華為常務董事、華為云CEO張平安在華為開發者大會2023上宣布了個大消息，華為云盤古大模型(以下簡稱“盤古大模型”)迎來重大升級。
華為常務董事、華為云CEO張平安在華為開發者大會2023上宣布了個大消息，華為云盤古大模型(以下簡稱“盤古大模型”)迎來重大升級。
會上，華為云盤古大模型3.0首次明確定位“為行業而生”;盤古大模型的全棧創新和行業大模型的“煉成術”也首次對外公布。
張平安表示，“盤古大模型要讓每個行業、每個企業、每個人都擁有自己的專家助手，讓工作更高效更輕松。”盤古大模型從芯片使能、AI框架、AI平臺全棧創新，打造世界AI另一極。張平安認為，未來，AI for Industries或將是人工智能新的爆發點。
華為從2020年開始立項做華為云盤古大模型，到2021年4月發布，盤古大模型頗受業界關注。盤古大模型強調在細分場景的落地應用，主要解決商業環境中低成本大規模定制的問題，用AI賦能千行百業。
IDC預測，2026年中國人工智能軟件及應用市場規模將達到211億美元，人工智能進入大規模落地應用關鍵期。“人工智能的發展，關鍵是要‘走深向實’，賦能產業升級。” 華為輪值董事長胡厚崑在6日召開的世界人工智能大會上如是說。
通用大模型是人類最高智慧“大腦”，工業領域大模型則是“手”和“腳”。為了解決當前人工智能開發者“小作坊模式”應用開發效率較低的問題，盤古大模型帶來了一系列解決方案。
華為本次升級的盤古大模型3.0是一個面向行業的大模型系列，包括“5+N+X”三層架構，幾乎涵蓋當前人工智能的各個主流方向，其核心定位是為各行各業進行賦能。
在“5+N+X”三層架構中，L0提供5大基礎模型，包括NLP(中文語言)大模型、CV(視覺)大模型、多模態大模型、預測大模型、科學計算大模型。
其中，盤古NLP大模型是業界首個千億參數中文語言預訓練模型，是最接近人類中文理解能力的AI大模型。盤古CV大模型首次兼顧了圖像判別與生成能力，在ImageNet 1%、10%數據集上的小樣本分類精度上。
L1是基于基礎大模型+行業知識，提供適配行業特征的N個行業大模型;包括政務，金融，制造，藥物分子，礦山，鐵路，氣象等。
L2提供X個場景模型服務，更加專注于某個具體的應用場景或特定業務，提供開箱即用的模型服務。
華為云推出的盤古大模型解決了傳統AI作坊式開發模式下不能解決的AI規模化、產業化的問題，改變了傳統的“小作坊開發模式”，讓AI開發走向新的“工業化開發模式”。
如今，盤古大模型已經深入金融、制造、政務、電力、煤礦、醫療、鐵路等10多個行業，支撐400多個業務場景的AI應用落地。
在煤礦行業，盤古礦山大模型已經在全國 8 個礦井規模使用。原來井下異常看不清、看不全，需要人工巡檢;現在盤古礦山大模型可覆蓋礦山7大業務流程1000+場景，讓煤礦工人做到“穿西裝打領帶工作”，實現礦下無人少人安全作業。
在氣象領域，盤古氣象大模型是首個精度超過傳統數值預報方法的AI模型，速度相比傳統數值預報提速10000倍以上，可以在秒級時間內完成未來全球一個小時到7天的天氣預報。
在交通運輸行業，盤古鐵路大模型能精準識別現網運行的67種貨車、430多種故障，綜合準確性高達99.8%。通過盤古鐵路大模型的 “慧眼”，無故障圖片的篩除率為95%，效率得以提升。
在醫藥行業，原來一款新藥研發需要10年時間、花費10億美金;現在通過盤古藥物分子大模型，可將先導藥物研發周期縮短至1個月，研發成本降低70%。
在政務方面，盤古政務大模型學習了超過20萬條政務數據，包括12345熱線、政策文件、政務百科等。大模型能夠精準地理解民眾咨詢意圖，把老百姓的話語轉化為政府辦事的語言，打造雙向奔赴的便民服務。
