人工智能是当今世界科技发展的前沿领域，也是未来社会变革的重要驱动力。在人工智能领域，大模型是一种基于海量数据和算力训练出来的超大规模预训练模型，它具有强大的认知、理解和生成能力，可以为各行各业提供智能化的解决方案。目前，国际上已出现的一些知名的大模型，如OpenAI的GPT-4、谷歌的BERT等，它们在自然语言处理、计算机视觉、多模态交互等领域展现出了强大的能力。
然而，在这场全球范围内的大模型竞赛中，其实中国并不落后。近日，华为云发布了盘古大模型3.0，这是一套面向行业的大模型系列，包括「5+N+X」三层架构：「5」代表L0层的五个基础大模型：自然语言、视觉、多模态、预测、科学计算；「N」代表L1层的N个行业通用大模型：政务、金融、制造、矿山、气象等；「X」代表L2层为客户提供了更多细化场景的模型：政务热线、网点助手、先导药物筛选、传送带异物检测、台风路径预测等。这些大模型都是基于华为自研的鲲鹏和昇腾芯片平台、异构计算架构CANN、全场景AI框架MindSpore和AI开发生产线ModelArts等技术能力打造而成，具有高效、稳定、可靠和开放的特点。
盘古大模型3.0不仅在规模和性能上达到了世界领先水平，更重要的是它能够真正赋能千行百业，解决实际问题。如果你非得说它聊天、作诗都不能，还这有啥好吹的？那下面不妨我们就来看看盘古大模型都做出了哪些惊人的创新和贡献。
气象：单轨神经网络实现精准预测中期全球天气预报
气象预报是人类社会生活中不可或缺的一项服务，它关乎着农业生产、交通运输、灾害防御等方方面面。然而，传统的气象预报方法存在着很多局限性，比如精度低、时效差、迭代误差大等。为了突破这些难题，华为云与循环智能联合开发了盘古气象大模型，并于7月5日在国际顶级学术期刊《Nature》上发表了论文，介绍了单轨神经网络用于精准中期全球天气预报的方法。
单轨神经网络是一种基于三维卷积神经网络的模型，它能够直接从气象观测数据中学习出气象系统的动力学规律，而不需要依赖于物理方程和数值方法。这样，它就可以避免传统方法中的迭代误差和计算开销，实现更高的精度和效率。盘古气象大模型在单轨神经网络的基础上，还采用了层次化时序聚合策略，根据不同的预报间隔和时长，选择合适的模型进行预测，从而进一步降低误差和提高灵活性。
盘古气象大模型的效果是惊人的。它在全球范围内，可以在几秒内完成中期（7天）天气预报，精度是传统方法的1万倍，甚至超过了号称目前全球最强的欧洲气象中心的ECMWF系统。比如今年5月，盘古气象大模型就提前五天准确预测出了台风马威的路径。盘古气象大模型目前已经在国内外多个机构和平台得到了应用和认可，比如中国气象局、国家海洋局、国家卫星海洋应用中心、中国科学院大气物理研究所、美国国家航空航天局（NASA）等。这项技术对于及时做好防灾减灾工作，保障人民生命财产安全，具有重要意义。
铁路：图像质检大模型提高火车运行安全性
铁路是大陆重要的交通运输方式之一，也是国民经济的重要支柱。为了保证铁路运输的安全、高效和便捷，铁路部门需要对铁道和火车进行定期的检测和维护。传统的检测方法主要依靠人工视觉来识别图像中是否存在故障或异常，但这种方法存在着很多缺陷，比如人工疲劳、经验有限、判断不准等。为了解决这些问题，华为云与国网重庆永川供电公司合作，在无人机智能巡检AI模型开发上，使用了盘古图像质检大模型。
盘古图像质检大模型是一种基于深度学习的图像识别模型，它能够自动从无人机拍摄的铁道和火车图像中检测出各种故障或异常情况，并及时报警或处理。这样，就可以大幅提高检测的效率和准确性，降低人工成本和风险。盘古图像质检大模型采用了大模型小样本调优的路线，实现了小样本学习任务上超越业界主流方案。比如，在客户需求分析场景中，使用盘古图像质检大模型生成语义标签时，得到目标结果所需的样本量仅为其他方案的十分之一，即AI生产效率可提升十倍。
目前，盘古铁路大模型已经在国内多个铁路局和车站得到了应用和认可，比如郑州北车站、北京西车站、武汉车辆段等。以郑州北车站已经在使用的华为图像质检大模型为例，每天监测800余列、四万多辆火车，识别图片280余万张。这么大的工作量，靠人工来做那是很难完成的。通过使用盘古图像质检大模型，不仅可以保障火车运行的安全性，还可以节省人力资源，提高运营效率。
医药：药物分子大模型助力新药研发
医药是人类健康和福祉的重要保障，也是科技创新的重要领域。然而，传统的药物研发过程非常漫长、复杂和昂贵，需要经过多年甚至十几年的实验和临床验证，才能最终上市。为了加速新药的发现和开发，华为云与西安交通大学刘斌教授团队合作，使用了盘古药物分子大模型。
