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“Chat”并不是全部,中国AI发展最终要走深向实
最后更新: 2023-07-08 11:38:40打造坚实的算力底座,还只是万里长征第一步。要想推动人工智能“走深向实”,还要加速人工智能走向千行百业,以创造更大价值。
今年4月,华为云人工智能首席科学家田奇在博鳌亚洲论坛上提到,人工智能下一个发展机会点是AI for Industry,也就是将人工智能和各行各业深度结合,包括但不限于航天、医药、农业、工业等领域,希望能为行业创新带来新思路、新方法及新工具。
为了更好地推进AI for Industry,华为在行业内首次提出了三层大模型架构,目的是在不同层面,构建不同的能力。
在华为盘古大模型体系中,L0是基础大模型,包括NLP(中文语言)大模型、CV(视觉)大模型、科学计算大模型;L1是基础模型与行业数据结合,进行混合训练后的行业大模型,包括矿山、电力、气象、海浪等模型;L2是面向行业细分场景的模型,如金融OCR模型、电力巡检模型等。
胡厚崑演讲时指出,最底层的基础模型,做好海量基础知识的学习,相当于“读万卷书”,打好基础;在此之上,针对不同的行业,不同的场景,进行专项知识和经验的训练,打造好用、易用的行业模型和场景模型,相当于行“万里路”。
随着盘古大模型的普及,各行各业的开发者不必从零开始,只需在云上找到自己所需模型,然后针对行业场景,结合行业小数据微调即可获得满足需要的高性能高精度的AI模型。这种开发方式,将促进AI在千行百业的批量化落地应用。
但知易行难,从“读万卷书到行万里路”,还有诸多挑战需要克服。
胡厚崑认为,关键是要做好客户及行业伙伴的行业知识与大模型的匹配,解决好场景、技术、算法和数据的融合,让大模型在行业的价值创造中发挥重要作用。
截至目前,华为云盘古大模型已经深入金融、制造、政务、电力、煤矿、医疗、铁路等10多个行业,支撑400多个业务场景的AI应用落地。
“我们希望大模型不仅能用在工厂、港口、银行等行业场景,也能走进实验室和研究所,助力基础科学研究。在这个领域,大模型大有用武之地。”胡厚崑接着说道。
与AI for Industry一样,AI for Science(AI4S)同样是AI“走深向实”的关键路径。
借助人工智能的巨大技术优势,“AI for Science”可将数学计算和科学模型的方法结合,高效处理海量数据,使传统的科研过程变得自动化、规模化、并行化和平台化,从而解决原来传统科学研究范式无法解决的问题,帮助科学家突破科研瓶颈。
举例来说,流体力学计算中会消耗大量的算力,这个过程其实数学原理很简单,就是一个纳维-斯托克斯方程的求解。在传统过程中,如果用CPU单卡进行计算,可能需要几十年、上百年都算不完,而用AI的方式就有可能10倍或者100倍地加速纳维-斯托克斯的求解。
再比如,在气象预报领域,华为盘古气象大模型的预测可以在秒级时间内,完成未来全球一个小时到7天的天气预报。这其中有几个关键点,一是大模型要充分学习全球40年的气象数据,即“读万卷书”;二是在此基础上,再到行业中去训练,即“行万里路”。
就在日前,国际顶级学术期刊《自然》(Nature)杂志正刊发表了华为云盘古大模型研发团队研究成果——《三维神经网络用于精准中期全球天气预报》。
数据显示,这是近年来中国科技公司首篇作为唯一署名单位发表的《自然》正刊论文。《自然》审稿人对该成果给予高度评价:“华为云盘古气象大模型让人们重新审视气象预报模型的未来,模型的开放将推动该领域的发展。”
华为云盘古气象大模型也是首个精度超过传统数值预报方法的AI模型,速度相比传统数值预报提速10000倍以上。与盘古气象大模型类似的科学计算模型,还有盘古药物分子大模型和盘古海浪大模型等等。
研究机构Omdia分析师认为,“AI for Science”在气候和环境科学(天气预测等),生物制药和生命科学(新药研发、蛋白质结构预测等),流体力学(汽车或飞机的气动设计等),电磁学(电磁仿真等)等应用领域会率先取得突破。
坚持开放协作,共建产业生态
一花独放不是春,百花齐放春满园。
- 责任编辑: 吕栋 
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