“大力推進現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設，加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力”，在今年的政府工作報告中，被列為2024年十大工作任務之首。

所謂“求新”，就是要探索新模式，拉動新產(chǎn)業(yè)，打造新動能；而“質(zhì)優(yōu)”則代表優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構，拉動產(chǎn)業(yè)向高質(zhì)量發(fā)展不斷演進。

求新是抓手，質(zhì)優(yōu)是結果。要打造“新質(zhì)生產(chǎn)力”，還要形成與之相應的新型生產(chǎn)關系。抓手夠不夠硬，是一個關鍵。

《政府工作報告》中也提出，深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應用，開展“人工智能+”行動，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群?！?a href="http://www.xmqqs.cn/tag/%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e8%83%bd" style="color:#01579b">人工智能+”主要基于大模型、大數(shù)據(jù)、大算力等技術，實現(xiàn)人工智能對各行各業(yè)的深度融合。

這意味著，人工智能作為“新質(zhì)生產(chǎn)力”的重要抓手，它的底層邏輯，并不在技術本身，而是能夠帶給城市發(fā)展重要的價值。循著這條主線，我們要如何看待人工智能和大模型帶給城市的新機遇。

大模型帶給城市全新的期待

去年底，工業(yè)和信息化部、中央網(wǎng)信辦、教育部、國家衛(wèi)生健康委、中國人民銀行、國務院國資委等六部門聯(lián)合印發(fā)《算力基礎設施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》，提出到2025年，計算力方面，算力規(guī)模超過300 EFLOPS，其中智能算力占比達到35%。

今年初，IDC發(fā)布的《2024 AIGC應用層十大趨勢白皮書》顯示：隨著AIGC 技術的發(fā)展，智能化應用將呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，IDC也預測：2024年全球?qū)⒂楷F(xiàn)出超過5億個新應用，這相當于過去 40 年間出現(xiàn)的應用數(shù)總和。

這兩份數(shù)據(jù)，分別從基礎設施層的供給側(cè)，和應用層的需求側(cè)展現(xiàn)了行業(yè)智能化的趨勢正在不斷的加速之中······

我們也發(fā)現(xiàn)，人工智能與產(chǎn)業(yè)的融合也變得越來越緊密，從智慧醫(yī)療，智慧金融，智慧城市再到無人駕駛，人工智能技術已經(jīng)開始滲透到多個支柱產(chǎn)業(yè)，助力城市打造新質(zhì)生產(chǎn)力。

人工智能這把“火焰”燃燒得如此之快，一個很關鍵的動因，是大模型技術和應用的爆發(fā)式增長。從2023年的ChatGPT，到2024年的sora，大模型技術正以不可思議的發(fā)展速度顛覆著我們的認知。

過去一年，AI大模型如雨后春筍般層出不窮。所謂的“百模大戰(zhàn)”讓大模型走上了市場“風口”，也通過更為泛化的能力，賦予了城市無限的想象空間。

過去的城市智能應用，通常基于“小模型”，無論在模型的泛化性還是場景適應性上都有相當?shù)木窒?。這使得過往的智慧城市總是頭重腳輕，只解決了個別行業(yè)的智能化，而很難做到城市全局的智慧。

大模型技術的出現(xiàn)，無疑給城市的智能升級帶來了很多新的期待。城市每天都在變化，傳統(tǒng)的ICT技術，沒有辦法對于需求的演進進行預處理，這是很多過去智慧城市項目無法成功的癥結。而大模型技術源自于對數(shù)據(jù)和知識的學習，持續(xù)迭代，可以時刻與城市的智能化發(fā)展節(jié)奏同步。

大模型的城市實踐，詮釋新質(zhì)生產(chǎn)力的意義

當前各大城市都在積極推進人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，包括加大算力部署、加快大模型布局，以及在各個行業(yè)大模型領域先行先試。

行業(yè)大模型的價值，取決于行業(yè)應用的深度。在城市當中，政務大模型的價值首當其沖。

今年6月，華為云發(fā)布了盤古大模型5.0，在全系列、多模態(tài)、強思維三個方面全新升級。相關數(shù)據(jù)顯示：在城市治理領域，基于盤古大模型，利用智能攝像頭可以將事件生成智能工單，將城市治理事件從10分鐘降低到1分鐘，準確率提升到95%，效率提升了4倍。

