付健權(quán)：

華為云MVP，企業(yè)上云導(dǎo)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(jié)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)?！碧崞鹱约恨D(zhuǎn)身互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，付建權(quán)用了四個字表達了自己的心情“艱難轉(zhuǎn)身”。

付建權(quán)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(chǎn)品全生命周期;具備非標設(shè)計工作經(jīng)驗、工藝CAPP智能制造工藝仿真經(jīng)驗，包括應(yīng)用三維工藝仿真軟件進行生產(chǎn)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(quán)的一個客戶是一名套管生產(chǎn)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(dǎo)生產(chǎn)，優(yōu)化工藝，縮短生產(chǎn)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(dǎo)生產(chǎn)，達到提高產(chǎn)能的目的。

付建權(quán)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(jié)合MES中的實驗結(jié)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(quán)有點蒙圈，對于大數(shù)據(jù)他也只是略懂，完全不知應(yīng)從哪里下手，多處尋求解決方案也都是無果。

從機械工程到AI開發(fā)的轉(zhuǎn)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(quán)了解到華為云相關(guān)技術(shù)和解決方案，參加了“云聚沈陽 數(shù)贏未來2018華為-沈陽云產(chǎn)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(guān)注和了解了很多華為云推出的新技術(shù)和解決方案。他認為，華為云的技術(shù)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(shù)應(yīng)用到傳統(tǒng)的制造業(yè)身上。于是，付建權(quán)做了一個艱難的決定：轉(zhuǎn)身，擁抱新技術(shù)！

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(shù)的機械工程師上手的難度是多大。開始學(xué)習(xí)時，付建權(quán)遇到最大的問題就是專業(yè)術(shù)語、詞太多，每次學(xué)習(xí)都要一個個的查閱。不過，還好有華為云學(xué)院，從基礎(chǔ)的互聯(lián)網(wǎng)知識到專業(yè)的技術(shù)課程都囊括。付建權(quán)在華為云學(xué)院從從基礎(chǔ)課程開始到角色系列課程，一門門的自學(xué)。在學(xué)習(xí)完40+的課程，同時進行中89+的課程學(xué)習(xí)，他表示只要云學(xué)院上有新的課程就會跟著學(xué)習(xí)，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(xué)習(xí)的付建權(quán)，看到華為云產(chǎn)品中有一個很有意境的產(chǎn)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(quán)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(chǎn)品，只要和ModelArts相關(guān)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(quán)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(zhuǎn)，大量人工錄入的過程;圖像處理可以解決制造業(yè)質(zhì)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(quán)在學(xué)習(xí)的過程中也漸漸有了感覺，他總結(jié)到，人工智能本身就是一門技術(shù)，它是多學(xué)科多技術(shù)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(jié)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(qū)動數(shù)據(jù)。

回想起來，付建權(quán)的總結(jié)跟他自己的“轉(zhuǎn)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(fù)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(xué)習(xí)新鮮事物。

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