11月7日，華為全聯接大會2022在深圳召開。在“華為雲AI持續創新，加速AI應用走深向實”分論壇上，華為雲釋出《預訓練大模型白皮書》，博瀚智慧（深圳）有限公司CEO郭瑋，華為雲EI服務產品部部長尤鵬，華為雲人工智慧領域首席科學家、IEEE Fellow、國際歐亞科學院院士田奇共同出席釋出儀式。

由田奇帶領的華為雲盤古大模型研發團隊認為，大模型將成為未來AI計算的“作業系統”，可以向下管理AI硬體、向上支撐AI演算法，使得AI開發更加規範化、可複製。尤鵬表示，華為雲希望透過編寫《預訓練大模型白皮書》，將團隊在研究和實踐中的經驗固化下來，幫助更多AI從業人員快速掌握AI技能，持續創造商業價值。

華為雲釋出《預訓練大模型白皮書》

人工智慧演算法落地面臨碎片化困境。當前業界大部分人工智慧開發者普遍沿用傳統的“小作坊模式”進行應用開發，即針對每個場景，獨立地完成模型選擇、資料處理、模型最佳化、模型迭代等一系列開發環節。由於無法積累通用知識，而且不同領域的資料差異巨大、微調技巧也有所不同，導致開發效率比較低。

為了解決上述困境，預訓練大模型相關研究和應用呈井噴態勢。預訓練大模型在大量影象、文字等資料的基礎上，利用無監督或者自監督學習方法將資料中蘊含的知識提取出來，儲存在具有大量引數的神經網路模型中。遇到特定任務時，只需呼叫規範化的流程，就能釋放預訓練大模型的能力，並且與行業經驗結合，解決實際業務問題。

華為雲盤古大模型於2021年4月正式釋出，到2022年聚焦行業應用落地，已經發展出包括基礎大模型（L0）、行業大模型（L1）、行業細分場景模型（L2）三大階段的成熟體系。在華為全聯接大會2022中國站上，華為雲進一步迭代盤古大模型的技術能力，擴充套件盤古大模型的服務範圍，釋出盤古氣象大模型、盤古礦山大模型、盤古OCR大模型三項重磅服務。

華為雲盤古氣象大模型，為行業數字化插上AI氣象分析的翅膀

極端天氣會帶來巨大的生命和財產損失。華為雲盤古氣象大模型能夠秒級預測未來7天全球天氣情況，相比傳統預報演算法，速度提升1000倍、精度提升20%。今年8月，盤古氣象大模型預測颱風“馬鞍”的軌跡和登陸時間，準確率達90%，遠超行業平均水平。在海外，華為云為印尼打造了“國家海洋人工智慧平臺”，助力預測海洋災害，保障航行安全。此外，華為雲AI for Meteorology還可以用於農業、航空、航天等領域。

華為雲盤古礦山大模型，讓AI推動礦山安全高效作業，沉澱專家經驗

為了解決AI在煤礦行業落地難、門檻高等問題，華為雲打造了全棧效能領先的盤古礦山大模型。只需匯入海量無標註的礦山場景資料進行預訓練，盤古礦山大模型即可進行無監督自主學習，僅一個大模型就能覆蓋煤礦的採、掘、機、運、通等業務流程下的1000多個細分場景，讓AI應用在煤礦普及更容易。

在主運場景中，基於盤古礦山大模型的AI主運智慧監測系統能夠精準識別大塊煤、錨杆等異常情況，異物識別準確率達98%。此外，相較於人工巡檢，盤古礦山大模型實現了全時段巡檢，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，縮短停機時間，同時提升井下巡檢人員的工作效率。

在掘進場景中，基於盤古礦山大模型的掘進作業序列智慧監測，動作規範識別準確率超過95％，用規範的AI流程來替代不確定的人工流程，讓AI成為礦工規範作業的好幫手，保障井下作業安全。

一個礦山大模型覆蓋多個業務場景，加速AI落地程序

華為雲盤古OCR大模型，一個模型覆蓋通用文字識別場景

OCR技術是人工智慧的基礎之一，能夠對結構多變、種類多樣、來源豐富的非結構化資料進行識別與提取。傳統的OCR廠商通常從特定的應用切入，陸續發展出卡證識別、票據識別、文件識別、表格識別、車牌識別、智慧掃碼等一系列細分OCR能力，透過組合的方式服務於各個行業。行業中每產生一個的新的識別場景，都需要在標註後才能訓練一個新的模型。這使得OCR服務的開發、維護成本居高不下。

華為雲釋出盤古OCR大模型，透過獨有的對比學習與掩膜影象建模相融合的自監督學習方法，學習並充分利用大規模的無標籤資料，實現一個模型覆蓋多個領域的全部通用文字識別場景，並將標註工作量降低90%。此外，盤古OCR大模型在11項經典資料集測試中取得顯著的精度提升，而且與原本領先的文字識別演算法相比，盤古OCR大模型的精度平均提升5%以上。

日前，華為雲盤古預訓練大模型通過了中國資訊通訊研究院首輪大模型測評，在“模型開發”和“模型能力”兩部分達到當前最高標準（4+級），並在計算機視覺、自然語言處理、科學計算等領域為業界貢獻了覆蓋百餘個業務場景的先進演算法和解決方案。

未來，華為雲將持續夯實盤古預訓練大模型的能力，將AI技術以及行業落地經驗雲化、服務化，讓企業創新觸手可及。

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