百度智能云水业大模型白皮书（2024年）
编写说明 本白皮书有幸得到行业知名学者专家的指导，由百度智能云水务业务部编写完成。 鉴于大模型在行业的应用尚在发展阶段，限于编写时间仓促、编写人员知识积累有限，该白皮书内容或有疏漏，敬请指正。 主要作者 石清华刘斌李琴黄锋汪秋婉宋子亨冯江马蕊相始林申田田何坚白曾佳越张一冉李晓龙 指导专家 CONTENTS目 录 01 03 13百度领先的水系统管控解决方案 序言 01 3.1 用科技让复杂的水系统更简单14 3.2 水业大模型总体架构14 2.2.1 基础设施层2.2.2 平台层2.2.3 应用层 3.3 核心技术与特色优势19 2.3.1 强大的数据处理能力2.3.2 领先的人工智能技术2.3.3 灵活的大模型服务2.3.4 多元插件体系和知识增强机制2.3.5 丰富的水行业场景解决方案 02 3.4 大模型背景下的AI基础设施22 3.5 大模型驱动水行业场景应用能力升级23 03大模型驱动行业变革 2.5.1 全面感知2.5.2 精准认知2.5.3 辅助决策2.5.4 人机交互 2.1 大模型技术跨越式发展04 2.2 国内外大模型发展态势2.3 大模型激发行业创新风潮2.4 水行业智能化发展的现状与挑战2.5大模型为水行业智能化变革提供新范式04071011 3.6 水业大模型建设模式34 2.6.1 整体技术路线2.6.2 大模型应用开发建设模式2.6.3 大模型应用核心功能2.6.4 水业大模型训练与调优 04 水业大模型应用探索与创新实践 37 4.1 大模型保障水环境文献管理更准确高效38 4.2 大模型助力水务管理驾驶舱及投研报告智能升级4.3 大模型驱动水旱灾害防御调度更加智能4.4 大模型驱动供水全流程管理全局调优4.5 大模型助力流域污染管控与水质监测预报更加高效智能39414242 06 05 致谢 50 5.1 大模型在水行业应用的局限性45 5.2 共创水业大模型繁荣生态45 5.2.1 大模型生态体系构建5.2.2 水业大模型合作共赢模式5.2.3 水业大模型生态圈的发展前景与机遇 序言 01 序言PREFACE 当今世界正处在百年未有之大变局和国内外经济环境巨变的历史交汇期，在新一轮科技革命和产业变革的大背景下，传统生产力已经发生质变，科技创新正扮演着重要的角色，对于推动高质量发展至关重要。随着数字技术的迅猛发展，以ChatGPT为代表的大模型技术正引领着一场深刻的科技变革，其影响之深远，堪比历史上的任何一次科技革命。这一技术的跨越式发展，不仅意味着生产工具的巨大飞跃，更预示着生产资料与生产关系的全面重塑。在此背景下，中国政府高瞻远瞩，将“人工智能+”写入政府工作报告，在今年2月初，国资委提出中央企业要把发展AI放在全局工作中统筹谋划。当前，加快形成以人工智能为引擎、大模型为抓手的新质生产力，以人工智能开辟发展新领域新赛道，塑造发展新动能新优势，已经成为当下经济高质量发展的迫切要求。提升全要素生产率，科技创新驱动的产业变革是关键，通过对生产资料、劳动者进行优化组合，形成新质生产力。这不仅会出现在新兴产业，也会出现在传统行业，大模型赋能行业管理全链路，提升行业核心竞争力，实现行业高质量发展。 习近平总书记提出的“节水优先、空间均衡、系统治理、两手发力”的治水思路，为我们指明了前进的方向。在这一思路的指引下，国家发展和改革委员会、水利部、住房和城乡建设部、生态环境部等部门纷纷出台了一系列重要文件，涵盖了水资源、水环境、水生态、水安全等各个领域，展现了我国在水资源治理上的全面布局和坚定决心。水利工程和水务市政基础设施作为国家基础设施的重要组成部分，其智能化进程和创新实践不仅关系到国家安全和经济发展，更与广大人民群众的福祉息息相关，以人工智能为引擎、大模型为抓手的新质生产力要素提升成为重要破局点。 在大模型时代下，百度凭借其在人工智能领域的深厚积累，积极投身于水行业的智能化升级，从芯片层－框架层－模型层－应用层全面布局与深入探索，以期为我国的水行业注入新的活力。