為破解復(fù)雜難題而生。

文 | 華商韜略 熊劍輝

人工智能軟件平臺(tái)公司對(duì)人類社會(huì)的直接貢獻(xiàn)可能不到2%，98%都是對(duì)工業(yè)社會(huì)、農(nóng)業(yè)社會(huì)的促進(jìn)。——任正非

【百舸爭(zhēng)流，奮楫者先】

2020年12月，任正非突然來到山西晉中。

時(shí)年76歲的他，穿上礦工服、戴上安全帽，深入井下500多米，親自考察了全國第一座5G煤礦。

這么大年紀(jì)還這么拼的人，著實(shí)并不多，但任正非的想法很簡(jiǎn)單：

“希望煤礦工人可以穿西裝、打領(lǐng)帶去上班。”

幾年過去，華為云不但為眾多煤礦裝上了5G、做出了“礦鴻”操作系統(tǒng)，甚至整出了“盤古礦山大模型”。

2023年，一位華為的AI專家和任正非一樣，下到了山東能源千米礦井的深處。

這是個(gè)國有大礦，機(jī)械化、智能化程度很高，但巡檢工作依然復(fù)雜，且充滿風(fēng)險(xiǎn)。不論是機(jī)械發(fā)生故障，還是礦工意外跌落，乃至掘進(jìn)面的瓦斯、水災(zāi)事故，都需要巡檢員立刻到場(chǎng)、緊急處理。否則，很可能導(dǎo)致事態(tài)擴(kuò)大乃至失控。

為此，僅針對(duì)主運(yùn)系統(tǒng)的皮帶巡檢，巡檢員每天就要徒步走10公里。

但裝上了“盤古”，事情變得不一樣。

巡檢員們不再一股腦兒地下礦井，監(jiān)控一旦有異常，模型自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)報(bào)警。

當(dāng)然，系統(tǒng)不免仍有誤報(bào)。這時(shí)候，華為的AI專家總是不顧巡檢員勸阻，堅(jiān)持一塊下礦井。抵達(dá)現(xiàn)場(chǎng)時(shí)，如果沒有異常情況，巡檢員都會(huì)在AI專家指導(dǎo)下點(diǎn)點(diǎn)鼠標(biāo)，確定是誤報(bào)，就將信息傳回盤古。

于是，華為的AI專家安排大模型重新訓(xùn)練、再次部署，準(zhǔn)確率逐漸達(dá)到98%。

大部分情況下，巡檢員們不用再冒著生命危險(xiǎn)，去確認(rèn)險(xiǎn)情、發(fā)出預(yù)警。

而這，不過是盤古礦山大模型的冰山一角。

實(shí)際上，盤古的應(yīng)用，已涵蓋采煤、掘進(jìn)、主運(yùn)、輔運(yùn)、提升、安監(jiān)、防沖、洗選、焦化9個(gè)專業(yè)、21個(gè)場(chǎng)景應(yīng)用。

甚至于，山東能源運(yùn)用“盤古預(yù)測(cè)大模型”，對(duì)不同煤層、不同季節(jié)、不同灰分的原煤煤質(zhì)數(shù)據(jù)和工藝參數(shù)進(jìn)行智能分析，大幅提升精煤產(chǎn)量。僅山能濟(jì)二煤礦，每年因此多產(chǎn)8000噸精煤，效益提升很明顯。

顯然，國際權(quán)威分析機(jī)構(gòu)沙利文（Frost&Sullivan），是懂行的。

最近，沙利文發(fā)布《中國行業(yè)大模型市場(chǎng)報(bào)告，2024》顯示，在行業(yè)大模型領(lǐng)域，華為云的盤古大模型一騎絕塵：

在政務(wù)、工業(yè)、金融領(lǐng)域，市場(chǎng)份額第一：

在醫(yī)療、藥物、氣象、汽車領(lǐng)域，位居領(lǐng)導(dǎo)者象限。

對(duì)此，沙利文研究總監(jiān)李慶表示：

“華為云盤古大模型憑借深厚的技術(shù)積累、對(duì)行業(yè)精準(zhǔn)的把握以及豐富的經(jīng)驗(yàn)，在多個(gè)行業(yè)占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，為千行百業(yè)的智能化和數(shù)字化提供了源源不斷的動(dòng)力。”

這其中，特別值得一提的，是以38%的市場(chǎng)份額高居第一的“盤古工業(yè)大模型”。

不吹不黑的說，這個(gè)“第一”的含金量，大多數(shù)大模型基本沒法比。

因?yàn)檫@個(gè)地位，是華為在工業(yè)領(lǐng)域?qū)嵈驅(qū)崱捌础背鰜淼摹?/p>

僅以歐美大模型來對(duì)比。

像摩根大通用SpectrumGPT來快速分析金融數(shù)據(jù)，聯(lián)合利華用生成式AI提升客服效率，阿斯利康用GenAI來設(shè)計(jì)腫瘤靶點(diǎn)治療抗體。

