向下扎根，向上生长，探寻华为云AI的“根”力量(3)

此外，在华为云AI生态中，通过开源开放，盘古大模型将借助开发者和合作伙伴的力量，比如将L1行业大模型开放给ISV伙伴等，将大模型的能力进一步下沉到场景，普惠给更多企业。

“未来我们就是两条线，一是从练大模型到练好大模型，二是从用大模型到用好大模型。”

作为盘古大模型的“总设计师”，田奇分享了其未来的发展路径。他表示，在练好大模型方面，涉及很多前沿技术创新，需要联合高校和科研院所，发挥产学研融合的力量。比如大模型架构的创新、解决大模型资源消耗大、缺乏逻辑等问题。在用好大模型方面，“大模型也不是万能的，不一定能解决所有的问题，一定要找到高价值的场景，找到更适合大模型发挥作用的地方。”

“现在大模型大部分架构是基于Transformer等，大模型到底应该是什么样的结构，数据驱动怎么样跟知识结合在一起来训练大模型，这些都是‘练好大模型’值得探讨的地方。”中国科学技术大学信息学院常委副院长李厚强表示。

中国科学技术大学信息学院常委副院长 李厚强

2 向上生长：五大优势，解决行业个性化难题

有了强壮的根系，要想持续向上伸展枝叶，必须把大模型放在具体行业中，放在企业核心生产系统中检验。目前，虽然推出预训练大模型的科技企业很多，但在落地应用方面，「智能进化论」认为，华为云盘古是走得最快的大模型之一。

“盘古大模型今年的一个重要目标，就是落地行业创造更大价值，形成关键技术的一些壁垒，为煤矿、水利、电力、金融、农业等行业创造更大的产业价值。”田奇表示。目前，盘古大模型已经在工业、城市、能源、金融、气象等多行业落地，在电路巡检、制造业工艺优化、工业质检等一百多个场景业务中实际应用。

在探索大模型落地方面，各个科技企业的策略和路径各不相同，有的以技能来划分大模型，有的推出众多细分行业大模型。华为云盘古大模型走的是强化通用性、泛化性的路线。 “对行业落地来讲，我们本质上不希望一个行业一个模型，更希望打造一些通用的模型。” 田奇表示。