芯片层作为算力的基础，为水行业夯实基础、提升效能；框架层是大模型应用的关键，百度推出的深度学习框架，还提供了丰富的开发工具，降低了开发者的门槛，促进了水行业的创新应用。模型层是实现行业智能化的核心，百度在模型层上构建了一系列具有水行业特色的模型，包含机器视觉、融合模型等，能帮助我们更好地监测厂站水库的安全，为水厂水量进行预测，实现对于厂站药剂投加做安全调优等。应用层是实现智能化服务的窗口，百度紧密结合水行业场景的实际需求，应用涵盖了防洪抗旱、水资源管理、内涝防汛应急、水厂工艺优化等多个方面，旨在提升水行业管理与服务的效率和品质，更好地服务于民生。 百度依托自身在人工智能领域的领先技术，不断深化与水行业的合作，共同推动我国水行业的智能化进程。百度将持续发挥自身技术优势，与全球水行业合作伙伴共同探索智能化发展新路径，为构建可持续发展的水资源管理新格局贡献力量，助力水行业奔赴一个更加智能、高效、安全的未来！ 大模型驱动行业变革 02 2.1 大模型技术跨越式发展 大模型热潮席卷全球并持续升温，技术生态不断迭代升级，模型能力不断加强，逐渐形成从底层算力、模型开发到行业应用的全新智能化产业。什么是大模型？它通常是指预训练大语言模型（Large Language Models, LLMs）， 属于人工智能领域中机器学习方向的深度学习模型，是指参数规模过亿、复杂程度较高的神经网络模型，包含生成式自然语言模型、机器视觉模型、跨模态模型等。大模型具备强大的记忆、理解、推理和生成能力，以应对更复杂、更庞大的数据集或任务。大模型技术快速发展对信息系统技术带来根本性的转变，主要体现在四个方面。 首先，在行业智能化应用升级中，传统的AI模型针对单个场景特定任务进行定制化建模训练。而大模型则通过扩大参数规模，使用海量数据训练，成为通用化人工智能基础模型，使执行跨任务、跨语言的多模态任务不再成为难题。 其次，人机交互方式发生了根本性的演变。过去，人对机器的互动是人类向机器学习适应的过程。如今，机器正朝着更人性化的方向发展。人们只需采用最自然的方式与机器互动，即可获得智能化的能力。这一新形态使得人机交互更加有效，操作更为便捷。 此外，在诸多应用场景中，典型的开发模式是通过软件编程方式来设计应用。随着大模型能力不断提升，使编程门槛降低，如今的开发趋势出现了根本性的变革。在许多情况下，开发应用不再需要叠堆繁多的代码，而是被数据驱动的方式取代。 最后，大模型具备分解和处理复杂问题的能力，通过调用外部插件实现思考到执行的无缝连接，进一步拓宽了大模型应用的空间。这些变革意味着业务应用开发效率的提高，使得应用效果更好、用户体验更优。 2.2 国内外大模型发展态势 近年来，无论是国际还是国内，大模型的发展都取得了显著进展，为各行各业带来了技术性的变革。 从国际视角来看，美国在大模型的发展上一直处于领先地位。以OpenAI为代表的企业，通过不断地技术创新和模型优化，推出了GPT系列的大模型，包括ChatGPT、Gemini等引领了全球大模型技术的发展潮流。这些大模型不仅在自然语言处理领域取得了突破，还在图像识别、语音识别等多个领域展现了强大的应用能力。同时，美国的大模型商业化应用也走在了前列，已经广泛应用于医疗、金融、媒体、军事、气候预测等多个领域，为社会的各个方面带来了实实在在的效益。 而在国内，大模型的发展也呈现出蓬勃的生机。近年来，我国在大模型技术研究和应用方面取得了显著成果。国内科技巨头纷纷投入巨资，加强大模型技术的研发和应用。百度推出的文心大模型系列，不仅在国内市场上取得了良好的口碑，还在国际舞台上展现了中国大模型技术的实力。此外，我国还涌现出了一大批优秀的大模型厂商，形成了“百模大战”的壮观景象。这些大模型厂商通过不断创新和优化，推动了我国大模型技术的快速发展。 随着大模型技术的快速发展，政策环境也日渐明朗。国家层面出台了一系列支持大模型发展的政策措施，为大模型的研发和应用提供了有力保障。同时，通用大模型趋于收敛，大模型的建设重心开始由基础设施建设向应用能力建设转移。