百川計劃和青騰合作的第三期,受訪人是全應科技創(chuàng)始人兼CEO夏建濤。
對于一個熱電廠,煤是最重要的資源,也是最大的成本來源,電廠70%的錢花在了燃煤購買,當燃煤的價錢不斷攀升(最近幾年漲了近3倍),電廠節(jié)能降耗的訴求越發(fā)緊迫。
(資料圖片)
往大了說,中國每年超過40億噸煤用于熱電生產(chǎn),如果提升1%的能效,其節(jié)省的燃煤就高達0.4億噸,換成煤價將近600億元,以每噸煤燃燒產(chǎn)生2.7噸二氧化碳當量計算,每年可減少近億噸溫室氣體。
熱電企業(yè)把節(jié)能降耗放在了重要位置,但受限于既有軟硬技術發(fā)展,能效提升效果不佳。中國的熱電鍋爐設備全球領先,工藝精湛,且隨著熱電廠的專家們幾十年孜孜不倦的改造,電廠鍋爐的燃燒效率平均在95%以上,能效已逼近絕對峰值,專家想盡辦法,通常也無法提高哪怕0.5%。
夏建濤想到了另一條路,創(chuàng)造一個熱電生產(chǎn)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,利用大數(shù)據(jù)訓練人工智能模型,再將幾十上百個這樣的針對不同設備運轉的數(shù)字孿生模型組合在一起,用以精準控制熱電的全過程生產(chǎn)。經(jīng)過4年多在60多個電廠的實踐,這一行動取得了顯著成效。實測數(shù)據(jù)顯示,夏建濤和他的同事發(fā)明的這套熱電智能化系統(tǒng),每年為每個電廠平均可帶來2%到5%的能效提升,換算成燃煤在1到2萬噸之間。
夏建濤是全應科技創(chuàng)始人兼CEO,在西北工業(yè)大學完成本、碩、博學業(yè),在新加坡南洋理工大學完成博士后研究工作,研究方向為人工智能,不過當他畢業(yè)的時候,人工智能正處在它的第三個低谷期,尚未在工業(yè)領域有成熟的應用。夏建濤回國后在全球知名電力電子和工業(yè)自動化集團企業(yè)——臺達集團從事技術研發(fā)工作長達十余年,為工業(yè)企業(yè)提供自動化控制、電力電子和可視化運營的軟硬件解決方案。2012夏建濤在參訪GE的行程中第一次了解到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),萌生了用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術服務工業(yè)企業(yè)的想法,2016年,夏建濤離開臺達,與來自IBM、微軟的幾位大數(shù)據(jù)、人工智能專家和來自熱電行業(yè)的專家共同成立了全應科技。
發(fā)展到目前,全應在全國主要的熱電生產(chǎn)省市均有業(yè)務布局,在線客戶超過60個。但仍無法自負盈虧,夏建濤透露,當在線客戶達到100家時,公司可進入盈虧平衡狀態(tài)。騰訊投資、博華資本、凱輝能源基金、高瓴創(chuàng)投、明勢資本、線性資本和松禾資本等機構投資了全應。
11月底,我們與清華-青騰未來科技學堂(四期)夏建濤聊了聊,談及熱電行業(yè)數(shù)字化的優(yōu)勢與困難,全應過往的探索和未來面臨的挑戰(zhàn),以及工業(yè)AI的特殊之處,夏建濤結合自身實踐,真誠地分享了自己的經(jīng)驗與思考。
下文訪談全文,經(jīng)編輯,有刪改。
01.
青騰:什么是熱電?
夏建濤:通過煤炭在鍋爐里燃燒,把水變成高溫高壓的蒸汽,用蒸汽推動汽輪機發(fā)電,這個就叫熱電生產(chǎn)過程。
有一些大型工業(yè)企業(yè),比如石油化工、生物制藥或者造紙企業(yè),為了讓用電成本更低,就自己在廠區(qū)內(nèi)建熱電機組,電力供應給廠區(qū)用。另外,由于在工業(yè)生產(chǎn)過程中,有些還需用到熱能,比如石油冶煉、制藥發(fā)酵,發(fā)電后的余熱就可以利用起來。這就是熱電聯(lián)產(chǎn)。
另外,北方的供暖也是用發(fā)電后的廢汽,熱置換后變成熱水,通過管網(wǎng)流到每家每戶。因此熱電有三大板塊的應用,一是火力發(fā)電,二是發(fā)電和熱能綜合利用起來的熱電聯(lián)產(chǎn),第三塊就是城市集中供熱。
青騰:2016年創(chuàng)業(yè)的時候,你們就決定要做一個標準化的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,而不做個性化定制,為什么?
