为破解复杂难题而生。

作 者丨熊剑辉

人工智能软件平台公司对人类社会的直接贡献可能不到2%，98%都是对工业社会、农业社会的促进。——任正非

2020年12月，任正非突然来到山西阳泉。

时年76岁的他，穿上矿工服、戴上安全帽，深入井下500多米，亲自考察了全国第一座5G煤矿。

这么大年纪还这么拼的人，着实并不多，但任正非的想法很简单：

“希望煤矿工人可以穿西装、打领带去上班。”

几年过去，华为云不但为众多煤矿装上了5G、做出了“矿鸿”操作系统，甚至整出了“盘古矿山大模型”。

2023年，一位华为的AI专家和任正非一样，下到了山东能源千米矿井的深处。

这是个国有大矿，机械化、智能化程度很高，但巡检工作依然复杂，且充满风险。不论是机械发生故障，还是矿工意外跌落，乃至掘进面的瓦斯、水灾事故，都需要巡检员立刻到场、紧急处理。否则，很可能导致事态扩大乃至失控。

为此，仅针对主运系统的皮带巡检，巡检员每天就要徒步走10公里。

但装上了“盘古”，事情变得不一样。

巡检员们不再一股脑儿地下矿井，监控一旦有异常，模型自动识别、自动报警。

当然，系统不免仍有误报。这时候，华为的AI专家总是不顾巡检员劝阻，坚持一块下矿井。抵达现场时，如果没有异常情况，巡检员都会在AI专家指导下点点鼠标，确定是误报，就将信息传回盘古。

于是，华为的AI专家安排大模型重新训练、再次部署，准确率逐渐达到98%。

大部分情况下，巡检员们不用再冒着生命危险，去确认险情、发出预警。

而这，不过是盘古矿山大模型的冰山一角。

实际上，盘古的应用，已涵盖采煤、掘进、主运、辅运、提升、安监、防冲、洗选、焦化9个专业、21个场景应用。

甚至于，山东能源运用“盘古预测大模型”，对不同煤层、不同季节、不同灰分的原煤煤质数据和工艺参数进行智能分析，大幅提升精煤产量。仅山能济二煤矿，每年因此多产8000吨精煤，效益提升很明显。

显然，国际权威分析机构沙利文（Frost&Sullivan），是懂行的。

最近，沙利文发布《中国行业大模型市场报告，2024》显示，在行业大模型领域，华为云的盘古大模型一骑绝尘：

在政务、工业、金融领域，市场份额第一：

在医疗、药物、气象、汽车领域，位居领导者象限。

对此，沙利文研究总监李庆表示：

“华为云盘古大模型凭借深厚的技术积累、对行业精准的把握以及丰富的经验，在多个行业占据绝对优势，为千行百业的智能化和数字化提供了源源不断的动力。”

这其中，特别值得一提的，是以38%的市场份额高居第一的“盘古工业大模型”。

不吹不黑的说，这个“第一”的含金量，大多数大模型基本没法比。

因为这个地位，是华为在工业领域实打实“拼”出来的。

仅以欧美大模型来对比。

像摩根大通用SpectrumGPT来快速分析金融数据，联合利华用生成式AI提升客服效率，阿斯利康用GenAI来设计肿瘤靶点治疗抗体。

即便是制造业中的宝马，也是用生成式AI来优化汽车制造流程；美国钢铁则基于大模型MineMind，用来降低卡车维护成本。

这些大模型，侧重C端，辅助为主；实际上，它们仍被困在数字世界里，无法突破介质，难以成为改变物理世界的力量。

而盘古工业大模型，已深入到轰鸣的车间、艰苦的铁道、高危的矿井，在30多个行业、400多个场景中落地，悄然重塑着千行百业。

▲山东能源兴隆庄煤矿调度指挥中心

像山东能源的许多矿工，真正从“蓝领”变“白领”，开始在地面吹着空调来采煤，成为“盘古”改变面貌的见证者。

为什么会产生这么大的差异？

因为作为全球唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，中国拥有完整的工业体系和丰富的应用场景。