即便是制造業(yè)中的寶馬，也是用生成式AI來優(yōu)化汽車制造流程；美國鋼鐵則基于大模型MineMind，用來降低卡車維護(hù)成本。

這些大模型，側(cè)重C端，輔助為主；實(shí)際上，它們?nèi)员焕г跀?shù)字世界里，無法突破介質(zhì)，難以成為改變物理世界的力量。

而盤古工業(yè)大模型，已深入到轟鳴的車間、艱苦的鐵道、高危的礦井，在30多個(gè)行業(yè)、400多個(gè)場(chǎng)景中落地，悄然重塑著千行百業(yè)。

▲山東能源興隆莊煤礦調(diào)度指揮中心

像山東能源的許多礦工，真正從“藍(lán)領(lǐng)”變“白領(lǐng)”，開始在地面吹著空調(diào)來采煤，成為“盤古”改變面貌的見證者。

為什么會(huì)產(chǎn)生這么大的差異？

因?yàn)樽鳛槿蛭ㄒ粨碛新?lián)合國產(chǎn)業(yè)分類中全部工業(yè)門類的國家，中國擁有完整的工業(yè)體系和豐富的應(yīng)用場(chǎng)景。

于是，遵循“基礎(chǔ)大模型+行業(yè)小模型”的發(fā)展路線，AI才能進(jìn)一步提升中國的工業(yè)水平，發(fā)揮中國制造產(chǎn)業(yè)完備、場(chǎng)景豐富、數(shù)據(jù)龐大的優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而建立AI的全球競(jìng)爭(zhēng)力。

而用“不作詩，只做事”的盤古，深耕工業(yè)場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)智造飛躍，正是華為云在做且做得極出彩的事。

【工業(yè)AI，必做于細(xì)】

2022年底，當(dāng)世界震驚于ChatGPT的驚艷表現(xiàn)時(shí)，華為云已篤定了AI的發(fā)展風(fēng)向：

一是從小模型延展到大模型；二是將AI與行業(yè)深度結(jié)合，即AI for Industries。

從原理上，華為云首先要長(zhǎng)期扎根行業(yè)，在水面之下做深做透大量的基礎(chǔ)工作，才能積累起基礎(chǔ)的行業(yè)知識(shí)、數(shù)據(jù)、訓(xùn)練成果，變成行業(yè)大模型。

在此基礎(chǔ)上，再將行業(yè)大模型釋放給不同的企業(yè)，根據(jù)其使用場(chǎng)景，進(jìn)行二次開發(fā)和深度微調(diào)。

但這件事的難度，超乎常人想象。

2024年，寶鋼與華為云聯(lián)手開啟智慧制造，就面臨一系列幾乎無法克服的難題。

以軋鋼為例。

軋鋼過程中，料形的尺寸極難控制。一塊260mm厚的鋼坯，因?yàn)闀?huì)受到熱脹冷縮、擠壓變形、軋輥磨損等多種不確定性因素影響，所以要在2分鐘內(nèi)迅速軋成1.2mm厚的鋼板。

可一旦厚度公差超過0.05mm、寬度公差超過5mm，會(huì)立刻判定不合格。

所以，傳統(tǒng)的軋制工藝，要經(jīng)驗(yàn)老道的師傅完成20道工序、調(diào)好產(chǎn)線的300多個(gè)參數(shù)，并隨軋隨調(diào)，沒有固定規(guī)律。

而使用傳統(tǒng)AI，發(fā)揮不穩(wěn)定，精度波幅極大，需要不斷優(yōu)化、調(diào)整、部署，耗時(shí)至少一周。

面對(duì)棘手難題，華為的AI工程師深入車間一線，蹲坑觀察師傅手藝，卻百思不得其解。

怎么辦？

最后的靈光，乍現(xiàn)在現(xiàn)場(chǎng)——我搞不定師傅，還搞不定參數(shù)嗎？

于是，華為AI工程師祭出“盤古預(yù)測(cè)大模型”，通過對(duì)最優(yōu)參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，將熱軋產(chǎn)線的調(diào)優(yōu)時(shí)間縮短至3-4小時(shí)。

▲寶鋼熱軋生產(chǎn)線

結(jié)果，這一應(yīng)用在寶鋼1880熱軋生產(chǎn)線上線，精度較傳統(tǒng)AI提升5%以上，鋼板成材率提升0.5%，年收益高達(dá)9000多萬。

