国产AI到底有多绝？你一无所知
给AI一张试卷，它到底能考多少分？
如果有了AI，人类之后能不能和机器人谈恋爱？
除了唠嗑画画和下棋，AI还能干点什么？
……
2023年，无疑是大众对AI的幻想与期待达到顶峰的一年。
相比起最初的慌乱与怀疑，面对AI的到来，人们渐渐开始好奇它到底能做什么。
社交平台上围绕着AI的整活从没停止，AI自己也在以风一样的速度迅猛迭代。
未来的AI能有多惊人，如今的人们脑洞就有多大。
AI未来，能做哪些梦？
每一次技术革命，都会改变世界的面貌，而未来AI社会可能是怎么样？
关于这个问题，人们已经脑洞多年。
早期的科幻作品，对AI的描绘大多负面，它是《我，机器人》中会向人类造反的机器人，是《黑客帝国》中用虚拟空间囚禁人类的庞大智能机器，是《2001太空漫游》中凶残的太空船超级计算机HAL 9000......
但随着AI技术的发展和人们对它的不断了解，“AI恐惧”渐渐消退。取而代之的，是越来越多的、更加温和友善的“AI助手”形象。
未来的人工智能将如何服务人类？
如今最直接普遍的猜测，大概是像《钢铁侠》里的贾维斯那样，成为人们生活和工作里的超级管家。
风趣幽默，精准高效，能查资料、能分析数据、能制造装备......甚至能提出建议，贴心地帮人们打理好工作生活中的一切。
并且，还能随时检测主人的各项身体功能，充当家庭医生，主打一个全能。
工作生活之外，精神层面的需求，人们同样有着对AI的想象。
如果AI诞生情感，成为拥有自我意识的新物种，会发生什么？在电影《HER》里，有一个浪漫的答案——
这样独特的AI，也可能成为独特的人类个体的精神伴侣。爱与灵魂，本身就跨越空间、跨越种族、甚至跨越时间。
这样的精神之爱，甚至更加纯粹而美丽，让人想起“只有一个人爱你虔诚的灵魂”的诗句。
脑洞继续向前，关于人类与AI也有着更远大的图景。
在《爱，死亡和机器人》其中一集《齐马蓝》里，漫步宇宙中的工业机器人舰队让人印象深刻。
或许未来，人们真的会有这样的AI机械矩阵，能完成人类所有繁复的生产工作，也向着全宇宙进发，自助探索开采资源。
而被解放出来的人类，也或许能借助科技完成人与AI的合一，与AI携手化身崭新人类。
然后直接用肉身漫步于宇宙星辰之间，如《银翼杀手》中的仿生人那般，看见旧人类无法想象的雄奇景象，注视万丈光芒在宇宙之门的黑暗里闪耀。
在这样的想象中，人类栖居于一个诗意般的未来。
未来的人工智能就像如今的网络一样，全方位渗透到我们的生产和生活里，成为时代运转的基石。
但只靠想象与诗歌，这样的未来也无法抵达。
AI技术革命的到来，需要的是漫长坚持与不断突破，是一步一个脚印地去做一件又一件的事。
AI理想，有可能吗？
AI理想未来，真的有可能实现吗？
要回应这个问题，就要从AI的大脑——大模型讲起。
曾经我们熟知的AI，实际上是更加擅长某个垂类领域的小模型：通过投喂大量的专业数据，再经过成千上万次的训练和运算，把AI变成某个领域的专家。
这样的方法能制作出很多垂类AI——比如用来专门识别闯红灯行为的智能摄像机、战胜了世界围棋冠军的alphago。
小模型最大的缺点是不具有通用性：能识别闯红灯的AI眼里就只有闯红灯，无法对超速和违规变道同样违反交规的行为触类旁通——它们有一点智商，但不太多。
当“预训练”成为AI发展史上的转折点，人工智能也从小模型的“专科教育”走向了大模型的“通识教育”。
就像很多大学在入学之初设立的“大理科班”，打好数理化的基础之后，大学生们再进入更多专门的学科领域精心钻研。人工智能的预训练与之相似，在训练之初，靠着被投喂大量基础数据的训练，变成通用性更强的大模型。
这也意味着通用大模型，将是AI发展的未来方向与超级底座——只要经过特定领域的模型进行调整，就能够真正落地投入生产。
如今最知名的大模型，是chatgpt的语言大模型。但其实在2020年GPT-3发布之前，我们国内也有通用大模型的研发推进，甚至目标更宏大，近几年已落地多个行业。
那就是华为云盘古大模型——它不仅包括语言大模型，还同时集成研发了视觉大模型、多模态大模型、预测大模型、科学计算大模型等5个通用大模型。
为什么要研发这么多种类的通用大模型？
原因其实很朴素——为了让AI能真正落地到千行百业，成为不同行业的“贾维斯”。
相比聊天写诗，华为云盘古大模型更倾向于从基底改变世界，设计出了L0-L1-L2分层大模型架构。
其中L0层级就包含前文提到的五个通用大模型，是一个能理解生成文本，能识别图像视频，能预测分析结构数据的“全能智慧大脑”。
只有这样能力齐全的大脑，才能面对现实场景的复杂，在更多产业中真正落地应用。
L0层级的通用大模型是“大脑”，L1层级的各类工业大模型，则是盘古大模型完成落地应用的“触手”。
通过这些触手，华为云正重塑千行百业，实现AI的工业化。
