當前，隨著新質(zhì)生產(chǎn)力概念的走深與數(shù)字化轉型的走實，在數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化日益融合的背景下，大模型作為人工智能領域的重要突破，逐漸成為推動行業(yè)智能化變革的核心力量。
然而，AI大模型在行業(yè)應用中盡管被寄予厚望，卻也存在一些明顯的“窘境”，這些窘境并非完全源自技術本身的，而更多地體現(xiàn)在實際應用與理論預期之間的落差。因此，如何將AI大模型更好落地在行業(yè)應用成為當下產(chǎn)業(yè)鏈關注的重點。
近日，在華為開發(fā)者大會2024期間，華為云EI服務產(chǎn)品部部長尤鵬在演講中深入剖析了AI大模型在行業(yè)應用中所面臨的實際挑戰(zhàn)，并給出華為云的五大創(chuàng)新舉措，在AI大模型如火如荼的當下，旨在切實各行各業(yè)實現(xiàn)智能化升級。
華為云EI服務產(chǎn)品部部長尤鵬
發(fā)現(xiàn)大模型落地應用“暗礁”
自2017年國務院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》后，發(fā)展人工智能不僅成為國家戰(zhàn)略，也是新的重要經(jīng)濟增長點?；仡欉^去兩年，伴隨著人工智能的快速發(fā)展，各行業(yè)政策已經(jīng)將業(yè)務智能化變革的目標明確定位為提升生產(chǎn)力。這一轉變意味著，傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式和管理模式正在被更高效、更智能的新模式所取代，人工智能也已從單純的技術概念，轉變?yōu)閷崒嵲谠谕苿赢a(chǎn)業(yè)進步和社會發(fā)展的強大引擎。
2024年，新質(zhì)生產(chǎn)力概念的推出進一步調(diào)了大模型在賦能行業(yè)中的關鍵作用。大模型，作為人工智能領域的重要突破，其強大的數(shù)據(jù)處理和分析能力為各行業(yè)帶來了前所未有的機遇，不斷催生新的商業(yè)模式和服務范式。
也正是在過去一年中，盤古大模型在30多個行業(yè)中成功落地，覆蓋了400多個應用場景，取得了顯著成績。
然而，據(jù)尤鵬介紹，大模型在行業(yè)的實際應用過程中，其落地并非一帆風順。
具體來看，由于每個行業(yè)都有其獨特的工作流程和業(yè)務規(guī)則，通用大模型在面對特定行業(yè)場景時，往往顯得力不從心，無法滿足個性化的需求，同時，盡管大模型具有強大的學習和推理能力，但面對紛繁復雜的行業(yè)應用，其泛化能力仍然有限，在人才方面對于具備深度學習、自然語言處理等領域?qū)I(yè)知識的人才儲備量也明顯不足。
更為關鍵的是，從模型設計、訓練到部署，大模型的工程化每一個環(huán)節(jié)都需要精細的技術操控和豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗，因此訓練成本高昂，其商業(yè)模式有待進一步創(chuàng)新，以降低其應用門檻和推廣成本。
可見，這些挑戰(zhàn)猶如企業(yè)數(shù)字化轉型路上的一個個“暗礁”，讓大模型在產(chǎn)業(yè)落地應用“知易行難”。
五大舉措洞見大模型應用落地“內(nèi)核”
事實上，大模型落地行業(yè)并非一蹴而就的過程，而是需要經(jīng)歷一系列復雜而細致的步驟。這不僅僅是一個技術實施的問題，更涉及到行業(yè)理解、數(shù)據(jù)整合、模型優(yōu)化、實際應用場景適配等諸多方面的挑戰(zhàn)。每一個行業(yè)都有其獨特的運行邏輯和業(yè)務需求，因此，大模型在落地時必須深入洞察行業(yè)的核心痛點，精準對接實際需求，才能發(fā)揮出其應有的價值。
