阿里云優(yōu)惠券 先領(lǐng)券再下單

文 / 八真

出品 / 節(jié)點(diǎn)商業(yè)組

2023年已過半，但AI大模型依舊熱的發(fā)燙。

科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心的《中國人工智能大模型地圖研究報(bào)告》顯示，迄今為止，中國已發(fā)布79個(gè)10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型。

與此同時(shí)，伴隨著越來越多的選手謀局落子和下場奪舍，把這場摧枯拉朽的科技盛典推向高潮，更多人開始思考，AI大模型究竟能給我們帶來什么，除了聊天、寫詩、作畫、敲代碼、解數(shù)學(xué)題等聚焦C端的慣常玩法，是否還有其他重量級(jí)和大價(jià)值的用途？

比如，和實(shí)體產(chǎn)業(yè)結(jié)合，成為新一代的“火”和“電”，通過全方位、立體化地解構(gòu)生產(chǎn)模式、商業(yè)形態(tài)、社會(huì)關(guān)系，進(jìn)而推動(dòng)整個(gè)工業(yè)進(jìn)步。

華為云盤古大模型3.0給出了答案。

7月7日，在華為開發(fā)者大會(huì)2023（HDC.Cloud 2023 )上，華為云展示了盤古大模型3.0“AI for Industries”的能力，并提出讓AI重塑千行百業(yè)。

如今，華為云播下的這粒種子已在各個(gè)領(lǐng)域生根、發(fā)芽，草蛇灰線般的改變正悄然行進(jìn)著。

改變，正在各個(gè)領(lǐng)域發(fā)生

甚囂塵上的ChatGPT最近明顯慢了下來。

據(jù)國外流量分析平臺(tái)SimilarWeb的數(shù)據(jù)，今年1月，ChatGPT的全球訪問量環(huán)比增長率為131.6%，2月份為62.5%，3月份為55.8%，4月份為12.6%，5月份為2.8%，到了6月份，這個(gè)數(shù)字已經(jīng)變?yōu)?9.7%，是2022年11月推出以來首次。

但在硬幣的另一面，大模型卻加速在B端開枝散葉，醫(yī)檢AI大模型、育兒顧問AI大模型、能源電力AI大模型……層出不窮，既賦能眾業(yè)態(tài)，又釋放新潛力。

從C端到B端，于冰火兩重天的境界中，不斷印證著一個(gè)事實(shí)：做技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用融合的行業(yè)大模型，做真正意義上高頻次、大面積服務(wù)社會(huì)的大模型，才是歸真的體驗(yàn)，也是當(dāng)下科技界的普遍共識(shí)。

而這，恰恰是華為云盤古大模型的追求和錨定。

“我們從來沒有和ChatGPT比較過，沒有叫盤古Chat，也沒有叫Chat盤古，我們沒時(shí)間聊天”。在7月7日的媒體溝通會(huì)中，華為常務(wù)董事、華為云CEO張平安表示。

換言之，足履四方，往深海鉆，向?qū)嵉卦侨A為云盤古大模型的立足點(diǎn)和出發(fā)點(diǎn)。

剛剛進(jìn)入6月，北京就迎來連續(xù)多日40°的高溫，且在7月變本加厲，導(dǎo)致一名地接導(dǎo)游在頤和園中暑身亡，這引發(fā)人們對(duì)天氣問題的強(qiáng)烈關(guān)注。

事實(shí)上，自生命誕生之日起，洪澇、干旱、沙塵、寒潮等氣象災(zāi)害，便無時(shí)無刻不在威脅人類的生存。2022年臺(tái)風(fēng)“暹芭”過境，就造成廣東、廣西、海南等省186.2萬人受災(zāi)，直接經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)31.2億元。

不容樂觀的是，傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)因?yàn)樗懔υ鲩L的趨緩和物理模型的逐漸復(fù)雜化，在速度和精度上面臨日益突出的瓶頸。

盤古氣象大模型找到破局之道，其遵循AI推理思路，創(chuàng)造性地提出了適應(yīng)地球坐標(biāo)系統(tǒng)的三維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理復(fù)雜的不均勻3D氣象數(shù)據(jù)，并使用層次化時(shí)域聚合策略減少預(yù)報(bào)迭代次數(shù)和累計(jì)誤差，把原先需要在3000臺(tái)服務(wù)器的高性能計(jì)算機(jī)集群上花費(fèi)5小時(shí)的仿真行動(dòng)縮短到10秒內(nèi)，且預(yù)測精度大幅提升。

今年5月，臺(tái)風(fēng)“瑪娃”來勢洶洶，國家氣象中心的消息稱，盤古氣象大模型在“瑪娃”的路徑預(yù)報(bào)中表現(xiàn)優(yōu)異，提前5天預(yù)測出其將在臺(tái)灣島東部海域轉(zhuǎn)向路徑；在熱帶風(fēng)暴預(yù)測任務(wù)中，盤古氣象大模型的預(yù)測精度也顯著超過歐洲氣象中心的高精度預(yù)報(bào)（ECMWF HRES Forecast）結(jié)果。

