6月22日，在華為開發(fā)者大會(huì)2024（HDC 2024）上，華為常務(wù)董事、華為云CEO張平安正式發(fā)布盤古大模型5.0，在全系列、多模態(tài)、強(qiáng)思維三個(gè)方面全新升級(jí)；張平安還分享了盤古大模型在自動(dòng)駕駛、工業(yè)設(shè)計(jì)、建筑設(shè)計(jì)、具身智能、媒體生產(chǎn)和應(yīng)用、高鐵、鋼鐵、氣象等領(lǐng)域的豐富創(chuàng)新應(yīng)用和落地實(shí)踐，持續(xù)深入行業(yè)解難題。

盤古大模型5.0，在全系列、多模態(tài)、強(qiáng)思維三個(gè)方面做了全新升級(jí)

全系列：盤古大模型5.0包含不同參數(shù)規(guī)格的模型，以適配不同的業(yè)務(wù)場景。十億級(jí)參數(shù)的Pangu E系列可支撐手機(jī)、PC等端側(cè)的智能應(yīng)用；百億級(jí)參數(shù)的Pangu P系列，適用于低時(shí)延、高效率的推理場景；千億級(jí)參數(shù)的Pangu U系列適用于處理復(fù)雜任務(wù)；萬億級(jí)參數(shù)的Pangu S系列超級(jí)大模型能夠幫助企業(yè)處理更為復(fù)雜的跨領(lǐng)域多任務(wù)。

多模態(tài)：盤古大模型5.0能夠更好更精準(zhǔn)地理解物理世界，包括文本、圖片、視頻、雷達(dá)、紅外、遙感等更多模態(tài)。在圖片和視頻識(shí)別方面，可支持10K超高分辨率；在內(nèi)容生成方面，采用業(yè)界首創(chuàng)的STCG（Spatio Temporal Controllable Generation，可控時(shí)空生成）技術(shù)，聚焦自動(dòng)駕駛、工業(yè)制造、建筑等多個(gè)行業(yè)場景，可生成更加符合物理規(guī)律的多模態(tài)內(nèi)容。

強(qiáng)思維：復(fù)雜邏輯推理是大模型成為行業(yè)助手的關(guān)鍵。盤古大模型5.0將思維鏈技術(shù)與策略搜索深度結(jié)合，極大地提升了數(shù)學(xué)能力、復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃能力以及工具調(diào)用能力。

盤古大模型重塑千行萬業(yè)，已在30多個(gè)行業(yè)、400多個(gè)場景中落地

重塑自動(dòng)駕駛

盤古大模型5.0通過創(chuàng)新的可控時(shí)空生成技術(shù)，結(jié)合場景視頻生成、4D BEV視頻生成、自動(dòng)駕駛仿真庫及路網(wǎng)信息，能更好地理解物理規(guī)律，大規(guī)模生成和實(shí)際場景相一致的駕駛視頻數(shù)據(jù)，還可以靈活增加控制條件，生成不同路況、不同光照、不同天氣的訓(xùn)練視頻數(shù)據(jù)，加速自動(dòng)駕駛技術(shù)的快速成熟。

重塑工業(yè)設(shè)計(jì)

以新車造型設(shè)計(jì)為例，周期一般需要1-2年，盤古大模型可以讓汽車的造型設(shè)計(jì)時(shí)間大幅縮短。造型設(shè)計(jì)師可以將自己的靈感，通過對(duì)話、畫圖與大模型交互，生成3D汽車數(shù)字模型，并可進(jìn)行風(fēng)格化調(diào)整、零部件編輯、顏色更換等。盤古大模型生成的數(shù)字模型還可直接輸出成3D文件，支持10幾種主流格式，設(shè)計(jì)師可以直接3D打印成樣品，減少制作油泥模型的輪次，極大地節(jié)省成本和時(shí)間。

除了汽車造型設(shè)計(jì)，盤古大模型還可以用于汽車的工裝設(shè)計(jì)、模具設(shè)計(jì)，以及電子產(chǎn)品領(lǐng)域的工業(yè)設(shè)計(jì)等。

重塑建筑設(shè)計(jì)

基于盤古大模型的可控生成能力，只需輸入設(shè)計(jì)的黑白草圖，即可生成彩色并帶有紋理的建筑群360°實(shí)景視頻；基于盤古3D重建能力，還可以構(gòu)建出高真實(shí)感的建筑3D模型，將復(fù)雜建筑群的概念設(shè)計(jì)周期從數(shù)周縮短到數(shù)十分鐘，助力建筑師創(chuàng)造出更加出色的建筑作品。圖片

