最近在国内的8个矿井发生了同一件新鲜事——煤矿工人不用下井，而是在地面上作业，不仅工作环境更舒适，而且极大地减少了安全事故。覆盖煤矿的采、掘、机、运、通、洗选等业务流程下的1000多个细分场景，减轻煤矿工人的工作强度，华为云盘古矿山大模型游刃有余。

在银行，排队办理业务的人为什么少了？因为华为云盘古金融大模型可以对银行的各种操作、政策、案例文档进行预训练，根据客户的问题，为柜台工作人员自动生成流程和操作指导，所以将原来需要平均5次的操作缩减至1次，办结时间缩短5分钟以上。

在铁路、制造、药物研发等更多领域，诸如此类的成功案例不胜枚举，是行业专属大模型让我们的工作、生活产生了“奇妙”的变化。

从云到AI，不变的还是那块“黑土地”

8月15日，国家互联网信息办公室等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》（以下简称《办法》）正式开始施行，首批通过《办法》备案向公众开放的大模型名单也陆续公布。大模型密集开放服务表明，大模型的落地应用正在进入一个关键期。

从“能作诗会作画”到助力千行万业实现数智化转型，to B的产业互联网才是大模型应用的主战场。当前，行业智能化正加速前行，而这正是今年华为全联接大会的主题。

IDC在《2022中国大模型发展白皮书》中分析指出，大模型已经开始与领域、行业深度融合，在搜索、推荐、智能交互、AIGC、生产流程变革、产业提效等场景中显露出巨大潜力。这也再次验证了，大模型不仅能在科技企业中应用，也迈出了走向各行各业的步伐。在通用模型的基础之上，各行业企业正利用精调或Prompt的方式加入任务间的差异化内容，极大地提高了模型的利用率。

2023年是AIGC元年，而大模型无疑是重要的引擎。在热闹的“百模大战”之后，我们更应该冷静思考，大模型如何与行业、应用场景深度结合。未来，从产业的高度，还需要加强大模型与真实场景需求的匹配，推动大模型大规模落地；从厂商的角度，在大模型方面的布局正日趋完善，接下来应围绕行业赋能的广度和深度持续探索，同时夯实基于大模型的产品、平台建设，推动大模型技术从实验室走向多样化的行业场景。

大模型通过吸收海量知识，一个模型可以适配多种业务场景，从而大幅降低了AI开发与应用的门槛，缩短了技术到应用的周期，使AI从作坊式开发、场景化定制，走向工业化开发、场景化调优并依托大模型规模化解决行业问题成为可能。在All Intelligence时代，华为的目标十分明确：支持每个组织使用自己的数据训练出自己的大模型，让每个行业用自己的专业知识发展出自己的行业大模型。

作为赋能者，在AI、大模型的“百花园”中，华为云将通过在云底座、AI平台、开发工具等方面的不断创新，持续耕耘好“黑土地”。

谁是“元能力引擎”的打造者

众所周知，大模型通常是由“钱、算力、数据”堆出来的。普通行业企业如果想自己打造一个通用大模型，既没必要，也不划算。而直接引用成熟的基础大模型，然后加入用户自己的行业经验、数据，构建专属的行业或垂直模型，已经成为企业智能化升级的一条必由路径。

但是，企业私有数据资源对企业的运营具有极为重要的价值，为了保障数据安全和隐私合规，除了通过联邦学习、机密计算等多层次的技术手段外，对于很多大型企业而言，他们更倾向于将数据留在本地，确保“数据不出域”。

那么，在大模型与垂直行业应用之间，谁来构建一座沟通的桥梁，谁又是不可或缺的“摆渡人”呢？

IDC指出，未来大模型将催生新的产业和服务应用范式。企业需加快建设人工智能统一底座，融合专家知识图谱，打造可面向跨场景或行业服务的“元能力引擎”。华为云正是最佳的“元能力引擎”打造者。

从All Cloud到All Intelligence，云虽然还是那个岿然不动的底座，但是在AI、大模型的牵引和加持下，云的内涵在不断扩展和丰富。云如何为大模型落地保驾护航成了重中之重。从众多云服务商的实践来看，为了支撑大模型在行业企业中落地，云服务商几乎“倾囊相授”：首先，提供最基础的算力支持；其次，有能力的云服务商还开发了自己的通用大模型，方便用户参考、借鉴和引用；再次，提供大模型落地应用必须的基础资源或者平台；最后，将工具和平台进行整合，打通其中的断点，帮助企业一站式地部署和应用大模型。

在今年的华为全联接大会上，华为云发布了最新的华为云Stack 8.3，提供13类100+云服务，通过增强盘古大模型、工业互联网、数据要素流通、软件开发生产线四大核心能力，助力政企客户深度用云，加速智能化升级。尤其是在大模型领域，通过华为云Stack混合云，可以在企业的数据中心部署AI云服务和大模型的关键产品，帮助企业一站式建设专属大模型。

