云计算AI重塑千行万业迈向智能世界白皮书2023 目录03趋势三：大模型驱动应用变革，AIGC重塑应用全生命周期，从代码为中心走向模型为中心趋势四：AI云服务逐渐成为企业构建大模型首选0402趋势二：AI for Industry，加速行业应用创新落地趋势一：人工智能重塑千行万业，已从点级走向应用与系统级011 行业创新实践应用级解决方案•银行：智能数据洞见、风险报告生成（新流程）•矿山：井下综采远控（新流程）•运营商：网络外线运维助手（新流程）•港口：智能计划平台（新流程）•媒体：内容智能生成（新流程）•...系统级解决方案•基于数字孪生、行业大模型等重构多个业务流程（运营商、金融、矿山...等实践探索中）点级解决方案•银行：智慧营销、风控等•运营商：网络站点开通、告警压缩等•矿山：主运皮带运输异物识别等•电网：输电线路巡检、分布式能源管控等•制造：质量检测等•港口：集装箱识别、安全监测等•机场：出行一张脸等•水泥：生产实时优化等•家装：AI辅助出图等•数据中心：节能等•.....趋势一：人工智能重塑千行万业，已从点级走向应用与系统级人工智能技术在快速发展，但人工智能应用于各行业都需要一个过程，基于各行业众多的创新实践，AI应用到商业系统可以分为三个层次：•点级解决方案：AI解决非常具体的问题，用于改进现有流程的某个环节且可独立部署，不改变系统。•应用级解决方案：AI解决一系列问题，使能独立可部署的新流程，也不改变系统。•系统级解决方案：AI能够同时改进多个现有流程，或者通过改变相互依赖的流程使能多个新流程。回顾历史，从蒸汽时代到电力时代的转变过程中，一个传统蒸汽作业的工厂同样经历了，先从单一设备气改电的点级方案开始，然后实现围绕一条生产线的应用级改造，最终实现所有设备、所有生产线乃至整个工厂的系统性、全面电气化转型。通过当前各行业围绕人工智能的典型创新实践看到，人工智能应用于各行业正在从点级走向应用与系统级，如下图所示参考: Power and Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence2 •从产业变革与升级的角度看，AIforIndustry将成为人工智能接下来的主要方向，AI与各个行业的结合将会走向深度。例如，在垂直金融领域，BloombergGPT大模型在海量金融数据的基础上，为金融分析师提供智能服务，标志着通用大模型与金融行业深度结合的开始。•大模型将成为AI的操作系统，从使用和成本多个角度大模型接下来会加速与硬件的适配，所有的AI算法可以围绕大模型进行构建和应用。虽然AI大模型具备场景通用、泛化和规模化复制等优势，但如果需要深入解决复杂的各大垂直行业场景问题，AI大模型融入行业知识被视为是重要的机制与技术路径企业级数据底座是基础•人工智能无论是点级、应用级、系统级方案都需要用到大量数据资产，构建企业级数据底座势在必行。通过作业数字化、数字平台化，使得数据清洁、透明、聚合，这是转型的基础。结合对数据的科学治理，数据在企业内部的流动才具有意义，不同维度的数据汇聚在一起，才能创造新的价值。战略驱动+商业目标牵引•智能化是数字化的新阶段，系统性地引入智能化要对准企业或组织战略方向，支撑战略达成，实现既定的商业目标。成功的数字化、智能化转型，都是由战略驱动，而非技术驱动。•结合战略方向，通过清晰的商业成效目标牵引，价值场景先行：企业内可能用到人工智能的环节场景众多，避免为了替换而替换，企业需清晰定义引入人工智能后期望达到的成效目标，从而识别价值场景先行引入人工智能。行动建议：战略驱动是根本、数据底座是基础、人工智能是核心智能化的旋律一旦奏响，便将穿透企业内部的边界，连点成线、聚线成面。人工智能将驱动生产力从“量变到质变”，并逐步成为经济发展的核心引擎，重塑千行万业。在我们看来，对数智化转型而言：战略驱动是根本、数据底座是基础、人工智能是核心。