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2024-06-22 07:06
科技

华为HDC大会杀疯了:纯血鸿蒙来了!还更新了盘古大模型 5.0

这是一篇华为HDC 2024最全整理。
鸿蒙系统与安卓彻底切割,未来胜算几何?
Harmony OS Next

邱晓芬、奕昕


6月21日,华为开发者大会(HDC 2024)在广东东莞正式开幕。

此次,华为终于正式宣布Harmony OS Next版本面向开发者启动Beta测试——这也是鸿蒙系统在发布1178天之后,终于祭出了纯血鸿蒙,这意味着,鸿蒙从此彻底斩断安卓的AOSP代码,只支持鸿蒙内核和鸿蒙系统的应用。

据华为余承东介绍,在过去4代的积累下,华为鸿蒙系统已经上线9亿+台终端设备。目前,鸿蒙系统的开发者数量254万,应用开发服务月调用次数827亿次。


而OpenHarmony作为发展最快的智能终端开源操作系统,Gitee指数排名第一,社区贡献者有7800个——相比之下,安卓系统在发展十几年只有三四千个社区贡献者。

据介绍,Harmony OS Next在今年8月份即将开放大规模推送,Mate60、Pura 70将接受推送,2025年有更多机型全面升级。

另外,盘古大模型5.0的更新,也是此次HDC2024的另一项重头戏。在过去的一年中,盘古大模型正在疯狂向各行各业渗透。

此次,华为方面展示了他们在具身智能、医药、气象、铁路、媒体、钢铁等领域的应用。据介绍,一年的时间,盘古大模型已经落地到30多个行业、400多个场景,堪称火箭速度。

纯血鸿蒙,长啥样?

简而言之,Harmony OS Next版本最大的特点是全场景、原生智能、安全。

在过去,操作系统在不同终端上是割裂的,电脑、手机、手表、电视各有一套操作系统,彼此互不相通。对于硬件厂商的开发者来说,这种旧体验其实也很痛苦,因为相同的内容放到不同的终端上都要重新写一遍代码。

但Harmony OS Next版本就可以解决这个难题,一个系统能够适配多个不同的终端,并且开发者只需要进行一次开发。

而要实现全场景全设备端的覆盖,华为主要从底层内核、连接等等基础层面动刀,重新做出了调整。

据华为方面介绍,鸿蒙的内核目前已经可以完整替代Linux内核,相比于鸿蒙4,Harmony OS Next的性能大大提升了30%——超过了两代芯片制程提升才能带来的能力。

另外,华为还重新做了一遍分布式软总线,效果就是,使得操作系统在功耗20%下降的情况下,还能连接更快,实现三倍提升,与此同时,设备的连接设备数量更多,有四倍提升。

有一些案例可以帮助你更好理解纯血鸿蒙在不同的设备之间使用的时候,有多流畅轻松——

比如,当你在电脑端使用钉钉开会议的时候,搭载着Harmony OS Next版本的华为手机轻轻一碰电脑,原来的会议就流转到了手机上,不用专门在手机上再开一个会议;或者当你上车的时候,用手机碰一碰汽车,原来手机上高德导航的信息就可以无缝传递到汽车上,继续原来的路线导航。

此外,安全也是此次鸿蒙的一个特点。为了让体验更安全,华为此次还专门采用了「星盾安全架构」。

鸿蒙生态逐渐成型,还为AI做了铺垫

Harmony OS Next系统层面搞定了,但迎面而来的难题是如何构建应用生态。

在HDC 2024上,余承东也公布了鸿蒙原生智能应用的进展——目前Top5000应用中,已经有1500+个应用完成了上架,覆盖了社交、游戏、购物等多个场景。一些大日活应用的原生鸿蒙应用开发速度很快,比如美团最快只用了6周,就完成了首个版本的开发。

