2023年7月6日，頂級學術期刊《Nature》刊載了華為雲盤古氣象大模型的最新研究成果論文，這是中國科技公司作為唯一署名機關發表的首篇《Nature》正刊論文，引發了國内外人工智能産業界的廣泛關注。盤古氣象大模型實作了人工智能在氣象預報領域的重大突破，對比傳統方法其可将預測速度提升10000倍，并能夠提供秒級的全球氣象預報。
人工智能大模型是目前科技領域炙手可熱的新賽道，也是各國争相搶占的科技創新高地。根據科技部新一代人工智能發展研究中心釋出的《中國人工智能大模型地圖研究報告》，大陸研發的大模型數量排名全球第二。
業内觀點認為，大模型不僅要會寫詩、畫畫，更需要能夠與實體産業結合，服務千行百業，這也是中國科技企業在在新一輪人工智能浪潮中突圍的大方向。
“百模大戰”下，AI深入千行百業成突破口
《中國人工智能大模型地圖研究報告》統計，大陸10億參數規模以上的大模型已釋出79個，國内人工智能大模型進入“百模大戰”時代。深耕行業，用大模型加速千行百業的數字化、智能化轉型，已經成為産業共識，也是大模型賽道的突破口。
近年來，行業知識與大模型能力的結合，正在為越來越多行業帶來顯著的變化。以華為雲2021年釋出的盤古大模型為例，目前已經針對礦山、藥物分子、氣象、政務、金融、制造、軌道等領域推出衆多行業大模型和能力集，正在為衆多傳統行業帶來巨變。
在氣象科學領域，此前的AI氣象預報方法面臨精度低、可解釋性差、極端天氣預測不準等挑戰。華為雲盤古氣象大模型是首個精度超過傳統數值預報方法的AI預測模型，其采用3D高分辨率AI氣象預報方法，能夠在秒級時間内完成全球一個小時到7天的天氣預報，包括位勢、濕度、風速、溫度、海平面氣壓等，而且預測速度相比傳統數值方法提升10000倍。
2023年5月，盤古氣象大模型提前五天預報出台風“瑪娃”的轉向路徑。2022年8月，盤古氣象大模型預測台風“馬鞍”的軌迹和登陸時間，準确率達90%，遠超行業平均水準。
在藥物研發領域，人工智能大模型已經打破了過去數十年的“雙10定律”（新藥研發平均成本超過10億美元、研發周期大于10年），大大加速新藥研發上市程序，造福人類健康。
華為雲盤古藥物分子大模型通過學習自然界中17億個化合物分子，生成了1億個全新的小分子化合物，可以将先導藥物研發周期從數年縮短至一個月，研發成本降低70%。基于盤古藥物分子大模型，西安交通大學第一附屬醫院劉冰教授團隊研發出一款超級抗菌藥Drug X（肉桂酰菌素），它是一種能夠對抗超級耐藥菌的廣譜的抗生素，也是全球近40年來首個新靶點、新類别的抗生素。
在煤礦行業，大模型正在改變千百年來辛勞危險的井下作業面貌，讓更多煤礦勞工穿西裝打領帶工作。盤古礦山大模型僅一個大模型就能覆寫煤礦的采、掘、機、運、通等1000多個細分場景，幫煤礦企業建構少人無人、安全高效的智能化系統。目前盤古礦山大模型已經在全國 8 個礦井規模使用。
在鐵路領域，大模型正在讓鐵路貨運更安全。過去貨車軌道安全檢測全靠人工肉眼進行故障識别，不僅勞動強度大，還很容易産生疲勞造成誤判。盤古鐵路大模型能精準識别現網運作的67種貨車、430多種故障，無故障圖檔篩除率高達95%，可将勞工勞動強度下降95.75%，提高了貨車運作安全性。
中國發展大模型，需要國産化算力與根技術創新
大模型時代，各行各業對算力需求的增長遠遠大于實際算力供給。而且，在複雜的國際競争格局下，先進算力嚴重供給不足，已經成為國内大模型發展的首要挑戰。這也再次為中國科技界敲響了警鐘：中國的大模型發展需要國産化算力與AI根技術的全面自主創新。
在7月7日的華為開發者大會2023（Cloud）上，華為雲釋出了盤古大模型3.0和昇騰AI雲服務，繼續深耕AI for Industries戰略，并圍繞昇騰AI雲服務打造世界AI另一極。在大模型的設計思路與發展模式上，華為雲盤古大模型與昇騰AI雲服務等一系列AI根技術的組合，探索出一條讓大模型更快落地的路徑。
在模式設計方面，盤古大模型在行業内首創了分層解耦設計，目前已經形成了L0基礎大模型、L1行業大模型、L2行業細分場景大模型以及一緻的能力集在内的完整架構，為大模型深入行業開創了一條快速通路。比如在行業能力方面，華為雲既可以提供政務，金融，制造，礦山，氣象等行業通用大模型，也可以基于行業客戶自有資料，為客戶訓練專有大模型。
在大模型之外，如何借助軟體平台與雲服務降低模型開發門檻，提升大模型訓練、推理、部署的效率，成為産業界關注的焦點。以昇騰AI雲服務為代表的衆多AI根技術，是華為雲希望在大模型時代打造的AI另一極。通過軟硬一體的平台架構和豐富的雲服務，昇騰AI雲服務可以讓大模型訓練和推理更高效、更穩定，并提升大規模并行訓練能力。
比如在算力方面，華為雲将AI算力資源通過雲服務的方式對外賦能，建構了以鲲鵬和昇騰為基礎的AI算力雲平台。目前，單叢集2000P Flops算力的昇騰AI雲服務已經在華為雲烏蘭察布和貴安AI算力中心上線。讓企業可以像使用雲服務一樣，低成本高效率、按需使用充沛的AI算力，快速疊代自己的大模型。
此外，華為雲旗下異構計算架構CANN、全場景AI架構昇思MindSpore，AI開發生産線ModelArts等AI根技術，則為大模型開發和運作提供分布式并行加速、算子和編譯優化、叢集級通信優化等關鍵能力。基于華為的AI根技術，大模型訓練效能可以調優到業界主流GPU的1.1倍。
談到盤古大模型的發展方向，華為常務董事、華為雲CEO張平安認為，“盤古大模型要讓每個行業、每個企業、每個人都擁有自己的專家助手，讓工作更高效更輕松。我們始終堅持AI for Industries的戰略，在深耕行業的道路上不斷前行。盤古為行業而生，我堅信大模型将重塑千行百業。”
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