同樣的改變，還在礦山、金融、制藥、政務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域發(fā)生。

光線昏暗、浮塵彌漫的礦山，是工人的人生，也是數(shù)千萬家庭的幸福所系。惡劣的采掘環(huán)境和經(jīng)年累月高強(qiáng)度的工作，使不少作業(yè)工人都患上了風(fēng)濕、耳鳴等職業(yè)病，更甚者，還可能遭遇瓦斯、透水等意外。

盤古礦山大模型，覆蓋煤礦的采、掘、機(jī)、運(yùn)、通、洗選等業(yè)務(wù)流程下的1000多個(gè)細(xì)分場景，以及5G+AI全景視頻拼接綜采畫面，用遠(yuǎn)程操控、主運(yùn)智能檢測系統(tǒng)代替人工巡檢，使得異物識(shí)別精度超過98%，動(dòng)作規(guī)范識(shí)別準(zhǔn)確率超過95%，井下安全事故降低90%以上。

目前，盤古礦山大模型已經(jīng)與山東能源集團(tuán)及其技術(shù)公司云鼎科技達(dá)成深度合作，雙方共同開發(fā)了21個(gè)場景化應(yīng)用，覆蓋了7大業(yè)務(wù)系統(tǒng)，在全國的8個(gè)礦井里做到了規(guī)模化使用。

而在金融領(lǐng)域，盤古金融大模型可以對(duì)銀行的各種操作、政策、案例文檔進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，讓數(shù)十萬網(wǎng)點(diǎn)柜員都擁有自己的智慧助手，根據(jù)客戶的問題，為柜臺(tái)工作人員自動(dòng)生成流程和操作指導(dǎo)，將原來需要平均5次的操作降低為1次，辦結(jié)時(shí)間縮短5分鐘以上。

節(jié)點(diǎn)財(cái)經(jīng)獲悉，工行在應(yīng)用華為金融大模型后，單次業(yè)務(wù)辦理流程能從5環(huán)降低為1環(huán)，單次結(jié)算時(shí)間減少5分鐘，按照其在全國有4萬個(gè)網(wǎng)點(diǎn)、20萬+員工計(jì)算，節(jié)約的成本數(shù)目相當(dāng)可觀。

被“雙10定律”魔咒（平均成本超過10億美元、研發(fā)周期大于10年）桎梏了數(shù)十年的制藥業(yè)，亦由于盤古藥物分子大模型的助力，獲得難得的商業(yè)化契機(jī)和先行優(yōu)勢。

就拿西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院劉冰教授來說，他在新藥研發(fā)中采用盤古藥物分子大模型打造的AI輔助藥物設(shè)計(jì)服務(wù)，不僅發(fā)現(xiàn)全球40年來首個(gè)新靶點(diǎn)、新類別的抗生素，還將先導(dǎo)藥物研發(fā)周期縮短至1個(gè)月、研發(fā)成本降低70%。

上述例子只是盤古大模型不勝枚舉事跡中的個(gè)別擇錄，但管中窺豹，我們?nèi)匀荒芨惺艿玫剑恳淮蔚暮V行落地，都讓產(chǎn)業(yè)享受到極大的技術(shù)革新紅利。

華為云人工智能首席科學(xué)家田奇坦言，在過去幾年，華為云人工智能項(xiàng)目已經(jīng)應(yīng)用超過1000個(gè)項(xiàng)目中，其中30%用在客戶的核心生產(chǎn)系統(tǒng)里，平均可以推動(dòng)客戶盈利能力提升18%。

煙火氣，鐫刻在DNA里的信仰基因

老百姓常說一句話：人間煙火氣，最撫凡人心。

何為煙火氣？正如汪曾祺在《人間滋味》里寫到：看看生雞活鴨、新鮮水靈的瓜菜、彤紅的辣椒，熱熱鬧鬧，挨挨擠擠，讓人感到一種生之樂趣。”

亦如白居易在《問劉十九》里寫到：“綠蟻新醅酒，紅泥小火爐。晚來天欲雪，能飲一杯無。”

其實(shí)，無論是老百姓的尋常日子，還是經(jīng)濟(jì)層面各參與者的經(jīng)營活動(dòng)，大家的所求所愿皆大同小異，那就是不虛妄，不浮夸，要實(shí)實(shí)在在看得見、摸得到、抓得住、吃得著的“煙火氣”。

從前文的履踐案例和直觀數(shù)據(jù)，不難看出，盤古大模型并非為實(shí)驗(yàn)室而造，而是一個(gè)天然瞄準(zhǔn)AI工業(yè)化、現(xiàn)實(shí)場景的項(xiàng)目，具有走入真實(shí)產(chǎn)業(yè)場景后的效率和適應(yīng)能力。這也是盤古大模型的一大差異化特點(diǎn)。

具體而言，華為云針對(duì)紛繁復(fù)雜的工業(yè)場景，設(shè)計(jì)了一款由L0-L1-L2三個(gè)層級(jí)構(gòu)成的“開箱即用”型寶盒。