重塑具身智能

盤古大模型能夠讓機(jī)器人完成10步以上的復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃，并且在任務(wù)執(zhí)行中實(shí)現(xiàn)多場景泛化和多任務(wù)處理。同時(shí)盤古大模型還能生成機(jī)器人需要的訓(xùn)練視頻，讓機(jī)器人更快地學(xué)習(xí)各種復(fù)雜場景。

重塑媒體內(nèi)容生產(chǎn)和應(yīng)用領(lǐng)域

盤古大模型能夠?qū)?shí)拍視頻快速轉(zhuǎn)換成特定風(fēng)格的動(dòng)漫，并保持角色樣貌特征前后一致，舞蹈、武打等大運(yùn)動(dòng)軌跡也能確保合理一致的視覺效果；能自動(dòng)將視頻譯制成不同語言，并保留原始角色的音色、情感、語氣；將譯制配音、動(dòng)漫生成等場景的制作周期從月級(jí)縮短到天級(jí)，大大提升制作效率，作品一次拍攝多元化制作，實(shí)現(xiàn)價(jià)值最大化。

還能通過AI翻譯和擬人化語音合成能力，實(shí)現(xiàn)AI同聲傳譯，讓云會(huì)議、視頻通話等可以實(shí)現(xiàn)母語交流體驗(yàn)。

重塑高鐵

全國每天需要檢測的動(dòng)車大概有3.2萬節(jié)車廂，過去需要大量的巡檢工人在凌晨時(shí)段去完成，耗時(shí)耗力。如今結(jié)合盤古大模型和巡檢機(jī)器人，可精準(zhǔn)識(shí)別一列動(dòng)車的3.2萬個(gè)項(xiàng)點(diǎn)，覆蓋8大類、350多種復(fù)雜故障，幫助高鐵提升運(yùn)營效率，降低成本，減少人工在凌晨時(shí)段去巡檢的艱辛作業(yè)。

重塑鋼鐵

以上海寶武鋼鐵熱軋生產(chǎn)線為例，每次調(diào)整生產(chǎn)鋼板的種類和尺寸，都需要工程師重新調(diào)整7道精軋機(jī)組的300多個(gè)參數(shù)，需要耗費(fèi)約5天的時(shí)間。盤古大模型能夠?qū)ψ顑?yōu)參數(shù)進(jìn)行預(yù)測，顯著降低熱軋生產(chǎn)線調(diào)優(yōu)時(shí)間，并提高預(yù)測精度和鋼板成材率。目前盤古大模型目前已在寶鋼1880熱軋生產(chǎn)線上線，預(yù)測精度提高5%以上，鋼板成材率提升0.5%，預(yù)計(jì)每年可以多產(chǎn)鋼板2萬余噸，年收益達(dá)9000余萬元。此外，盤古大模型還將應(yīng)用于高爐場景，對(duì)爐溫、鐵水溫度、硅含量等爐況進(jìn)行仿真，從而輔助高爐精準(zhǔn)控制，充分利用每一分能源，降低能源成本。

重塑氣象

華為云在分辨率為25公里的全球模型基礎(chǔ)上，融合區(qū)域高質(zhì)量氣象數(shù)據(jù)集，升級(jí)了分辨率分別為1公里、3公里、5公里的區(qū)域預(yù)報(bào)能力，包含氣溫、降雨、風(fēng)速等氣象要素。不僅如此，今年華為云還聯(lián)合天融環(huán)境打造了環(huán)境大模型，將污染六項(xiàng)的預(yù)測準(zhǔn)確度全面提升10％以上。

重塑醫(yī)藥

天士力基于盤古大模型打造“數(shù)智本草大模型”。一方面基于盤古的L0基礎(chǔ)模型，學(xué)習(xí)訓(xùn)練了4000多萬篇文獻(xiàn)，尤其是學(xué)習(xí)了1000多本古籍，從古方古籍和現(xiàn)代文獻(xiàn)中總結(jié)出知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，可以賦能方劑篩選和優(yōu)化、提升研發(fā)效率，也能輔助醫(yī)生問診。另一方面，天士力在盤古17億化合物的藥物分子大模型基礎(chǔ)上，增訓(xùn)了350萬天然產(chǎn)物分子數(shù)據(jù)，未來有望更好地優(yōu)化方劑和發(fā)現(xiàn)新藥。

