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華為云MVP付健權:從機械工程到AI開發(fā)的轉身

倩倩 ? 來源:華為 ? 作者:華為 ? 2020-12-21 09:33 ? 次閱讀
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付健權:

華為云MVP,企業(yè)上云導師。軟通動力售前解決方案經(jīng)理,為企業(yè)提供大數(shù)據(jù)方面解決方案包括數(shù)據(jù)上云,數(shù)據(jù)存儲,數(shù)據(jù)分析,結果反饋整個流程。

“從來沒有想到自己會進入到互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),因為本人所從事的工作以及工作經(jīng)歷都是純工科,工作的地方也是非常傳統(tǒng)的制造業(yè)。”提起自己轉身互聯(lián)網(wǎng)領域,付建權用了四個字表達了自己的心情“艱難轉身”。

付建權從2011年參加工作到現(xiàn)在,具有6年制造業(yè)行業(yè)的背景,熟悉制造業(yè)產品全生命周期;具備非標設計工作經(jīng)驗、工藝CAPP智能制造工藝仿真經(jīng)驗,包括應用三維工藝仿真軟件進行生產制造的過程三維動畫制作。

眾里尋TA千百度

2018年3月,付建權的一個客戶是一名套管生產商,接觸中,客戶表示他們想通過對車間灌區(qū)歷史數(shù)據(jù)的分析,形成澆注的工藝模型;同目前現(xiàn)有工藝進行對比,實現(xiàn)指導生產,優(yōu)化工藝,縮短生產周期的效果。同時,要對罐區(qū)采集的溫度真空度的歷史數(shù)據(jù)進行分析,通過算法建立罐區(qū)的工藝模型,對現(xiàn)有罐區(qū)工藝進行指導生產,達到提高產能的目的。

付建權梳理出客戶的需求如下:通過對歷史數(shù)據(jù)的分析,要求機器算法能夠準確判斷出當前罐子的狀態(tài)。并能夠根據(jù)當前狀態(tài)能夠做出提醒,提醒操作工人下一步的操作步驟。同時,還要結合MES中的實驗結果,判斷推薦工藝參數(shù)是否合理?;谶@些,需給出最優(yōu)的工藝計劃。

當時的付建權有點蒙圈,對于大數(shù)據(jù)他也只是略懂,完全不知應從哪里下手,多處尋求解決方案也都是無果。

機械工程到AI開發(fā)的轉身

做機械工程的,骨子里都有著一股子不服輸?shù)膭艃?。?8年4月份,付建權了解到華為云相關技術和解決方案,參加了“云聚沈陽 數(shù)贏未來2018華為-沈陽云產業(yè)高峰論壇暨‘數(shù)?智’沈陽創(chuàng)新中心上線儀式”活動。

整個活動中,他關注和了解了很多華為云推出的新技術和解決方案。他認為,華為云的技術可以幫助他把大數(shù)據(jù)與人工智能以及更多更實用的技術應用到傳統(tǒng)的制造業(yè)身上。于是,付建權做了一個艱難的決定:轉身,擁抱新技術!

驀然回首,Ta在燈火闌珊處

可以想象的到,一個從未接觸互聯(lián)網(wǎng)技術的機械工程師上手的難度是多大。開始學習時,付建權遇到最大的問題就是專業(yè)術語、詞太多,每次學習都要一個個的查閱。不過,還好有華為云學院,從基礎的互聯(lián)網(wǎng)知識到專業(yè)的技術課程都囊括。付建權在華為云學院從從基礎課程開始到角色系列課程,一門門的自學。在學習完40+的課程,同時進行中89+的課程學習,他表示只要云學院上有新的課程就會跟著學習,一點點的增長自己的專業(yè)知識儲備。

無意間,在專注數(shù)據(jù)學習的付建權,看到華為云產品中有一個很有意境的產品 “ModelArts”。抱著好奇的心態(tài),他點開去瀏覽。這一看,就像是為付建權打開了新世界大門一樣,他發(fā)現(xiàn)這是一個真正從零就能上手的AI開放平臺。從此,他就愛上了ModelArts這個產品,只要和ModelArts相關的課程一次不落的都參加了。

經(jīng)過自己的努力和鉆研,付建權發(fā)現(xiàn)可以利用ModelArts平臺上的功能給自己工作帶來很大的便利。他舉例到,如OCR可以解決制造業(yè)不同信息流轉,大量人工錄入的過程;圖像處理可以解決制造業(yè)質量的檢測來客服AOI太高精度問題,配料配比可以沉淀更多專家的經(jīng)驗等。

隨著時間的推移,付建權在學習的過程中也漸漸有了感覺,他總結到,人工智能本身就是一門技術,它是多學科多技術的融合。人工智能必須要和行業(yè)的智慧與行業(yè)的數(shù)據(jù)結合起來才能很好的落地。人工智能在行業(yè)落地需要的是真的走出第一步,要勇于走出第一步,不能等著所有的事物(算法、算力、數(shù)據(jù)等)都準備好才去做,要用價值來驅動數(shù)據(jù)。

回想起來,付建權的總結跟他自己的“轉身”如此相像,現(xiàn)在是一個高速發(fā)展的時代,如果想跟上時代的步伐,我們就必須做一個“復合型”人才,不能局限于一種技能。制造業(yè)都在+互聯(lián)網(wǎng)、+AI,尋求更多更廣的發(fā)展,我們更要接觸和學習新鮮事物。

責任編輯:lq

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