盘古大模型，不一样的「烟火气」

文 /八真

出品 /节点商业组

2023年已过半，但AI大模型依旧热的发烫。

科技部新一代人工智能发展研究中心的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，迄今为止，中国已发布79个10亿参数规模以上的大模型。

与此同时，伴随着越来越多的选手谋局落子和下场夺舍，把这场摧枯拉朽的科技盛典推向高潮，更多人开始思考，AI大模型究竟能给我们带来什么，除了聊天、写诗、作画、敲代码、解数学题等聚焦C端的惯常玩法，是否还有其他重量级和大价值的用途？

比如，和实体产业结合，成为新一代的“火”和“电”，通过全方位、立体化地解构生产模式、商业形态、社会关系，进而推动整个工业进步。

华为云盘古大模型3.0给出了答案。

7月7日，在华为开发者大会2023上，华为云展示了盘古大模型3.0“AI for Industries”的能力，并提出让AI重塑千行百业。

如今，华为云播下的这粒种子已在各个领域生根、发芽，草蛇灰线般的改变正悄然行进着。

改变，正在各个领域发生

甚嚣尘上的ChatGPT最近明显慢了下来。

据国外流量分析平台SimilarWeb的数据，今年1月，ChatGPT的全球访问量环比增长率为131.6%，2月份为62.5%，3月份为55.8%，4月份为12.6%，5月份为2.8%，到了6月份，这个数字已经变为-9.7%，是2022年11月推出以来首次。

但在硬币的另一面，大模型却加速在B端开枝散叶，医检AI大模型、育儿顾问AI大模型、能源电力AI大模型……层出不穷，既赋能众业态，又释放新潜力。

从C端到B端，于冰火两重天的境界中，不断印证着一个事实:做技术、产业、应用融合的行业大模型，做真正意义上高频次、大面积服务社会的大模型，才是归真的体验，也是当下科技界的普遍共识。

而这，恰恰是华为云盘古大模型的追求和锚定。

“我们从来没有和ChatGPT比较过，没有叫盘古Chat，也没有叫Chat盘古，我们没时间聊天”。在7月7日的媒体沟通会中，华为常务董事、华为云CEO张平安表示。

换言之，足履四方，往深海钻，向实地扎，是华为云盘古大模型的立足点和出发点。

刚刚进入6月，北京就迎来连续多日40°的高温，且在7月变本加厉，导致一名地接导游在颐和园中暑身亡，这引发人们对天气问题的强烈关注。

事实上，自生命诞生之日起，洪涝、干旱、沙尘、寒潮等气象灾害，便无时无刻不在威胁人类的生存。2022年台风“暹芭”过境，就造成广东、广西、海南等省186.2万人受灾，直接经济损失高达31.2亿元。

不容乐观的是，传统数值预报因为算力增长的趋缓和物理模型的逐渐复杂化，在速度和精度上面临日益突出的瓶颈。

盘古气象大模型找到破局之道，其遵循AI推理思路，创造性地提出了适应地球坐标系统的三维神经网络来处理复杂的不均匀3D气象数据，并使用层次化时域聚合策略减少预报迭代次数和累计误差，把原先需要在3000台服务器的高性能计算机集群上花费5小时的仿真行动缩短到10秒内，且预测精度大幅提升。

今年5月，台风“玛娃”来势汹汹，国家气象中心的消息称，盘古气象大模型在“玛娃”的路径预报中表现优异，提前5天预测出其将在台湾岛东部海域转向路径；在热带风暴预测任务中，盘古气象大模型的预测精度也显著超过欧洲气象中心的高精度预报结果。

同样的改变，还在矿山、金融、制药、政务等多个领域发生。

光线昏暗、浮尘弥漫的矿山，是工人的人生，也是数千万家庭的幸福所系。恶劣的采掘环境和经年累月高强度的工作，使不少作业工人都患上了风湿、耳鸣等职业病，更甚者，还可能遭遇瓦斯、透水等意外。

盘古矿山大模型，覆盖煤矿的采、掘、机、运、通、洗选等业务流程下的1000多个细分场景，以及5G+AI全景视频拼接综采画面，用远程操控、主运智能检测系统代替人工巡检，使得异物识别精度超过98%，动作规范识别准确率超过95%，井下安全事故降低90%以上。

目前，盘古矿山大模型已经与山东能源集团及其技术公司云鼎科技达成深度合作，双方共同开发了21个场景化应用，覆盖了7大业务系统，在全国的8个矿井里做到了规模化使用。

而在金融领域，盘古金融大模型可以对银行的各种操作、政策、案例文档进行预训练，让数十万网点柜员都拥有自己的智慧助手，根据客户的问题，为柜台工作人员自动生成流程和操作指导，将原来需要平均5次的操作降低为1次，办结时间缩短5分钟以上。

节点财经获悉，工行在应用华为金融大模型后，单次业务办理流程能从5环降低为1环，单次结算时间减少5分钟，按照其在全国有4万个网点、20万+员工计算，节约的成本数目相当可观。

