工业和制造业是我国国民经济的主战场,随着新一轮科技革命的深入发展,工业技术的内涵与外延正在发生深刻变化。如何将传统工业与新一代的信息技术紧密结合,推动制造业高质量发展,实现数字经济和实体经济的深度融合,成为国家及产业的关注焦点。
党的二十大报告将基本实现新型工业化作为2035年基本实现社会主义现代化的一项重要目标。
新型工业化是以信息化带动工业化,以工业化促进信息化,以数字化、网络化、智能化为方向,驱动传统工业走向高效、高品质、低碳化的道路。
曙光高级副总裁任京暘认为,实现新型工业化的核心抓手,在于构建高水平的产业创新体系,不仅要实现单点技术突破,还需要与产学研用各方协同进行技术研发、深耕垂直行业和生态系统建设。
为了推动新型工业化的发展进程,曙光发布了工业数智平台“曙睿SugonRI”,并提出了“以数智底座,加速数实融合进程,赋能新型工业化”的智慧工业战略。
拉通IT和OT
工业化拥抱数字化的一个关键是打通IT和OT。工业数字化本身是一个极其复杂的系统工程,涉及IT和OT两大技术体系的深度融合。在将工业知识和要素转变为数据、信息、决策的过程中,会遇到技术、应用、产业、人才等多维度挑战。
曙光网络科技有限公司总工程师陈冰冰告诉记者,工业现场面向场景,而IT技术是另外一套体系,工业需要的计算技术不同于IT,需要面向OT与IT进行融合。
工业数字化其实就是将工业知识以数字化形式进行表达,变成业务模型,并可以自由装配。从设计、验证、分析到控制、维护,工业数字化需要实现全生命周期覆盖。
“新型工业化就是借助软件将工业知识进行封装,进而实现数字化。以前的信息化可能是敲几行代码就可以了,现在则是要用模块化、协同化的方式将可复用的知识进行组织,推动工业迭代升级。”陈冰冰说。
曙光网络科技有限公司总工程师陈冰冰
目前,工业数字化面临的挑战是“烟囱式”的组织和知识结构,我们需要变成“一股绳”。
工业场景里,所有的知识是有内在联系的。通过建立一个知识平台,集合和组织相关知识,可以解决这种挑战。虽然各有分工,但是目标明确。
例如工业互联网就是在工业现场侧,将不同的设备、产线、车间的数据进行拉通,然后进行处理分析。
曙光副总裁、曙光网络科技有限公司总裁刘立博士表示,工业互联网并不是简单地分析数据给领导呈现一个漂亮的图表,而是真正指导工业现场如何降本增效。
全栈工业数智底座
得益于在核心部件、整机系统、软件应用等方面拥有完整、领先的设计研发与生产制造布局,曙光发布了工业数智平台“曙睿SugonRI”。
曙光依托在计算、网络通信和工业经验知识的积累,将IT和OT融合,打造了集实时计算、工业通信、工业控制和工业安全于一体的工业数智底座,解决工业数字化转型中的关键难题。
刘立说,以数智底座赋能新型工业化,曙光能够深度理解计算对工业数据处理和业务支撑的作用,并在通信、安全、控制等方面进行配合。
作为首个国产工业数字化全栈平台,曙睿SugonRI拥有独特的“3R+3I”先进理念与核心价值,即Realtime实时响应、Rapid快速编程、Robust稳定可靠、Integration 融合化、Intelligence智能化、Indigenous本土化,可为工业控制领域提供安全可靠的一站式全面服务。
曙光副总裁、曙光网络科技有限公司总裁刘立
工业数智底座本质上是计算平台上面向工业领域的知识抽象。陈冰冰表示,技术是演进出来,而不是规划出来的。“技术演进实际是客户牵引,满足客户的需求,给客户创造价值。我们围绕客户,以以产品化和工业化的思路在做这件事。”
曙睿SugonRI是国内极少数可做到贯穿全生产周期的工业数字化平台。从核心部件、实时操作系统、工业智能编程平台、软件中间件,到网络通信、数据安全,再到工业云PaaS全栈技术,可完整覆盖工业装备控制、工业物联网、工业实时仿真、工业测控系统等场景。这些产品可以根据用户业务系统或项目的需求进行分解和重新的组合,也方便生态伙伴进行集成。
基于工业数智底座,曙光联合产业合作伙伴协同创新,共同打造了装备控制、物联网、实时仿真、工业测控等多个领域的定制产品,可为用户提供一站式、丰富的工业数字化解决方案,灵活有效地支撑不同行业的业务应用。
据悉,接下来曙光会联合合作伙伴推动关键基础设施的行业标准、专用设备、重大项目、白皮书等工作,更好地赋能工业数字化。其中,标准化是关键,在这个前提下才能协同各方的力量。
“我们所说的赋能不仅仅是联合行业的ISV和集成商,还在带动曙光集团的周边生态,我们有核心部件、整机、软件,可以覆盖方方面面的生态合作伙伴。”刘立说,“曙光采取产业联盟的方式,共同解决行业内真实存在的问题。曙光保持开放的心态,更懂国内厂商的诉求,一起把生态做好。”
会上,通用数科、中国电信宁夏公司、安博通、未来网络、深圳渊联等工业领域头部企业与曙光网络举办了合作签约仪式,携手共建智慧工业生态。
结语
作为核心信息基础设施领军企业,“曙睿SugonRI”的发布以及智慧工业战略的提出,是曙光在工业数字化领域迈出的重要一步,也预示着曙光全新业务板块的开启。
面向智能制造、交通、矿业、电力、水利、无线电等诸多行业,曙光将持续以核心技术创新为基础,推动工业数字化底层关键技术突破,培育复合性人才,同时也将继续联结更多产业上下游伙伴,为用户提供更丰富的定制化方案,为“数实融合”和“新型工业化”打造新样板。
好文章,需要你的鼓励
北京大学研究团队开发出基于RRAM芯片的高精度模拟矩阵计算系统,通过将低精度模拟运算与迭代优化结合,突破了模拟计算的精度瓶颈。该系统在大规模MIMO通信测试中仅需2-3次迭代就达到数字处理器性能,吞吐量和能效分别提升10倍和3-5倍,为后摩尔时代计算架构提供了新方向。
普拉大学研究团队开发的BPMN助手系统利用大语言模型技术,通过创新的JSON中间表示方法,实现了自然语言到标准BPMN流程图的自动转换。该系统不仅在生成速度上比传统XML方法快一倍,在流程编辑成功率上也有显著提升,为降低业务流程建模的技术门槛提供了有效解决方案。
谷歌宣布已将约3万个生产软件包移植到Arm架构,计划全面转换以便在自研Axion芯片和x86处理器上运行工作负载。YouTube、Gmail和BigQuery等服务已在x86和Axion Arm CPU上运行。谷歌开发了名为CogniPort的AI工具协助迁移,成功率约30%。公司声称Axion服务器相比x86实例具有65%的性价比优势和60%的能效提升。
北京大学联合团队发布开源统一视频模型UniVid,首次实现AI同时理解和生成视频。该模型采用创新的温度模态对齐技术和金字塔反思机制,在权威测试中超越现有最佳系统,视频生成质量提升2.2%,问答准确率分别提升1.0%和3.3%。这项突破为视频AI应用开辟新前景。