除了鼓励更多应用加入鸿蒙应用生态之外,鸿蒙也在开发、或者改革自己的原生应用,不过增加了华为盘古大模型以及第三方大模型的支持,多了不少AI的基础能力。

比如,华为原生应用能够支持图像智能AIGC生成功能、支持AI声音修复、小艺看世界的功能,后两个功能是针对语言障碍、视力障碍患者打造的。

另外,此次原来内置于华为手机里的语音助手,「小艺助手」也跟着此次鸿蒙系统的升级而升级,成为了「小艺智能体」。具体而言,小艺增加了 23 类的记忆感知场景,tokens的知识量增加到万亿,推理规划的成功率达到 90%。

对于用户来说,多了一些耳目一新的基于手机的本地AI体验。比如,当你给「小艺智能体」投喂一张带有表格的图片的时候,它会自动给你生成一个excel表格;或者你也可以让「小艺智能体」帮你阅读一个文档, 帮你生成摘要等等。

当然,华为把他们原生控件模块AI化,也是为了更多第三方应用在开发Harmony OS Next版本应用的时候,可以直接调用这些控件,增加AI的能力,让应用更好玩。

盘古大模型5.0超强升级

在华为HDC2024上,华为常务董事、华为云CEO张平安发布盘古大模型5.0。新模型在全系列、强思维、多模态三个方面均有所升级。

1、全系列

盘古大模型5.0包含不同参数规格的模型,以适配不同的业务场景。

-十亿级参数的Pangu E系列可支撑手机、PC等端侧的智能应用,无需联网,即可运行小型大模型;

-百亿级参数的Pangu P系列,适用于低时延、低成本的推理场景;

-千亿级参数的Pangu U系列适用于处理复杂任务,可以成为企业通用大模型的底座;

-万亿级参数的Pangu S系列超级大模型是处理跨领域多任务的超级大模型够能帮助企业更好的在全场景应用AI技术。

2、强思维

复杂逻辑推理是大模型成为行业助手的关键。

盘古大模型5.0通过结合先进的思维链技术和策略搜索技术,显著提升了其解决数学问题和规划复杂任务的能力。这种提升让盘古大模型5.0在帮助各行业解决问题时,更加出色,能够轻松应对更复杂的逻辑推理挑战。

简单来说,这个升级版的大模型变得更聪明了,可以帮助企业更好地解决困难问题。

3、多模态

盘古大模型5.0在3.0的基础上,能够进一步理解和生成包括文本、图片、视频、雷达、红外、遥感等更多模态的信息,赋能和重塑千行百业。

在处理图片和视频方面,它支持非常高的分辨率(达到10K),而在内容创造上,则采用了业界首创的可控时空生成技术,这种技术特别适用于自动驾驶、工业制造和建筑等领域,可以创建符合物理规律的多模态内容。

例如,使用这个模型,在多模态识别方面,它能够通过分析卫星遥感图片来判断农作物的生长情况,帮助预测产量或监测病虫害;利用红外技术,能在夜间准确识别车辆位置,帮助管理交通违规停车;同时,结合可见光和雷达数据,盘古5.0能够评估一个区域的植被覆盖情况,辅助自然保护工作。

当前,算力也是阻碍大模型行业发展的一道难关。除了盘古大模型的创新升级,华为云还对昇腾AI云服务进行持续优化。

比如,行业中万亿参数模型训练的平均无中断时长大概是2.8天,而采用昇腾AI云服务时,可实现40天无中断;业界平均集群故障恢复时间约60分钟,而昇腾AI云服务可以缩短到10分钟,同时能将大模型的资源开通时间从月级缩短到天级。

目前,昇腾AI云服务已全面适配行业主流的100多个大模型,以云服务的方式,帮助客户开发,训练,托管和应用模型。

盘古大模型,如何落到各行各业?

在过去的一年中,盘古大模型持续深耕行业,已在30多个行业、400多个场景中落地,在政务、金融、制造、医药研发、煤矿、钢铁、铁路、自动驾驶、工业设计、建筑设计、气象等领域发挥作用。

1、自动驾驶+大模型=?

