“盤古”走向產(chǎn)業(yè)山巒，打開了一串AI落地的新腦洞

原標(biāo)題：“盤古”走向產(chǎn)業(yè)山巒，打開了一串AI落地的新腦洞

作為中國神話體系中最古老的神，盤古與其他創(chuàng)世神不同的地方，在于開天辟地之后，將自身化為承載華夏文明的山川江海。

《五運歷年紀(jì)》中記載，盤古氣成風(fēng)云，聲為雷霆，左眼為日，右眼為月，四肢五體為四極五岳，血液為江河，筋脈為地理，肌肉為田土，發(fā)為星辰，皮毛為草木，齒骨為金玉，精髓為珠石，汗流為雨澤。

今天，眾多產(chǎn)業(yè)渴望引入AI來提質(zhì)增效，但傳統(tǒng)行業(yè)AI人才不足、專業(yè)經(jīng)驗與技術(shù)相互適配的磨合難題、產(chǎn)業(yè)智能化改造的探索成本等等，導(dǎo)致AI落地產(chǎn)業(yè)時，很容易面臨需求瑣碎、解決方案繁多、投入效益比不清晰的混沌局面。

這時，預(yù)訓(xùn)練大模型的出現(xiàn)，就成為劈開蒙沌的那把“斧子”。

基于預(yù)訓(xùn)練大模型，開發(fā)者和產(chǎn)業(yè)可以通過微調(diào)就能快速開發(fā)出適配不同場景的應(yīng)用，打破AI落地產(chǎn)業(yè)的諸多限制條件。GPT等超大參數(shù)通用模型的迭代，都會引發(fā)學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的狂熱關(guān)注。而中國預(yù)訓(xùn)練大模型的技術(shù)標(biāo)桿，大概率要算華為一個。

今年4月，華為云發(fā)布了盤古系列超大預(yù)訓(xùn)練模型。基于大量數(shù)據(jù)打造，具有超大規(guī)模參數(shù)、超高精度的特質(zhì)，還提供模型預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、部署和迭代的功能，以減少行業(yè)側(cè)的數(shù)據(jù)標(biāo)注依賴，從而降低人工智能開發(fā)的門檻和成本。

以“盤古”來命名預(yù)訓(xùn)練大模型，來自于華為嚴(yán)肅而又浪漫的思考——為AI走向千行百業(yè)打開新空間，同時將華為的各種技術(shù)能力與產(chǎn)業(yè)融合，讓AI滋養(yǎng)萬物。

AI落地不是奇思妙想的神話，要經(jīng)受現(xiàn)實的種種考驗，盤古大模型真的能夠?qū)崿F(xiàn)技術(shù)目標(biāo)嗎？恰好最近有一個實地探訪“華為云黑科技”的節(jié)目，我們可以通過盤古大模型的探訪視頻，眼見為實地了解一下盤古大模型在實際案例中的能力。

可以看到， AI正在與千行百業(yè)、山川江海凝結(jié)在一起，抵達每一座產(chǎn)業(yè)山巒，勾勒出數(shù)智山河的全新畫卷。

其中，“盤古”都扮演著怎樣的角色呢？

工業(yè)之眼

AI需要望向那些曾被忽視的偏遠角落和產(chǎn)業(yè)難題。電網(wǎng)巡檢，正是這樣的地方。

長期以來，電網(wǎng)員工必須穿行在深山峽谷、荒漠戈壁中，親自去觀察和檢修故障。而現(xiàn)在，盤古大模型也讓AI開始流淌在這些人煙罕至的地方。

在國網(wǎng)重慶永川公司智能電力巡檢項目中，就用無人機替代人力完成巡檢，但是，要當(dāng)好一線生產(chǎn)作業(yè)中的“眼睛”，并不容易。

一來，許多電網(wǎng)環(huán)境和狀況都各有不同，意味著訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本少，傳統(tǒng)開發(fā)方式下很難達到應(yīng)用效果，無法取代人力；二來，電網(wǎng)作為基礎(chǔ)設(shè)施，覆蓋面積大、范圍廣，標(biāo)注海量數(shù)據(jù)需要耗費大量時間和人力成本。這時，盤古預(yù)訓(xùn)練大模型的優(yōu)勢便體現(xiàn)出來了。

