不过,像电力以及工业类场景的AI应用,场景高度复杂意味着不是任何单一AI技术可以很好满足,同时对安全、规范、执行等要求颇高,这意味着一定要有工程化的配套支持,能够满足这样的需求的只有阿里云这样的玩家:整合了数据、算力和算法诸多AI应用基础设施的所有能力,通过组件的形式提供一站式支撑,可以满足客户对全栈技术、安全规范、快速响应服务的要求。

阿里云AI在支撑南方电网中提供基础算力和算法,梁寿愚这样的行业专家则对业务场景有深厚理解,两者结合起来就可以克服电网应用场景的复杂性,最终实现AI在电力行业的落地,提升电网的可靠性、安全稳定运行性的同时,未来还有望实现对电网大数据的深挖,这实际上是一个互相学习的过程,就像阿里云黄振所说:“南方电网原先的IT生态学习了云,而原来云的生态,更加懂得支撑电力业务”这样的协作模式,正在伴随着阿里云支撑千行百业数智化时,同步进行。

2015年阿里启动中台战略,而在技术层面阿里云将“双中台”作为四张王牌之一,“数据中台”和“业务中台”让阿里巴巴经济体生态中的业务互联互通,双中台给业务前台提供创新的技术、数据、计算支持,业务端可以对后台的数据进行深度充分挖掘,基于数据智能创新业务。就像张勇说的,中台是更符合DT(数据技术)时代的更创新灵活的机制。

在电力这样历史悠久而传统的行业落地AI,是阿里云在各行各业深耕数智战略的冰山一角。基于中台战略的技术整合,2018年阿里云升级为阿里云智能,不仅提供云的基础设施,同时提供四大核心基础综合性的解决方案。从“云智能”“数智”这样的字面意义就能看出,AI成为阿里云在云计算外的最重要的核心技术,阿里云正在积极推动AI工业化,在零售、物流、金融、教育、交通、制造、通信、生活服务、智能城市、农业…越来越多的行业落地,越来越多的企业基于阿里云实现数据智能,比如波士登库存中心智能补货有效减少缺货损失21%,售罄率同比增长10%。

阿里云的开放,AI技术的普惠,正在得到越来越多企业的欢迎,就像南网总调自动化处处长胡荣指出的那样:

“阿里云的技术可以支撑支付宝、天猫双11,有这样的场景验证,如果阿里愿意将这样的核心技术开放出来服务全社会,在这个基础上进行合理的价值变现,全行业会接纳这种创新。”

本文相关词条概念解析:

数据

数据就是数值,也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种,最简单的就是数字。数据也可以是文字、图像、声音等。数据可以用于科学研究、设计、查证等。数据背景是接收者针对特定数据的信息准备,即当接收者了解物理符号序列的规律,并知道每个符号和符号组合的指向性目标或含义时,便可以获得一组数据所载荷的信息。数据作为信息的载体,当然要分析数据中包含的主要信息,及分析数据的主要特征。数据(Data)是载荷或记录信息的按一定规则排列组合的物理符号。

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