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學習園地


391.感悟華為的創新靈魂——任正非下一個十年的宏偉目標

看了這篇文章,感悟頗多。華為總是站在科技創新的前沿,引領世界信息化和智能化融合的新世紀!

對于任正非老兄,我是欽佩加贊許的,因為他的人生全部奉獻給了國家科技進步的偉大事業,無論用什么語言和行動褒獎他支持他,都是每一個中國人應盡的責任和義務,他代表了中華民族自強不息的傳統大道和傳統美德,厚德載物可謂是對任老最恰當的評價!

作為中國民營企業家當之無愧的頂尖人物,他的精神,他的靈魂,他的人品,他的格局和境界,已經超越了不可能超越的空間,達到了無法逾越的神話高度,并且依然創造著人類無法啟及的新神華和新奇跡!

所有這一切,都是人類與上天大自然的更高層次,更大時空,更廣領域的邂逅與默契,二十一世紀新的產業革命已經降臨改變世界的中華大地,必然給人類帶來更大的福音!

還時那句話:支持華為,就是成就自己!信任華為,就是相信自己!祝福華為,就買他的品牌!

這樣很好啊!

大道理

2023年7月23日17:51:43

華為的“軟”實力正在更迅速地刷新市場認知。

自去年底華為云正式發布需求管理服務工具——CodeArts Req以來,今年4月又推出自研自用的MetaERP,一個完全由華為自己的操作系統、數據庫、編譯器和語言做出來的管理系統軟件。

而后不到3個月,華為云在今天的開發者大會(HDC.Cloud 2023 )上正式發布盤古大模型3.0,并再度強調了其定位——“AI for Industries”。同時從其發布會上披露的信息看,盤古大模型所覆蓋的行業以及應用場景也更加下沉。

華為盤古大模型聚焦各行各業,為更多細分應用場景打造相應的解決方案

華為常務董事、華為云CEO張平安表示:“華為的盤古大模型不會寫詩,只會做事。它要幫助各行各業,在各個領域,都要讓AI來賦予它們價值,比如我們在金融,我們在政務,我們在礦山,我們在氣象,都有很多的工作小組派下去,為各個行業帶來價值。我們一直堅持的方向就是‘AI for Industries’。”

“AI for Industries”是一個愿景極高的口號,其根本目的就是讓人工智能與各行各業深度融合。這家在過去被認為重新定義全球通信行業的公司,在現在開始有可能憑借AI技術迭代這一結構性的變革機會成全球軟件行業的巨無霸。

本次發布會披露的信息中,華為盤古大模型3.0是一個完全面向行業的大模型系列,第一層包括自然語言大模型、視覺大模型、多模態大模型、預測大模型、科學計算大模型,它們提供滿足行業場景的多種技能。第二層是行業大模型,包括政務、金融、制造、礦山、氣象、鐵路、藥物分子等大模型。第三層是面向更多細化場景的模型,更加專注于政務熱線、網點助手、先導藥物篩選、傳送帶異物檢測、臺風路徑預測等具體行業應用或特定業務場景,為客戶提供“開箱即用”的模型服務。

此外,華為云還發布了華為昇騰AI云服務,單集群2000P Flops算力的昇騰AI云服務在華為云的烏蘭察布和貴安AI算力中心同時上線。華為在在最底層構建了以鯤鵬和昇騰為基礎的AI算力云平臺,構建了昇騰的計算引擎CANN、AI框架MindSpore,以及AI開發平臺ModelArts,為大模型開發和運行提供分布式并行加速,算子和編譯優化,集群級通信優化等關鍵能力。基于華為的AI根技術,大模型訓練效能可以調優到業界主流GPU的1.1倍。

01.

前生今世

事實上,大模型并不是新鮮事物。早在2021年,華為云就發布了盤古大模型,當時包括NLP(中文語言)、CV、科學計算3個大模型,目的就是為行業和開發者建立一套通用、易用的人工智能開發工作流。

由于當時人工智能算法繁多,且碎片化嚴重。開發者面對每一個場景,都必須選擇獨立的模型,并配合數據處理、模型優化、模型迭代等一系列開發環境。當然,也無法積累通用知識,不同領域的數據差異較大,更需要不同的技巧進行微調,往往導致開發效率低下。

為了解決這一難題,預訓練大模型相關研究應運而生。預訓練大模型就是通過無監督或者自監督學習等深度學習的方法,配合大量參數的神經網絡模型,從海量數據中獲取知識并進行學習。如有特定開發任務,開發者就能按需調用相關模型和工具,結合行業經驗,實現對大模型的預訓練,以解決實際業務問題。

在這一背景下,華為盤古大模型在兩年前就已經誕生,最初的目的就是面向To B端的行業用戶和開發者,為其打造通用化的人工智能平臺。正如第一次工業革命讓生產從“小作坊模式”,轉向“工業化生產模式”,而華為盤古大模型將改變傳統“小作坊開發模式”,讓開發者借助人工智能工具邁入全新的“工業化開發模式”。

02.

