华为AI开发平台的三大根技术盘古大模型天筹求解器和知识计算

　　人工智能正在加速渗透到千行百业，如何高效开发满足需求的AI应用，成为一个新的焦点。综合公开信息发现，华为推出的AI工业化开发方案是一个经过充分验证的解决方案，已经有超过1000个行业应用案例。这个方案如此受行业客户的青睐，核心在于其拥有的三大根技术和一条全流程、智能化的AI应用开发生产线ModelArts。接下来我们将详细讲解华为AI开发平台的三大根技术。
　　华为云AI工业化开发方案的三大根技术
　　华为AI开发平台的三大根技术是天筹求解器、盘古大模型和知识计算。下面逐个讲解。
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　　求解器是行业现代决策优化的根技术。利用运筹优化算法和决策模型，将业务问题转化成为数学规划模型，可以为多达亿级变量的复杂场景求得最优解。
　　求解器的简要说明
　　求解器的简要说明
　　华为的天筹求解器能够让建模速度提升30倍、性能提升10倍以上，并提供可视化智能建模工具，支持低代码开发、数学模型一键转成执行代码，大幅降低开发门槛和运维成本。
　　天筹求解器提升建模速度30倍以上
　　天筹求解器支持可视化建模
　　目前天筹求解器已经在华为内部供应链问题上成功求解亿级变量和约束的超大规模数学模型，并在国际权威求解器测评HansMittelmann教授的大规模网络线性规划榜单中位列第一，这些充分证明天筹求解器的强大实力。
　　天筹求解器的国际排名
　　天筹求解器适用于变量多、约束条件多、有海量数据的复杂业务场景，典型场景包括机场港口智能计划与调度、供应链排产、物流路径规划等，比如天津港的口岸智能计划，通过天筹求解器获得最优解，将计划时间从24小时降低到10分钟，计划速度提升100倍以上，船舶在港时间降低10，泊位、设备利用率等显著提升。由此可见，天筹求解器能有效解决行业问题，值得行业客户的信赖。
　　天筹求解器的典型应用场景盘古大模型
　　第二个根技术是华为主导开发的系列盘古大模型。盘古大模型能够有效解决AI行业应用碎片化的问题，是连接AI技术和商业生态的桥梁，相比传统AI开发模式，泛化能力强，能覆盖更多场景、提供更高精度结果、大幅缩短开发周期和降低研发成本。
　　盘古大模型的简要说明
　　传统AI时代和大模型时代的AI开发对比
　　盘古大模型整体上分为三层，L0层是通识性的基础大模型，具备鲁棒性和泛化性。L1是行业大模型，在基础大模型上增加行业Knowhow知识和数据，L2是针对行业细分应用场景的模型。这里给出了盘古预训练大模型应用到行业的典型过程，盘古大模型凭借其优秀的泛化能力、小样本学习能力和模型高精度的优势，能够让AI应用开发效率提升10到100倍，同时具备更好的性能和效果。
　　华为云盘古大模型的分层模型
　　华为盘古预训练大模型应用到行业的典型过程
　　下面看几个盘古大模型的应用效果：
　　盘古气象大模型的应用效果
　　盘古基因大模型的因公效果知识计算
　　第三个根技术，知识计算，是一个新兴技术，使得人工智能具有可解释性，知识和数据双重驱动的AI技术是未来趋势。华为知识计算方案包括知识层、模型层、算子层和应用层。
　　知识计算的简要说明
　　中国科学院院士张钹点评人工智能未来趋势
　　知识计算方案的分层结构
　　知识计算通过将行业知识转化成数学模型，然后让行业知识协同行业数据进行融合计算，从而克服行业建模复杂、求解困难的问题，帮助企业快速建立行业场景智能化方案，降低成本、提升行业渗透率。数学模型简单的说就是将人类对客观世界认知形成的各种定理和公式。行业专家通过使用数学模型来解释一个系统，研究不同组成部分的影响，并对行为和结果做出预测。比如使用米氏方程用于药物筛选。
　　知识计算简要说明：事实性知识
　　知识计算简要说明：概念性知识
　　知识计算简要说明：程序性知识
　　知识计算简要说明：数学模型
　　知识计算简要说明：数学模型
　　下面展示两个应用案例，通过知识计算方案，天津信号灯配时新方案让车速提升18，海螺水泥作业效率提升8倍，降低成本6000万。
　　知识计算的应用案例：天津道路信号灯配时
　　知识计算的应用案例：海螺水泥工艺实时优化
　　以上就是对华为AI工业化开发方案的三大根技术介绍全部内容。全部详细讲解内容，请点击下面链接观看视频：全面解读华为AI工业化开发的三大根技术：天筹求解器、盘古大模型和知识计算
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