华为云盘古大模型5.0采用了先进的可控时空生成技术(STCG),使其生成的视频在视觉效果上不仅逼真,更在车辆行为和环境互动等方面高度仿真,确保了在不同视角、天气和光照条件下的自然连贯性。

此外,模型还为自动驾驶系统提供了全方位、高仿真度的训练视频,这些视频从六个不同的摄像头视角展示了从空旷街道到复杂的多车互动场景,并涵盖了多种气候条件,显著增强了数据集的丰富性和多样性。

在技术细节上,该模型能够精确模拟雨天环境下车辆尾灯因暗淡光线而自动开启的情形,展现了其对真实世界复杂现象的深入理解与模拟能力。这一技术不仅提升了训练素材的质量,也为自动驾驶研究和开发提供了强大的支持。

2、盘古大模型怎么让汽车设计更快?

据介绍,在汽车造型设计领域,盘古大模型已成功将传统的1-2年设计周期显著缩短。

比如,设计师可以通过对话和绘图与大模型交互,快速生成并调整3D汽车模型,包括风格、零部件和颜色的定制。而这些数字模型可以直接输出为多种主流3D格式,允许设计师直接进行3D打印,从而减少了传统油泥模型的需求,大幅节约了成本和时间。

盘古大模型还将应用范围还扩展到了汽车的工装设计、模具设计以及电子产品的工业设计等领域。

3、从草图到建筑大师作品,仅需数十分钟

华为云的盘古大模型通过其可控生成能力,让建筑师可以仅凭一张黑白草图快速生成带有纹理的彩色建筑群360°实景视频。

此外,利用盘古的3D重建技术,建筑师能够在短短几十分钟内构建出高度真实感的建筑3D模型,大幅度缩短了复杂建筑群的概念设计周期,原本需要数周的时间现在只需数十分钟。这一突破性技术不仅提高了设计效率,还帮助建筑师创作出更加卓越的建筑作品。

4、能击掌、递水的机器人

在HDC 2024上,华为发布了盘古具身大模型。这一大模型能够让机器人完成10步以上的复杂任务规划,实现多场景泛化和多任务处理的能力。

根据展示,搭载着盘古具身智能大模型的乐聚人形机器人「夸父」,能够识别物品、问答互动,还能和人类击掌、递水等等。

华为方面表示,除了人形机器人,盘古具身智能大模型未来还可以赋能多种形态的工业机器人和服务机器人,让它们帮助人类去从事危险和繁重的工作。

5、让实拍视频流畅变成动漫

通过华为云盘古媒体大模型,可以将实拍视频转换为不同风格的高清动漫。

比如,在现场演示的生成视频中,演员的舞蹈、武打等大运动轨迹能保持一致视觉效果,角色的面貌特征也保持前后一致。这意味着,将大大提升视频制作效率,作品一次拍摄可以多次制作。

语音也是视频中很重要的一环。在语音方面,盘古大模型通过AI原声译制与视频生成能力,能够让原片译制成不同语言的视频,并保留原始角色的音色、情感和语气。更为重要的是,盘古还能同步生成新的口型。

在AI翻译方面,华为云盘古大模型也对云会议系统进行了升级。通过基于大模型的语音复刻、AI文字翻译以及TTS技术,实现了语音的同声传译,这使得不同国家的人在云视频会议中,也可以流畅使用母语交流。

6、大模型,让钢铁公司每年多产2万吨钢

在钢铁领域,华为盘古大模型已经开始发挥作用。比如,宝武钢铁集团热轧生产线里,在一块厚260mm的钢坯被轧制成1.2毫米厚的钢板前,需要经过20道工序,且每次调整生产钢板的种类和尺寸时,都需要工程师重新调整,一次需要耗费约5天的时间。

而有了盘古大模型的帮助,将时序数据、表格数据、工艺参数、行业机理等token化,通过大模型的学习,实现对最优的参数进行预测,显著降低了热轧生产线调优时间,并提高预测精度和钢板成材率。