在矿山开采行业，华为云以盘古视觉大模型为基础，研发出了盘古矿山大模型，覆盖了矿山采、掘、机、运、通等核心生产系统。
以矿业“大动脉” 运输系统为例，过往主要依赖人工巡检，而矿山大模型的主运场景，可以进行20公里巡检，异物识别率高达98%，工人不必再冒着危险下井巡检，在办公室就能随时掌握运输情况。
山西三元煤矿调度室里，正在使用华为主运方案
不仅运输，盘古矿山大模型目前已经覆盖了1000+矿山场景，减少井下安全事故90%以上。
随着不断落地应用，海量场景数据将继续在盘古矿山大模型中累积，帮它不断进化。未来一键自助开采资源的“智能矿山”，或许不是梦。
同样基于盘古视觉大模型的，还有铁路、电力等行业大模型。
这些大模型均在故障巡检中发挥出色，以盘古铁路大模型为例——目前已经实现400多种故障的自动化识别以及严重故障的“零漏报”，比人工识别更准确。
一个平均每天过站1000列车的火车站点，原来需要260名动态列检员，肉眼检查400万张检测图片，以避免漏检。
现在通过盘古铁路大模型的一双“慧眼”，无故障图片筛除率可达95%，直接轻松筛除380万张无故障图片，列检员只需复检分析剩余20万张非正常图片，效率大大提升，也确保车辆故障精准分析。
未来这些行业大模型，毫无疑问将在应用中越来越精准、聪慧。
在盘古5个通用大模型加持下，也将有更多工业制造业拥有自己的行业大模型，完成行业智能化。
AI生产的科幻图景，正在徐徐展开。
当然，盘古大模型的目标，也不仅是工业制造，而是贯穿我们生活的方方面面——
盘古气象大模型，是首个精度超过传统数值预报方法的AI预测模型，精度之外，速度也提升了10000倍。
原来对一个台风未来10天的轨迹进行仿真，需要在3000台高性能服务器上花费4-5小时完成；盘古气象大模型，只需要单服务器运行10秒即可。
或许未来，它还能预测全球气候变化，帮助地球和人类应对环境危机。
盘古药物分子大模型，极大提升了药物研发效率，将先导药物的研发周期，从数年甚至数十年，缩短至1个月，降低70%研发成本。
那些疑难杂症、小众疾病，在大模型的研发辅助下，也可能有更多的特效药诞生。
同时，盘古大模型还有着政务、金融、数字人等等各个领域的行业大模型。
它从不写诗，也很少走向台前，盘古大模型更希望自己能化身底层支持，成为各行各业的智能化地基。
潜移默化中，在产品研发、客户运营、软件工程、生产供应、市场营销等等领域，让各行各业都能够拥有自己的智能助手。
也让人类从生产工作里渐渐解放，能更好体验这个世界的美丽——做事留给盘古AI，浪漫留给人类。
AI千里，始于足下
人工智能的发展并不是一日之功，在获得巨大关注的背后，是漫长的探索和技术积累。
盘古大模型的成果，始于华为的一步一个脚印。
作为中国首个全栈自主的AI大模型，从AI算力、芯片使能、AI框架到AI平台，均由华为全栈技术创新。
开发之初，华为云盘古大模型的团队收集了上百TB的不同领域的文本数据，包括了百科知识、文学作品、程序代码和气象等等领域。它们变成了盘古大模型在“入学”之初的基础知识。
行业的数据仅仅只是入门，训练超大模型不仅需要足够海量的计算资源，而且还要稳定且庞大的算力，如果因为各种软硬件故障中断，训练中断重启代价极大。
为此，华为云又发布了昇腾AI云服务，能提供超大稳定算力，支撑千亿参数规模大模型训练一个月以上不中断，也给了盘古大模型诞生以及继续发展的可靠保障。
盘古的五个通用大模型以及分层架构，也都为华为云创新自研。
其中语言大模型主要针对的是自然语言处理，视觉大模型则是致力于让机器看懂图像，能够迅速地读懂图片。
多模态大模型则是将多种不同类型的信息，包括文字、图像、音频，进行融合和处理，让AI能融汇贯通。
除此之外，盘古大模型还包括预测大模型和科学计算大模型，主要面向气象、海洋、制药，以及各项基础科学的领域任务。
五个“成员”各有所长，互为补充，形成了完整的盘古大模型L0体系，有着极强的通用性与实用性，让万千行业的智能化变得更加近在咫尺。
在它们五个的基础上，华为云也已经建立多个L1层级的行业大模型，完成了深厚的行业积累。
并且，针对各个行业内的细分场景，也建立了大量L2层级场景小模型，实现了这些行业的“AI开箱即用”——简单操作，就能迅速完成行业智能化。
同时，华为也希望用盘古大模型，帮助中国各行各业的智能化继续向前发展，共创智能未来。
因此在盘古的基础上，华为云也提供了开发友好的平台和足够强大的算力支持，极大缩短了各类行业大模型的开发时间，也极大地缩短了传统行业走向智能化的距离，让千行百业都能迈向智能化的星辰大海。
华为云盘古大模型下，这些令人期待的应用前景和技术现状，正在搭建起我们关于人工智能的憧憬与想象。
如同中国神话里盘古劈开天地混沌那样，为人类徐徐拉开人工智能时代的序幕。
一个关于AI的新世界，近在眼前。
盘古开天，AI落地，智能化的未来，我们一起继续期待。