在金融行業，盤古金融大模型可以對銀行的各種操作、政策、案例文檔進行預訓練，能根據客戶的問題，為柜臺工作人員自動生成流程和操作指導，將原來需要平均5次的操作降低為1次，辦結時間縮短5分鐘以上。
在制造業領域，生產和供應鏈作為制造業的核心環節，傳統計劃方式很難考慮到全局。盤古制造大模型根據知識資產，通過復雜的演算分析，找到降本增效的最優解。原來3小時完成1天的生產計劃，現在1分鐘生成3天的排產計劃。
科技部新一代人工智能發展研究中心發布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，中國研發的大模型數量排名全球第二，僅次于美國。人工智能大模型領域的全球競爭已趨白熱化。
面對核心技術容易被美國“卡脖子”的被動局面，業內專家表示，大模型是新型關鍵基礎設施的底座之一，大模型的競爭也是國家科技戰略的競爭，中國需要布局全棧自主創新的大模型產品，同時要構建國產化算力。
華為本次發布的盤古大模型3.0，圍繞行業重塑，技術扎根，開放同飛三大方向，持續打造核心競爭力，為更加專注于具體的應用場景或特定業務。目前，華為云AI在各行業有超過1000個項目。
大模型的創新不僅僅是模型自身的創新，而是需要全棧的創新，對算力，算子，計算框架及平臺進行全面優化。華為方面向記者透露，通過持續研發，目前盤古大模型在性能、深度、架構及數據增強方面均進行了升級。
盤古大模型實現了以鯤鵬和昇騰為基礎的AI算力云平臺，以及異構計算架構CANN、全場景AI框架昇思MindSpore、AI開發生產線ModelArts的全棧自主創新，打造世界AI另一極。
同時，昇騰AI云服務除了支持華為全場景AI框架昇思MindSpore外，還支持Pytorch、Tensorflow等主流AI框架。這些框架中90%的算子，都可以通過華為端到端的遷移工具平滑遷移到昇騰平臺。
據悉，華為云盤古研發團隊由華為云人工智能領域首席科學家、國際歐亞科學院院士、IEEE Fellow田奇教授帶領，包括多位華為天才少年，博士比例超過60%。
根據《2023-2028年中國云計算行業競爭分析及發展前景預測報告》分析，近年來，隨著政府以及IT產商的積極推動，云計算產業鏈正在形成，在政府的監管下，云計算服務提供商與軟硬件、網絡基礎設施服務商以及云計算咨詢規劃、交付、運維、集成服務商、終端設備廠商等一同構成云計算的產業生態鏈，為政府、企業和個人用戶提供服務。
隨著互聯網和大型數據中心的出現，計算資源有了共享的可能，在此基礎上，云計算的概念被提出來并逐漸發展壯大。
在云計算發展的過程中，整個產業根據提供的云服務不同而大致被分為基礎設施即服務(IaaS)、平臺即服務(PaaS)和軟件即服務(SaaS)。
其中IaaS服務主要提供服務器、存儲網絡等較為底層的服務;PaaS服務主要提供中間件、操作系統及運行環境等平臺性質的服務;SaaS服務主要提供應用、數據分析管理等方面的服務。
相比美國，中國云計算起步較晚，目前處于快速增長階段。美國早在2005年前就已提出云計算相關概念，后三年由于技術驅動，應用領域逐步普及。
中國相對美國發展晚5年，于2007年以后以美為師開始發展云計算，2009年后政策不斷出臺高度支持，使云計算得到廣泛應用。
2007年以來，中國云計算的發展先后經歷四個階段：
第一階段為市場引入階段，云計算的概念剛剛在中國出現，客戶對云計算認知度較低;
第二階段為成長階段，用戶對云計算已經比較了解，并且越來越多的廠商開始踏入這個行業;
第三階段是成熟階段，這個時候云計算廠商競爭格局已經基本形成，廠商們開始從更加成熟優秀的解決方案入手，SaaS模式的應用逐漸成為主流;
第四個階段是高速增長階段，在這個階段我國云計算市場整體規模偏小，落后全球云計算市場3至5年，且從細分領域來看，國內SaaS市場仍缺乏行業領軍企業。
