【中國,東莞,2024年6月21日】今天,華為開發者大會2024(HDC 2024)在東莞籃球中心隆重揭幕。這是一場華為面向全球開發者的年度旗艦盛會,包含豐富多樣的主題演講、峰會、專題論壇、互動體驗以及數百場面向開發者的特色活動。華為攜手各領域客戶及伙伴,全面分享了HarmonyOS、盤古大模型、昇騰AI云服務、GaussDB數據庫等最新科技創新成果,探討如何以科技創新為驅動,在鴻蒙生態和大模型技術中心把握新機遇,構建智慧未來的新商業藍圖。

在今天下午舉行的大會主題演講中,華為常務董事、華為云CEO張平安重磅發布盤古大模型5.0,在全系列、多模態、強思維三個方面全新升級;張平安還分享了盤古大模型在自動駕駛、工業設計、建筑設計、具身智能、媒體生產和應用、高鐵、鋼鐵、氣象等領域的豐富創新應用和落地實踐,持續深入行業解難題。此外,華為諾亞方舟實驗室主任姚駿、華為云CTO張宇昕分別就盤古大模型5.0技術解密和華為云全棧系統性創新發表主題演講,詳細解讀華為云在AI領域的全棧創新優勢。

華為常務董事、華為云CEO張平安發布盤古大模型5.0

盤古大模型5.0發布,三個方面全新升級

本次發布的盤古大模型5.0,在全系列、多模態、強思維三個方面帶來全新升級:

全系列:盤古大模型5.0包含不同參數規格的模型,以適配不同的業務場景。十億級參數的Pangu E系列可支撐手機、PC等端側的智能應用;百億級參數的Pangu P系列,適用于低時延、高效率的推理場景;千億級參數的Pangu U系列適用于處理復雜任務;萬億級參數的Pangu S系列超級大模型能夠幫助企業處理更為復雜的跨領域多任務。

多模態:盤古大模型5.0能夠更好更精準地理解物理世界,包括文本、圖片、視頻、雷達、紅外、遙感等更多模態。在圖片和視頻識別方面,可支持10K超高分辨率;在內容生成方面,采用業界首創的STCG(Spatio Temporal Controllable Generation,可控時空生成)技術,聚焦自動駕駛、工業制造、建筑等多個行業場景,可生成更加符合物理規律的多模態內容。

強思維:復雜邏輯推理是大模型成為行業助手的關鍵。盤古大模型5.0將思維鏈技術與策略搜索深度結合,極大地提升了數學能力、復雜任務規劃能力以及工具調用能力。

盤古大模型持續解難題做難事,重塑千行萬業

張平安強調,一直以來,華為云盤古大模型都堅定的聚焦行業,在解難題、做難事的道路上不斷攻堅克難,砥礪前行,重塑千行萬業。華為云將與所有的客戶、伙伴和開發者一起,創新不止,攀登不止,讓云無處不在,讓智能無所不及,加速千行萬業的智能升級。

華為常務董事、華為云CEO張平安

在過去的一年中,盤古大模型持續深耕行業,已在30多個行業、400多個場景中落地,在政務、金融、制造、醫藥研發、煤礦、鋼鐵、鐵路、自動駕駛、工業設計、建筑設計、氣象等領域發揮著巨大價值,重塑千行萬業。

在自動駕駛領域,盤古大模型5.0通過創新的可控時空生成技術,結合場景視頻生成、4D BEV視頻生成、自動駕駛仿真庫及路網信息,能更好地理解物理規律,大規模生成和實際場景相一致的駕駛視頻數據,還可以靈活增加控制條件,生成不同路況、不同光照、不同天氣的訓練視頻數據,加速自動駕駛技術的快速成熟。

在工業設計領域,以新車造型設計為例,周期一般需要1-2年,盤古大模型可以讓汽車的造型設計時間大幅縮短。造型設計師可以將自己的靈感,通過對話、畫圖與大模型交互,生成3D汽車數字模型,并可進行風格化調整、零部件編輯、顏色更換等。盤古大模型生成的數字模型還可直接輸出成3D文件,支持10幾種主流格式,設計師可以直接3D打印成樣品,減少制作油泥模型的輪次,極大地節省成本和時間。

除了汽車造型設計,盤古大模型還可以用于汽車的工裝設計、模具設計,以及電子產品領域的工業設計等。華為云與東莞市政府共同打造了東莞市人工智能大模型中心,希望讓當地更多的電子制造類企業使用到盤古大模型的工業設計服務。

在建筑設計領域,基于盤古大模型的可控生成能力,只需輸入設計的黑白草圖,即可生成彩色并帶有紋理的建筑群360°實景視頻;基于盤古3D重建能力,還可以構建出高真實感的建筑3D模型,將復雜建筑群的概念設計周期從數周縮短到數十分鐘,助力建筑師創造出更加出色的建筑作品。