不止是大模型

華為盤古大模型3.0還具有全棧技術加持的優勢,能夠提供高效的模型訓練和推理能力。首先,華為從AI芯片到AI框架Mindspore,從全流程支持MLOps開發的AI平臺ModelArts到基礎大模型,均實現全棧自主創新;其次,昇騰AI云服務不僅提供穩定可靠的高效訓練和推理能力,還具備隊規模并行訓練能力,加之全棧的性能優化,是提升大模型訓練的出色平臺;另一方面,由于華為的自研芯片和算力支持,有效抵御全球AI芯片短缺和價格暴漲的壓力。

另一方面,華為作為云計算大廠,可提供多樣化部署的能力,包括公有云場景;大模型專區(公有云);混合云場景3種模式,企業可根據自身特點和需要,選擇適合的模式來建立自己的大模型。

此外,華為還擁有深厚的行業積累和核心Know-How沉淀,例如超過10個行業軍團/系統部、超400個行業解決方案、7大行業aPaaS(應用程序平臺即服務),以及盤古大模型行業開發套件、大模型訓練工作流、數據撰寫與標注平臺等,實現快速開發行業大模型。

03.

與實體經濟深度融合

任正非曾表示,要讓煤礦工人可以穿西裝打領帶工作。這一愿景的背后,離不開5G、人工智能、大模型等新興技術在煤礦等實體經濟場景中的應用。

煤礦,給人的印象是一項復雜性和危險性極高的工作。為了保證井下人員作業安全,通過人工智能實現“少人無人”的安全高效作業是煤礦智能化追求的重要目標。然而,在煤礦場景中仍然要面臨著場景需求多、礦山間復制難、場景落地難、AI人才不足等諸多挑戰。

華為云盤古礦山大模型可實現覆蓋煤礦的采、掘、機、運、通、洗選等業務流程下的1,000多個細分場景,只需導入海量無標注的礦山場景數據,即可進行無監督自主學習,實現預訓練的目的。

例如,現階段主運系統主要依賴人工巡檢,但煤礦環境惡劣,且工作量大。基于盤古礦山大模型的AI主運智能監測系統能夠精準識別大塊煤、錨桿等異常情況,異物識所別準確率達98%。相較于人工巡檢,人工智能可實現全時段巡檢,幫助工作人員及時地發現問題,避免因漏檢造成的安全事故,提升井下巡檢人員的工作效率。在掘進場景中,基于盤古礦山大模型的掘進作業序列智能監測,動作規范識別準確率超過95%,讓人工智能成為礦工規范作業的好幫手,保障井下作業安全。

藥物研發方面,華為盤古大模型也得到了不錯的應用。例如,西安交通大學第一附屬醫院劉冰教授在新藥研發中采用的一種AI輔助藥物設計服務,正是基于華為云盤古藥物分子大模型打造,突破性地研發出一款超級抗菌藥Drug X(肉桂酰菌素),并將先導藥的研發周期從數年縮短至一個月,研發成本也降低了70%,打破了醫藥界“雙十定律”(即 新藥研發需要花費10年時間、10億美元)。

此外,華為盤古大模型3.0還在鐵路、氣象、政務、金融、制造等行業實現了深入的應用,推動實體經濟與傳統行業實現深度融合。相比傳統數值預測方法,盤古氣象大模型的預測速度提升10,000倍,能夠提供秒級的全球氣象預報。

目前,通用大模型與行業大模型的定義已經有了明顯的區分。例如,通用大模型主要面向工作和學習,就類似一個AI助手,協助人提升效率;而行業大模型更像是工具,與各行各業深度融合,提供更便利、更高效的AI工具或解決方案。可以說,行業大模型更貼近行業,更貼近實體經濟,也更能為各行各業行業帶來價值。

一直以來,華為盤古3.0大模型都沒有強調生成式AI,而是始終明確自身行業大模型的定位。更值得注意的是,盤古大模型3.0除了預訓練大模型外,還特別針對行業和場景提供了相應的解決方案和服務,讓行業用戶和開發者按需選擇適合的服務,從而實現開發效率的提升。

同時,盤古大模型3.0還提供全棧自研的技術加持和優勢,并配合華為多年來在各個產業的積累和沉淀,有助于解決各行各業的各類痛點,將原本“小作坊開發模式”,轉變為“工業化開發模式”,實現效率的倍增。

可以預見的是,“千模大戰”之下,行業必將迎來一波“洗牌”。只有真正帶給行業價值的大模型才能突出重圍,所以更聚焦也更懂行業的行業大模型的研發已是大勢所趨。

正如華為輪值董事長胡厚崑在2023世界人工智能大會所說,人工智能的發展,關鍵是要“走深向實”,賦能產業升級。當前階段,華為在人工智能發展上有兩個著力點:第一,打造強有力的算力底座,支撐中國人工智能產業的發展。第二,從通用大模型到行業大模型,讓人工智能服務好千行百業、服務好科研創新。




 
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