在我國，云計算市場從最初的十幾億增長至目前的千億規模，行業發展迅速。據中國信息通信研究院披露的數據顯示，2020-2022年期間，我國云計算行業的市場規模增速均在30%以上，呈高速增長態勢。
2022年，我國云計算市場規模達3189.1億元，同比增長33.6%。未來，受益于新基建的推進，云計算行業仍將迎來黃金發展期。
云計算應用情況：
云安全(Cloud Security)是一個從“云計算”演變而來的新名詞。云安全的策略構想是：使用者越多，每個使用者就越安全，因為如此龐大的用戶群，足以覆蓋互聯網的每個角落，只要某個網站被掛馬或某個新木馬病毒出現，就會立刻被截獲。
“云安全”通過網狀的大量客戶端對網絡中軟件行為的異常監測，獲取互聯網中木馬、惡意程序的最新信息，推送到Server端進行自動分析和處理，再把病毒和木馬的解決方案分發到每一個客戶端。
云存儲是在云計算(cloud computing)概念上延伸和發展出來的一個新的概念，是指通過集群應用、網格技術或分布式文件系統等功能，將網絡中大量各種不同類型的存儲設備通過應用軟件集合起來協同工作，共同對外提供數據存儲和業務訪問功能的一個系統。
當云計算系統運算和處理的核心是大量數據的存儲和管理時，云計算系統中就需要配置大量的存儲設備，那么云計算系統就轉變成為一個云存儲系統，所以云存儲是一個以數據存儲和管理為核心的云計算系統。
云呼叫中心是基于云計算技術而搭建的呼叫中心系統，企業無需購買任何軟、硬件系統，只需具備人員、場地等基本條件，就可以快速擁有屬于自己的呼叫中心，軟硬件平臺、通信資源、日常維護與服務由服務器商提供。
具有建設周期短、投入少、風險低、部署靈活、系統容量伸縮性強、運營維護成本低等眾多特點;
無論是電話營銷中心、客戶服務中心，企業只需按需租用服務，便可建立一套功能全面、穩定、可靠、座席可分布全國各地，全國呼叫接入的呼叫中心系統。
私有云(Private Cloud)是將云基礎設施與軟硬件資源創建在防火墻內，以供機構或企業內各部門共享數據中心內的資源。
創建私有云，除了硬件資源外，一般還有云設備(IaaS)軟件;現時商業軟件有VM ware的v Sphere和Platform Computing的ISF，開放源代碼的云設備軟件主要有Eucalyptus和Open Stack。
私有云計算同樣包含云硬件、云平臺、云服務三個層次。不同的是，云硬件是用戶自己的個人電腦或服務器，而非云計算廠商的數據中心。
云計算廠商構建數據中心的目的是為千百萬用戶提供公共云服務，因此需要擁有幾十上百萬臺服務器。
私有云計算，對個人來說只服務于親朋好友，對企業來說只服務于本企業員工以及本企業的客戶和供應商，因此個人或企業自己的個人電腦或服務器已經足夠用來提供云服務。
云游戲是以云計算為基礎的游戲方式，在云游戲的運行模式下，所有游戲都在服務器端運行，并將渲染完畢后的游戲畫面壓縮后通過網絡傳送給用戶。
在客戶端，用戶的游戲設備不需要任何高端處理器和顯卡，只需要基本的視頻解壓能力就可以了。
就現今來說，云游戲還并沒有成為家用機和掌機界的聯網模式，因為至今X360仍然在使用LIVE，PS是PSNET WORK，wii是wi-fi。
但是幾年后或十幾年后，云計算取代這些東西成為其網絡發展的終極方向的可能性非常大。
如果這種構想能夠成為現實，那么主機廠商將變成網絡運營商，他們不需要不斷投入巨額的新主機研發費用，而只需要拿這筆錢中的很小一部分去升級自己的服務器就行了，但是達到的效果卻是相差無幾的。
對于用戶來說，他們可以省下購買主機的開支，但是得到的確是頂尖的游戲畫面(當然對于視頻輸出方面的硬件必須過硬)。
你可以想象一臺掌機和一臺家用機擁有同樣的畫面，家用機和我們今天用的機頂盒一樣簡單，甚至家用機可以取代電視的機頂盒而成為次時代的電視收看方式。