L0層是基礎(chǔ)大模型，囊括了類似GPT-4的自然語言模型，以及視覺、預(yù)測、科學(xué)計(jì)算等模型；L1是面向工業(yè)場景的干流、通用模型，L2則是面向更加細(xì)分場景的支流、升級(jí)模型。

這樣的分層解耦設(shè)計(jì)和逐級(jí)進(jìn)化，既快速適配行業(yè)的不同場景、不同延時(shí)、不同訴求，甚至于，客戶還可以根據(jù)自有數(shù)據(jù)，訓(xùn)練私人訂制的大模型，或者為自己的大模型加載獨(dú)立數(shù)據(jù)集、單獨(dú)迭代能力集。

追本溯源，差異化的秘訣，深刻烙印在華為云的基因里；做“煙火氣”旺盛的大模型，是創(chuàng)新的導(dǎo)向，也是信仰。

首先，行萬里路。

通過下礦山、赴碼頭、學(xué)政務(wù)、諳金融的躬身入局，華為云細(xì)致入微地觀察體會(huì)，并于業(yè)內(nèi)人士交流溝通、聽取意見，由此洞悉各行各業(yè)的痛點(diǎn)、堵點(diǎn)、盲點(diǎn)和價(jià)值點(diǎn)。

據(jù)悉，涵蓋金融、政務(wù)、氣象、醫(yī)療、健康、互聯(lián)網(wǎng)、教育、汽車、零售等在內(nèi)，華為云在每個(gè)行業(yè)板塊中學(xué)習(xí)了超過500億 tokens的數(shù)據(jù)量。

以山東和山西的煤礦為例，經(jīng)過實(shí)際走訪調(diào)查后，華為云了解到山東的沖擊地壓比較嚴(yán)重，但是沒有瓦斯，山西的情況則相反。即使是相同場景，由于地質(zhì)、水文、工況、采光等條件不同，適用的大模型也有區(qū)別。

所謂知我、懂我，才能更好的服務(wù)我。該種夯土壘石，積極下基層的作風(fēng)，使華為云積累了豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，也為后續(xù)盤古大模型架橋修路和個(gè)性化、多樣化的深度融合筑牢地基。

其次，眾行者遠(yuǎn)。

科技創(chuàng)新不僅要根植于樸素的需求理念，也需要同業(yè)者的參與互動(dòng)和產(chǎn)業(yè)鏈上下游的整體協(xié)同。只有這樣，才能把技術(shù)轉(zhuǎn)化成高效的生產(chǎn)力，放大溢出效應(yīng)。

華為云致力于構(gòu)建以開發(fā)者為核心的、開放共贏的全球生態(tài)體系，全球開發(fā)者數(shù)量已超過460萬，云商店上架的商品已達(dá)10000多個(gè)。

不止于此，其提供了易用可靠的大模型工具套件、匯聚海量多行業(yè)場景API的開天aPaaS，以及包含豐富優(yōu)質(zhì)課程和技術(shù)認(rèn)證的大模型專屬社區(qū)，與開發(fā)者及伙伴攜手共進(jìn)，在共同探索盤古大模型AI for Industries大方向過程中，錘煉出超過400行業(yè)解決方案，打造了7大行業(yè)aPaaS，從而沉淀各個(gè)行業(yè)的核心訴求、核心知識(shí)、核心能力。

得益于該種包容并蓄、集思廣益的心態(tài)，相比競友對(duì)手，華為云的盤古大模型鋪的更廣，大概率走的也更遠(yuǎn)。

最后，讀萬卷書。

大模型的創(chuàng)新既是行萬里路的創(chuàng)新，也是眾行者遠(yuǎn)的創(chuàng)新，但從本質(zhì)上講，它是依賴于AI的各項(xiàng)根技術(shù)的創(chuàng)新。

對(duì)于盤古大模型，華為在最底層構(gòu)建了以鯤鵬和昇騰為基礎(chǔ)的AI算力云平臺(tái)，疊加異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)CANN、全場景AI框架昇思MindSpore，AI開發(fā)生產(chǎn)線ModelArts等，為其開發(fā)和運(yùn)行提供分布式并行加速，算子和編譯優(yōu)化、集群級(jí)通信優(yōu)化等關(guān)鍵能力。

據(jù)華為云CEO張平安介紹，基于華為的AI根技術(shù)，大模型訓(xùn)練效能可以調(diào)優(yōu)到業(yè)界主流GPU的1.1倍。

行之文末，讓我們?cè)倩厮輰?dǎo)語部分的問題：有沒有一種大模型，能和實(shí)體產(chǎn)業(yè)結(jié)合，成為新一代的“火”和“電”，通過全方位、立體化地解構(gòu)生產(chǎn)模式、商業(yè)形態(tài)、社會(huì)關(guān)系，進(jìn)而推動(dòng)整個(gè)工業(yè)進(jìn)步？

答案是肯定的。“盤古”開天，AI落地。

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