于是，遵循“基础大模型+行业小模型”的发展路线，AI才能进一步提升中国的工业水平，发挥中国制造产业完备、场景丰富、数据庞大的优势，进而建立AI的全球竞争力。

而用“不作诗，只做事”的盘古，深耕工业场景，实现智造飞跃，正是华为云在做且做得极出彩的事。

2022年底，当世界震惊于ChatGPT的惊艳表现时，华为云已笃定了AI的发展风向：

一是从小模型延展到大模型；二是将AI与行业深度结合，即AI for Industries。

从原理上，华为云首先要长期扎根行业，在水面之下做深做透大量的基础工作，才能积累起基础的行业知识、数据、训练成果，变成行业大模型。

在此基础上，再将行业大模型释放给不同的企业，根据其使用场景，进行二次开发和深度微调。

但这件事的难度，超乎常人想象。

2024年，宝钢与华为云联手开启智慧制造，就面临一系列几乎无法克服的难题。

以轧钢为例。

轧钢过程中，料形的尺寸极难控制。一块260mm厚的钢坯，因为会受到热胀冷缩、挤压变形、轧辊磨损等多种不确定性因素影响，所以要在2分钟内迅速轧成1.2mm厚的钢板。

可一旦厚度公差超过0.05mm、宽度公差超过5mm，会立刻判定不合格。

所以，传统的轧制工艺，要经验老道的师傅完成20道工序、调好产线的300多个参数，并随轧随调，没有固定规律。

而使用传统AI，发挥不稳定，精度波幅极大，需要不断优化、调整、部署，耗时至少一周。

面对棘手难题，华为的AI工程师深入车间一线，蹲坑观察师傅手艺，却百思不得其解。

怎么办？

最后的灵光，乍现在现场——我搞不定师傅，还搞不定参数吗？

于是，华为AI工程师祭出“盘古预测大模型”，通过对最优参数进行预测，将热轧产线的调优时间缩短至3-4小时。

▲宝钢热轧生产线

结果，这一应用在宝钢1880热轧生产线上线，精度较传统AI提升5%以上，钢板成材率提升0.5%，年收益高达9000多万。

而内部温度2300℃、体积超5000m³的高炉，是又一个超级难题。

这不仅是一个超级大“黑箱”，也是个反应极复杂的“八卦炉”，仅影响铁水质量的参数，就有8大类、77小类、总数超1400个；而且，炉内物质“固液气”并存，每种参数都可能与其他多种参数相互勾连、耦合。

以前，通过外部传感器感知炉内变化，不同物料竟有2-7小时的反应时滞，聊胜于无。

结果，还是要靠师傅经验判断，堪比玄学。

在这样的AI“禁区”，盘古大模型愣是通过“炉况仿真”，把高炉里的炉温、铁水、硅含量等干成“黑客帝国”，让“黑箱”变“灰箱”、“白箱”，实现了精准控制。

仅炉况优化这一项，每年就为宝钢降本超10亿。

在工业大模型领域，这些突破天际的解法，为中国钢铁业的智能化，开辟了一条新路。

但如果以复杂度来衡量AI落地之难，钢铁业还算不上天花板。因为在铁路故障检测领域，中国人还要面对世界级的高难度挑战。

北方某铁路机务段，列检作业车间。

100多名列检员，正在用肉眼，极速扫视着屏幕上的图片。这些图片，来自列车经过时，检测系统的瞬时抓拍。

列检员的工作，就是迅速发现问题、排除列车故障。为此，他们要在10分钟内扫视1000多张图片，持续工作12小时。

这是一项极度枯燥又不容懈怠的工作。

列车的部件成千上万，列车的隐患成百上千，却不容丝毫有失。比如，刹车一旦有问题没有排查出来，碰到列车紧急制动，就有脱轨、翻车的风险。

而中国铁路总里程高达15.9万公里，仅靠人工来监测排查，早已不堪重负。可如此专业的图片要实现智能监测，却是一个超级难题。

多年前，铁路部门就召集了一批专家，搞出一批AI，结果成本很高、效果很差。

2023年，盘古来了。

很快，华为的AI工程师发现一个问题：早期的AI都在死磕“什么是异常”，结果在千变万化的故障面前败下阵来。

于是，盘古展开逆向思维，让大模型学习“什么是正常”；反过来，“不正常”的，就是“异常”。

思路一开天地宽。

结果，盘古不但精准识别出430多种故障，连折角塞门故障这种不易察觉的重大隐患都能排查出来，远超铁路部门预期。

如今在高铁领域，盘古铁路大模型又融入了巡检机器人，可精准识别一列动车上的3.2万个项点，覆盖8大类、350多种复杂故障，识别准确率高达98%，有效减轻了人工负担，大幅提升了检测效率。