从效果来看,盘古大模型在钢铁行业的预测精度提高5%以上,钢板成材率提升0.5%,预计每年可以多产钢板2万余吨,年收益达9000余万元。此外,华为云还与宝武钢铁集团在炼钢、表检、新钢种研发、排程优化等多个领域开展盘古大模型的应用研究。

7、帮你预测一公里内的天气变化

此次,华为盘古气象大模型也在推进更高难度的公里级区域预报,实现了从全球25公里模型向1公里、3公里、5公里区域预报精度的跨越,包含气温、降雨、风速等气象要素。

值得注意的是,气象大模型的应用范围已经延伸至行业服务,扩展到污染物预测、农业生产指导等多个领域,成为支持各行各业决策的重要工具。

尤其是在环境治理方面,华为云与天融环境公司的合作推出了“环境大模型”,将污染六项的预测准确度全面提升10%以上,并且将预测窗口从3天提前至7天,为环保部门提供了更长的预警时间,有助于更加高效地进行污染源的定位与治理。

8、辅助动车故障检测,效率大增

在铁路领域,全国每天需要检测的动车大概有3.2万节车厢,过去需要大量的巡检工人在凌晨时段去完成,耗时耗力。

如今,结合盘古大模型和巡检机器人,可精准识别一列动车的3.2万个项点,覆盖8大类、350多种复杂故障,帮助高铁提升运营效率,降低成本,减少人工在凌晨时段去巡检的艰辛作业。

9、当大模型学习了一千本古籍

在医药领域,天士力基于盘古大模型打造“数智本草大模型”。

一方面基于盘古L0能力,学习训练了378万篇文献等数据,尤其是学习了1000多本古籍,从古方古籍和现代文献中总结出知识和经验,可以赋能方剂筛选和优化、提升研发效率,也能辅助医生问诊。

另一方面,天士力在盘古17亿化合物的药物分子大模型基础上,增训了350万天然产物分子数据,未来有望更好地优化方剂和发现新药。

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这是一篇华为HDC 2024最全整理。
Harmony OS Next

邱晓芬、奕昕


6月21日,华为开发者大会(HDC 2024)在广东东莞正式开幕。

此次,华为终于正式宣布Harmony OS Next版本面向开发者启动Beta测试——这也是鸿蒙系统在发布1178天之后,终于祭出了纯血鸿蒙,这意味着,鸿蒙从此彻底斩断安卓的AOSP代码,只支持鸿蒙内核和鸿蒙系统的应用。

据华为余承东介绍,在过去4代的积累下,华为鸿蒙系统已经上线9亿+台终端设备。目前,鸿蒙系统的开发者数量254万,应用开发服务月调用次数827亿次。


而OpenHarmony作为发展最快的智能终端开源操作系统,Gitee指数排名第一,社区贡献者有7800个——相比之下,安卓系统在发展十几年只有三四千个社区贡献者。

据介绍,Harmony OS Next在今年8月份即将开放大规模推送,Mate60、Pura 70将接受推送,2025年有更多机型全面升级。

另外,盘古大模型5.0的更新,也是此次HDC2024的另一项重头戏。在过去的一年中,盘古大模型正在疯狂向各行各业渗透。

此次,华为方面展示了他们在具身智能、医药、气象、铁路、媒体、钢铁等领域的应用。据介绍,一年的时间,盘古大模型已经落地到30多个行业、400多个场景,堪称火箭速度。

纯血鸿蒙,长啥样?