夏建濤:其中有一個原因是我認為創(chuàng)業(yè)企業(yè)在規(guī)模和人力上都不具備為企業(yè)定制化打造產(chǎn)品的能力。
但是哪些行業(yè)才能標準化呢?我在臺達十幾年,對工業(yè)的各行各業(yè)還是了解的,要想標準化產(chǎn)品,首先我們要縮小我們的產(chǎn)品功能,要足夠聚焦。
第二,我們希望解決的是一個行業(yè)的核心痛點,不是解決很多問題。
第三,這個行業(yè)要有可標準化的物理基礎,還要有數(shù)據(jù)。
在這個思路的引導下,我們盤點工業(yè)里面兩大行業(yè),一是離散工業(yè),像3C制造、服裝制造、機械加工等,這些行業(yè)最大的問題是底層的數(shù)字化基礎都不太好,設備要么沒有數(shù)據(jù),要么數(shù)據(jù)不好拿,工藝過程也是由人來管控的,沒法提供標準化方案。我在臺達的時候,曾領導了一個250人的團隊做集團內(nèi)的產(chǎn)線自動化升級,發(fā)現(xiàn)我們自己的各廠區(qū)都不一樣,給自己做都需要定制。
另一個方向是流程工業(yè)。因為我們想解決的核心問題是生產(chǎn)過程的智能化,那我們看工藝,如果工藝在物理上是標準的,那就能標準化。我們看了石油化工、煤化工、鹽化工、造紙、熱電等各行各業(yè),發(fā)現(xiàn)熱電行業(yè)的工藝是最標準化的,雖然它也有六套工藝,但這六套工藝涵蓋了所有的燃煤發(fā)電過程。
雖然熱電廠智能化的需求也很多,但核心還是節(jié)能。熱電廠70%的成本都是燃煤,而燃煤價格從幾年前的五六百到現(xiàn)在的一千五六一噸,漲了好幾倍,導致電廠的經(jīng)營效率受到壓制。
所以我們希望用人工智能技術把熱電的生產(chǎn)過程在數(shù)字空間重構,每時每秒地計算出電廠的控制參數(shù),讓電廠的運行效率達到最高。
青騰:客戶接受SaaS模式?
夏建濤:熱電廠根本不具備私有化部署的條件。第一,要實現(xiàn)熱電生產(chǎn)過程的智能化控制,需要搭建整個電廠的數(shù)字孿生模型,一個電廠少則兩三千個數(shù)據(jù)點,多則四五萬個,計算量非常大,傳統(tǒng)的計算機無法承載這樣的任務。第二,電廠里都是鍋爐專家,汽機專家,自動化專家,沒有懂IDC運維的,也沒有懂計算機的專家,私有化交付是沒法兒做的。第三,熱電生產(chǎn)是個動態(tài)過程,不可能是我這邊一次性調(diào)好參數(shù),交付給客戶就能用。比如說鍋爐的熱傳導,熱傳導特性隨著鍋爐的使用時間的增加,會積灰、結焦,熱傳導效率會發(fā)生變化,這就需要系統(tǒng)對動態(tài)參數(shù)進行學習,輸出合理的控制決策。
我們采取的是云+邊+端的體系,數(shù)據(jù)加密上云,做模型訓練,模型在邊端再做具體的控制計算。因此,這個系統(tǒng)需要在云端部署。
另外,由于電廠的生產(chǎn)是動態(tài)的,那就需要服務,不管是人工智能模型的計算服務,還是專家服務。但我們的服務都是通過云平臺的后端為客戶提供的,我們也沒辦法按照一次性收費的模式。
青騰:怎么收費?
夏建濤:按照鍋爐機組的容量計算,從小到大每年100萬到500萬元SaaS服務費。對于一年收這多錢的SaaS服務,想要持續(xù)收費,必須創(chuàng)造客戶可以感知的價值,就是能算出來。我們算過,每年平均給每個電廠能帶來2%到5%的能效提升,差不多就是1萬噸到2萬噸燃煤節(jié)省,折合成現(xiàn)金就是1500萬到3000萬元。
青騰:客戶愿意買單,是因為AI帶來的效果清晰可計算?