在具身智能領域,盤古大模型能夠讓機器人完成10步以上的復雜任務規劃,并且在任務執行中實現多場景泛化和多任務處理。同時盤古大模型還能生成機器人需要的訓練視頻,讓機器人更快地學習各種復雜場景。

在媒體內容生產和應用領域,盤古大模型能夠將實拍視頻快速轉換成特定風格的動漫,并保持角色樣貌特征前后一致,舞蹈、武打等大運動軌跡也能確保合理一致的視覺效果;能自動將視頻譯制成不同語言,并保留原始角色的音色、情感、語氣;將譯制配音、動漫生成等場景的制作周期從月級縮短到天級,大大提升制作效率,作品一次拍攝多元化制作,實現價值最大化;還能通過AI翻譯和擬人化語音合成能力,實現AI同聲傳譯,讓云會議、視頻通話等可以實現母語交流體驗。

在鐵路領域,全國每天需要檢測的動車大概有3.2萬節車廂,過去需要大量的巡檢工人在凌晨時段去完成,耗時耗力。如今結合盤古大模型和巡檢機器人,可精準識別一列動車的3.2萬個項點,覆蓋8大類、350多種復雜故障,幫助高鐵提升運營效率,降低成本,減少人工在凌晨時段去巡檢的艱辛作業。

在鋼鐵領域,以上海寶武鋼鐵熱軋生產線為例,每次調整生產鋼板的種類和尺寸,都需要工程師重新調整7道精軋機組的300多個參數,需要耗費約5天的時間。盤古大模型能夠對最優參數進行預測,顯著降低熱軋生產線調優時間,并提高預測精度和鋼板成材率。目前盤古大模型目前已在寶鋼1880熱軋生產線上線,預測精度提高5%以上,鋼板成材率提升0.5%,預計每年可以多產鋼板2萬余噸,年收益達9000余萬元。此外,盤古大模型還將應用于高爐場景,對爐溫、鐵水溫度、硅含量等爐況進行仿真,從而輔助高爐精準控制,充分利用每一分能源,降低能源成本。

在氣象領域,華為云聯合深圳市氣象局,在分辨率為25公里的全球模型基礎上,融合區域高質量氣象數據集,升級了分辨率分別為1公里、3公里、5公里的區域預報能力,包含氣溫、降雨、風速等氣象要素。不僅如此,今年華為云還聯合天融環境打造了環境大模型,將污染六項的預測準確度全面提升10%以上。

在醫藥領域,天士力基于盤古大模型打造“數智本草大模型”。一方面基于盤古L0能力,學習訓練了378萬篇文獻等數據,尤其是學習了1000多本古籍,從古方古籍和現代文獻中總結出知識和經驗,可以賦能方劑篩選和優化、提升研發效率,也能輔助醫生問診。另一方面,天士力在盤古17億化合物的藥物分子大模型基礎上,增訓了350萬天然產物分子數據,未來有望更好地優化方劑和發現新藥。

除了盤古大模型的創新升級,華為云還對昇騰AI云服務進行持續優化。業界萬億參數模型訓練的平均無中斷時長約2.8天,昇騰AI云服務可實現40天無中斷;業界平均集群故障恢復時間約60分鐘,昇騰AI云服務可以縮短到10分鐘,同時能將大模型的資源開通時間從月級縮短到天級,加速大模型的開發。目前昇騰AI云服務已全面適配行業主流的100多個大模型,以云服務的方式協助客戶開發,訓練,托管和應用模型,打造百模千態的“黑土地”。

華為云持續系統性創新,打造AI Native的云

生成式AI被認為是自互聯網之后最大的技術變革,為千行萬業帶來了巨大的機遇和挑戰。為了幫助客戶更好地擁抱AI,華為云通過AI的全棧系統性創新,并通過AI重塑云服務,從兩個方面打造AI Native的云。

華為云CTO張宇昕表示,通過全棧系統性創新,能夠讓大模型的數據準備、訓練、推理、應用實現全流程的高效率和高性能。華為云的全棧系統性創新覆蓋了數據中心、云平臺架構和基礎設施服務,為AI開發提供AI Native的基礎設施。

華為云CTO張宇昕

當前云平臺在大模型的訓練和使用中通常存在“算力墻”“內存墻”“能效墻”等問題。為此,華為云打造了下一代的云基礎設施CloudMatrix,改變傳統數據中心的架構和算力供給模式,將傳統的以CPU為中心的主從架構,演進為多元算力對等全互聯架構;并通過高速互聯網絡協議,將CPU、NPU、GPU 等算力資源全部互聯和池化,從而把AI算力從單體算力演進到矩陣算力,開啟智能算力新紀元。