而內(nèi)部溫度2300℃、體積超5000m3的高爐，是又一個(gè)超級(jí)難題。

這不僅是一個(gè)超級(jí)大“黑箱”，也是個(gè)反應(yīng)極復(fù)雜的“八卦爐”，僅影響鐵水質(zhì)量的參數(shù)，就有8大類、77小類、總數(shù)超1400個(gè)；而且，爐內(nèi)物質(zhì)“固液氣”并存，每種參數(shù)都可能與其他多種參數(shù)相互勾連、耦合。

以前，通過外部傳感器感知爐內(nèi)變化，不同物料竟有2-7小時(shí)的反應(yīng)時(shí)滯，聊勝于無。

結(jié)果，還是要靠師傅經(jīng)驗(yàn)判斷，堪比玄學(xué)。

在這樣的AI“禁區(qū)”，盤古大模型愣是通過“爐況仿真”，把高爐里的爐溫、鐵水、硅含量等干成“黑客帝國”，讓“黑箱”變“灰箱”、“白箱”，實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)控制。

僅爐況優(yōu)化這一項(xiàng)，每年就為寶鋼降本超10億。

在工業(yè)大模型領(lǐng)域，這些突破天際的解法，為中國鋼鐵業(yè)的智能化，開辟了一條新路。

但如果以復(fù)雜度來衡量AI落地之難，鋼鐵業(yè)還算不上天花板。因?yàn)樵阼F路故障檢測(cè)領(lǐng)域，中國人還要面對(duì)世界級(jí)的高難度挑戰(zhàn)。

北方某鐵路機(jī)務(wù)段，列檢作業(yè)車間。

100多名列檢員，正在用肉眼，極速掃視著屏幕上的圖片。這些圖片，來自列車經(jīng)過時(shí)，檢測(cè)系統(tǒng)的瞬時(shí)抓拍。

列檢員的工作，就是迅速發(fā)現(xiàn)問題、排除列車故障。為此，他們要在10分鐘內(nèi)掃視1000多張圖片，持續(xù)工作12小時(shí)。

這是一項(xiàng)極度枯燥又不容懈怠的工作。

列車的部件成千上萬，列車的隱患成百上千，卻不容絲毫有失。比如，剎車一旦有問題沒有排查出來，碰到列車緊急制動(dòng)，就有脫軌、翻車的風(fēng)險(xiǎn)。

而中國鐵路總里程高達(dá)15.9萬公里，僅靠人工來監(jiān)測(cè)排查，早已不堪重負(fù)。可如此專業(yè)的圖片要實(shí)現(xiàn)智能監(jiān)測(cè)，卻是一個(gè)超級(jí)難題。

多年前，鐵路部門就召集了一批專家，搞出一批AI，結(jié)果成本很高、效果很差。

2023年，盤古來了。

很快，華為的AI工程師發(fā)現(xiàn)一個(gè)問題：早期的AI都在死磕“什么是異常”，結(jié)果在千變?nèi)f化的故障面前敗下陣來。

于是，盤古展開逆向思維，讓大模型學(xué)習(xí)“什么是正常”；反過來，“不正常”的，就是“異常”。

思路一開天地寬。

結(jié)果，盤古不但精準(zhǔn)識(shí)別出430多種故障，連折角塞門故障這種不易察覺的重大隱患都能排查出來，遠(yuǎn)超鐵路部門預(yù)期。

如今在高鐵領(lǐng)域，盤古鐵路大模型又融入了巡檢機(jī)器人，可精準(zhǔn)識(shí)別一列動(dòng)車上的3.2萬個(gè)項(xiàng)點(diǎn)，覆蓋8大類、350多種復(fù)雜故障，識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)98%，有效減輕了人工負(fù)擔(dān)，大幅提升了檢測(cè)效率。

實(shí)際上，“盤古”在工業(yè)場(chǎng)景下的每一次落地，都是翻越天塹的過程。

這其中，不論是“參數(shù)預(yù)測(cè)”“數(shù)字仿真”，還是“逆向?qū)W習(xí)”，都需要大模型與機(jī)器視覺深度結(jié)合，參透不同的工業(yè)機(jī)理，并在千變?nèi)f化的場(chǎng)景下適配，極其考驗(yàn)大模型的基礎(chǔ)能力。

這點(diǎn)上，普通的語言大模型只是“語言的巨人，行動(dòng)的矮子”，與工業(yè)大模型不可同日而語。

而對(duì)華為云來說，只有咬緊牙關(guān)、翻越天塹，讓“盤古”融入真實(shí)的工業(yè)場(chǎng)景，AI才能在智造升級(jí)上發(fā)揮效應(yīng)，AI才能真正實(shí)現(xiàn)“新工業(yè)革命”。

