“道生一，一生二，二生三，三生萬物”，老子在《道德經(jīng)》中將道視為孕育萬物的根本。同理，科技樹的發(fā)展也離不開最底層的根技術(shù)。當(dāng)前，AI處在加速行業(yè)落地的關(guān)鍵階段，但仍然面臨很多挑戰(zhàn)，比如：各行業(yè)的AI應(yīng)用門檻依然不低，AI與行業(yè)知識的結(jié)合有待提升，開發(fā)者開發(fā)、訓(xùn)練和部署模型的效率不高等。

在推動AI落地方面，華為云的戰(zhàn)略布局非常清晰——基于“一切皆服務(wù)”戰(zhàn)略，聚焦三大根技術(shù)。如果把華為云的AI布局比作一棵大樹，預(yù)訓(xùn)練大模型、知識計(jì)算、AI求解器這三大根技術(shù)就是深埋在沃土中的根系。

在第三屆華為云AI院長峰會上，華為云人工智能領(lǐng)域首席科學(xué)家、IEEE Fellow、國際歐亞科學(xué)院院士田奇分享了華為云AI布局的最新進(jìn)展，并介紹全新的華為云盤古圖網(wǎng)絡(luò)大模型。從這些根技術(shù)的迭代，可以一窺華為云AI的發(fā)展脈絡(luò)。

向下扎根：從L0到L2，完成從學(xué)術(shù)大模型到產(chǎn)業(yè)大模型的轉(zhuǎn)變

目前，預(yù)訓(xùn)練大模型已經(jīng)成為AI產(chǎn)業(yè)界的熱點(diǎn)。通過一次預(yù)訓(xùn)練+下游任務(wù)微調(diào)的方式，大模型讓AI模型開發(fā)實(shí)現(xiàn)了從“作坊式”向“工業(yè)化”的升級。近兩年，國內(nèi)外科技巨頭紛紛加入“練大模型”的隊(duì)伍，各家大模型的參數(shù)體量從千億到萬億甚至更高。

“比拼模型體量的‘大躍進(jìn)’不可取?！碧锲嬲J(rèn)為，大模型應(yīng)該直面產(chǎn)業(yè)落地的挑戰(zhàn)，完成從學(xué)術(shù)大模型到產(chǎn)業(yè)大模型的轉(zhuǎn)變。

華為云人工智能領(lǐng)域首席科學(xué)家、IEEE Fellow、國際歐亞科學(xué)院院士 田奇

回顧華為云盤古大模型的發(fā)展歷程，從2020年啟動研發(fā)，2021年4月正式發(fā)布，到2022年聚焦行業(yè)應(yīng)用落地，這一過程中，華為云盤古大模型自身不斷迭代，其進(jìn)化路徑可以分為L0-L1-L2三大階段。L0-L2不是替代關(guān)系，而是并存，上層在下層的基礎(chǔ)上演化而來。這也讓盤古大模型一步步從實(shí)驗(yàn)室走向千行百業(yè)，走向更細(xì)分的實(shí)際場景。

L0是指基礎(chǔ)大模型。目前，華為云已推出五大水平領(lǐng)域的基礎(chǔ)大模型，分別為：NLP（中文語言）大模型、CV（視覺）大模型、科學(xué)計(jì)算大模型、多模態(tài)大模型和最新推出的Graph（圖網(wǎng)絡(luò)）大模型。

其中，NLP（中文語言）大模型是NLP領(lǐng)域首個(gè)千億參數(shù)的中文大模型，它具備強(qiáng)大的文本理解和生成能力，可以理解文字背后的含義，從文本中抽取關(guān)鍵信息。

CV（視覺）大模型首次兼顧了圖像判別與生成能力，在ImageNet 1%、10%數(shù)據(jù)集上的小樣本分類精度上，達(dá)到了業(yè)界最高水平，能夠?qū)Ω餍袠I(yè)的圖像進(jìn)行識別和檢測，可廣泛應(yīng)用在工業(yè)質(zhì)檢、物流管理等領(lǐng)域。

科學(xué)計(jì)算大模型主要解決各種科學(xué)問題，如氣象預(yù)報(bào)、海浪預(yù)測、分子動力學(xué)預(yù)測、微分方程求解等，旨在用AI促進(jìn)基礎(chǔ)科學(xué)的發(fā)展。

多模態(tài)大模型具備圖像和文本的跨模態(tài)理解、檢索與生成能力，通過跨模態(tài)語義關(guān)聯(lián)實(shí)現(xiàn)視覺-文本-語音多模態(tài)統(tǒng)一表示，采用一個(gè)大模型即可靈活支撐圖-文-音全場景AI應(yīng)用，可用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)、藝術(shù)創(chuàng)作、語音播報(bào)、海報(bào)創(chuàng)作等領(lǐng)域。

Graph（圖網(wǎng)絡(luò)）大模型首創(chuàng)圖網(wǎng)絡(luò)融合技術(shù)，在工藝優(yōu)化、時(shí)序預(yù)測、智能分析等場景有廣泛應(yīng)用，比如預(yù)測企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、制造企業(yè)優(yōu)化工藝等等。

