人工智能大模型成為中國實體經濟發展新引擎

王攀 陳宇軒 白瑜

7月7日，華為技術有限公司在華為開發者大會2023上正式發布人工智能（AI）大模型華為云盤古大模型3.0。

只需要1臺服務器，再加上10秒鐘的耐心，氣象專家就能完成臺風未來10天路徑的推理預測。然而，過去這樣的工作需要在大約3000臺服務器的高性能計算機集群上、花費5小時進行仿真模擬計算。

這樣的改變得益于人工智能大模型的發展。在7日舉行的“華為開發者大會2023”上，華為云正式發布人工智能大模型“盤古大模型3.0”和“昇騰AI云服務”，包含以“鯤鵬”“昇騰”為基礎的AI算力、計算引擎、全場景AI框架以及AI開發平臺等，實現全棧自主創新。

在氣象領域，盤古氣象大模型采用了三維高分辨率人工智能氣象預報方法，預報精度超過了傳統數值預報方法，能夠有效應對氣象預報領域長期存在的精度低、可解釋性差、極端天氣預測不準等挑戰。相關研究成果日前發表于國際權威期刊《自然》雜志。

今年以來，人工智能大模型在中國掀起了新一輪熱潮。中國科技部新一代人工智能發展研究中心5月底發布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，中國10億參數規模以上的大模型已發布79個。除百度外，阿里、科大訊飛、美團、百川智能、云知聲、騰訊等頭部企業相繼在該領域布局。

“除了對話、寫詩、作畫等應用之外，要將大模型切實投入到城市發展、金融科技、生物醫藥、工業制造、科學研究等領域，在實體產業落地，為社會經濟帶來實實在在的價值。”中國工程院院士鄔賀銓說。

截至目前，中國開發的人工智能大模型已經在智慧礦山、藥物研發、氣象、政務、金融、智能制造、鐵路管理等領域展現出巨大的應用潛力。

中國電子科技集團旗下企業6月初發布了生成式人工智能大模型產品“小可”，包括擬文助手、編碼助手、智能標繪等一系列智能應用。尤其是在智能制造方面，“小可”能夠構建工廠一體化流轉平臺，打破工業控制、運行維護各個系統間數據和工序流轉壁壘，實現崗位工人、產線設備、信息系統之間基于自然語言的交互，優化工廠自動化、數字化、智能化運作流程。

位于深圳的鵬城實驗室此前也發布消息稱，該實驗室將推出“鵬城·腦海”大模型計劃，打造自主可控、安全可控、開源開放的自然語言預訓練大模型底座，尤其是面向數字政務、智慧金融、智能制造等應用場景。

在實踐中，中國人工智能大模型與實體經濟的結合，還在不斷向縱深發展。在7日舉行的“華為開發者大會2023”上，華為常務董事、華為云CEO張平安表示，大模型創新需要對算力、算子、計算框架及平臺進行全棧的創新和優化，才能降低大模型訓練門檻，加快人工智能大模型在實體經濟的落地應用。

例如，盤古藥物分子大模型將先導藥物研發周期從數年縮短至一個月，研發成本降低70%；盤古礦山大模型幫助煤礦企業構建安全高效的智能化系統，已在全國近10個礦井規模化應用；在鐵路貨運方面，盤古鐵路大模型能夠精準識別430多種各類故障，總體故障發現率達到99.8%。

業界專家認為，當前，利用大模型加速千行百業的數字化、智能化轉型，深耕實體經濟行業，已經成為中國產業界的共識。

“下一步，人工智能大模型要加強制造業技術、產業、應用進一步融合，更深入地研發面向制造業的大模型，為中國制造業的數字化轉型和智能化升級提供堅實支撐。”中國工程院院士、系統仿真及制造業信息化專家李伯虎說。（來源：新華社）