同時,針對云平臺在大模型的訓練和使用中存在的“內存墻”問題,華為云正式發布EMS彈性內存存儲服務,基于Memory Pooling專利技術,通過顯存擴展、算力卸載、以存代算等三大手段來打破內存墻,釋放極致算力。

基于新一代云基礎設施和EMS彈性內存存儲服務、昇騰AI云服務等創新,華為云已經在貴安、烏蘭察布和蕪湖,構建了三大AI算力中心CloudOcean;同時也在華北、華東、華南等熱點區域部署了AI算力資源池CloudSea;還通過華為云CloudLake和CloudPond邊緣云平臺,將AI算力推到客戶身邊,提供最低時延的AI訓推服務。由此,華為云打造了云、網、邊、端協同的AI Native的算力平臺,提供給開發者、客戶和伙伴使用。

盤古大模型也是基于華為云的AI平臺開發。會上,華為諾亞方舟實驗室主任姚駿從數據高效、參數高效和算力高效三個方面介紹了盤古大模型5.0的訓練過程。他表示,數據合成技術已成為未來構建大模型核心競爭力的關鍵抓手。盤古大模型依托weak2strong數據合成技術,強化長序列、復雜推理等高階數據分布。同時,結合類人的階梯式數據課程,讓模型以更加像人的方式從易到難地學習知識,實現更加可控、可預期的能力涌現。

華為諾亞方舟實驗室主任姚駿介紹盤古大模型5.0關鍵創新

同時,華為云對AI 開發生產線ModelArts進行升級,在AI開發基礎設施和流水線之上,構建了大模型即服務平臺 ModelArts Studio,提供百模千態的第三方大模型托管服務,支持對大模型定制開發,并提供相應的工具和行業集成套件,讓客戶可以方便的將大模型與業務系統結合。

除了系統性創新,華為云還將盤古大模型和華為在產品研發、數據治理、安全防護、業務運維等各個領域積累的數據和經驗相結合,“跳了自己的降落傘”,應用在了華為云CodeArts、DataArts、MetaStudio和GaussDB、云安全等系列云服務的智能化上。將華為云的服務重塑和升級,從而更智能、更高效。

在軟件開發方面,華為云通過結合AI Agent能力,將CodeArts軟件開發生產線從單點智能升級到項目級智能,大幅提升了問題定位率和項目級問題修復成功率,讓開發者能輕松實現項目級智能。

在數據治理方面,華為云將盤古大模型和華為多年數據治理經驗相結合,讓不熟悉IT技術的業務人員、管理人員可以通過自然語言交互的方式,快速獲取需要的數據,形成可視化的圖表,直接高效的管數、用數。

在數字內容生產方面,華為云將盤古媒體大模型和華為有著深厚積累的音視頻編解碼、3D模型物理仿真、圖形渲染等引擎能力相結合,一起用于AI內容生成。這樣生成的數字內容更符合物理世界的規律,并且可以實現任意時長的實時互動,突破了當前AIGC的局限。

在數據庫方面,華為云將產品文檔、專家知識、運維經驗等數據庫專業數據和大模型相結合,構建盤古數據庫大模型,讓GaussDB數據庫在開發、測試、遷移、運維等全生命周期實現智能化,顯著提升開發人員和DBA的使用效率。

在安全方面,華為云打造了面向安全領域的盤古安全大模型,能夠快速、精準地給出安全治理咨詢的專業意見,讓企業安全更加智能。

構建新生態,給全球開發者更優選擇

華為云是華為公司面向開發者的統一底座,目標打造昇騰、鴻蒙、鯤鵬、GaussDB、歐拉等各項根技術的生態,給廣大開發者一個更優的選擇。

為了讓開發者更好地學習和使用這些技術,華為云為每個新生態的開發者免費提供一臺云主機、一套開發工具和5GB的云存儲空間。華為還在Chaspark網站上提供了開放的專利搜索工具-查思專利,開發者可以免費查詢到全球近1.9億件專利數據,與華為共同進步與成長。同時,張平安宣布推出華為開發者布道師計劃,未來3年計劃發展超過3000名 華為開發者布道師,用最優秀的人培養更優秀的人。

此外,華為開發者大賽2024賽季也宣布正式啟動。大賽以“創想無限” 為主題,設置了應用創新和算法挑戰兩個賽道,圍繞AI應用、云原生、鴻蒙等方向,鼓勵開發者基于華為開放能力進行創新,解決千行萬業的實際問題。

未來兩天,華為云還將帶來豐富的專題論壇、圓桌論壇,以及Codelabs、極客挑戰賽、掃地僧見面會等開發者實操活動,開發者可以和華為專家面對面,共同碰撞技術創新的火花。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。

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