夏建濤:這些都是可以計算,煤可以稱重,電可以計量,蒸汽用量也可以計量,客戶自己都能看到這個系統(tǒng)到底有沒有用。另外還可以減少二氧化碳的排放,按照1噸煤2.7噸二氧化碳當量排放,能減少3萬噸到4萬噸碳排?！?060”目標出來之后,能源行業(yè)首當其沖成為減排重點關照對象,目前中國的碳價是57元/噸(歐洲40歐/噸),超出部分都要花錢買的。
青騰:客戶之所以能接受AI,是不是有另外一種原因,就是以往的節(jié)能增效的辦法已經(jīng)用到極致?
夏建濤:是,咱們國家現(xiàn)在是全球最大的鍋爐設備制造商,我們鍋爐的效率都在95%以上,已經(jīng)到了這個設備的極限了,除非在材料科上有重大進步,比如說用石墨烯之類的,但那個很貴,否則很難再有明顯提高。
另外,幾十年來電廠的專家們每天就琢磨增效這一件事,天天改,每年四五百萬的費用,而且改得很細致,把能想到的地方都改了,但現(xiàn)在想提高1%的能效都不可能。所以當年我們給潛在客戶講我們能平均提高熱電系統(tǒng)能效3%到5%,他們都覺得我們是騙子,當年在浙江開拓市場時,10個客戶中有9個覺得我們是騙子。
還有一個原因,熱電廠和需要熱電聯(lián)供的工業(yè)企業(yè)大都集中在三四線城市,年輕人不愿意去這種地方上班,熱電廠其實也面臨嚴峻的人才困境。
青騰:回過頭來看,當初選擇熱電行業(yè)好在哪里?
夏建濤:除了之前提到的三個標準,還有一個指導原則,就是產(chǎn)業(yè)規(guī)模一定要夠大,而且不能太壟斷,要不然客戶都是很大的集團企業(yè),我們勢必會變成一個項目型的公司。那熱電行業(yè)就很好,中國的熱電規(guī)模全世界最大,每年有40億噸的煤用于發(fā)電,占總體發(fā)電量的60%以上。如果都用我們的系統(tǒng),節(jié)省下來的煤的經(jīng)濟價值是巨大的。
而且客戶數(shù)量非常多,五大集團加起來有兩千多個電廠,大大小小熱電聯(lián)產(chǎn)企業(yè)加起來有四五千家,有私營的有國營的,客戶類型非常豐富。
02.
青騰:你剛才提到選擇行業(yè)的一個重要標準時其本身的數(shù)字化程度,熱電行業(yè)這方面優(yōu)勢相對突出?
夏建濤:總體來講,中國流程工業(yè)的數(shù)字化程度比離散工業(yè)好。發(fā)電是一個高速反應的過程,用人控制是非常難的,所以電廠很早就開始了數(shù)字化的進程,現(xiàn)在所有設備都有傳感器,比如鍋爐里面的爐溫、爐壓、煙氧、蒸汽流量和汽輪機轉速等,一系列的傳感器都已經(jīng)使用起來了。傳感器有了,數(shù)據(jù)有了,就開始使用自動化控制系統(tǒng)。我們說的DCS分布式控制系統(tǒng)最早就是在電廠使用的,現(xiàn)在的電廠已經(jīng)實現(xiàn)100%由DCS控制了。只是說今天的電生產(chǎn)過程還是由專家在DCS面板上的數(shù)據(jù)判斷運行狀態(tài),給出控制指令。鍋爐專家給鍋爐的指令,汽輪機專家就給出汽輪機的控制指令,熱網(wǎng)專家給出熱的控制指令,電網(wǎng)的就給電的控制指令等等,因此我們看到的現(xiàn)象就是電廠由一個運行班組,來實現(xiàn)熱電生產(chǎn)控制。
青騰:全應的這套系統(tǒng)主要就是幫助這個運行班組實現(xiàn)熱電生產(chǎn)控制?
夏建濤:對,我們是生產(chǎn)過程的智能控制,將由人的經(jīng)驗和技能控制的過程變成由人工智能模型做決策,給出控制指令,精準調(diào)整電廠的運行過程。
青騰:AI在學習的過程中也依賴這些專家的經(jīng)驗?
夏建濤:我們的AI模型融合了三大類知識體系,第一類是熱電的工業(yè)機理,鍋爐燃燒原理,汽輪機做功原理,熱網(wǎng)的熱動力學,電網(wǎng)的電磁波的傳播過程等等,這些都是電生產(chǎn)過程的科學描述,所有電廠都一樣,可以從“課本”上學;第二類是專家知識,就是發(fā)電過程生產(chǎn)專業(yè)經(jīng)驗,比如各個設備的參數(shù)設置,經(jīng)過幾十年的發(fā)展,人已經(jīng)摸索出了一些慣常的好的經(jīng)驗;還有一類是客戶的專業(yè)知識,天底下是沒有兩個電廠完全一樣,每個電廠都有自己的一些特色。
我們的人工智能模型學習的不是人的經(jīng)驗,是整個工藝過程,設備的運行特性。由于每個電廠不一樣,我們的部署過程平均需要四五個月。在標準模型之上,每個電廠要按照它的物理結構重新組合模型,有點像搭樂高積木。
青騰:電廠的數(shù)字化基礎好,降本增效的訴求也很強烈,那是不是意味著客戶對全應這樣的系統(tǒng)接受程度很高?
