在過去幾個月的大模型落地實踐中，業界遇到了方方面面的挑戰。為了攻下行業山頭，華為常務董事、華為云CEO張平安在華為全聯接大會2023上，提出了 “解難題、做難事、行致遠”的號召。華為云今年還將派出200多位博士和天才少年，與行業頭部企業、戰略伙伴一起，開展大模型落地會戰。

　　文|趙艷秋

　　編|牛慧

　　9月21日，在盤古大模型3.0推出兩個多月后，華為云在華為全聯接大會2023上又推出了汽車、醫學等新的行業大模型，并對政務、礦山、氣象、數字人直播、軟件研發等大模型進行了升級。

　　與會者觀察到，華為云全力在行業大模型的道路上快速推進，打法路徑更為明晰。會議上宣布了礦山、氣象、政務等大模型落地的標桿案例。

　　由于不少行業處于大模型落地早期，在過去幾個月的實踐中，業界普遍反映，遇到了方方面面不小的困難。華為常務董事、華為云CEO張平安在會上提出了“解難題、做難事、行致遠”的號召。

　　數智前線獲悉，為了攻下行業山頭，華為云今年還將增派200多位博士和天才少年到一線，與頭部企業、戰略伙伴一起，開展各種會戰。

　　01

　　大模型的路線“分歧”

　　今年7月華為云發布盤古大模型3.0后，很多客戶和業界朋友找到軟通動力華為云智能服務總經理魏建勛咨詢，華為云所說的大模型，為什么與OpenAI的ChatGPT大語言模型不同?

　　華為云對大模型的定義和發展路徑，在業界也引發爭論。不少大廠今年強力投入的是大語言模型，但華為云發布的是自然語言、視覺、科學計算、預測、多模態等五個基礎大模型以及數個行業大模型，對大語言模型并未特別強調。

　　有人士認為，這混淆了大模型的概念，也有人士認為，解決行業問題才是硬道理。不過，魏建勛發現，最近一個多月，華為云的大模型單子越來越多，找華為云和軟通動力合作的企業也越來越多。“大家看到在行業中，尤其在礦山和氣象領域的典型落地案例后，無論在惠民，還是在企業收益上，大家都漸漸有了感知。”

　　“華為云主打的是行業，行業有縱深，會遇到多種多樣的訴求。”魏建勛告訴數智前線，在這種情況下，只有大語言模型是不行的。

　　華為云一位高管告訴數智前線，之所以選擇這個模式，是因為他們覺得一個模型解決不了所有問題。“有的模型擅長文，有的擅長理，比如我們的科學計算大模型，能解決調度這類復雜問題。我們的盤古氣象大模型，研究成果上了《自然》雜志，就是因為它有一個獨立的模型。”

　　“從本質上看，華為云的大模型道路是一條可落地、可變現、不燒錢的商業路徑。”從事數字人應用開發的云蝠智能創始人魏佳星觀察。

　　他坦言，華為云選擇這條路徑與ToB基因密切相關。國內外有多個大廠在做大語言模型，但在大語言模型還未展現出明確商業化優勢前，“在這樣一個競爭氛圍里，我感覺華為即使去做，勝算也不會太高”。而在產業這塊就不同了，像華為云盤古氣象大模型，一兩年內可能就是市場上的獨家技術。“在這個窗口期內，它可以繼續加大數據、加大算力，做到占領市場。”

　　實際上，在華為全聯接大會2023上，張平安介紹，盤古氣象大模型已在歐洲中期天氣預報中心、國家氣象局等開始試用。泰國氣象局也啟動了與盤古的合作。在礦山領域，山東能源集團已把礦山大模型全面應用到9大業務系統、21個場景中。目前，礦山大模型在全國其他8個礦井開始規模使用......