昇騰AI云服務(wù)加速模型開發(fā) 使能百模千態(tài)

華為云對(duì)昇騰AI云服務(wù)進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化。業(yè)界萬億參數(shù)模型訓(xùn)練的平均無中斷時(shí)長約2.8天，昇騰AI云服務(wù)可實(shí)現(xiàn)40天無中斷；業(yè)界平均集群故障恢復(fù)時(shí)間約60分鐘，昇騰AI云服務(wù)可以縮短到10分鐘，同時(shí)能將大模型的資源開通時(shí)間從月級(jí)縮短到天級(jí)，加速大模型的開發(fā)。

目前，昇騰AI云服務(wù)已全面適配行業(yè)主流的100多個(gè)大模型，以云服務(wù)的方式協(xié)助客戶開發(fā)，訓(xùn)練，托管和應(yīng)用模型，打造百模千態(tài)的“黑土地”。

全棧系統(tǒng)性創(chuàng)新 打造AI Native的華為云

華為云CTO張宇昕表示，通過全棧系統(tǒng)性創(chuàng)新，能夠讓大模型的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、訓(xùn)練、推理、應(yīng)用實(shí)現(xiàn)全流程的高效率和高性能。華為云的全棧系統(tǒng)性創(chuàng)新覆蓋了數(shù)據(jù)中心、云平臺(tái)架構(gòu)和基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，為AI開發(fā)提供AI Native的基礎(chǔ)設(shè)施。

當(dāng)前云平臺(tái)在大模型的訓(xùn)練和使用中通常存在“算力墻”“內(nèi)存墻”“能效墻”等問題。為此，華為云打造了下一代的云基礎(chǔ)設(shè)施CloudMatrix，改變傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的架構(gòu)和算力供給模式，將傳統(tǒng)的以CPU為中心的主從架構(gòu)，演進(jìn)為多元算力對(duì)等全互聯(lián)架構(gòu)；并通過高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，將CPU、NPU、GPU等算力資源全部互聯(lián)和池化，從而把AI算力從單體算力演進(jìn)到矩陣算力，開啟智能算力新紀(jì)元。

同時(shí)，針對(duì)云平臺(tái)在大模型的訓(xùn)練和使用中存在的“內(nèi)存墻”問題，華為云正式發(fā)布EMS彈性內(nèi)存存儲(chǔ)服務(wù)，基于Memory Pooling專利技術(shù)，通過顯存擴(kuò)展、算力卸載、以存代算等三大手段來打破內(nèi)存墻，釋放極致算力。

基于新一代云基礎(chǔ)設(shè)施和EMS彈性內(nèi)存存儲(chǔ)服務(wù)、昇騰AI云服務(wù)等創(chuàng)新，華為云已經(jīng)在貴安、烏蘭察布和蕪湖，構(gòu)建了三大AI算力中心CloudOcean；同時(shí)也在華北、華東、華南等熱點(diǎn)區(qū)域部署了AI算力資源池CloudSea；還通過華為云CloudLake和CloudPond邊緣云平臺(tái)，將AI算力推到客戶身邊，提供最低時(shí)延的AI訓(xùn)推服務(wù)。由此，華為云打造了云、網(wǎng)、邊、端協(xié)同的AI Native的算力平臺(tái)，提供給開發(fā)者、客戶和伙伴使用。

此外，華為云對(duì)AI開發(fā)生產(chǎn)線ModelArts進(jìn)行升級(jí)，在AI開發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施和流水線之上，構(gòu)建了大模型即服務(wù)平臺(tái)ModelArts Studio，提供百模千態(tài)的第三方大模型托管服務(wù)，支持對(duì)大模型定制開發(fā)，并提供相應(yīng)的工具和行業(yè)集成套件，讓客戶可以方便地將大模型與業(yè)務(wù)系統(tǒng)結(jié)合。

除了系統(tǒng)性創(chuàng)新，華為云還將盤古大模型和華為在產(chǎn)品研發(fā)、數(shù)據(jù)治理、安全防護(hù)、業(yè)務(wù)運(yùn)維等各個(gè)領(lǐng)域積累的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，“跳了自己的降落傘”，應(yīng)用在了華為云CodeArts、DataArts、MetaStudio和GaussDB、云安全等系列云服務(wù)的智能化上。將華為云的服務(wù)重塑和升級(jí)，從而更智能、更高效。

來源：華為