实际上，“盘古”在工业场景下的每一次落地，都是翻越天堑的过程。

这其中，不论是“参数预测”“数字仿真”，还是“逆向学习”，都需要大模型与机器视觉深度结合，参透不同的工业机理，并在千变万化的场景下适配，极其考验大模型的基础能力。

这点上，普通的语言大模型只是“语言的巨人，行动的矮子”，与工业大模型不可同日而语。

而对华为云来说，只有咬紧牙关、翻越天堑，让“盘古”融入真实的工业场景，AI才能在智造升级上发挥效应，AI才能真正实现“新工业革命”。

今天，盘古大模型正推动中国制造向着更智能、更高效的方向迈进。

在酷特智能，华为云为满足其离散制造需求，基于华为云底座、盘古大模型、“鲲鹏+昇腾”算力等，打造出酷特AI Agents2.0。

这使酷特智能具备了柔性设计、智能制造、柔性供应链等“超能力”，颠覆了供需关系，重塑了企业能力。

在海亮股份，华为云与之共同打造的“铜箔工艺优化大模型”，已融入了12道大工序、90+的工艺及设备参数、30+质量检测指标、26套系统平台的核心数据。

这一过程中，华为的算法、算力博士深入车间，与海亮的材料学、机械学博士一起深度共创，将业界最高良品率从90%提升到95%以上。

这个良品率的“一小步”，却冲破了行业的天花板，将研发验证周期从几天缩短到几个小时，直接产生上千万经济效益，成为震动行业的“一大步”。

在汽车领域，盘古的汽车大模型将一汽、东风、长安等车企的研发周期，从半年压缩到1周。

华为云由此与50多家车企紧密合作，为300多个汽车行业客户提供创新服务，成为中国汽车大模型领域的领导者。

这背后，除了盘古大模型深入行业、接近地气，更与其强大的基础能力密不可分。

2024年6月，盘古大模型5.0发布，完成了从“不做诗，只做事”，到“解难题，做难事”的大转变。其底气，则源于在全系列、多模态、强思维三个维度的大幅升级。

全系列上，有十亿级、百亿级、千亿级、万亿级等不同参数规格，适配不同规模场景。

多模态上，文本、图片、视频、雷达、红外、遥感等信息都能理解，打破数字与物理世界鸿沟。

强思维上，思维链技术与策略搜索深度结合，让智能体能理解、预测环境变化。

有人评价，盘古5.0一出，AI开始真正触及物理世界。

这对工业大模型，无疑是一个好消息。

凭借在工业领域的专注深耕，华为云和盘古大模型斩获了一连串的业界殊荣，包括：

在《IDC MarketScape：中国工业AI综合解决方案2024年厂商评估》中，华为云位居领导者类别，战略、能力、收入三个维度第一；

在《中国工业云IaaS+PaaS市场份额，2023：分化加剧》中，华为云在中国工业云IaaS+PaaS市场表现卓越，位居整体市场和三个子市场第一；

盘古大模型，不但在中国信通院大模型标准符合性验证中，成为业界首个获得卓越级（5级）评分大模型产品，还以优秀级（4+级）通过中国信通院金融大模型标准符合性验证，并在2024中国国际大数据产业博览会上摘得“优秀科技成果奖”。

中国之所以能够拥有世界上最完整、最强大的工业体系，是中国人用几代人的血汗，从低端一点点向上攀爬积累起来的工业优势，是先辈不惧险阻闯出来的登峰之路，也是今天的中国人不惧任何制裁封锁的强大底气。

所以，中国的行业大模型，必须牢牢掌握在中国人自己手里。

而且，不能是局部的、残缺的，必须是完整的、全栈的。

而能够构建起全栈自主AI工业化能力的，只有华为。

从这个意义上，华为的盘古大模型，走的正是和先辈一样艰难而正确的“开天之路”。它必将助力中国制造，再度飞跃。