針對大模型行業(yè)應用落地挑戰(zhàn)，華為特別推出了五大創(chuàng)新舉措，旨在全方位賦能千行萬業(yè)的智能升級進程，而這五大舉措，不僅體現(xiàn)了華為對行業(yè)智能化發(fā)展的深刻洞察，也讓我們洞見了大模型落地應用的“內(nèi)核”。
一是大模型技術與行業(yè)場景雙向驅(qū)動，加速大模型落地行業(yè)。
作為本次HDC大會的重頭戲，華為發(fā)布的盤古大模型5.0在多模態(tài)能力的提升、理解能力的增強、全系列的模型應用三個關鍵方面實現(xiàn)了顯著升級。三大能力的提升確保了數(shù)據(jù)的準確性和豐富性，同時，結合金融、安全、醫(yī)療等關鍵行業(yè)的實際場景，華為制定了針對性的行業(yè)評測集，以驗證大模型在實際應用中的性能和效果，這使得大模型技術的演進與行業(yè)場景應用之間形成了緊密的雙向驅(qū)動關系，不僅加速了大模型在行業(yè)的落地應用，還為基礎大模型的進一步完善提供了源源不斷的動力。
二是大模型中臺提供靈活、安全的行業(yè)大模型解決方案。
華為的大模型中臺不僅能同時納管盤古大模型、用戶自研的大模型，還能兼容傳統(tǒng)的小模型，實現(xiàn)了模型管理的統(tǒng)一與高效，針對應用場景中多模型協(xié)同的需求，大模型中臺能夠進行高效的多模型分發(fā)，滿足了復雜應用場景下的模型需求，為用戶提供了靈活、安全且高性價比的行業(yè)大模型解決方案。安全性方面，ModelArts Guard安全護欄為模型內(nèi)容提供了堅實的保障，確保其安全性和合規(guī)性。通過先進的檢索增強技術，大模型中臺能夠有效消除大模型的幻覺，提升了模型的準確性和可靠性。
三是大模型工程化套件，降低大模型應用門檻。
為了降低大模型的應用門檻，ModelArts Studio為不同層次的開發(fā)者提供了個性化的解決方案，并在原有數(shù)據(jù)工程、模型開發(fā)、應用開發(fā)的基礎上，創(chuàng)新性地增加了Agent開發(fā)套件，這一舉措形成了一個“場景+數(shù)據(jù)+模型”的完整飛輪，不僅成功地將大模型技術從專家領域推向了更廣泛的開發(fā)者群體，更持續(xù)推動行業(yè)創(chuàng)新實踐的迭代升級。
四是百模千態(tài)首選云底座，加速大模型商業(yè)閉環(huán)。
華為依托三大核心樞紐中心，構建了滿足全國需求的昇騰AI云服務，通過對CPU、NPU、存儲、網(wǎng)絡等進行了端到端的優(yōu)化，昇騰AI云服務針對千億參數(shù)模型進行了40天內(nèi)無中斷地完成訓練，且平均故障恢復時間小于10分鐘，同時，昇騰云服務不僅提供算力支持，還在遷移、部署、調(diào)優(yōu)等環(huán)節(jié)提供了一系列的支持和服務，用戶只需一鍵接入，即可按需取用所需的服務和資源，極大地簡化了大模型應用的開發(fā)和部署流程。此外，華為還將Al Gallery與云商店打通，為開發(fā)者提供了便捷的應用銷售渠道。這不僅為開發(fā)者提供了豐富的應用選擇，還幫助他們完成了商業(yè)閉環(huán)，實現(xiàn)了應用的快速變現(xiàn)。
五是賦能客戶和伙伴，打造企業(yè)內(nèi)生的AI應用開發(fā)能力。
為了幫助客戶和伙伴構建強大的AI人才梯隊，并降低大模型實施的技術門檻，華為提供了一套完整的賦能方案。面向企業(yè)管理者，華為通過開設數(shù)字化轉型基礎技術班、數(shù)字化轉型領航班以及數(shù)字化轉型高潛班等課程，幫助集團高層和管理者深化對人工智能價值的理解，認同其發(fā)展趨勢，并增強投入信心；對于技術團隊，華為則通過“學、練、用”相結合的方式，提供全方位的培訓和支持；通過這一賦能方案，華為不僅幫助客戶和伙伴掌握了AI技術，更激發(fā)了他們的創(chuàng)新思維和獨立解決問題的能力。
