三院士三教授熱聊元宇宙&——AIGC，學術界怎么看？
來源：清元宇宙在近日舉辦的中國江寧2023元宇宙產業·人才高峰論壇暨AIGC發展大會上，中國工程院院士譚建榮、劉韻潔、鄭緯民出席并發表了主旨演講。除了三大院士，還有清華
華為在2025年度的開發者大會HDC上，展現出了其在人工智能領域的全面崛起之勢。大會的焦點無疑是AI，華為云推出了新一代昇騰AI云服務和全面迭代的盤古大模型5.5，而華為終端則首次亮相了鴻蒙智能體框架，劍指端側智能生態的構建。
近年來，高端AI芯片的供應限制確實讓華為在AI領域的步伐略顯沉重。盡管華為已圍繞盤古大模型構建了自身的AI技術體系，但實事求是地說，其整體實力尚未觸及業界頂尖水平。然而，經過兩年的深耕與積累，隨著自研AI算力體系的迅猛進展，盤古大模型的核心競爭力正逐步逼近GPT、Gemini、Deepseek等全球領先者。
尤為值得關注的是，華為正借助鴻蒙與盤古體系，將大模型的能力滲透至各行各業的應用之中，推動用戶體驗與行業生產力的智能化躍升。在HDC 2025上，華為云的重磅發布便是對AI能力的有力詮釋：新一代盤古大模型5.5與支撐其訓練的新一代昇騰AI云服務。
盤古大模型5.5對其五大基礎模型——自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、多模態、預測、科學計算——進行了全面革新。其中，盤古NLP大模型推出了全新的718B深度思考模型，該模型由256個專家組成的MoE大模型，在知識推理、工具調用、數學等核心能力上實現了顯著提升。模型還融入了自適應快慢思考合一技術，能夠根據問題難度自動切換處理模式，使整體推理效率提升了8倍。
同時，盤古大模型5.5還推出了深度研究DeepDiver，能夠在網頁搜索、常識性問答等應用上展現高效執行力，如5分鐘內完成超過10跳的復雜問答，生成萬字以上的專業調研報告，極大提升了工作效率。盤古還推出了72B的Pro MoE大模型以及更輕量的7B級小模型盤古Embedding。
盤古Pro MoE模型在第三方跑分測試中的表現令人矚目。在最新發布的SuperCLUE榜單上，盤古Pro MoE在知識推理、工具調用、數學、對話、代碼、自然科學六大領域的跑分成績已接近甚至在某些領域超越了GPT、Gemini、Deepseek等頂尖模型。這標志著，基于全華為自研的AI服務器，同樣能夠訓練出世界級的大模型。
在算力方面，華為云發布了新一代昇騰AI云服務，其架構創新在于將384顆昇騰NPU和192顆鯤鵬CPU通過全新高速網絡MatrixLink全對等互聯，形成一臺超級“AI服務器”。這一創新架構極大提升了推理效率，單卡推理吞吐量躍升至2300 Tokens/s，與非超節點相比提升了近4倍。同時，超節點架構還能更好地支持混合多專家MoE大模型的推理，實現“一卡一專家”，極大提升了效率。
隨著AI基礎設施和模型能力逐步接近全球頂尖水平，華為的AI戰略路徑也日益清晰：基于華為云的AI底座，用鴻蒙為C端用戶帶來更佳的智能體驗，用盤古助力B端行業提升生產力。鴻蒙智能體框架（HMAF）的推出，標志著華為在構建端側智能生態上邁出了重要一步。這一框架不僅為開發者提供了豐富的開發工具和插件，還開放了小藝對話、小藝建議等標準意圖框架和核心語音識別AI能力，使得開發者能夠更輕松地開發出智能應用或智能體。
盤古大模型則在B端行業展現出了強大的賦能能力。從醫療、金融、政務、工業等領域到最新的智能駕駛和具身智能領域，盤古大模型正以其卓越的基礎能力推動各行各業的生產效率提升。例如，在鋼鐵行業，盤古預測大模型的應用使得出鐵溫度合格率穩定在90%以上，每噸鐵水可節省2公斤燃料；在氣象領域，盤古科學計算大模型被用于升級天氣預報模型，提升了預報精度。華為云還基于盤古大模型的多模態能力及思維能力，發布了CloudRobo具身智能平臺，加速具身智能的創新與發展。
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