这意味着大模型的应用将更加广泛和深入，为各行各业带来更多的创新和发展机遇。2023年4月，国家网信办发布了关于《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》。7月，国家网信息办联合国家发改委、教育部、科技部等七部门共同发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，均促进了生成式人工智能健康发展规范应用。2023年世界人工智能大会上，上海率先成立上海人工智能开源生态产业集群，打造AI“模都”，公布《上海市推动人工智能大模型创新发展的若干措施》，支持研发人工智能大模型在垂直领域的深度应用及标杆场景的打造。2024年2月，国务院国资委召开“AI赋能产业焕新”中央企业人工智能专题推进会，会议中强调国资企业需加快人工智能全局工作的统筹建设，构建多模态优质数据集，打造从基础设施、算法工具、智能平台到解决方案的大模型赋能产业生态。 习近平总书记高度重视人工智能大模型发展，分别在2023年4月中共中央政治局会议、2023年5月二十届中央财经委员会第一次会议上强调指出，要重视通用人工智能发展，要把握人工智能等新科技革命浪潮。2024年全国两会上，政府工作报告提出深入推进数字经济创新发展。深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。习近平总书记在主持中央政治局第十一次集体学习时进一步明确：发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点，必须继续做好创新这篇大文章，推动新质生产力加快发展。 作为新质生产力领先的生产工具，人工智能大模型将驱动水利行业数字化映射、智能化模拟、精准化决策的高质量长效发展。国务院《新一代人工智能发展规划》中指出，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展。国家发改委、国家数据局等六部委《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》中要求，推动科学数据有序开放共享，在注重知识产权保护基础上，提升科学数据复用价值。水利部部长李国英在2024年全国水利工作会议中明确要求“推动人工智能大模型算法落地应用，提升‘2+N’智能业务水平”。这进一步加强了国家以科学数据支撑产业创新，提供高质量科学数据资源与知识服务，加速发展水利行业人工智能大模型技术自主创新能力的恒心；明确了以科学数据支持大模型开发，深入挖掘包含水利科学在内的各类科学数据，通过细粒度的知识抽取，构建科学数据底板和知识资源底座，建设高质量水利数据库和相关学科知识集，支持开展通用人工智能大模型在水利垂直领域训练的决心；夯实了探索水利智能技术科研新范式，面向新范式需求迫切的重点科研领域，推进跨机构、跨学科、跨领域协同创新，发现新规律，创造新知识，加速水利智能化科学研究范式变革的信心。发展人工智能大模型在水利行业技术实践和业务应用，符合李国英部长提出“要锚定智慧化模拟的目标，推进水利专业模型技术攻关，构建水利业务知识库，建设水利业务智能模型，确保数字孪生流域模拟过程和流域物理过程实现高保真”的重要指示和要求。建设水利大模型智能应用是开拓类脑智能与水利业务科学化运行和管理精准化决策结合的产业创新，是推进水利行业新质生产力的重要抓手，符合《关于大力推进智慧水利建设的指导意见》《“十四五”智慧水利建设规划》和我国“十四五”“十五五”时期水利智能化发展目标等要求，对进一步促进水利又好又快发展，为省、市、县智慧水利联动发展提供强有力保障。 综上所述，大模型作为人工智能领域的核心驱动力，正在全球范围内掀起一场科技革命。无论是国际还是国内，大模型的发展都取得了显著进展，为各行各业带来了革命性的变革。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，大模型将在更多领域发挥重要作用，推动
