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“这个架构的优势在于:
第一,基础能力可复用,研发效率高;
第二,行业模型可定制,贴合业务深;
第三,场景应用可快速生成,响应市场快。”
陈默坐在下面,认真听着。
这套架构,是他去年和辛玉良、汪剑锋反复讨论后确定的。
现在看来,方向走对了。
“我来举几个具体例子。”辛玉良切换画面。
第一张图:煤矿井下场景。
帮忙的视频画面里,矿工戴着智能头盔,远处是自动运行的采煤机。
画面一角有ai识别的数据框:人员定位、设备状态、瓦斯浓度、危险行为预警......
“盘古矿山大模型,已经在山西、陕西、内蒙古的十二个大型煤矿部署。”辛玉良说:
“通过视频分析,系统能实时识别未戴安全帽、违规吸烟、设备异常等二十多种风险行为,预警准确率97.3%。
通过ai调度,采煤机自动割煤,效率提升18%,人工干预减少70%。
有个矿长跟我说:‘以前下井是拿命换煤,现在是穿着西装在指挥中心看屏幕。’”
会议室里响起一阵轻微的议论声。
几位董事点头表示认可。
第二张图:气象云图。
动态画面显示台风“圆规”的路径预测,盘古的预测轨迹与实际轨迹几乎重合,而传统模型的预测偏差明显更大。
“盘古气象大模型,与国家气象局合作研发。”辛玉良继续说道:
“在今年汛期,我们提前72小时准确预测了七次强降雨过程,平均误差比传统模型降低35%。
在台风预测上,路径误差减少28%,强度误差减少41%。
这个模型已经接入应急管理部系统,为防汛救灾提供决策支持。”
第三张图:制药实验室。
科研人员正在操作仪器,屏幕上显示分子结构图和ai生成的新化合物建议。
“盘古医药大模型,与魔都药物所合作。”辛玉良说:
“在抗肿瘤药物研发中,ai筛选出的三个新分子结构,经过体外实验验证,活性比现有药物高2-3个数量级。
传统筛选需要几个月的工作,ai只用了一周。
目前我们正在申请专利。”
三个例子讲完,会议室里的气氛明显活跃起来。
“玉良,”徐平开口问道,“盘古现在的主要瓶颈是什么?”
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