首先，盤古CV大模型是目前業(yè)界最大的CV大模型，包含超過30億參數(shù)，并且在超過10億張圖像上進行了預(yù)訓(xùn)練，在ImageNet等數(shù)據(jù)集上的小樣本分類精度上排名世界第一，所以能夠滿足無人機智能巡檢系統(tǒng)（缺陷檢測）中的小樣本學(xué)習(xí)、標(biāo)注工作量大等問題，提升訓(xùn)練效率。國網(wǎng)重慶永川項目中，就借助盤古大模型將數(shù)據(jù)篩選效率提升30倍、篩選質(zhì)量提升5倍。

其次，盤古大模型的開發(fā)過程中采用了多項領(lǐng)先技術(shù)，比如首次在圖像預(yù)訓(xùn)練流程中加入生成和判別損失，兼顧CV大模型的判別能力和生成能力，保證模型在底層圖像恢復(fù)和高層語義理解的能力，從而保證了最終部署的模型精度能夠滿足作業(yè)的需求。

不難看出，盤古大模型的視覺能力，正在點亮中國大地上一個個能力各異的“工業(yè)之眼”。

醫(yī)療之臂

提到AI醫(yī)療，很多人都會想到疫情防控期間行走在醫(yī)院里的消毒機器人、送餐機器人。很少有人知道，在實驗室中，科研人員同樣需要AI來加速攻關(guān)。

新冠肺炎爆發(fā)后，全球的科研人員短期內(nèi)發(fā)表了大量新冠相關(guān)的文章，時間緊任務(wù)重，要快速從海量文獻中提取出最新最前沿的關(guān)鍵知識和研究成果，給中國醫(yī)療人員帶來了不小的壓力：

靠人工整合，不僅需要大量人員投入，影響防疫效率，還可能出現(xiàn)分析效率低、出現(xiàn)誤差等情況。而且，當(dāng)時所能使用的深度學(xué)習(xí)算法模型，很多沒有生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域語料，在知識提取上表現(xiàn)一般。

這時候，盤古大模型迅速化身為科研人員的左膀右臂。

基于盤古大模型，華為云構(gòu)建了從文獻到知識圖譜的端到端分析流程，用于醫(yī)學(xué)信息的抽取，同時提出了用于醫(yī)學(xué)關(guān)系預(yù)測算法，可以自適應(yīng)地選擇更恰當(dāng)?shù)膶＜夷Ｐ?，來對輸入的?shù)據(jù)進行預(yù)測。

靈活的模型選擇，使得盤古大模型的知識表征方法比傳統(tǒng)的知識表征方法，準(zhǔn)確度提升了12%。也有效地推動了科研工作的進程。

可能有讀者會問，隨著疫情逐步得到控制，盤古大模型還能在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)光發(fā)熱嗎？實際上，今天AI及盤古大模型已經(jīng)成為生物醫(yī)療創(chuàng)新路上不可或缺的伙伴。

城市之路

智慧城市是目前為止人類對AI能力最恢弘也最全面的落地想象。而城市智慧生活，則是由一個個細分且垂直的算法模型來組成的。

舉個例子，城市指揮交通往往需要成百上千個算法，來分析和處理錯綜復(fù)雜的交通狀況與萬級規(guī)模視頻流數(shù)據(jù)。僅識別領(lǐng)域，就包括號牌遮擋、人車對比、駕駛行為異常等等諸多細節(jié)。

要針對每個AI落地場景都一一開發(fā)、訓(xùn)練，智慧城市可能要等到天荒地老。這時候，盤古大模型就成了智慧城市的一條“加速履帶”，讓創(chuàng)新可以被更快、更簡單地實現(xiàn)。

這條加速履帶，讓AI應(yīng)用之路更寬廣：利用自研的虛擬與現(xiàn)實數(shù)據(jù)混合技術(shù)，配合最新研發(fā)的層次化Transformer模塊，盤古大模型能夠?qū)崟r處理數(shù)百路視頻的實時數(shù)據(jù)，在無需任何手工標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下，完成交通參與者的識別與分析。這意味著，基于盤古大模型，許多AI能力薄弱的城市也能快速追趕上智能化隊伍。