华为云Stack总裁 尚海峰

构建行业专属模型 会者不难

盘古开天地，华为云在大模型领域所做的工作也是创新性的。2021年4月，华为云正式发布盘古大模型，当时包括了NLP大模型和CV大模型。这之后，盘古大模型在行业和专属大模型的道路上疾驰，科学计算大模型、药物分子大模型、盘古矿山大模型、气象大模型等相继问世。至今年7月7日盘古大模型3.0的发布，华为云形成了一个立体化的大模型矩阵，涵盖5+N+X三层架构：L0提供5大基础模型，包括语言大模型、视觉大模型、多模态大模型、预测大模型、科学计算大模型，提供满足行业场景需求的多种技能；L1基于“基础大模型+行业知识”，提供适配行业特征的N个行业大模型，比如政务、金融、制造、药物分子、矿山、轨道、气象等；L2提供X个场景模型服务，专注于某个具体的应用场景或特定业务，为客户提供“开箱即用”的模型服务。

可以说，华为云盘古大模型就是为行业而生的，即为行业着想，方便千行万业的客户基于L0、L1构建自己的专属大模型。通过盘古首创的分层解耦架构设计，跟随盘古基础大模型迭代升级的脚步，用户的行业大模型只需基于现有数据集进行二次训练，就可以同步实现能力的迭代，从而确保用户始终都能享受到盘古大模型最新的能力。

华为将持续提升通用大模型的能力，做好工程化工具，让客户和伙伴可以更便捷、更高效地调用模型。在多年服务大型政企客户的过程中，华为云Stack始终秉承“让技术不难用、让场景变简单、让经验可复制”的理念，将盘古大模型用于行业场景，也是遵循这一思路。

在AI应用行业落地方面，华为云拥有丰富的经验。华为云AI已经在各行业有超过1000个项目。基于对行业的深入理解，沉淀行业核心Know-How，盘古大模型已经学习了金融、政务、气象、医疗、健康等十多个行业的公开数据，每个行业数据量超过500亿tokens。另外，华为云还与伙伴联合打造了工业、供热、政务、煤矿、教育、电力、公路七大行业aPaaS，为盘古大模型了构建最深厚的行业积累。

盘古大模型强大的技术与行业经验和华为云Stack 8.3混合云新版本相结合，将公有云的盘古大模型能力本地化，部署到企业的数据中心，不仅保障了数据主权，更让大模型的部署更加简单、安全、高效。特别值得一提的是，华为云提供了多种大模型部署模式。对于行业用户来说，一种最理想的匹配方式是，在公有云上进行预训练，在本地混合云中进行微调，并部署到边缘云进行推理。

盘古大模型不仅要做难事，更要帮助千行万业的客户解最难的题，让每个行业、每家企业、每个人的工作更高效、更轻松。华为云Stack总裁尚海峰表示：“我们始终坚持AI for Industries战略，在深耕行业的道路上不断前行。大模型不应是少数企业的专利，希望基于华为云Stack和盘古大模型的强大能力和经验，让AI产业百花齐放，让每个企业都拥有自己的专属大模型。”

构建智能世界云底座，AI重塑千行万业

华为云Stack 8.3混合云新版本强化了盘古大模型的能力，旨在帮助企业轻松打造一站式专属大模型。华为云Stack通过功能的创新、能力的强化，让智能以“润物细无声”的方式，融入到主流的行业应用开发、部署、治理等场景中，将人工经验转化为行业智能，实现规模化的落地和持续的迭代优化，除了需要大模型这一核心能力之外，还需要其他方面的有力支撑。

举例来说，在软件开发方面，华为云Stack 8.3升级了CodeArts软件开发生产线，提供协同开发、编码规范、分布式构建、漏洞检查等30多种核心服务能力。海舟公司基于华为云Stack提供的CodeArts构建行业领先的工业软件研发平台，践行IPD研发模式，通过结构化流程和契约化研发确保交付零偏差，实现千人高效协作，打造大型工业领域原创技术“策源地”。

在推动行业应用方面，华为云推出基于华为云Stack的工业互联网参考架构，让工业互联网建设有章可循。参考架构包含工业云边协同、工业数据采集、工业数据融合、工业智能中枢和工业应用开发5大核心能力，可灵活组合以满足复杂场景的差异化需求，提供从数据采集到智能化应用的全链路能力。

在加速数据要素流通方面，华为云推出数据要素流通方案，通过华为云Stack 8.3提供的数智融合、区块链和隐私计算能力，企业可以实现算法、模型和数据集等高质量数据产品的开发，让数据可用不可见；通过EDS交换数据空间让数据可信流通与授权运营，确保数据不出域。

构建智能世界的云底座，华为云Stack奉献了久经考验的实践方案；让AI重塑千行万业，“华为云Stack+盘古大模型”给出了每个企业都能拥有专属大模型的路径和工具。