备受关注的盘古大模型，终于揭开“面纱”走向前台。7月7日，在华为开发者大会2023（Cloud）上，华为云正式发布盘古大模型3.0。华为常务董事、华为云CEO张平安表示，盘古大模型3.0分为L0基础大模型、L1行业大模型、L2场景模型三层架构，将重塑千行百业。
此次，华为云盘古大模型首次明确定位，即“为行业而生”。同时，盘古基础大模全栈创新和行业大模型的“炼成术”也首次对外公布。
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华为云盘古大模型3.0正式问世，成为华为参与全球AI大模型竞争的一张重要“船票”。与此同时，多家企业正在加速登上这艘“大船”。
盘古大模型迎重大升级
目前，华为已经在大模型上进行了大量底层架构的布局知识产权积累。天眼查显示，华为围绕大模型或“模型”的专利多达千条。
实际上，华为的盘古系列基础大模型正式被外界熟知是在2021年。彼时，华为推出了NLP（自然语言处理）、CV（机器视觉）和科学计算大模型。近年来，华为再次发布了矿山、药物分子、气象、海浪等行业大模型。华为方面表示。盘古大模型通过模型泛化，解决传统AI作坊式开发模式下不能解决的AI规模化、产业化难题。目前，盘古大模型还提供了公用云、大模型云专区、混合云多样化的部署形态。
此次，盘古大模型在底层架构、应用等多领域均迎来重大升级。根据华为云最新揭秘，盘古大模型3.0是一个面向行业的大模型系列，包括“5+N+X”三层架构：L0层包括自然语言、视觉、多模态、预测、科学计算五个基础大模型，提供满足行业场景中的多种技能需求。L1层是N个行业大模型，华为云既可以提供使用行业公开数据训练的行业通用大模型，包括政务、金融、制造，矿山、气象等大模型；也可以基于行业客户的自有数据，在盘古大模型的L0和L1层上，为客户训练自己的专有大模型。L2层则为客户提供了更多细化场景的模型，更加专注于先导药物筛选、台风路径预测等具体行业应用或特定业务场景。
“2021年的盘古大模型可谓是华为在模型技术领域的‘厚积薄发’，而如今在技术架构、响应速度、场景匹配、商业模式等方面，盘古大模型均实现了再次突破。”上海市人工智能学会秘书长汪镭对《证券日报》记者表示。
华为云人工智能领域首席科学家田奇称，华为云盘古大模型工程化套件，覆盖了数据处理、模型训练和应用开发三大环节，实现5倍速开发行业大模型。
在华为诺亚方舟实验室主任姚骏看来，目前盘古大模型应用已经遍布汽车、制造、制药、气象、医疗等多领域。智能底座能力、生态发展能力、数据量、参数量、安全与保护、效率与成本是华为对模型参数及结构选取的考量。
华为云MVP马超接受《证券日报》记者采访时表示，盘古大模型在业内的意义主要体现以上几个方面：学术届将借助大模型持续探索、发现新的应用场景和改进方法；创业公司可以利用盘古大模型的预训练和微调能力，进一步开发智能对话系统、内容生成工具等；行业巨头则可以以盘古大模型提供的自然语言处理能力，提升商业价值。
不过，他认为，目前，盘古大模型在数据偏见和公平性、数据知识表示和推理能力、隐私和安全问题等上仍有一些槛要跨越。另外，行业也要避免模型的滥用和误用，从而生成虚假信息或出现人工智能劣化。
大模型生态加速构建
华为云盘古大模型生态也在加速扩容。张平安表示，全球已发布数百个大模型，我国年内已发布80多个大模型，2C类应用百花齐放。
在生态建设上，华为轮值董事长胡厚崑称，目前，华为云盘古大模型正从通用大模型走向行业大模型，已经布局超10个行业、400个业务场景。华为在发展生态上还联合超5700个鲲鹏/昇腾合作伙伴，实现了国内大模型近一半创新使能。
随着盘古大模型在应用领域逐步深入，近日多家上市公司也在与华为大模型生态合作上纷纷表态。科大讯飞高级副总裁胡国平日前公布，讯飞星火与昇腾AI联合打造通用智能新底座。他表示，“我国大模型安全和发展的关键是，基于自主创新的硬件及软件的大模型生态快速进步。”另外，拓维信息在互动平台表示，公司与华为在紫东太初大模型有业务合作。常山北明、麒麟信安、川大智胜等多家公司也均已入局华为的大模型生态。
中关村物联网产业联盟副秘书长、专精特新企业高质量发展促进工程副主任袁帅对记者称，随着华为云盘古大模型等相继推出，大模型技术得到了极大的关注。盘古大模型的升级也是国内大模型生态构建的重要突破，其相当于各个行业AI通用的“轮子”，随着这一生态持续开放，各行业企业及开发者将可以在云上找到所需模型，从而加速智能化转型。（以上来源 | 证券日报 记者 | 贾丽 免责声明 | 仅用于学习交流，并不用于商业用途。文中部分图片来源网络及设计图片，所有转载的图片、音频、视频文件等知识归该权利人所有，新社汇·全媒体矩阵不对相关图片内容享有任何权利。）
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农文旅产业振兴研究院常务副院长、中关村物联网产业联盟副秘书长、专精特新企业高质量发展促进工程副主任袁帅表示，在国内，随着华为发布盘古大模型和其他行业大模型的相继推出，大模型技术得到了极大的关注和发展。然而，随着热度的上升，也出现了一些问题，如炒作过度和“一窝蜂”式的现象。
首先，炒作过度是一个问题。一些公司和机构可能会夸大大模型的能力和应用场景，以吸引关注和市场份额。这种炒作可能导致过高的期望和误导，给用户和行业带来不必要的压力。
其次，存在“一窝蜂”式的现象。一旦有一家公司发布了大模型，其他公司往往会紧随其后推出类似的产品。这种模仿和跟风现象可能导致市场过于拥挤，同质化竞争加剧，最终影响行业的创新和发展。
为了避免炒作过度和“一窝蜂”式的问题，以下几点值得注意：
1. 客观评估：对大模型的能力和应用场景进行客观的评估，不夸大其能力和影响。
2. 透明公开：厂商应提供充分的技术背景和实验数据，让用户和行业能够了解大模型的性能和限制。
3. 多元竞争：鼓励多个厂商和机构参与大模型的研发和应用，促进行业的多元竞争和技术进步。
4. 合作共享：鼓励厂商之间的合作和技术共享，避免重复开发和资源浪费。
总之，大模型的发展给行业带来了机遇和挑战，我们需要客观评估，避免炒作过度，促进合作共享，推动大模型技术的健康发展。
另外，大模型产业化应用沿着两条路径发展，一是通用类大模型持续拓展应用领域，文心一言、通义千问、紫东太初、星火认知等中国的一批通用化大模型正在快速发展，打造跨行业通用化人工智能能力平台，其应用行业正在办公、生活、娱乐向医疗、工业、教育等加速渗透；
二是垂直领域专业类大模型不断深化落地，一批针对生物制药、遥感、气象等垂直领域的专用大模型，发挥其领域纵深优势，提供针对特定业务场景的高质量专业化解决方案。
大模型产业化应用，落地是关键！
根据IDC数据预测，应用层面的需求，将成为推动大模型及AI市场发展的重要推动力。
要让AI真正走进千行百业、实现工具普惠还需要整个行业的探索与努力。
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