盘古药物分子大模型是一种基于深度生成模型的药物设计模型，它能够从海量的已知药物分子结构中学习出药物设计的普遍规律，并根据给定的目标条件，自动生成新的药物分子结构。这样，就可以大大缩短药物研发的周期和成本，提高药物的效果和安全性。盘古药物分子大模型在预训练阶段学习了17亿个药物分子的化学结构，并自我生成了1亿个新的药物分子，碰见病原体，能精准找出靶点，设计出药物结构。
盘古药物分子大模型的效果是令人惊叹的。它在短短几个月内就研发出了一款超级抗菌药Drug X，这是40多年来首次发现的新型抗生素，可以有效抵抗多种耐药菌。相信有了盘古药物分子大模型以后，各种癌症和疑难杂症的药都会更快面世，造福人类。
金融：金融助手大模型提升客户服务体验
金融是国民经济的血液，也是社会生活的重要组成部分。随着互联网、移动支付、区块链等技术的发展，金融行业也在不断地创新和变革。为了适应客户日益增长和多样化的需求，提高客户服务的效率和质量，华为云与循环智能合作构建了基于盘古金融助手大模型的金融客服场景。
盘古金融助手大模型是一种基于自然语言理解和生成的智能对话模型，它能够精准理解客户咨询意图，并根据知识库和数据库查询，生成合适的回答或建议。这样，就可以实现智能化、自动化、个性化的客户服务，改变传统的人工客服模式。盘古金融助手大模型在预训练阶段学习了海量的金融文本数据，并结合行业数据进行样本调优，掌握了丰富的金融知识、产品信息、业务流程等行业知识。
盘古金融助手大模型不仅可以提供基础的咨询服务，还可以赋能销售环节，帮助服务人员快速提升业务水平，重塑消费者体验。比如，在推荐理财产品时，盘古金融助手大模型可以根据客户的风险偏好、收益期望、投资目标等条件，智能匹配合适的产品，并生成有说服力的文案，引导客户进行购买。这样，就可以提高客户的满意度和忠诚度，增加金融机构的收入和利润。
制造：视觉检测大模型提升产品质量
制造是国民经济的重要支柱，也是科技创新的重要领域。为了提高产品的质量和性能，降低生产的成本和风险，制造行业需要对产品进行严格的检测和评估。传统的检测方法主要依靠人工或仪器来进行，但这种方法存在着很多局限性，比如效率低、误差大、难以覆盖等。
盘古视觉检测大模型是一种基于深度学习的图像识别模型，它能够自动从手机拍摄的产品图像中检测出各种缺陷或异常情况，并及时报警或处理。这样，就可以大幅提高检测的效率和准确性，降低人工成本和风险。盘古视觉检测大模型采用了大模型小样本调优的路线，实现了小样本学习任务上超越业界主流方案。比如，在手机屏幕检测场景中，使用盘古视觉检测大模型识别屏幕缺陷时，得到目标结果所需的样本量仅为其他方案的十分之一，即AI生产效率可提升十倍。
目前，一些手机生产线上已经使用上了盘古视觉检测大模型，每天可检测数万部手机，识别图片数百万张。这么大的工作量，靠人工或仪器来做那是很难完成的。通过使用盘古视觉检测大模型，不仅可以保障产品的质量和性能，还可以节省人力资源，提高生产效率。
矿山：优化矿山生产过程，提升矿山生产效率
矿山是大陆重要的资源产业之一，它涉及到国家战略、经济发展、社会稳定等方面。然而，矿山生产也面临着很多挑战和困难，比如资源枯竭、环境污染、安全事故等，传统的矿山生产方法往往存在着效率低、质量差、成本高等问题。
为了解决这些问题，华为云利用盘古大模型开发了盘古矿山大模型，它是一个基于多种AI技术的矿山智能化生产和管理系统。盘古矿山大模型能够利用海量的历史数据和实时数据，对矿山生产的各个环节进行优化和控制，从而实现对矿山生产的全流程智能化。相比于传统的矿山生产方法，盘古矿山大模型具有质量高、安全性强、成本低等优势。
该模型利用物联网（IoT）技术和边缘计算技术，实现了对矿山生产的实时监测和预警，能够及时发现并处理矿山生产中的各种异常和危险情况，避免事故的发生和扩大。同时还利用了机器人技术和无人机技术，实现对矿山生产的自动化和智能化，减少人员的参与和干预，降低了人员的伤亡风险。并且还能根据不同的目标和约束，自动调整和优化矿山生产的策略和参数，提高矿山生产的效果和效率。例如，在中铝集团平凉铝业公司，盘古矿山大模型通过优化精煤回收率、提高电解槽效率、降低电耗等措施，为企业每年节省了近亿元的成本。
以上只是华为盘古大模型在气象、医药、金融等领域的一些应用案例，实际上，华为盘古大模型还能够为政务、教育、文化等多个领域赋能，实现各种场景的智能化解决方案。华为盘古大模型是一个开放的平台，它不仅提供了强大的基础大模型，还提供了灵活的定制化开发服务，让用户可以根据自己的需求，快速地构建和部署专业大模型。
华为盘古大模型的目标是与各行各业携手合作，共同推动AI赋能千行百业，服务生产和科研创新，推动中国科技进步和产业发展。正如华为轮值董事长吴厚坤所说：“我们希望通过盘古大模型，让AI走进千家万户，让AI成为人类社会的新基础设施，让AI成为人类社会的新动力。”