人工智能大模型+行业是核心3 主运系统，异物识别精度达98%掘进作业，动作规范识别准确率95%1.0 点级解决方案2.0 应用级解决方案3.0 系统级解决方案AI使能业务场景智能化5G+AI使能新应用、新流程基于工业互联网架构，打造智慧矿山综采系统，几百路视频实时回传，结合人工智能拼接实现全景远程操控，采煤司机由井下到井上基于工业互联网架构，通过数智融合平台，构建智慧矿山通过AI大模型快速落地采、掘、机、运、通等1000+场景掘进主运低代码/零代码逻辑数据湖应用使能数据使能矿山工业承载网络智能物联操作系统矿山AI大模型云基础设施计算| 存储| 网络|安全公有云混合云AI算力中心统一架构| 统一标准| 统一数据规范采煤掘进机电运输通风人员行为无人驾驶监测监控传感器采煤机主运胶带机掘锚机支架巡检机器人泵站集控中心人员定位综合分站智能应用平台开放、架构解耦，向下统一接入各种装备，向上使能应用创新AI使能5GF5GWi-Fi 6IoT行业实践：基于工业互联网架构，以人工智能为核心打造智慧矿山煤矿生产是一项复杂、危险性较高的工作，当前在几百米井下仍需大量人员现场作业，因此少人无人、安全高效是煤矿智能化追求的重要目标。智能煤矿的本质是工业互联网架构在煤矿行业的变革，一定要有统一的标准、统一的架构、统一的数据规范，在这个架构下面，数据成为生产资料，人工智能成为新生产力。所以智能煤矿的核心就是以云为基础，数据为要素，通过人工智能替代人从事危险工作、重复劳动，沉淀专家经验。•点级解决方案：AI使能业务场景智能化，基于盘古矿山大模型的AI主运智能监测系统代替人工巡检，全时段智能监测，精准识别大块煤、锚杆等异常，准确率达98%，保障了主运皮带的正常运行，减少井下20%巡检人员；基于矿山大模型的AI掘进作业序列智能监测系统，精准识别掘进作业规范如钻眼深度、搅拌时间等，用过程的确定性解决人为因素的不确定性，保障了井下人员作业安全。•应用级解决方案：5G+AI使能新应用、新流程，通过5G实现上百路高清视频实时回传，结合人工智能拼接技术，从九宫格到40米全景画面保障采煤机远程精准操控，让煤矿工人从井下走到井上，在办公室里就可以实现远程采煤作业，大大改善了工作环境，同时，提高了整个煤矿的安全生产水平。•系统级解决方案：基于工业互联网架构，通过IoT物联平台统一接入3000+煤矿生产设备，统一数据标准入湖，结合大数据底座打通煤矿各子系统，统一治理OT与IT系统数据，为管理人员提供全场景全要素的实时信息，快速构建数字孪生矿山，基于矿山大模型的能力，由点级和应用级扩展至系统级解决方案，快速复制到采煤、掘进、主运、辅运、提升、安监、防冲、洗选、焦化9个专业21个应用场景，实现AI应用大规模下井。4 目录03趋势三：大模型驱动应用变革，AIGC重塑应用全生命周期，从代码为中心走向模型为中心趋势四：AI云服务逐渐成为企业构建大模型首选0402趋势二：AI for Industry，加速行业应用创新落地趋势一：人工智能重塑千行万业，已从点级走向应用与系统级015 伴随着大模型领域的创新突破，生成式AI掀起智能化升级的新一轮浪潮。千行万业是推动社会经济发展的核心引擎，大模型要真正发挥价值，就要走入千行万业。同时，多模态大模型兴起与行业场景业务诉求的双轮驱动，使得AIforIndustry大有可为，加速行业应用创新落地。•技术方面：大模型走向多模态、多任务。通过融合图像，语言以及未来行动等多方面能力实现更加通用的智能，目前实现方式既有融合多模态，也有组合多模态，通过对海量数据的预训练，不断提升基础大模型的通用能力，满足复杂多样的行业场景诉求。•业务方面：大模型逐步走向行业应用实现更大的商业价值。在通用预训练大模型的基础之上加入行业数据，使用行业数据进行更新训练，生成适用于行业的大模型是未来发展的必经之路。目前，问答、生成场景如回答问题、撰写文章、文本摘要、语言翻译和生成计算机代码等任务，已经在行业场景中逐步落地，提升了企业生产效率。