“AI+”时代长征第一步，中国企业最需要什么样的大模型？
▲图片由AI生成
作者 | 三北
编辑 | 漠影
近十年来，从“互联网+”到“AI+”，两会中每一个创新提法都可能意味着重大产业升级。
2015年，“互联网+”一词首次被写入《政府工作报告》，随后我们看到了电子商务、工业互联网、互联网金融、智慧城市等行业高歌猛进，推动中国数字经济加速腾飞。
2019年，“智能+”一词首次被写入《政府工作报告》，而后以计算机视觉、物联感知为代表的AI技术广泛铺开，掀起我国第一波智能化小浪潮，领先全球实现AI初步落地。
2024年，“人工智能+”一词首次被写入《政府工作报告》，当下正值大模型与生成式AI掀起新浪潮，AI正成为高层认定的新质生产力，推动我们加速驶向通用人工智能的未来。
“人工智能+”后面连接的是千行万业，那么产业和企业如何找到适合自己的大模型方案，从而聚力推动“人工智能+”真正赋能行业的转型升级？这个问题在今年两会结束后仍备受关注。
3月18日，央视网围绕“人工智能+”策划的《中国神气局》节目正式播出，该节目邀请了来自政府部门和业界的专家代表，对这些问题进行了深入探讨。
▲央视网数字人小C在主持《中国神气局》节目
通过对这期节目内容的研究，以及与业内人士的深入交流，我们试图与中国产业和企业一起，探寻更适合自己发展的“AI+”时代大模型之路。
一、“AI+”时代的大模型长征，危与机并存
放眼全球，“如果说各行各业的大模型研发是万里长征的话，我们其实已经迈出了第一步。”工信部信息通信经济专家委员会委员刘兴亮在《中国神气局》节目中谈道。
我国大模型发展如火如荼，已居于全球大模型发展前列。但与此同时，根据多位专家的发言可知，我国刚刚起步的大模型产业化落地，仍面临严峻挑战。
第一重挑战来自于数据。华为混合云副总裁胡玉海认为，大模型需要行业高质量的数据作为输入才能发挥价值，但现在很多企业的业务建设比较分散，数据的共享和汇聚挑战很大。业务的分散，也使得大模型生成后落地效果受限。
第二重挑战在于人才紧缺。大模型算法的调优依赖于人才的能力和经验，我们目前的人才相对来说比较匮乏，这可能使得大模型产生价值的周期变长，使得大模型落地的门槛变高。
除此之外，我国大模型产业化在安全可控、隐私保护、伦理偏见等方面也面临挑战。
今年的两会《政府工作报告》首提开展“人工智能+”行动，意味着国家将加强顶层设计，加快形成以AI为引擎的新质生产力。“AI+”已成为我们国家的一个核心战略，决定我们能否引领新的时代。而毫无疑问的是，“AI+”时代的大模型长征危与机并存。
二、中国特色模型、数据和应用，更适合中国的千行万业
面对痛点，中国完全可以走出一条具有中国特色的大模型发展之路。
多位专家对中国特色的大模型发展之路都有不同见解，但他们都一致地认为，发展企业级大模型，是走好中国大模型长征第一步的关键抓手。
中国科学院科技战略咨询研究院研究员周城雄指出，中国特色的大模型有两个重点，一个是中国场景的特色，一个是中国大数据规模的特色。在刘兴亮看来，符合中国特色的大模型需要具备三个特点：符合中国的国情、兼顾到我国的千行百业、鼓励中小创业者做出更多满足细分行业需求的大模型。
站在企业角度，中国石油集团测井有限公司首席技术专家周军也表示，对于中石油来说，更需要的就是企业领域大模型，直接赋能于核心业务，促进核心价值的可持续增长。
将大模型跟具体的行业相结合，做出企业级大模型服务于具体典型场景，是目前我国在AI领域的强项，也是华为在数字化转型过程中一直努力的方向。
华为推出了中国首个全栈自主、安全可靠的AI大模型盘古，是当下我国行业和企业的最佳选择之一。
▲华为于2023年7月推出盘古大模型3.0
比如在气象领域，华为推出的盘古气象大模型能够提供全球气象秒级预报，已落地中国国家气象局、香港天文台、欧洲中期预报中心等多个气象中心，在2023年汛期成功预测了玛娃、泰利、杜苏芮、苏拉等影响我国的强台风路径。该成果已入选了国家自然科学基金委员发布的2023年度中国科学十大进展。