【開天之路，勇進(jìn)者勝】

今天，盤古大模型正推動(dòng)中國制造向著更智能、更高效的方向邁進(jìn)。

在酷特智能，華為云為滿足其離散制造需求，基于華為云底座、盤古大模型、“鯤鵬+昇騰”算力等，打造出酷特AI Agents2.0。

這使酷特智能具備了柔性設(shè)計(jì)、智能制造、柔性供應(yīng)鏈等“超能力”，顛覆了供需關(guān)系，重塑了企業(yè)能力。

在海亮股份，華為云與之共同打造的“銅箔工藝優(yōu)化大模型”，已融入了12道大工序、90+的工藝及設(shè)備參數(shù)、30+質(zhì)量檢測(cè)指標(biāo)、26套系統(tǒng)平臺(tái)的核心數(shù)據(jù)。

這一過程中，華為的算法、算力博士深入車間，與海亮的材料學(xué)、機(jī)械學(xué)博士一起深度共創(chuàng)，將業(yè)界最高良品率從90%提升到95%以上。

這個(gè)良品率的“一小步”，卻沖破了行業(yè)的天花板，將研發(fā)驗(yàn)證周期從幾天縮短到幾個(gè)小時(shí)，直接產(chǎn)生上千萬經(jīng)濟(jì)效益，成為震動(dòng)行業(yè)的“一大步”。

在汽車領(lǐng)域，盤古的汽車大模型將一汽、東風(fēng)、長(zhǎng)安等車企的研發(fā)周期，從半年壓縮到1周。

華為云由此與50多家車企緊密合作，為300多個(gè)汽車行業(yè)客戶提供創(chuàng)新服務(wù)，成為中國汽車大模型領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。

這背后，除了盤古大模型深入行業(yè)、接近地氣，更與其強(qiáng)大的基礎(chǔ)能力密不可分。

2024年6月，盤古大模型5.0發(fā)布，完成了從“不做詩，只做事”，到“解難題，做難事”的大轉(zhuǎn)變。其底氣，則源于在全系列、多模態(tài)、強(qiáng)思維三個(gè)維度的大幅升級(jí)。

全系列上，有十億級(jí)、百億級(jí)、千億級(jí)、萬億級(jí)等不同參數(shù)規(guī)格，適配不同規(guī)模場(chǎng)景。

多模態(tài)上，文本、圖片、視頻、雷達(dá)、紅外、遙感等信息都能理解，打破數(shù)字與物理世界鴻溝。

強(qiáng)思維上，思維鏈技術(shù)與策略搜索深度結(jié)合，讓智能體能理解、預(yù)測(cè)環(huán)境變化。

有人評(píng)價(jià)，盤古5.0一出，AI開始真正觸及物理世界。

這對(duì)工業(yè)大模型，無疑是一個(gè)好消息。

憑借在工業(yè)領(lǐng)域的專注深耕，華為云和盤古大模型斬獲了一連串的業(yè)界殊榮，包括：

在《IDC MarketScape：中國工業(yè)AI綜合解決方案2024年廠商評(píng)估》中，華為云位居領(lǐng)導(dǎo)者類別，戰(zhàn)略、能力、收入三個(gè)維度第一；

在《中國工業(yè)云IaaS+PaaS市場(chǎng)份額，2023：分化加劇》中，華為云在中國工業(yè)云IaaS+PaaS市場(chǎng)表現(xiàn)卓越，位居整體市場(chǎng)和三個(gè)子市場(chǎng)第一；

盤古大模型，不但在中國信通院大模型標(biāo)準(zhǔn)符合性驗(yàn)證中，成為業(yè)界首個(gè)獲得卓越級(jí)（5級(jí)）評(píng)分大模型產(chǎn)品，還以優(yōu)秀級(jí)（4+級(jí)）通過中國信通院金融大模型標(biāo)準(zhǔn)符合性驗(yàn)證，并在2024中國國際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)上摘得“優(yōu)秀科技成果獎(jiǎng)”。

中國之所以能夠擁有世界上最完整、最強(qiáng)大的工業(yè)體系，是中國人用幾代人的血汗，從低端一點(diǎn)點(diǎn)向上攀爬積累起來的工業(yè)優(yōu)勢(shì)，是先輩不懼險(xiǎn)阻闖出來的登峰之路，也是今天的中國人不懼任何制裁封鎖的強(qiáng)大底氣。

所以，中國的行業(yè)大模型，必須牢牢掌握在中國人自己手里。

而且，不能是局部的、殘缺的，必須是完整的、全棧的。

而能夠構(gòu)建起全棧自主AI工業(yè)化能力的，只有華為。

從這個(gè)意義上，華為的盤古大模型，走的正是和先輩一樣艱難而正確的“開天之路”。它必將助力中國制造，再度飛躍。

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