华为公司作为协办单位亮相第17届中国国际工业博览会(以下简称“中国工博会”)九江石化展台,并在现场展示了完整的工业4.0解决方案。该方案是九江石化实际部署案例的精简示意版,完全体现了工业4.0下的 智能工厂运作,包括基于先进的LTE无线专网、可视化上下班交接系统、业界领先的模块化数据中心以及多媒体智能调度业务展示等模块。九江石化作为工信部智能制造试点炼化行业唯一的试点单位,其智能工厂方案得到了国家工业和信息化部部长苗圩的认可。此次大会预计吸引超过2000家展商参展,逾10万人次的中外观众进行参观。
在LTE无线展区,形象地展示了该技术是如何帮助九江石化提高协同能力,为九江石化智能工厂物联网业务的广泛开展提供未来保障的。九江石化厂区总面积约4平方公里,厂区内分布着各种钢架结构的装置区和罐区,传统的WLAN无线网络覆盖存在信号盲点和死角。而华为eLTE无线网络能够充分覆盖整个厂区,包括厂区边界以及装置区。华为eLTE方案是基于3GPP标准TD-LTE技术的全球首个无线宽带集群系统,既能实现专业语音集群,也能承载大数据回传,从而大大减少投资建设和维护成本,解决了以往炼化厂只能“听”,不能“看”的问题。“百闻不如一见”,提升智能工厂协同能力。在工作人员日常巡检工作中,巡检人员只需要带一个手持智能终端,实现语音、数据、拍照和视频回传等诸多功能。同时在厂区内任意地点安装摄像头,通过LTE无线网络实时回传监控信息,第一件时间可以查看到厂区可能存在的安全隐患,及时排除,做到防患于未然。
华为视频会议系统作为九江石化智能工厂的一个重要模块,也是本次展示的一个亮点。炼化厂的操作人员一般分为两种,即内操人员和外操人员,内操人员主要控制DCS和仪表数据,负责给外操发出指令;外操人员主要负责现场的维护和一些主要的手工操作,即DCS无法控制的节点操作。九江石化外操人员下班时需要到内操人员处交接工作,由于与内操人员办公地点距离较远,每次交接工作都需要骑车10多分钟,造成浪费。为了节省时间,提高效率,华为为九江石化提供了一体化视频会议终端TE30。TE30采用一体化设计,在一套设备中集成了编解码器、摄像头、麦克风,整套设备只有一个摄像头大小,最大限度的节省了空间;同时与终端连接的线缆也只有一根,不仅部署方便,而且一旦出现故障时内外操人员可自行排查线路问题,减少了运维人员的工作量。
智能工厂对实现生产运营的更高效与可持续发展的诉求是永无止境的,然而节能、环保是最重要的部分。绿色数据中心是智能工厂建设最基础的硬件平台。华为模块数据中心采用从整体架构到子部件的模块化设计,标准化接口、去工程化设计,极大降低工程量和工程复杂度,帮助企业快速建设性能卓越的数据中心,并可随业务增长灵活扩容,实时匹配业务发展需求,降低初始投资;同时模块数据中心采用业界性能领先的华为直流变频行级空调和模块化UPS等子部件,以及密封通道、行级制冷等技术手段,大幅降低数据中心能耗,使PUE值低于1.5,节省运营成本。模块数据中心集成了华为NetEco智能管理系统,能够将数据中心的动力、环境设备、门禁系统、视频系统、消防系统等基础设施层统一监控管理,通过一个平台即可实现所有设备的监控和智能化管理。
九江石化智能工厂展台
九江石化数字化网络化智能化实践展区
华为公司eLTE、视频会议、模块化数据中心展示
石化盈科等合作伙伴展区
在过去的二十多年,华为的足迹已遍及170多个国家与地区,服务于全球三分之一的人口,将世界各地无数系统、企业、城市、人群紧密联接,不断提升工作效率、帮助行业转型,一个更美好全联接的世界正愈来愈清晰的呈现在我们面前。在石油石化行业,华为与越来越多的合作伙伴紧密合作,并获得了丰硕的成果:华为eLTE承接油气生产物联网建设,华为存储提升燕山石化数据中心安全可靠性,华为NGN解决方案促成燕山石化语音宽带快速改造等。在未来,华为作为中石油、中石化九江分公司等客户的战略合作伙伴,凭借在工业4.0领域解决方案的持续投入和创新,积极帮助油气行业客户打造数字化网络化智能化的炼化工厂,携手共创美好的全联接世界。
好文章,需要你的鼓励
Turner & Townsend发布的2025年数据中心建设成本指数报告显示,AI工作负载激增正推动高密度液冷数据中心需求。四分之三的受访者已在从事AI数据中心项目,47%预计AI数据中心将在两年内占据一半以上工作负载。预计到2027年,AI优化设施可能占全球数据中心市场28%。53%受访者认为液冷技术将主导未来高密度项目。电力可用性成为开发商面临的首要约束,48%的受访者认为电网连接延迟是主要障碍。
MiroMind AI等机构联合研究团队提出了UniME-V2多模态嵌入学习新方法,通过让大型多模态语言模型充当"智能法官"来评估训练样本质量,解决了传统方法在负样本多样性和语义理解精度方面的问题。该方法引入软标签训练框架和困难负样本挖掘技术,在MMEB基准测试中取得显著性能提升,特别在组合式检索任务上表现出色,为多模态AI应用的准确性和用户体验改进提供了重要技术支撑。
亚马逊云服务宣布投资500亿美元,专门为美国政府构建AI高性能计算基础设施。该项目将新增1.3千兆瓦算力,扩大政府机构对AWS AI服务的访问,包括Amazon SageMaker、Amazon Bedrock和Claude聊天机器人等。预计2026年开工建设。AWS CEO表示此举将彻底改变联邦机构利用超级计算的方式,消除技术障碍,助力美国在AI时代保持领先地位。
南洋理工大学团队开发了Uni-MMMU基准测试,专门评估AI模型的理解与生成协同能力。该基准包含八个精心设计的任务,要求AI像人类一样"边看边想边画"来解决复杂问题。研究发现当前AI模型在这种协同任务上表现不平衡,生成能力是主要瓶颈,但协同工作确实能提升问题解决效果,为开发更智能的AI助手指明了方向。