简而言之,Harmony OS Next版本最大的特点是全场景、原生智能、安全。

在过去,操作系统在不同终端上是割裂的,电脑、手机、手表、电视各有一套操作系统,彼此互不相通。对于硬件厂商的开发者来说,这种旧体验其实也很痛苦,因为相同的内容放到不同的终端上都要重新写一遍代码。

但Harmony OS Next版本就可以解决这个难题,一个系统能够适配多个不同的终端,并且开发者只需要进行一次开发。

而要实现全场景全设备端的覆盖,华为主要从底层内核、连接等等基础层面动刀,重新做出了调整。

据华为方面介绍,鸿蒙的内核目前已经可以完整替代Linux内核,相比于鸿蒙4,Harmony OS Next的性能大大提升了30%——超过了两代芯片制程提升才能带来的能力。

另外,华为还重新做了一遍分布式软总线,效果就是,使得操作系统在功耗20%下降的情况下,还能连接更快,实现三倍提升,与此同时,设备的连接设备数量更多,有四倍提升。

有一些案例可以帮助你更好理解纯血鸿蒙在不同的设备之间使用的时候,有多流畅轻松——

比如,当你在电脑端使用钉钉开会议的时候,搭载着Harmony OS Next版本的华为手机轻轻一碰电脑,原来的会议就流转到了手机上,不用专门在手机上再开一个会议;或者当你上车的时候,用手机碰一碰汽车,原来手机上高德导航的信息就可以无缝传递到汽车上,继续原来的路线导航。

此外,安全也是此次鸿蒙的一个特点。为了让体验更安全,华为此次还专门采用了「星盾安全架构」。

鸿蒙生态逐渐成型,还为AI做了铺垫

Harmony OS Next系统层面搞定了,但迎面而来的难题是如何构建应用生态。

在HDC 2024上,余承东也公布了鸿蒙原生智能应用的进展——目前Top5000应用中,已经有1500+个应用完成了上架,覆盖了社交、游戏、购物等多个场景。一些大日活应用的原生鸿蒙应用开发速度很快,比如美团最快只用了6周,就完成了首个版本的开发。

除了鼓励更多应用加入鸿蒙应用生态之外,鸿蒙也在开发、或者改革自己的原生应用,不过增加了华为盘古大模型以及第三方大模型的支持,多了不少AI的基础能力。

比如,华为原生应用能够支持图像智能AIGC生成功能、支持AI声音修复、小艺看世界的功能,后两个功能是针对语言障碍、视力障碍患者打造的。

另外,此次原来内置于华为手机里的语音助手,「小艺助手」也跟着此次鸿蒙系统的升级而升级,成为了「小艺智能体」。具体而言,小艺增加了 23 类的记忆感知场景,tokens的知识量增加到万亿,推理规划的成功率达到 90%。

对于用户来说,多了一些耳目一新的基于手机的本地AI体验。比如,当你给「小艺智能体」投喂一张带有表格的图片的时候,它会自动给你生成一个excel表格;或者你也可以让「小艺智能体」帮你阅读一个文档, 帮你生成摘要等等。

当然,华为把他们原生控件模块AI化,也是为了更多第三方应用在开发Harmony OS Next版本应用的时候,可以直接调用这些控件,增加AI的能力,让应用更好玩。

盘古大模型5.0超强升级

在华为HDC2024上,华为常务董事、华为云CEO张平安发布盘古大模型5.0。新模型在全系列、强思维、多模态三个方面均有所升级。

1、全系列

盘古大模型5.0包含不同参数规格的模型,以适配不同的业务场景。

-十亿级参数的Pangu E系列可支撑手机、PC等端侧的智能应用,无需联网,即可运行小型大模型;

-百亿级参数的Pangu P系列,适用于低时延、低成本的推理场景;

-千亿级参数的Pangu U系列适用于处理复杂任务,可以成为企业通用大模型的底座;

-万亿级参数的Pangu S系列超级大模型是处理跨领域多任务的超级大模型够能帮助企业更好的在全场景应用AI技术。

2、强思维

复杂逻辑推理是大模型成为行业助手的关键。

盘古大模型5.0通过结合先进的思维链技术和策略搜索技术,显著提升了其解决数学问题和规划复杂任务的能力。这种提升让盘古大模型5.0在帮助各行业解决问题时,更加出色,能够轻松应对更复杂的逻辑推理挑战。