　　華為判斷，人工智能應用迎來奇點，正在加速進入行業生產系統，未來2年將深入到50%以上的行業核心場景，逐步成為數字經濟增長的主引擎。

　　“這是不是有點像5年前新能源車的狀況?”魏佳星說，“在純電賽道沒有一個明確的定論前，一些企業先做增程式，比做純電跑得要快，但大家一開始也有爭議。”

　　不過，大模型落地行業，并不是一件容易的事。

　　一位金融行業資深人士向數智前線描述了今年銀行落地大模型的狀態：二三月，大家都很焦慮，怕落后;四五月，紛紛組建團隊去做;之后幾個月，大家在找方向、落地上遇到了困難，開始變得理性;現在，他們看標桿，把驗證過的場景拿來試用。

　　在這個過程中，除了編程助手這類開箱即用的功能外，業界發現，大模型與業務場景結合的難度不小，一方面需要大算力，不少頭部企業因為數據與合規要求，要構建基礎設施，投資大，有一定周期;另一方面，在行業或企業大模型的訓練上，即便是微調，也可能要一兩萬條數據，還要找到適宜的方法，企業都在探索中;同時，不少企業還要開發算子，解決公有云和私有云協同。

　　魏建勛觀察，目前階段，華為云的打法是聚焦頭部企業，找到具有代表性和普適性的痛點，結合盤古大模型和企業know-how，打造行業標桿，為行業復制打基礎。

　　02

　　大模型落地大會戰

　　打造標桿是一件具有開拓性的事。在華為內部有著密密麻麻的Roadmap，科學家和數學家進一步下沉一線，識別行業難點，更快構建行業大模型，拓展行業深度。

　　華為云人工智能算法專家金博士，參與了盤古汽車大模型的構建。“下到一線后，我充分理解到自動駕駛中數據的價值。”數據是個吞金獸，一個包含視覺、雷達等多傳感器的10秒圖像文字訓練，數據采集標注成本要幾百元，而自動駕駛需要幾百萬小時的行駛數據。

　　同時，如何補足“鬼探頭”這類Corner Case長尾數據，解決幾年前自動駕駛車將橫穿馬路的白色大卡車誤判為云朵，而釀成事故的這類問題，是行業難題之一。

　　在盤古汽車大模型中，采用NeRF構建的數字孿生、元宇宙虛擬環境中，利用大模型的生成和泛化能力，產出大量虛擬數據，而且只要訓練一次，就可生成適配不同新車型視角的視頻，讓Corner Case閉環周期，從兩周以上縮短到兩天內，也降低了實際道路采集標注成本。

　　盤古汽車大模型也進入汽車的研產供銷服場景中，一汽解放數字化部宋磊部長，在會上分享了一汽解放，應用盤古汽車大模型的實踐。

　　在金融領域，負責盤古金融大模型的祝博士，下到一線后，了解到銀行的痛點之一，是傳統智能客服仍要依賴大量人工，而對一線人員的知識傳遞也存在瓶頸。大模型結合知識庫，可理解專業知識，實現專業問答，成為一線人員的助手。基于盤古金融大模型的網點問答，7月在工行上線后，陸續推廣了幾百個網點，答案采納率超過85%，獲得一線業務的好評。目前，文檔問答孵化成的標準解決方案，又快速復制到交行、農行、銀聯以及上交所等。

　　值得關注的是，工行向祝博士反映，他們在人才上面臨兩難：一方面不希望員工被大模型取代;另一方面很多崗位還有人才缺口。他們期望大模型釋放出的員工，能做更多高價值的事。在這一訴求下，華為聯合工行實驗室的人力資源團隊 ，梳理了大模型在企業應用的人員轉身實踐，設計了系列培訓課程，如Prompt調優、微調、大模型運營等，并與遠程銀行、網點等部門合作，建立聯合項目組，驅動企業人員能力提升。

　　“這樣的實踐，也驅動我們梳理了一整套企業落地方法論，真正做到授人以漁，讓企業和員工深入擁抱新技術，提升生產力。”祝博士說。

　　在氣象領域，盤古氣象大模型此前創造了臺風路徑的預測紀錄。這次升級后，它又攻克了暴雨預測這一全球氣象領域Top級難題，讓暴雨紅色預警從3小時預報，提前到24小時發出，這對政府的災害防御、老百姓的生產生活極為關鍵。