在能源领域，中国测井与华为云已推动盘古大模型融入测井大数据平台，打造出地质分层、储存划分、参数计算和油气识别的L2级应用大模型；山东能源集团已与华为联合发布了业界首个矿山大模型，应用在采煤、掘进、运输、安监等9大专业40多个场景，极大提升工作效率和安全指数。
在城市领域，基于业界首个大模型混合云——华为云Stack，华为构建了政务服务、政务办公、城市治理和城市安全感知四个大模型。深圳福田成为全国首个落地城市大模型的城区，其联合华为打造了“智脑、智眼、智网、智体”的“四智”融合自进化智能体，助力深圳市福田区实现惠民便企、增效减负。
在交通领域，云南交投集团、长安大学已经联合华为，共同创立交通大模型联合研究中心，通过盘古基础大模型叠加交通行业场景的方式，开展交通大模型研究，通过深度挖掘现有数据潜能，发挥数据+智能全栈能力，从而加速推动交通行业数智化发展。
可以看到，虽然大模型是面向全球的通用技术，但每个国家有自己独特的国情，发展中国特色的大模型是有必要的。
中国特色的模型、数据和应用，更适合中国的千行万业，也有望成为我国大模型产业实现“超车”的绝佳机会点。
三、盘古打造全栈自主大模型，繁荣中国大模型生态
深耕行业，才能让大模型更懂行业。
当下，全球科技巨头火拼大模型技术，国内的大模型也如雨后春笋般涌现，其中华为云盘古大模型在行业探索方面走在前列，率先把AI技术融入到行业里面，解决各行各业的难题。
“AI for Industries”（AI赋能产业）是华为做大模型的一大独特之处。具体来看，盘古包括 “5+N+X”三层架构，分别对应L0层的5个基础大模型、L1层的 N个行业通用大模型、以及L2层可以让用户自主训练的更多细化场景模型。
▲盘古大模型采用“5+N+X”三层架构
盘古采用完全的分层解耦设计，企业用户可以基于自己的业务需要选择适合的大模型开发、升级或精调，从而适配千行万业多变的需求。
背后，全栈全场景AI解决方案，为盘古大模型提供了坚实的软硬件平台：
AI算力资源：面对大模型产业算力瓶颈，我国要加强算力的自主安全可控。华为通过“鲲鹏+昇腾”，打造了业界领先的“百模千态”AI算力底座；
昇腾AI云服务：即开即用，提供全链路云化工具链，以充足算力高效长稳助力敏捷开发，让“百模千态”应用快速落地；
AI框架：昇思MindSpore易开发、高效执行、全场景覆盖三大优势，为数据科学家和算法工程师提供设计友好、运行高效的开发体验；
AI开发平台：ModelArts支持大模型“开发-训练-微调-部署”的全过程，强势赋能开发者，实现精度效率双提升；
AIPMC（人工智能平台模型中心）：面向大模型落地千行万业的需求，华为构建了“算力+AI平台+大模型”的智算中心，推动AICC向AIPMC演进，让AI引领大模型产业化；
AICC（人工智能算力中心）：针对强大算力的获取难题，华为云的AICC已覆盖28城，包括在贵安、乌兰察布、芜湖打造了三大昇腾AI云算力中心，通过云服务的方式，把AI算力以便捷经济的方式按需提供给最终用户。
3月15日，中国信通院发布大模型标准符合性验证结果，华为云盘古凭借大模型安全解决方案——盘古安全护栏完成软硬件、数据、模型、应用等可信模块测试，成为业界首个在大模型可信领域获得卓越级（5级）评分的大模型产品。
值得一提的是，华为云不仅提供盘古大模型的开发工具和平台，还提供了一系列的应用解决方案和服务，帮助企业和开发者快速、高效地利用盘古大模型进行业务创新和价值创造，促进大模型生态繁荣。
目前，华为云已经联合伙伴推出了2500多个行业AI解决方案，能够规模化服务于不同行业场景。
▲盘古大模型AI生态加速营交流合作现场
结语：企业级大模型，中国产业转型的重要新质生产力
数智时代滚滚而来，AI就像当年的电力一样正掀起新的技术产业革命，产业和企业只有搭上“AI+”的顺风车，才能赶上新的时代潮流。为了更好的生存和发展，企业级垂直大模型成为企业完成飞跃的重要抓手。
“AI+”落地千行万业仍面临重重挑战，涉及数据、人才、隐私、伦理等各个方面。中国完全可以走出一条具有中国特色的大模型发展之路，发挥出中国特色应用场景、数据等方面的优势，推动AI成为产业转型的新质生产力。