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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>探(tan)秘(mi)華(hua)為(wei)雲(yun)盤(pan)古(gu)大(da)模(mo)型(xing)：AI for industries的(de)身(shen)體(ti)力(li)行(xing)

大模型是(shi)新(xin)壹(yi)輪(lun)AI發(fa)展(zhan)的核(he)心(xin)，其(qi)已(yi)在(zai)推(tui)進(jin)產(chan)業(ye)智(zhi)能(neng)化(hua)升(sheng)級(ji)中(zhong)已表(biao)現(xian)出(chu)巨(ju)大潛(qian)力，並(bing)將(jiang)在未(wei)來(lai)三(san)年(nian)裏(li)形(xing)成(cheng)風(feng)起(qi)云湧(yong)之(zhi)勢(shi)。 华为云於(yu)2021年正(zheng)式(shi)发布(bu)了(le)盘古基(ji)礎(chu)大模型，包(bao)括(kuo)CV計(ji)算(suan)機(ji)視(shi)覺(jiao)大模型、NLP自(zi)然(ran)語(yu)言(yan)處(chu)理(li)大模型和(he)科(ke)學(xue)计算大模型。在基础大模型之上(shang)，华为云踐(jian)行AI for industries，陸(lu)續(xu)推出了礦(kuang)山(shan)、藥(yao)物(wu)分(fen)子(zi)、電(dian)力、氣(qi)象(xiang)、海(hai)浪(lang)等(deng)盘古行业大模型，加(jia)速(su)各(ge)行各业數(shu)字(zi)化的进程(cheng)。

如(ru)今(jin)，华为云AI已經(jing)在各行业有(you)超(chao)過(guo)1000個(ge)項(xiang)目(mu)，基于對(dui)行业的深(shen)入(ru)理解(jie)，华为云盘古大模型能夠(gou)更(geng)好(hao)地(di)落(luo)地在行业的核心业務(wu)場(chang)景(jing)。本(ben)期(qi)《探秘·云新知(zhi)》盘古大模型專(zhuan)題(ti)節(jie)目，将帶(dai)您(nin)深入探究(jiu)盘古大模型的行业應(ying)用(yong)。

▲《探秘·云新知》之盘古大模型专题节目

?貨(huo)運(yun)列(lie)車(che)智慧(hui)檢(jian)測(ce)，盘古軌(gui)道(dao)大模型为鐵(tie)路(lu)物流(liu)安(an)全(quan)護(hu)航(hang)

隨(sui)著(zhe)海內(nei)外(wai)经濟(ji)復(fu)蘇(su)，货运铁路的班(ban)次(ci)及(ji)載(zai)重(zhong)均(jun)迎(ying)来新高(gao)潮(chao)。

在傳(chuan)統(tong)的货运铁路巡(xun)检中，TFDS（货车运行故(gu)障(zhang)動(dong)態(tai)圖(tu)像(xiang)检测）系(xi)统作(zuo)为5T检测技(ji)術(shu)的重要(yao)組(zu)成部(bu)分，通(tong)过高速拍(pai)攝(she)的“电子眼(yan)”，动态采(cai)集(ji)列车车底(di)配(pei)件(jian)、车体側(ce)部等部位(wei)图像，實(shi)時(shi)判(pan)別(bie)货运列车是否(fou)存(cun)在故障。

一列50輛(liang)车廂(xiang)的货车，“电子眼”會(hui)拍摄4000張(zhang)照(zhao)片(pian)，检测員(yuan)每(mei)秒(miao)需(xu)審(shen)閱(yue)1张图。动态检车员不(bu)僅(jin)工(gong)作強(qiang)度(du)大、難(nan)度高，而(er)且(qie)需对车辆专业理論(lun)與(yu)实際(ji)运用有較(jiao)高水(shui)平(ping)，要在短(duan)时間(jian)内完(wan)成整(zheng)列车的故障分析(xi)，確(que)保(bao)整列车的运行安全。

华为云在现有設(she)備(bei)和平臺(tai)架(jia)構(gou)的基础上，基于盘古轨道行业大模型，推出TFDS故障智能識(shi)别方(fang)案(an)，实现從(cong)图像采集、数據(ju)收(shou)发、列车拆(chai)分，到(dao)实时故障判别的全局(ju)分析，能够对多(duo)工位、多辆车關(guan)聯(lian)等全局故障进行精(jing)準(zhun)預(yu)報(bao)。