夏建濤:電廠里面的專家都是我們剛才說的鍋爐專家、發(fā)電專家、汽輪機專家、自控專家,這一類的專家都是傳統(tǒng)的生產(chǎn)管理者,對智能化、云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能這些知識相對匱乏,認知上是一個挑戰(zhàn)。因此我們早期市場推廣的重要任務就是給客戶講這些知識,反復地講。有了第一個案例,那客戶就可以來參觀。
熱電行業(yè)客戶對數(shù)字工具的采用是很謹慎的,他們對這樣的系統(tǒng)一定是再三論證,參觀已實施的案例,跟專家們進行深度交流。
尤其是我們控制的是最核心的生產(chǎn)過程的管控。如果控制得不好,輕一點可能會停機,重一點可能會發(fā)生惡性事故。而且有的熱電聯(lián)產(chǎn)企業(yè),下游可能有上百個企業(yè),如果電廠突然熄火了,下游的工廠生產(chǎn)全部得停,這個損失是非常嚴重的。
因此工業(yè)的智能化跟消費行業(yè)的智能化不一樣,前者要求百分百精準。我們的產(chǎn)品功能也非常單一,沒有那么多花里胡哨的功能,首先就是保證安全穩(wěn)定運行。
青騰:也不追求使用最先進、最前沿的算法?
夏建濤:算法是很先進的,如果不用先進的算法,能效出不來。電廠已經(jīng)是一個高精益的生產(chǎn)場景了。
大家了解的比較多的計算機人臉識別、語音識別、deep learning這些東西,在工業(yè)生產(chǎn)控制領域是沒法用的。工業(yè)的一個典型特征是小數(shù)據(jù)而非大數(shù)據(jù)(相對消費領域而言),我們講一個設備模型的構建過程,其實是小數(shù)據(jù)的時間序列,這個模型的構建是非常有挑戰(zhàn)的。我98年做博士論文就是研究小樣本機器學習算法,怎么在少樣本下提取規(guī)律,拿到結果,實際上這是很先進的一套算法體系。
青騰:既然你提到了工業(yè)AI和消費AI的一些區(qū)別,他們之間還有什么區(qū)別?
夏建濤:工業(yè)場合幾乎都是臟數(shù)據(jù)。AI是基于數(shù)據(jù)學習,數(shù)據(jù)驅(qū)動的,你給它喂臟數(shù)據(jù),它就會出來臟規(guī)律。我們拿到數(shù)據(jù)之后,第一步就是要想辦法清洗數(shù)據(jù),把它們變成一個相對穩(wěn)定的特征數(shù)據(jù),再拿去訓練模型,這個過程要數(shù)據(jù)、機理和算法三類專家通力合作才能做成。這需要一個長時間的跨界融合。比如一開始我們也不知道什么叫床溫、層壓,二相流又是什么?鍋爐專家也不明白網(wǎng)絡結構模型、算法訓練是怎么回事,早期是非常痛苦的。
AI在工業(yè)領域的應用整體是比較淺的。除了數(shù)據(jù)臟的挑戰(zhàn),還有工業(yè)領域設備與設備之間的耦合關系,且不可解耦的因素。全應算是走得比較深的,但也只是在熱電生產(chǎn)這個單一的場景里打磨得比較好。在煉鋼、煉鋁、造紙,石油化工、煤化工等這些行業(yè)我都還沒見有人在生產(chǎn)過程中打磨AI模型。
應用到工業(yè)領域的AI,算法本身沒有什么特別的變化,真正的挑戰(zhàn)在于怎么把有自己邊界、有自己應用條件的算法,在工業(yè)的場景里融合,把數(shù)據(jù)裝進去,讓它持續(xù)學習,并輸出精準的決策指令。這個特別難。
青騰:所以你們需要經(jīng)常去生產(chǎn)一線?
