付健權：

華爲雲MVP，企業上雲導師。軟通動力售前解決方案經理，爲企業提供大數據方面解決方案包括數據上雲，數據存儲，數據分析，結果反饋整個流程。

華爲雲MVP付健權

“從來沒有想到自己會進入到互聯網行業，因爲本人所從事的工作以及工作經歷都是純工科，工作的地方也是非常傳統的製造業。”提起自己轉身互聯網領域，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年參加工作到現在，具有6年製造業行業的背景，熟悉製造業產品全生命週期；具備非標設計工作經驗、工藝CAPP智能製造工藝仿真經驗，包括應用三維工藝仿真軟件進行生產製造的過程三維動畫製作。

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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歷史數據的分析，形成澆注的工藝模型；同目前現有工藝進行對比，實現指導生產，優化工藝，縮短生產週期的效果。同時，要對罐區採集的溫度真空度的歷史數據進行分析，通過算法建立罐區的工藝模型，對現有罐區工藝進行指導生產，達到提高產能的目的。

付建權梳理出客戶的需求如下：通過對歷史數據的分析，要求機器算法能夠準確判斷出當前罐子的狀態。並能夠根據當前狀態能夠做出提醒，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，判斷推薦工藝參數是否合理。基於這些，需給出最優的工藝計劃。

當時的付建權有點蒙圈，對於大數據他也只是略懂，完全不知應從哪裏下手，多處尋求解決方案也都是無果。

從機械工程到AI開發的轉身

做機械工程的，骨子裏都有着一股子不服輸的勁兒。在18年4月份，付建權瞭解到華爲雲相關技術和解決方案，參加了“雲聚瀋陽 數贏未來2018華爲-瀋陽雲產業高峯論壇暨‘數∙智’瀋陽創新中心上線儀式”活動。

整個活動中，他關注和了解了很多華爲雲推出的新技術和解決方案。他認爲，華爲雲的技術可以幫助他把大數據與人工智能以及更多更實用的技術應用到傳統的製造業身上。於是，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，一個從未接觸互聯網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術語、詞太多，每次學習都要一個個的查閱。不過，還好有華爲雲學院，從基礎的互聯網知識到專業的技術課程都囊括。付建權在華爲雲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，他表示只要雲學院上有新的課程就會跟着學習，一點點的增長自己的專業知識儲備。

無意間，在專注數據學習的付建權，看到華爲雲產品中有一個很有意境的產品 “ModelArts”。抱着好奇的心態，他點開去瀏覽。這一看，就像是爲付建權打開了新世界大門一樣，他發現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。

經過自己的努力和鑽研，付建權發現可以利用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可以解決製造業不同信息流轉，大量人工錄入的過程；圖像處理可以解決製造業質量的檢測來克服AOI太高精度問題，配料配比可以沉澱更多專家的經驗等。

隨着時間的推移，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的智慧與行業的數據結合起來才能很好的落地。人工智能在行業落地需要的是真的走出第一步，要勇於走出第一步，不能等着所有的事物（算法、算力、數據等）都準備好纔去做，要用價值來驅動數據。

回想起來，付建權的總結跟他自己的“轉身”如此相像，現在是一個高速發展的時代，如果想跟上時代的步伐，我們就必須做一個“複合型”人才，不能侷限於一種技能。製造業都在+互聯網、+AI，尋求更多更廣的發展，我們更要接觸和學習新鮮事物。

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