盘古铁路行业大模型具(ju)备五(wu)项核心競(jing)爭(zheng)力：

自監(jian)督(du)行业预訓(xun)練(lian)模型

盘古预训练大模型基于语義(yi)相(xiang)似(si)樣(yang)本、等级化语义聚(ju)集的对比(bi)表示(shi)学習(xi)方法(fa)，利(li)用百(bai)萬(wan)级無(wu)標(biao)註(zhu)铁路行业图像生(sheng)成轨道行业大模型；

图像質(zhi)量(liang)自动增(zeng)强&評(ping)估(gu)

通过底層(ceng)视觉特(te)征(zheng)以(yi)及高层视觉特征对增强後(hou)的图像进行自动评估，对正常(chang)图像做(zuo)进一步(bu)故障识别，非(fei)正常图像返(fan)回(hui)人(ren)工审核；

依(yi)托(tuo)车型先(xian)驗(yan)模板(ban)匹(pi)配

根(gen)据已知的车型信(xin)息(xi)建(jian)立(li)零(ling)部件的相对位置(zhi)模板，具有可(ke)解釋(shi)性(xing)地预报部件異(yi)常情(qing)況(kuang)，如脫(tuo)落、丟(diu)失(shi)、錯(cuo)位等；

小(xiao)样本故障定(ding)位、识别

基于轨道行业预训练大模型，結(jie)合(he)當(dang)前(qian)最(zui)優(you)的目标检测、图像识别框(kuang)架，进行部件定位、故障识别，具有更强的泛(fan)化能力，仅需传统1/3的样本即(ji)可完成。

在实际应用中，盘古轨道大模型單(dan)张照片识别仅需4毫(hao)秒，可智能过濾(lv)95%的正常图片，实现了400多種(zhong)故障的自动化识别以及嚴(yan)重故障的“零漏(lou)报”，比人工识别更准确，大幅(fu)度提(ti)升TFDS系统作业效(xiao)率(lv)，动态检车员可騰(teng)出更多精力处理难度更高的辨(bian)图工作，确保列车安全运行。 ?AI輔(fu)助(zhu)药物设计，盘古药物分子大模型加速新药研(yan)发

自1987年達(da)托黴(mei)素(su)被(bei)发现以来，人類(lei)已经有近(jin)40年沒(mei)有新的抗(kang)生素被研发出来。药物研发专家(jia)需要花(hua)費(fei)超过10年时间、超过10億(yi)美(mei)元(yuan)成本，才(cai)有可能研发出一款(kuan)新药。

为了幫(bang)助药物研发专家从海量药物分子中高效挑(tiao)選(xuan)出適(shi)合成药的小分子，华为云联合中國(guo)科学院(yuan)上海药物研究所(suo)推出了盘古药物分子大模型，基于全流程AI辅助药物设计的能力，以靶(ba)點(dian)预测、分子设计、活(huo)性评估、毒(du)性篩(shai)选等環(huan)节为抓(zhua)手(shou)，帮助醫(yi)药公(gong)司(si)实现快(kuai)速、精准、低(di)成本的药物发现，開(kai)啟(qi)药物研发的新模式。

在药物虛(xu)擬(ni)筛选方面(mian)

依靠(kao)华为云創(chuang)新的iFitDock算法以及虚拟筛选服(fu)务，盘古药物分子大模型的成药性预测准确率比传统方式高20%，进而讓(rang)药物筛选效率提升十(shi)倍(bei)；

在药物优化方面

基于华为云盘古药物分子大模型的结构优化器(qi)，研发专家可对先導(dao)药进行定向(xiang)优化，通过更科学的药物结构设计，減(jian)弱(ruo)对人体正常細(xi)胞(bao)可能产生的毒副(fu)作用。

盘古药物分子大模型四(si)大核心技术特点：

“图-序(xu)列不对稱(cheng)條(tiao)件變(bian)分自編(bian)碼(ma)器”

全新提出“图-序列不对称条件变分自编码器”深度学习架构，更好地提取(qu)化合物关鍵(jian)的分子特征指(zhi)紋(wen)，提升下(xia)遊(you)任(ren)务的准确性；

超大規(gui)模的化合物表征模型训练

对17亿个小分子的化学结构进行预训练，结构重构率、唯(wei)一性等方面优于现有方法；

生成1亿个创新的类药物小分子庫(ku)