視頻云計算應用在教育行業的實例：流媒體平臺采用分布式架構部署，分為web服務器，數據庫服務器、直播服務器和流服務器，如有必要可在信息中心架設采集工作站搭建網絡電視或實況直播應用。
在各個學校已經部署錄播系統或直播系統的教室配置流媒體功能組件，這樣錄播實況可以實時傳送到流媒體平臺管理中心的全局直播服務器上，同時錄播的學校也可以上傳存儲到信息中心的流存儲服務器上，方便今后的檢索、點播、評估等各種應用。
云會議是基于云計算技術的一種高效、便捷、低成本的會議形式。使用者只需要通過互聯網界面，進行簡單易用的操作，便可快速高效地與全球各地團隊及客戶同步分享語音、數據文件及視頻，而會議中數據的傳輸、處理等復雜技術由云會議服務商幫助使用者進行操作。
目前國內云會議主要集中在以SAAS(軟件即服務)模式為主體的服務內容，包括電話、網絡、視頻等服務形式，基于云計算的視頻會議就叫云會議。
云會議是視頻會議與云計算的完美結合，帶來了最便捷的遠程會議體驗。及時語移動云電話會議，是云計算技術與移動互聯網技術的完美融合，通過移動終端進行簡單的操作，提供隨時隨地高效地召集和管理會議。
云社交(Cloud Social)是一種物聯網、云計算和移動互聯網交互應用的虛擬社交應用模式，以建立著名的“資源分享關系圖譜”為目的，進而開展網絡社交，云社交的主要特征，就是把大量的社會資源統一整合和評測，構成一個資源有效池向用戶按需提供服務。參與分享的用戶越多，能夠創造的利用價值就越大。
云計算發展前景：
從市場競爭來看，云計算的IaaS、PaaS、SaaS三個層面的具體落地將不可能完全由同一家廠商實施，不同層級的廠商具備各自比較優勢，只有不同廠商之間聯合協作，建立云計算產業生態體系，才能使云計算突破不同層面的障礙，滿足客戶不同級別的服務需求。
從企業IT建設需求來看，隨著企業IT基礎設施云化和互聯網化進一步深入，行業客戶尤其是大型企業客戶為了加強對自身IT建設的控制權，將不斷提升自身的軟件開發能力，并將自身應用分散到多家公有云服務商進行部署。
此外，企業客戶所使用的云服務將與其既有的IT架構不斷融合，大量企業客戶還是會使用一定的傳統IT，隨著混合模式的長期存在，客戶將不會鎖定一套公有云平臺，跨平臺管理將是下一個需求熱點。
公有云和私有云的組合稱為混合云，也是目前企業越來越多采用的一種流行的商業云解決方案。
公有云以其優越的性價比在市場上受到眾多用戶的青睞，但在信息安全和數據自主性方面存在短板;私有云保障了數據信息的安全可控，但在云部署的規模和靈活性方面表現較差。
混合云的優勢在于能夠適應不同的平臺需求，既能提供私有云的安全性，也能夠提供公有云的開放性。
混合云通過在本地云平臺部署安全性要求較高的應用系統，同時通過網絡采購靈活的公共云計算服務處理大量的彈性計算業務。
混合云可以同時解決公有云與私有云的不足，如公有云的可控制問題，私有云的性價比不高、彈性擴展不足的問題等。
用戶希望獲得一體化解決方案，混合云同時兼顧了公有云的靈活性、開放性與私有云的可控性，因此混合云是未來市場的主流部署模式之一。
智能互聯網時代，數據正在以指數級數量爆炸增長。如何存儲并管理海量數據是很多企業面臨的難題。
未來，隨著人工智能等新興應用對計算及存儲資源的需求增長，以及電商、游戲、視頻、在線教育等領域快速增長的數據存儲需求，中國IaaS市場中存儲服務的比例將會進一步提升。
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李波
中國VR行業發展現狀 2023中國VR行業市場規模分析 
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