在五大舉措的背后，是華為云始終堅持AI for Industries，以盤古大模型技術優(yōu)勢為基礎、以華為云昇騰AI云服務為內(nèi)核，通過提供性能領先、可持續(xù)的AI算力底座，貼近客戶業(yè)務場景的現(xiàn)實需求，讓人工智能開發(fā)標準化、可復制、批量化生產(chǎn)，加速千行百業(yè)的智能化進程。
更為重要的是，華為云致力于幫助客戶和合作伙伴構建企業(yè)內(nèi)生的AI應用開發(fā)能力。通過提供專業(yè)的培訓、技術支持和咨詢服務，華為云不僅幫助客戶“扶上馬”，更要“送一程”，確?？蛻裟軌蛟贏I的道路上走得更遠、更穩(wěn)。
在交通領域，云南省交通投資建設集團基于盤古大模型構建交通行業(yè)大模型，通過綜合應用語言大模型、視覺大模型、齊天交通時空態(tài)勢分析引擎等多種能力，加速人工智能與交通業(yè)務場景融合；在天津港，通過建設行業(yè)專業(yè)樣本庫、港口CV大模型、大模型智慧管控平臺，高質(zhì)量建設港口CV大模型，港口大模型成為天津港數(shù)字化轉型“新質(zhì)生產(chǎn)力”的典型作品；在建筑領域，萬翼科技基于盤古大模型，結合自研的創(chuàng)新算法集和圖紙RAG技術，率先發(fā)布工程圖紙大模型，在方案設計、審圖、圖紙管理、施工現(xiàn)場進度等諸多業(yè)務場景實現(xiàn)AI應用落地，全面推動行業(yè)生產(chǎn)力變革。
后記：將AI大模型引入千行萬業(yè)
1943年，科學家Warren McCulloch和Walter Pitts首次提出了“神經(jīng)網(wǎng)絡”的概念，這標志著人工智能領域的開端，并為人們理解計算機如何可以像人腦一樣進行“深度學習”奠定了基礎；1956年，在達特茅斯學院舉行的一次會議上，來自不同領域的科學家聚集一堂，正式確立了人工智能作為一個研究學科，標志著人工智能的正式誕生。
2023年，華為云引領AI技術革新，推出了盤古大模型3.0，秉承“解難題，做難事”的理念，深入挖掘AI技術在各行各業(yè)實際應用中的巨大潛力，致力于將智能技術的價值最大化。
如今，從金融市場的復雜數(shù)據(jù)分析到政務服務的智能化升級，從制造業(yè)的精益求精到礦山作業(yè)的安全高效，再到氣象預測的精準度提升以及軌道交通的智能化管理，AI正以前所未有的速度和廣度，滲透到千行萬業(yè)，成為推動新一輪效率革命的銳利“尖刀”。這不僅是技術進步的體現(xiàn)，更是社會發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級的必然趨勢。
本次峰會上，來自礦山、醫(yī)藥、互聯(lián)網(wǎng)、游戲等行業(yè)的客戶和伙伴們對外發(fā)布了基于華為云盤古大模型聯(lián)合創(chuàng)新成果。華為云還聯(lián)合多家客戶、伙伴發(fā)布了AI聯(lián)創(chuàng)成果以及AI聯(lián)合創(chuàng)新計劃，為客戶、伙伴提供專業(yè)、高效的服務。
值得一提的是，面臨大模型技術日新月異的挑戰(zhàn)，華為也在與科學界及產(chǎn)業(yè)界聯(lián)合攻堅克難，目前華為云在黃大年茶思屋上也發(fā)布了AI領域的五大難題榜，覆蓋訓練、推理、微調(diào)、資源利用等方面，希望與產(chǎn)業(yè)界一起不斷迸發(fā)智慧的火花。
路雖遠，行將必達；事雖難，做則必成。回看華為云發(fā)布的五大舉措，不僅是對當下大模型落地困境的回應，更是對未來智能化時代的深刻洞察和戰(zhàn)略布局。它們像五把鑰匙，逐一解鎖了AI大模型在行業(yè)應用中的重重枷鎖，可以說，大模型成功落地行業(yè)，不僅是技術創(chuàng)新與行業(yè)智慧相結合的典范，更是人工智能真正賦能千行萬業(yè)的關鍵一環(huán)。