　　深圳氣象局也在與華為合作，基于盤古氣象大模型，打造深圳區域氣象預報大模型。數智前線獲悉，這或將成為全球首個區域氣象預報模型，有望實現大約三公里精度的氣象預報。

　　9月30日，華為云還將啟動盤古氣象平臺的邀測，這是一個SaaS服務，讓全球用戶可以直接調用降水預測等功能。

　　在醫學領域，喬博士和劉博士的團隊在解決醫療大模型嚴肅性和專業性的挑戰。“通用NLP大模型通過公開數據學習，能力非常有限。”喬博士介紹，他們通過大量醫學數據，并定義了大量醫學任務，教會NLP大模型學習醫學的知識和場景。“大模型還結合搜索、知識圖譜，進一步保障大模型的可溯源性。”劉博士說。

　　盤古醫學大模型的目標是讓每個醫生擁有可信賴的臨床助手，這對普惠醫療的實現也意義深遠。目前，在由10個科室真實病例構成的檢驗報告解讀測試中，在三個對照組中，盤古醫學助手幾乎達到了對照組1，也就是相當于臨床醫生的平均水平。

　　在大會期間還公布了多個大模型的落地進展，如政務大模型首次將NLP大模型與CV大模型融合，讓城市各類開放和長尾事件秒級發現、分鐘級分撥。礦山大模型，讓山能濟寧二號煤礦每年多產出8000噸精煤，增收數千萬元;數字人直播，讓丹寨農特產和非遺產業蠟染走出大山，走向全球。

　　過去幾個月，華為攻克行業難題的各種會戰中，合作伙伴的能力和價值也在快速釋放中。他們識別行業關鍵問題，結合自身行業know-how，推動盤古進入行業。魏建勛告訴數智前線，軟通動力在嘗試突破車險理賠的難點，將原來理賠定損，從幾天逐步縮短到小時級、分鐘級，“現場就能解決”，目前該項目與車企客戶在PoC階段。

　　03

　　支撐百模千態

　　在大模型訓練和落地過程中，算力目前是行業的“集體焦慮”。這也是華為全聯接大會2023上，與會者最關注的事情之一。

　　“大家都在到處找算力，供需比大約在 1：10 之間。”一位算力行業人士說，“大模型廠商都在各地密集訪談，到處尋找穩定算力的合作伙伴，每家對算力的需求都在萬P以上。”

　　不光是大模型廠商，一些行業頭部企業，如銀行也已開始入場搶算力了。“銀行動不動就幾十萬、上百萬資料，他們要去做企業模型訓練，首先就要購置算力。”

　　有資深人士判斷，國內目前H800的缺口達到45萬張。面對中國的算力需求熱，上述算力行業人士稱，英偉達的發貨政策是優先美國本土，中國供貨量不到兩成，而這樣的供貨還有隨時被卡的風險。

　　此前，由于美國禁令，英偉達為中國提供了特供的A800和H800，今年以來仍不斷有消息認為，美國還在考慮打壓升級，包括進一步限制A800和H800的出口，限制中國企業使用美國AI云服務等。

　　面對算力的稀缺和昂貴，在9月21日的會議中，張平安宣布了華為云昇騰AI云服務正式上線。華為云投入很大，在貴安、烏蘭察布和蕪湖建設了非常大的AI算力中心。企業只需通過一鍵接入，即可隨取隨用AI云服務。

　　有趣的是，此前業界云廠商紛紛宣布支持各類開閉源大模型，華為云這次也宣布，除了支持盤古大模型，還將適配業界主流的近一百個開源大模型，如Llama2，GLM等，支持企業既可以基于盤古基礎大模型和行業大模型，也可以基于開源大模型，打造自己的專屬大模型。

　　9月20日，華為云昇騰AI云服務“百模千態”專區上線。千卡訓練30天長穩率達到90%，訓練作業故障自動恢復，非自動場景下恢復時長小于30分鐘;此外，還提供了開發、遷移工具鏈，30多種可視化調優部署工具，自動化實施工具，典型模型遷移周期可降低到兩周。此前，針對華為在《自然》雜志上發表的華為云盤古氣象大模型的論文，任正非就在內部講話中談及，要“在新的淘金時代賣鏟子”。

　　為了應對千模百態的需求，在會議期間，華為云CTO張宇昕也介紹，華為云以系統架構創新的思路，正式發布分布式QingTian架構，打破了計算、存儲、網絡的邊界，把過去主從式架構升級為對等架構，來提升AI算力。

　　正如華為輪值董事長孟晚舟所言，華為致力于打造中國堅實的算力底座，為世界構建第二選擇。