夏建濤:我們整個團隊都經(jīng)常需要下一線,觀察、測試、現(xiàn)場調(diào)試等等。我們在第一個項目,陜煤的一個電廠呆了一年多,跟他們的工人一樣天天上班。
熱電智能化,我們覺得既得有理論,但也別忘了這是門實踐科學。包括很多模型設計,針對一個場景我們會設計一組,按照復雜度從高到低,再拿到現(xiàn)場測試,最后選出表達最優(yōu)的那一個。
03.
青騰:你們早期創(chuàng)始團隊成員都是技術出身,最后是你承擔起市場推廣的職責,聽說你還總結了一套銷售寶典?
夏建濤:我們需要接觸客戶,為客戶提供服務,那我責無旁貸承擔起早期的銷售工作。相對來說,我以前在臺達集團的時候也支持了許多銷售的工作,對市場還是比較熟悉的。因此早期的客戶接觸,談項目方案,談價錢,簽合同都是我去。隨著客戶越來越多,銷售團隊也慢慢組建起來,目前團隊有幾十人。
我們的銷售都是技術型銷售。因為我們銷售敲開客戶的大門,碰到的第一個人往往是專家,也許是鍋爐專工,也許總工,也許是運行副總,總之這些人都是在電廠干了一二十年的,他們問的問題肯定都是技術問題,如果我們的銷售不清楚,就沒法做成生意。
所以我們的銷售人員很多都是學熱電的,加入之后會進行集中的一個月的高密度培訓,有40多門課,完整覆蓋了我們公司從理念到產(chǎn)品,再到里面的技術細節(jié),銷售流程和銷售方法等等,當然也包括跟客戶交流的方式方法。
青騰:2022年公司有什么變化?
夏建濤:主要變化是花時間練內(nèi)功。1月份我們預計今年相比去年應該有翻倍的增長,但后面受疫情防控和經(jīng)濟寒冬的嚴重影響,今年是成立以來增長最慢的一年。但我們也有了更多而時間聚焦內(nèi)部產(chǎn)研、管理體系升級和內(nèi)部培訓。
我覺得也挺好,從成立到現(xiàn)在,第一次有機會系統(tǒng)性地審視自己,全面提升我們的組織架構,工作流程方法、加強企業(yè)文化建設等。
青騰:你喜歡杰克韋爾奇,對他的“使命愿景價值觀”體系十分推崇,全應的使命是什么?
夏建濤:2018年我們把它寫出來了,我們的使命就是用人工智能、數(shù)字科技賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),為客戶創(chuàng)造節(jié)能降耗的價值。我們價值觀的核心就是客戶成功,如果我們的產(chǎn)品沒有幫助電廠或者與它相關的產(chǎn)業(yè)運行得更加高效,那我們就沒有價值。
另外,我們也講社會價值,減少二氧化碳排放,讓我們的天更藍,水更綠,這是在幫助客戶成功之外的一些獲得,這對于吸引人才起到了很大作用的,大家覺得我們走在了正確的道路上。
青騰:行業(yè)有什么大的變化嗎?
夏建濤:熱電是工業(yè)生產(chǎn)的上游行業(yè),受下游影響大。今年的工業(yè)GDP增長才3%,說明工業(yè)發(fā)展不好,那熱電的負荷就低,熱電廠壓力就大。因為我們覆蓋的行業(yè)比較多,細分來看,今年造紙幾乎全行業(yè)都不景氣,化工大部分都艱難,但是化肥行業(yè)好,因為國家在加強農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。然后就是生物醫(yī)藥,生物發(fā)酵行業(yè)特別好。我們今年的簽單基本來自這些發(fā)展好的行業(yè)。
青騰:大概要到什么時候,市場會對你們這樣的數(shù)字化系統(tǒng)有一個相對開放的接受度?
夏建濤:如果疫情防控的影響減小,經(jīng)濟恢復活力,我們測算過,明年就應該能達到一個比較理想的狀況,差不多能有100到150個客戶在線運行我們的系統(tǒng)。這種狀態(tài)下,市場接受度就會高起來,因為我們在每個省都能有好幾個標桿客戶,那我們開拓市場的速度和難易程度都會發(fā)生很大的變化,我們的產(chǎn)品也會更成熟,交付流程更簡單便捷。
青騰:你們現(xiàn)在實現(xiàn)盈虧平衡了嗎?
夏建濤:還沒有。主要研發(fā)是一塊很大的投入。做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),一個客戶一個平臺,十個客戶也是一個平臺,只有我們的客戶數(shù)量增多才能分攤這個成本,我們測算的是100個客戶是一個平衡點,目前還差40個,應該明年有望完成,后年肯定能盈利。
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關鍵詞： 生產(chǎn)過程 人工智能 控制指令