L1是指行業(yè)大模型。若想發(fā)揮盤古大模型的能力和優(yōu)勢，還需要讓盤古大模型與行業(yè)相結(jié)合，華為云推出了如盤古金融大模型、盤古礦山大模型、盤古電力大模型、盤古制造質(zhì)檢大模型、盤古藥物分子大模型等行業(yè)大模型。

比如，藥物分子大模型可以輔助科研人員加速藥物研發(fā)過程，將嚴(yán)謹(jǐn)復(fù)雜的分子化合物生成過程可視化以及智能化，高效的進(jìn)行篩查“老藥”加以新用以及“新藥”研發(fā)。通過預(yù)先訓(xùn)練學(xué)習(xí)17億個(gè)小分子的化學(xué)結(jié)構(gòu)，藥物分子大模型實(shí)現(xiàn)了一個(gè)大模型賦能藥物發(fā)現(xiàn)全鏈條任務(wù)。

L2是指面向更加細(xì)分場景的推理模型。以在電力行業(yè)為例，華為云基于盤古電力大模型，針對無人機(jī)電力巡檢細(xì)分場景，通過一次預(yù)訓(xùn)練+下游任務(wù)的微調(diào)，推出盤古電力巡檢大模型，解決了無人機(jī)智能巡檢系統(tǒng)（缺陷檢測）中的小樣本學(xué)習(xí)、主動學(xué)習(xí)、增量學(xué)習(xí)等問題，解決了海量數(shù)據(jù)標(biāo)注工作量大和缺陷種類繁多的問題。

此外，在華為云AI生態(tài)中，通過開源開放，盤古大模型將借助開發(fā)者和合作伙伴的力量，比如將L1行業(yè)大模型開放給ISV伙伴等，將大模型的能力進(jìn)一步下沉到場景，普惠給更多企業(yè)。

“未來我們就是兩條線，一是從練大模型到練好大模型，二是從用大模型到用好大模型?！?/p>

作為盤古大模型的“總設(shè)計(jì)師”，田奇分享了其未來的發(fā)展路徑。他表示，在練好大模型方面，涉及很多前沿技術(shù)創(chuàng)新，需要聯(lián)合高校和科研院所，發(fā)揮產(chǎn)學(xué)研融合的力量。比如大模型架構(gòu)的創(chuàng)新、解決大模型資源消耗大、缺乏邏輯等問題。在用好大模型方面，“大模型也不是萬能的，不一定能解決所有的問題，一定要找到高價(jià)值的場景，找到更適合大模型發(fā)揮作用的地方?！?/p>

“現(xiàn)在大模型大部分架構(gòu)是基于Transformer等，大模型到底應(yīng)該是什么樣的結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)驅(qū)動怎么樣跟知識結(jié)合在一起來訓(xùn)練大模型，這些都是‘練好大模型’值得探討的地方?！敝袊茖W(xué)技術(shù)大學(xué)信息學(xué)院常委副院長李厚強(qiáng)表示。

向上生長：五大優(yōu)勢，解決行業(yè)個(gè)性化難題

有了強(qiáng)壯的根系，要想持續(xù)向上伸展枝葉，必須把大模型放在具體行業(yè)中，放在企業(yè)核心生產(chǎn)系統(tǒng)中檢驗(yàn)。目前，雖然推出預(yù)訓(xùn)練大模型的科技企業(yè)很多，但在落地應(yīng)用方面，「智能進(jìn)化論」認(rèn)為，華為云盤古是走得最快的大模型之一。

“盤古大模型今年的一個(gè)重要目標(biāo)，就是落地行業(yè)創(chuàng)造更大價(jià)值，形成關(guān)鍵技術(shù)的一些壁壘，為煤礦、水利、電力、金融、農(nóng)業(yè)等行業(yè)創(chuàng)造更大的產(chǎn)業(yè)價(jià)值。”田奇表示。目前，盤古大模型已經(jīng)在工業(yè)、城市、能源、金融、氣象等多行業(yè)落地，在電路巡檢、制造業(yè)工藝優(yōu)化、工業(yè)質(zhì)檢等一百多個(gè)場景業(yè)務(wù)中實(shí)際應(yīng)用。

在探索大模型落地方面，各個(gè)科技企業(yè)的策略和路徑各不相同，有的以技能來劃分大模型，有的推出眾多細(xì)分行業(yè)大模型。華為云盤古大模型走的是強(qiáng)化通用性、泛化性的路線?！皩π袠I(yè)落地來講，我們本質(zhì)上不希望一個(gè)行業(yè)一個(gè)模型，更希望打造一些通用的模型?！碧锲姹硎?。

以新推出的圖網(wǎng)絡(luò)大模型為例，一個(gè)大模型可以適配工藝優(yōu)化、時(shí)序預(yù)測、智能分析等多個(gè)場景，同時(shí)應(yīng)用在金融、煤礦、制造等多個(gè)行業(yè)。

比如，在智能分析場景下，圖網(wǎng)絡(luò)大模型幫助廣發(fā)證券將企業(yè)異常財(cái)務(wù)識別準(zhǔn)確率提高到90%，相對于原來的小模型方法提升了20%，實(shí)現(xiàn)了行業(yè)領(lǐng)先。

