他们带着大模型，到行业原野中去

本文主要是介绍他们带着大模型，到行业原野中去，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

每隔一段时间，都会重读一遍梁启超先生的《少年中国说》。

在向科技要答案的时代，在技术创新愈发可贵的时代，这篇我们都学过的文章中蕴含着极大的价值。比如，其中说“使举国之少年而果为少年也，则吾中国为未来之国，其进步未可量也”。每一项技术都是初生的少年，但这些技术创新真的有少年心气吗？

我们的技术，是否真正心怀宽广，愿意进行根技术的全栈创新？

我们的技术，是否愿意走出家门，步履四方，去了解应用场景，去洞察行业需求？

我们的技术，是否能与大势相结合，承担起自己的时代责任？

在大模型掀起的新一轮全球AI热潮中，这些问题的答案变得尤其重要。几个月以来，中国已经陆续发布了数十款大模型。但总有网友在问这样一个问题：中国做了这么多大模型，究竟有什么不一样？

我们是该坚持“人有我也有”的老成稳重，来亦步亦趋做AI ，还是要积极与这片土地结合，做出“人无我有”的新智能？

如果你的答案也是后者，那么盘古大模型3.0值得了解一下。

在7月7日举办的华为开发者大会2023（HDC.Cloud 2023 )期间，华为云发布了盘古大模型3.0。与其他AI大模型不同的是，华为云选择去到行业原野里，写一篇「少年AI说」。

AI大模型

需要一些少年气

梁启超在《少年中国说》里讽刺了一种暮气沉沉的现象，“虽轰雷盘旋其顶上，他事非所顾也，非所知也，非所闻也”。

技术创新中，经常也会陷入类似状况：一项技术火了，大家就一拥而上，只要能够做出差不多能够交差的东西就行。在第三次AI崛起已经超过十年的今天，这种暮气已经显现出来。比如说，AI大模型通用性好，泛化性强已经成为产业共识。但大模型的应用，目前还处在比较传统的轨道上——写写诗，答答题，跑跑分，刷刷纪录。模式上看，这与深度学习十年来的应用逻辑只有量变，缺乏质变。

当大模型遇上如火如荼的数字中国建设，无数企业会问：亭台楼阁中的大模型很好，但我的行业为什么用不到？

中国大模型想要发展，必须要直面并回答这个问题。

综合来看，目前产业与大模型结合的门槛依旧很高，集中表现为以下几个方面：

1.AI技术本身门槛高，成本高。从算力成本、数据成本、开发成本、人才成本多方面，企业应用AI并不容易，这为大模型落地造成了基础阻碍。

2.数据安全和基础设施隐忧。大模型是企业的核心数字化资产，需要得到核心技术、数据应用方面的多维度保障。尤其是AI大模型的技术自主化水平，在全球环境中正变得愈发重要。

3.大模型缺乏与行业结合的必要节点。行业应用大模型，不仅需要模型的通用性与泛化性，还需要模型具备专业知识，具备行业技能。

怎么克服这些挑战？答案不在办公室、实验室里，而在广袤的大地上。我们必须要像少年一样走出去，走到行业当中，走到原野当中才能看见问题，找到答案。

今天的中国，数实融合成为了产业经济的大势所趋。中国经济的优势是行业众多、产业体系全面，各行业的数字化、智能化动力蓬勃强劲，以东数西算为代表的国家级数字化基础设施快速发展。

大模型必须与这些优势、需求结合，才能创造革命级的科技生产力，激活千行百业的深层价值。

从2021年发布以来，盘古大模型一直在思考客户运营、产品研发、软件工程、生产供应、市场营销等行业客户真正关注的问题。“不作诗、只做事”的盘古大模型，凭借一股活泼生动的少年气，走向了行业原野。

到行业原野中去

盘古大模型3.0有何不同？

在华为云“AI for Industries”的思路下，结合时下产业界最关注的大模型能力趋势，盘古大模型3.0实现了一系列升级，围绕“行业重塑，技术扎根，开放同飞”三大方向，持续打造核心竞争力。

HDC.Cloud 2023当中，全面展示了盘古CV大模型、盘古预测大模型、盘古科学计算大模型、盘古NLP大模型、盘古多模态大模型五大基础模型，并且发布了系列行业大模型，其中包括政务、金融、制造、轨道行业大模型。