简单来说,这个升级版的大模型变得更聪明了,可以帮助企业更好地解决困难问题。

3、多模态

盘古大模型5.0在3.0的基础上,能够进一步理解和生成包括文本、图片、视频、雷达、红外、遥感等更多模态的信息,赋能和重塑千行百业。

在处理图片和视频方面,它支持非常高的分辨率(达到10K),而在内容创造上,则采用了业界首创的可控时空生成技术,这种技术特别适用于自动驾驶、工业制造和建筑等领域,可以创建符合物理规律的多模态内容。

例如,使用这个模型,在多模态识别方面,它能够通过分析卫星遥感图片来判断农作物的生长情况,帮助预测产量或监测病虫害;利用红外技术,能在夜间准确识别车辆位置,帮助管理交通违规停车;同时,结合可见光和雷达数据,盘古5.0能够评估一个区域的植被覆盖情况,辅助自然保护工作。

当前,算力也是阻碍大模型行业发展的一道难关。除了盘古大模型的创新升级,华为云还对昇腾AI云服务进行持续优化。

比如,行业中万亿参数模型训练的平均无中断时长大概是2.8天,而采用昇腾AI云服务时,可实现40天无中断;业界平均集群故障恢复时间约60分钟,而昇腾AI云服务可以缩短到10分钟,同时能将大模型的资源开通时间从月级缩短到天级。

目前,昇腾AI云服务已全面适配行业主流的100多个大模型,以云服务的方式,帮助客户开发,训练,托管和应用模型。

盘古大模型,如何落到各行各业?

在过去的一年中,盘古大模型持续深耕行业,已在30多个行业、400多个场景中落地,在政务、金融、制造、医药研发、煤矿、钢铁、铁路、自动驾驶、工业设计、建筑设计、气象等领域发挥作用。

1、自动驾驶+大模型=?

华为云盘古大模型5.0采用了先进的可控时空生成技术(STCG),使其生成的视频在视觉效果上不仅逼真,更在车辆行为和环境互动等方面高度仿真,确保了在不同视角、天气和光照条件下的自然连贯性。

此外,模型还为自动驾驶系统提供了全方位、高仿真度的训练视频,这些视频从六个不同的摄像头视角展示了从空旷街道到复杂的多车互动场景,并涵盖了多种气候条件,显著增强了数据集的丰富性和多样性。

在技术细节上,该模型能够精确模拟雨天环境下车辆尾灯因暗淡光线而自动开启的情形,展现了其对真实世界复杂现象的深入理解与模拟能力。这一技术不仅提升了训练素材的质量,也为自动驾驶研究和开发提供了强大的支持。

2、盘古大模型怎么让汽车设计更快?

据介绍,在汽车造型设计领域,盘古大模型已成功将传统的1-2年设计周期显著缩短。

比如,设计师可以通过对话和绘图与大模型交互,快速生成并调整3D汽车模型,包括风格、零部件和颜色的定制。而这些数字模型可以直接输出为多种主流3D格式,允许设计师直接进行3D打印,从而减少了传统油泥模型的需求,大幅节约了成本和时间。

盘古大模型还将应用范围还扩展到了汽车的工装设计、模具设计以及电子产品的工业设计等领域。

3、从草图到建筑大师作品,仅需数十分钟

华为云的盘古大模型通过其可控生成能力,让建筑师可以仅凭一张黑白草图快速生成带有纹理的彩色建筑群360°实景视频。

此外,利用盘古的3D重建技术,建筑师能够在短短几十分钟内构建出高度真实感的建筑3D模型,大幅度缩短了复杂建筑群的概念设计周期,原本需要数周的时间现在只需数十分钟。这一突破性技术不仅提高了设计效率,还帮助建筑师创作出更加卓越的建筑作品。