被“双10定律”魔咒桎梏了数十年的制药业，亦由于盘古药物分子大模型的助力，获得难得的商业化契机和先行优势。

就拿西安交通大学第一附属医院刘冰教授来说，他在新药研发中采用盘古药物分子大模型打造的AI辅助药物设计服务，不仅发现全球40年来首个新靶点、新类别的抗生素，还将先导药物研发周期缩短至1个月、研发成本降低70%。

上述例子只是盘古大模型不胜枚举事迹中的个别择录，但管中窥豹，我们仍然能感受得到，它每一次的笃行落地，都让产业享受到极大的技术革新红利。

华为云人工智能首席科学家田奇坦言，在过去几年，华为云人工智能项目已经应用超过1000个项目中，其中30%用在客户的核心生产系统里，平均可以推动客户盈利能力提升18%。

烟火气，镌刻在DNA里的信仰基因

老百姓常说一句话:人间烟火气，最抚凡人心。

何为烟火气？正如汪曾祺在《人间滋味》里写到:看看生鸡活鸭、新鲜水灵的瓜菜、彤红的辣椒，热热闹闹，挨挨挤挤，让人感到一种生之乐趣。”

亦如白居易在《问刘十九》里写到:“绿蚁新醅酒，红泥小火炉。晚来天欲雪，能饮一杯无。”

其实，无论是老百姓的寻常日子，还是经济层面各参与者的经营活动，大家的所求所愿皆大同小异，那就是不虚妄，不浮夸，要实实在在看得见、摸得到、抓得住、吃得着的“烟火气”。

从前文的履践案例和直观数据，不难看出，盘古大模型并非为实验室而造，而是一个天然瞄准AI工业化、现实场景的项目，具有走入真实产业场景后的效率和适应能力。这也是盘古大模型的一大差异化特点。

具体而言，华为云针对纷繁复杂的工业场景，设计了一款由L0-L1-L2三个层级构成的“开箱即用”型宝盒。

L0层是基础大模型，囊括了类似GPT-4的自然语言模型，以及视觉、预测、科学计算等模型；L1是面向工业场景的干流、通用模型，L2则是面向更加细分场景的支流、升级模型。

这样的分层解耦设计和逐级进化，既快速适配行业的不同场景、不同延时、不同诉求，甚至于，客户还可以根据自有数据，训练私人订制的大模型，或者为自己的大模型加载独立数据集、单独迭代能力集。

追本溯源，差异化的秘诀，深刻烙印在华为云的基因里；做“烟火气”旺盛的大模型，是创新的导向，也是信仰。

首先，行万里路。

通过下矿山、赴码头、学政务、谙金融的躬身入局，华为云细致入微地观察体会，并于业内人士交流沟通、听取意见，由此洞悉各行各业的痛点、堵点、盲点和价值点。

据悉，涵盖金融、政务、气象、医疗、健康、互联网、教育、汽车、零售等在内，华为云在每个行业板块中学习了超过500亿 tokens的数据量。

以山东和山西的煤矿为例，经过实际走访调查后，华为云了解到山东的冲击地压比较严重，但是没有瓦斯，山西的情况则相反。即使是相同场景，由于地质、水文、工况、采光等条件不同，适用的大模型也有区别。

所谓知我、懂我，才能更好的服务我。该种夯土垒石，积极下基层的作风，使华为云积累了丰富的行业经验，也为后续盘古大模型架桥修路和个性化、多样化的深度融合筑牢地基。

其次，众行者远。

科技创新不仅要根植于朴素的需求理念，也需要同业者的参与互动和产业链上下游的整体协同。只有这样，才能把技术转化成高效的生产力，放大溢出效应。

华为云致力于构建以开发者为核心的、开放共赢的全球生态体系，全球开发者数量已超过460万，云商店上架的商品已达10000多个。

不止于此，其提供了易用可靠的大模型工具套件、汇聚海量多行业场景API的开天aPaaS，以及包含丰富优质课程和技术认证的大模型专属社区，与开发者及伙伴携手共进，在共同探索盘古大模型AI for Industries大方向过程中，锤炼出超过400行业解决方案，打造了7大行业aPaaS，从而沉淀各个行业的核心诉求、核心知识、核心能力。

得益于该种包容并蓄、集思广益的心态，相比竞友对手，华为云的盘古大模型铺的更广，大概率走的也更远。

最后，读万卷书。

大模型的创新既是行万里路的创新，也是众行者远的创新，但从本质上讲，它是依赖于AI的各项根技术的创新。

对于盘古大模型，华为在最底层构建了以鲲鹏和昇腾为基础的AI算力云平台，叠加异构计算架构CANN、全场景AI框架昇思MindSpore，AI开发生产线ModelArts等，为其开发和运行提供分布式并行加速，算子和编译优化、集群级通信优化等关键能力。

据华为云CEO张平安介绍，基于华为的AI根技术，大模型训练效能可以调优到业界主流GPU的1.1倍。

行之文末，让我们再回溯导语部分的问题:有没有一种大模型，能和实体产业结合，成为新一代的“火”和“电”，通过全方位、立体化地解构生产模式、商业形态、社会关系，进而推动整个工业进步？

答案是肯定的。“盘古”开天，AI落地。

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