在技术差异化层面，盘古大模型3.0包含一系列新技术特性。

其中最为外界关注的大语言模型与多模态模型领域，盘古3.0可以提供100亿参数，380亿参数，710亿参数和1000亿参数的系列化基础大模型，匹配不同场景、不同时延、不同复杂度的行业需求。而这些模型可以提供一致的能力集，包括大语言模型的知识问答、文案生成、代码生成、NL2SQL、插件调用等外界十分关注的能力，以及多模态大模型的图像生成，图像理解等能力。

在应用结构层面，盘古大模型3.0构筑了完全面向行业提供服务，以行业需求为基础设计的大模型体系，包括5+N+X三层架构，即5大L0层的基础大模型，能够提供通用技能，支撑企业的各类应用；N个L1层的行业大模型，能够基于基础大模型的多种能力组合，帮助企业通过数据微调打造符合自身需求的大模型产品；X是海量的L2层场景模型，场景模型更加专注于某个具体的应用场景或特定业务，为客户提供开箱即用的模型服务。

在这三层结构的加持下，盘古大模型3.0可以适配企业的各种需求，并通过多样、灵活的组合排列，形成符合千行百业需求的“千面大模型”。

盘古大模型3.0，究竟为何能深入行业，立足行业？这个问题，需要我们记住三个关键词。

红日初升，其道大光

大模型背后的行业沉淀

第一个关键词：行业经验。

所谓“了解行业”，并不是某种标准化能力，而是无数技术体系、产业体系搭建成的经验集成。积累行业经验没有捷径，而是必须一个个场景深入进去，一个个案例钻研下去，去矿山，去码头，去实验室，才能用水磨功夫聚集起行业经验。

依托华为行业军团，华为云沉淀了超过400行业解决方案，并和伙伴联合打造7大行业aPaaS，从而真正沉淀各个行业的核心诉求、核心知识、核心能力。在AI方面，华为云AI已经在各行业有超过1000个项目的合作经验，对各个行业的智能化诉求有具体、细致的了解。而在华为云AI for Industries的大方向下，我们可以看到盘古大模型本身即与行业知识深度结合，学习了10多个行业公开数据，涵盖金融、政务、气象、医疗、健康、互联网、教育、汽车、零售等，在每个行业板块中学习了超过500亿 tokens的数据量。

行业种类众多、涉及合作规模庞大、行业数据量巨大的行业经验，最终造就了盘古大模型在行业原野上的“其道大光”。

以矿山大模型为例，让煤矿工人在办公室中进行远程操作，是煤矿智能化发展发展的重心。但远程操作会面临矿井内大量粉尘、水雾遮挡摄像头，弱化监控效果的问题。面对这个难题，盘古大模型可以将超过100路视频拼接在同一个画面上，通过透尘算法，异物检测等视觉大模型技术，实时识别采掘过程中的大块岩石、大块煤、煤仓卡堵等异常情况，从而实现地面工作人员不下井，就能在看清看准的情况下实时操控采煤机作业。

目前，基于盘古矿山大模型，华为云与山东能源集团深度合作，开发了21个场景化应用，覆盖能源行业7大业务系统盘古大模型的成功应用，让煤矿工人工作环境更加舒适安全，极大提升了矿山行业的生产效率与安全水准。

行业沉淀不是朝夕之功，而是经年累月的融合与突破。盘古大模型能够真正融入行业，是因为它一早就为行业而生，而且在这条路上躬耕良久。

乳虎啸谷，百兽震惶

自主创新的AI时代

第二个关键词：自主创新。

在当前局面下，科技自立自强已经成为国家战略，行业所需，尤其在涉及国计民生的重点行业，在面对大模型机遇时候对其自主创新水平提出了新的需求，也只有走向全栈自主创新，才能够满足这些行业的智能化需求，真正让AI进入行业原野。

为此，华为云盘古大模型在算力、芯片使能、AI框架、AI平台实现全栈自主创新。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，以及异构计算架构CANN、全场景AI框架昇思MindSpore、AI开发生产线ModelArts等，为大模型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。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。