其结构新穎(ying)性为99.68%，为发现新药创造(zao)可能性；

实现了領(ling)先的药物发现任务性能

在化合物-靶标相互(hu)作用预测、化合物ADME/T屬(shu)性评分、化合物分子生成与优化等方面实现性能最优，賦(fu)能药物发现全鏈(lian)条任务。

西(xi)安交(jiao)通大学第(di)一附(fu)属医院劉(liu)冰(bing)教(jiao)授(shou)在盘古药物分子大模型的辅助下，突(tu)破(po)性地研发出一款超级抗菌(jun)药Drug X，其有望(wang)成为全球(qiu)近40年来首(shou)个新靶点、新类别的抗生素。华为云盘古药物分子大模型让先导药的研发周(zhou)期从数年縮(suo)短至(zhi)幾(ji)个月(yue)，研发成本降(jiang)低70%。AI技术与基础科学的结合与创新，不仅解決(jue)了研发成本高和时间周期長(chang)的痛(tong)点，更为初(chu)创型科研團(tuan)隊(dui)提供(gong)了施(shi)展能力的舞(wu)台。 ?让风云可测，盘古气象大模型精准呈(cheng)现台风轨跡(ji)

在气象气候(hou)预报任务中，除(chu)了短期天(tian)气预报，全球中长期预报也(ye)是业界(jie)最为关注、重要性非常高的预测任务，它(ta)以预测未来14天内的大气系统狀(zhuang)态为目标，在气象、航海、農(nong)业、旅(lv)游等多个行业发揮(hui)着舉(ju)足(zu)輕(qing)重的作用。

当前人工智能技术雖(sui)已廣(guang)泛应用在气象预测领域(yu)，受(shou)大气系统中物理过程的复雜(za)性影(ying)響(xiang)，以及求(qiu)解大气模型所需資(zi)源(yuan)规模巨大，基于传统数值(zhi)方法进行的中长期天气预报通常会累(lei)计誤(wu)差(cha)，导致(zhi)准确度低，且需在超级计算机上运算数小时。

基于近40年的全球气象数据，华为云盘古气象大模型在中长期确定性预报上超越(yue)当前最强的数值预报方法（歐(ou)洲(zhou)气象中心的IFS系统），是业内首个精度超过传统数值预报方法的全球AI气象预测模型。平均预报误差降低了10%-15%，速度提升10000倍以上，实现秒级全球气象预报。

盘古气象大模型核心技术特点：

3D高分辨率的神(shen)经網(wang)絡(luo)

首次采用3D高分辨率的神经网络（3D Earth-Specific Transformer）：与二(er)維(wei)的神经网络和低分辨率的神经网络相比，盘古气象大模型水平空(kong)间分辨率达到0.25°×0.25°，約(yue)28公里x28公里，可以精准地预测细粒(li)度气象特征。在时间维度上，盘古气象大模型将预测頻(pin)率从6小时/次提升至1小时/次，使(shi)气象预测结果(guo)更准确；

层次化时域聚合策(ce)略(lve)

使用层次化时域聚合策略：训练了4个不同(tong)预报间隔(ge)的模型（分别为1小时间隔、3小时间隔、6小时间隔、24小时间隔），使得(de)预测特定时间气象状况的叠(die)代(dai)次数最小，从而减少(shao)迭代误差，也避(bi)免(mian)了由(you)遞(di)歸(gui)训练带来的训练资源消(xiao)耗(hao)。

华为云盘古气象大模型在極(ji)端(duan)天气过程（如台风）的预报中已展现出精准、快速的优势：

2022年8月，盘古气象大模型实现秒级预测台风“馬(ma)鞍(an)”的轨迹和登(deng)陆时间，准确率达90%，遠(yuan)超行业平均水平。 今年5月22日(ri)至23日，今年第2號(hao)台风“瑪(ma)娃(wa)”在24小时内，中心附近最大风力从38米(mi)/秒（台风级）迅(xun)速加强到60米/秒（超强台风级）。

中央(yang)气象局指出，华为云盘古大模型在“玛娃”的路徑(jing)预报中表现优异，提前五天预报出其将在台灣(wan)島(dao)東(dong)部海域轉(zhuan)向路径。

人工智能觸(chu)发的产业变革(ge)正在改(gai)变每一个行业，人工智能也在越来越多的行业场景发挥重要價(jia)值。华为云以“AI for industries”为发力点，提升大模型通用能力，貼(tie)近客(ke)戶(hu)业务场景的现实需求，让人工智能开发标准化、可复制(zhi)、批(pi)量化生产，加速AI深入千(qian)行百业，推动人类社(she)会进入智能世(shi)界。华为开发者(zhe)大会2023 ( Cloud )大会将于7月7日在东莞(guan)拉(la)开帷(wei)幕(mu)，华为云盘古大模型将迎来重大升级，敬(jing)請(qing)期待(dai)！

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