在時(shí)序預(yù)測場景下，圖網(wǎng)絡(luò)大模型幫助中央空調(diào)系統(tǒng)進(jìn)行可揮發(fā)氣體濃度的預(yù)測，智能監(jiān)測空氣質(zhì)量，同時(shí)也在幫助零售企業(yè)進(jìn)行銷量預(yù)測。

在工藝優(yōu)化場景下，圖網(wǎng)絡(luò)大模型則可以幫助制造行業(yè)優(yōu)化工藝、降本增效。

田奇介紹，經(jīng)過兩年的迭代，華為云盤古大模型已經(jīng)形成了五大優(yōu)勢，包括：AI開發(fā)門檻低、泛化性能高、樣本標(biāo)注快、模型精度高、場景通用性強(qiáng)。在這些優(yōu)勢的加持下，越來越多企業(yè)、機(jī)構(gòu)正在將盤古大模型應(yīng)用到核心生產(chǎn)環(huán)境。

比如，CV（視覺）大模型此前已成功應(yīng)用在鐵路巡檢、國家電力巡檢等場景，目前正被更多制造企業(yè)應(yīng)用在工業(yè)質(zhì)檢環(huán)節(jié)。華為南方工廠的PCB版質(zhì)檢就是借助了盤古CV（視覺）大模型展開。

NLP（中文語言）大模型方面，通過跨語言模型遷移，盤古研發(fā)團(tuán)隊(duì)還在嘗試通過中文大模型、英文大模型加速對其他小語種大模型的訓(xùn)練，如阿拉伯語大模型、西班牙語大模型等。

根系互補(bǔ)：大模型+知識計(jì)算+AI求解器形成合力

在AI落地的道路上，大模型不是孤立的單打獨(dú)斗，因?yàn)槿斯ぶ悄芩惴ū仨毥Y(jié)合行業(yè)Know-How和企業(yè)專有數(shù)據(jù)，才能完成通用到專用的轉(zhuǎn)變。

知識計(jì)算是指利用AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)機(jī)器將人類知識轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的模型。過去，各個(gè)行業(yè)都有各種形態(tài)的知識，它們存在于不同的媒介，比如各種專業(yè)書籍的學(xué)科知識，百科網(wǎng)站的基本常識，專家頭腦中的經(jīng)驗(yàn)沉淀等。知識計(jì)算是實(shí)現(xiàn)行業(yè)知識與AI結(jié)合的全新路徑。

在煤炭焦化行業(yè)，配煤優(yōu)化是一項(xiàng)頗具技術(shù)含量的工藝，是工廠煤耗和焦炭質(zhì)量的關(guān)鍵保證。過去，傳統(tǒng)的配煤只能依靠配煤師的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，存在主觀性、不穩(wěn)定性而且難以傳承?；诒P古Graph大模型和知識計(jì)算，華為云為鞍鋼集團(tuán)打造了智慧配煤解決方案。如今，操作人員只需要在系統(tǒng)中輸入配煉焦炭的四種原料成分相關(guān)比例，系統(tǒng)就能自動計(jì)算焦炭中的成焦質(zhì)量，配煤僅耗費(fèi)1~2分鐘，質(zhì)量預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到95%，在確保焦炭質(zhì)量的前提下，平均配煤成本下降超過5元。以年產(chǎn)量200萬噸焦炭為例，企業(yè)可節(jié)省成本上千萬元。

此外，華為云天籌AI求解器將運(yùn)籌學(xué)和人工智能相結(jié)合，幫助突破業(yè)界運(yùn)籌優(yōu)化極限。它支持億級規(guī)模問題的求解，求解速度最高可以提升100倍，建模效率最高提升30倍，求解效率最高提升30%。

“大模型、知識計(jì)算、求解器不是對立的，而是相輔相成的，可以是相互結(jié)合，相互幫助的?！碧锲姹硎?。

寫在最后

今天，人工智能已經(jīng)深刻改變了我們的生產(chǎn)和生活。但是從獨(dú)立學(xué)科的發(fā)展來看，人工智能還處于發(fā)展早期。

“人工智能的發(fā)展處于初期階段，科研工作者需要充分利用知識、數(shù)據(jù)、算法、算力這四個(gè)要素，建立可解釋和魯棒的人工智能理論，發(fā)展可控、可信、可靠、可擴(kuò)展的人工智能技術(shù)，探索出一條適合人工智能的全新發(fā)展道路?！敝袊茖W(xué)院院士、清華大學(xué)人工智能研究院名譽(yù)院長張鈸在會上表示。

只有根系茁壯，才能枝繁葉茂，果實(shí)累累。華為云聚焦AI根技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，為AI產(chǎn)業(yè)落地探索了一條關(guān)鍵路徑。

“華為云把AI技術(shù)和應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)化、云化，讓更多企業(yè)像使用水電一樣使用全球領(lǐng)先的數(shù)字技術(shù)，促進(jìn)AI高效地走進(jìn)企業(yè)?！比A為公司董事、科學(xué)家咨詢委員會主任徐文偉表示。