为了进一步创造更大的商业价值，各行业正在探索通过行业大模型对已有业务及流程进行重塑，加速AI行业应用创新落地，创造新的业务模式，带来新的业务增长。大模型走向多任务、多模态融合多模态组合多模态Kosmos-1PaLM-EDeepmindFrozenTaskMatrix.AIVisual ChatGPTHuggingGPTOpenAIGPT-4MicrosoftLLaVAX-LLM...AGI...趋势二：AI for Industry，加速行业应用创新落地需求高⚫营销⚫学习⚫审稿⚫代码审查⚫构思⚫快速设计与审查高⚫医学诊断⚫生成代码⚫法律咨询⚫商业智能⚫监管/合规⚫技术出版⚫奇思妙想的应用（如编写推特自我介绍）⚫创作（图片、玩笑、诗歌等）⚫专业技术咨询低低难度来源: 哈佛商业评论挑选生成式AI项目6 行动建议：从“读万卷书”到“行万里路”，基于分层解耦的三层架构构建行业大模型从通用大模型到行业大模型业界已有诸多实践，从构建范式来看，分层解耦的三层架构获得了业内的一致认可。L0层是基础大模型，包括自然语言、视觉、多模态、预测大模型、科学计算等大模型，提供满足行业场景的多种基本技能。•L0层就是读万卷书的阶段，通过自监督训练技术，让模型从海量的无标签数据中学习和记忆，从而掌握基本常识。这一阶段数据量非常巨大，包含海量的图像、文本、图文对，必须在超大规模集群上才能进行训练。然后基于L0层存储的大量知识，通过有监督精调技术和强化学习来对模型进行引导，类似于名师进行指导，让模型在收集的海量高质量题库上进行大量练习，练就出上百种能力，才能将存储的知识灵活地加以运用，去解决实际问题。L1层是行业大模型，基于基础大模型加行业知识，提供适配行业特征的大模型，打造政务、金融、制造、矿山、气象等各行业大模型。•读了万卷书，有了名师指导，接下来就进入行万里路阶段。行万里路就是将模型应用到行业场景中，学习行业的专业知识，在工作流程中进行大量锤炼，从而得到各个行业大模型。L2层提供更多细分场景的模型，它更加专注于某个具体的应用场景或特定业务，提供开箱即用的模型服务。大模型行业开发套件L0基础大模型自然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......L2场景模型先导药物筛选小分子优化......政务热线慧眼识事......网点助手财务异常分析......供应链物流器件分配......传送带异物检测掘进序列检测......铁路TFDS检测台风路径预测海浪预测......L1行业大模型政务大模型金融大模型制造大模型药物分子大模型矿山大模型铁路大模型气象大模型7 行业实践一：政务大模型在政务行业，华为云盘古政务大模型，对海量政务知识如12345热线、政策文件、政务百科等，进行预训练和推理，打造政务对话问答、政务文案生成、城市视频感知、视频多模态理解、开放事件发现等政务能力，实现构建从感知、认知到处置、决策全流程智能化的政务大模型。在城市治理场景中，政务大模型通过接入城市数十万视频源进行联动分析，并对百万政务知识精调、政务规则理解与执行的能力，能实时精准理解及分析画面内容存在哪些城市损坏及异常的现象。同时，政务大模型将L0层的NLP大模型与CV大模型融合，实现城市事件实时感知、万物理解。例如在台风过后，政务大模型对树木倒塌、共享单车倾倒等场景进行准确检测与分割，并进行多任务协同调度，将树木倒塌分拨至园林绿化部门，共享单车倾倒分拨至城管部门，路面暴露垃圾与积水分拨至环卫部门处置，让城市事件秒级发现，分钟级分拨，城市事件处理效率提升了50%以上。政务大模型智慧政务全场景生态实时全面城市感知...慧眼识事政务热线一网统管5大政务技能，构建感知-认知-处置-决策全流程智能化政务对话问答政务文案生成城市视频感知视频多模态理解开放事件发现千亿级参数超网络兼顾局部与全局海量政务知识预训练多模态理解与识别一切随时随地协同办公...报告生成公文撰写一网协同便民便企政务服务...智能网办政务助手一网通办精准高效城市治理...政务数字人政策推荐一