4、能击掌、递水的机器人

在HDC 2024上,华为发布了盘古具身大模型。这一大模型能够让机器人完成10步以上的复杂任务规划,实现多场景泛化和多任务处理的能力。

根据展示,搭载着盘古具身智能大模型的乐聚人形机器人「夸父」,能够识别物品、问答互动,还能和人类击掌、递水等等。

华为方面表示,除了人形机器人,盘古具身智能大模型未来还可以赋能多种形态的工业机器人和服务机器人,让它们帮助人类去从事危险和繁重的工作。

5、让实拍视频流畅变成动漫

通过华为云盘古媒体大模型,可以将实拍视频转换为不同风格的高清动漫。

比如,在现场演示的生成视频中,演员的舞蹈、武打等大运动轨迹能保持一致视觉效果,角色的面貌特征也保持前后一致。这意味着,将大大提升视频制作效率,作品一次拍摄可以多次制作。

语音也是视频中很重要的一环。在语音方面,盘古大模型通过AI原声译制与视频生成能力,能够让原片译制成不同语言的视频,并保留原始角色的音色、情感和语气。更为重要的是,盘古还能同步生成新的口型。

在AI翻译方面,华为云盘古大模型也对云会议系统进行了升级。通过基于大模型的语音复刻、AI文字翻译以及TTS技术,实现了语音的同声传译,这使得不同国家的人在云视频会议中,也可以流畅使用母语交流。

6、大模型,让钢铁公司每年多产2万吨钢

在钢铁领域,华为盘古大模型已经开始发挥作用。比如,宝武钢铁集团热轧生产线里,在一块厚260mm的钢坯被轧制成1.2毫米厚的钢板前,需要经过20道工序,且每次调整生产钢板的种类和尺寸时,都需要工程师重新调整,一次需要耗费约5天的时间。

而有了盘古大模型的帮助,将时序数据、表格数据、工艺参数、行业机理等token化,通过大模型的学习,实现对最优的参数进行预测,显著降低了热轧生产线调优时间,并提高预测精度和钢板成材率。

从效果来看,盘古大模型在钢铁行业的预测精度提高5%以上,钢板成材率提升0.5%,预计每年可以多产钢板2万余吨,年收益达9000余万元。此外,华为云还与宝武钢铁集团在炼钢、表检、新钢种研发、排程优化等多个领域开展盘古大模型的应用研究。

7、帮你预测一公里内的天气变化

此次,华为盘古气象大模型也在推进更高难度的公里级区域预报,实现了从全球25公里模型向1公里、3公里、5公里区域预报精度的跨越,包含气温、降雨、风速等气象要素。

值得注意的是,气象大模型的应用范围已经延伸至行业服务,扩展到污染物预测、农业生产指导等多个领域,成为支持各行各业决策的重要工具。

尤其是在环境治理方面,华为云与天融环境公司的合作推出了“环境大模型”,将污染六项的预测准确度全面提升10%以上,并且将预测窗口从3天提前至7天,为环保部门提供了更长的预警时间,有助于更加高效地进行污染源的定位与治理。

8、辅助动车故障检测,效率大增

在铁路领域,全国每天需要检测的动车大概有3.2万节车厢,过去需要大量的巡检工人在凌晨时段去完成,耗时耗力。

如今,结合盘古大模型和巡检机器人,可精准识别一列动车的3.2万个项点,覆盖8大类、350多种复杂故障,帮助高铁提升运营效率,降低成本,减少人工在凌晨时段去巡检的艰辛作业。

9、当大模型学习了一千本古籍

在医药领域,天士力基于盘古大模型打造“数智本草大模型”。

一方面基于盘古L0能力,学习训练了378万篇文献等数据,尤其是学习了1000多本古籍,从古方古籍和现代文献中总结出知识和经验,可以赋能方剂筛选和优化、提升研发效率,也能辅助医生问诊。

另一方面,天士力在盘古17亿化合物的药物分子大模型基础上,增训了350万天然产物分子数据,未来有望更好地优化方剂和发现新药。

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■ 或者,热烈空雨伴芬芳泥土;绿绿生命缠锐意骄阳。
回望,回望,一马平川红酒飘散断归途。
■ 或者,灰蒙蒙空气重回道指一万四千点。滚动时光,照进现实,流逝过往,回归未来。

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