同時，也讓數(shù)字化建設(shè)變得更集約。一直以來，智慧城市都面臨著數(shù)據(jù)、算力、人才等資源的巨大消耗。而基于盤古的預(yù)訓(xùn)練模型，以及自研的小樣本微調(diào)技術(shù)等等，可以大幅降低人工標(biāo)注量和調(diào)優(yōu)難度，讓AI可以低成本、大規(guī)模復(fù)制。

借助這條履帶，越來越多的城市可以點亮AI之路，智能山河的畫卷正在城市版圖上徐徐展開。

科學(xué)之腦

盤古大模型不僅出現(xiàn)在人間煙火、千行百業(yè)的實踐中，也不忘護航科研創(chuàng)新的星辰大海。

盤古大模型的分身之一科學(xué)計算大模型，正在各種科學(xué)問題中，用AI技術(shù)來促進基礎(chǔ)科學(xué)的發(fā)展。

目前，科學(xué)計算大模型還被應(yīng)用于氣象預(yù)測、分子動力學(xué)預(yù)測、微分方程求解等科學(xué)問題上，助力AI長遠地影響和改變?nèi)祟惿钇焚|(zhì)。

目前，盤古大模型已經(jīng)在能源、零售、金融、工業(yè)、醫(yī)療、環(huán)境、物流等行業(yè)多個場景中成功驗證。透過這些案例，我們可以窺見盤古大模型為AI描畫的想象空間——為產(chǎn)業(yè)AI開辟新天地，將己身支撐數(shù)智山河的繁榮生長。

在產(chǎn)業(yè)山巒間，描畫AI的指數(shù)級增長曲線

有數(shù)據(jù)顯示，目前AI的滲透率不到10%，產(chǎn)業(yè)AI處在初級階段，帶來巨大的市場增長空間。多快好省，是AI接下來走出指數(shù)級增長曲線不可或缺的環(huán)節(jié)。從盤古大模型的實踐中，我們也可以看到，加速AI落地產(chǎn)業(yè)的幾個前提：

1.標(biāo)準(zhǔn)化。盤古大模型在預(yù)訓(xùn)練階段沉淀了大量的通用知識，四大分身模型以流水線的方式，快速適配和擴展不同場景，實現(xiàn)了AI模型在千行百業(yè)的批量化落地和可復(fù)制性。

2.先進性。只有具備人無我有、降維打擊的技術(shù)能力，預(yù)訓(xùn)練模型才能滿足各行各業(yè)的差異化開發(fā)、訓(xùn)練需求，這也是盤古大模型的價值所在。比如之前業(yè)界的一些預(yù)訓(xùn)練大模型為了追求泛化能力，基本都不調(diào)優(yōu)，導(dǎo)致一些細分場景下無法發(fā)揮出最優(yōu)性能。而盤古大模型的基于提示（prompt-based）調(diào)優(yōu)、動態(tài)冰化等一系列技術(shù)，則能夠?qū)崿F(xiàn)小樣本訓(xùn)練下的優(yōu)異性能，提升AI的場景普適度。

3.普惠性。減少行業(yè)應(yīng)用者的成本顧慮，也是科技企業(yè)的職責(zé)。華為云通過全棧AI協(xié)同優(yōu)化，幫助盤古大模型實現(xiàn)訓(xùn)練加速，單位比特算力成本最優(yōu)。從算法、算力與數(shù)據(jù)問題，再到與行業(yè)知識的結(jié)合，盤古大模型正在一步步移除AI向產(chǎn)業(yè)世界進發(fā)的種種阻礙。

在AI進入萬物的過程中，如何讓落地變得更加順暢、真正解決產(chǎn)業(yè)問題？技術(shù)與產(chǎn)業(yè)，可能需要一個“深情擁抱”。這是科技企業(yè)需要擔(dān)負的時代之責(zé)，也是盤古大模型正在寫就的傳奇故事：

讓技術(shù)力量化為三山五岳、雨露甘霖，支撐千行百業(yè)的智能化升級，在產(chǎn)業(yè)土壤中澆灌出千姿百態(tài)的AI之花。

9月23日華為全聯(lián)接線上大會

華為高級副總裁、華為云CEO、

消費者云服務(wù)總裁張平安

將在主題演講中

發(fā)布華為云盤古家族新成員

生成海報

免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責(zé)任。任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。