并且在深圳福田，華為云打造了政務服務大模型的“樣板點”，打造能理解、會思考、有溫度的政務服務；通過政務辦公大模型，打造“一句話”辦公的極致體驗，同時通過城市治理大模型，讓城市管理者擁有千里眼、順風耳，實現(xiàn)全域感知。

看得見，摸得著的體驗提升，是大模型融入到福田城市治理的直接例證。而大模型在很多行業(yè)，帶來的效率之變，往往是指數(shù)級的。

如在礦山場景中，礦山開采過程中，工作面周圍巖體，由于彈性變形能的瞬時釋放而產(chǎn)生突然劇烈破壞的動力現(xiàn)象，叫做沖擊地壓，它具有很大的破壞性，因此要采用卸壓鉆孔。但難點在于：確定包括鉆孔直徑、鉆孔深度、鉆孔間距、裝藥量和鉆孔的方向等復雜的爆破參數(shù)，一次施工流程往往需要3天。

華為聯(lián)合山東能源集團發(fā)布的盤古礦山大模型，利用AI大模型視覺識別能力，一舉將這一過程縮短為10分鐘，并能夠?qū)崿F(xiàn)防沖工程100%驗收率。這種效率的提升，進一步證明了大模型的行業(yè)價值。

再有與每個人的出行息息相關的交通擁堵問題，尤其在春運期間，城市道路出現(xiàn)擁堵和事故的幾率攀升，給城市治理及交通管理部門現(xiàn)有事件視頻分析和檢測系統(tǒng)治理效果帶來巨大挑戰(zhàn)。

而基于盤古視覺大模型的萬物分割、萬物檢測能力，實現(xiàn)對各路段的視頻進行自動化分析，實時感知精確到車道級別的擁堵程度、事故位置等城市路網(wǎng)的交通狀態(tài)；同時，通過盤古自然語言和盤古視覺大模型多模態(tài)橋接技術，視頻平臺能夠基于人類語言快速完成多復雜系統(tǒng)的聯(lián)動和交互，實時捕捉并自動檢索交通事故、施工占道、突發(fā)事件等現(xiàn)狀情況，并將分析結果同步至城市交通指揮中心，讓原先擁堵的路面平均車速提升8%，平均延誤下降12%。

可不要小看這兩個數(shù)字，路面上行駛的車輛不計其數(shù)，每一輛車的車速提升，累加起來就是一筆巨大的時間財富。除了賦能公路之外，盤古鐵路大模型，可以極大提升鐵路設備故障識別的智能化程度，大幅減少列車的風險。

還有在航空領域，華為云盤古氣象大模型基于高精度氣象數(shù)據(jù)，創(chuàng)造性地提出了適應地球坐標系統(tǒng)的三維神經(jīng)網(wǎng)絡來處理復雜的不均勻3D氣象數(shù)據(jù)，減少預報迭代次數(shù)和誤差，可提供時空高分辨率的氣象預報。以此優(yōu)化航班調(diào)度，通過優(yōu)化航線精準放行，讓行程少延誤、航班準時到達。

大模型的演進是如此的“潤物細無聲”，在不知不覺中，盤古大模型的應用，已經(jīng)遍及很多支柱行業(yè)的關鍵場景，為各行各業(yè)帶來了效率的提升，這同樣是人工智能之于新質(zhì)生產(chǎn)力的意義所在。

中國要走出一條國產(chǎn)大模型的自主之路

也正是大模型為城市提供的“看得見”的價值，也出現(xiàn)了新一輪的大模型“軍備競賽”。目前，廣州、沈陽、西安、重慶等大城市都在規(guī)劃建設商用大模型，營造領先AI營商環(huán)境。

去年發(fā)布的《數(shù)字中國建設整體布局規(guī)劃》中明確提出：鼓勵建設自主可控AI基礎設施，加快構建自立自強人工智能全產(chǎn)業(yè)生態(tài)。今年，國家領導人又提出：適度超前部署人工智能算力基礎設施。人工智能乃至大模型應用在中國長期、持續(xù)發(fā)展的基本穩(wěn)步向好。

在各地爭先部署大模型的同時，也存在一定程度的“AI焦慮”。在具體實施落地中，各企業(yè)、事業(yè)單位、政府部門普遍面臨想做投不起、想做欠能力、做了做不好、自身數(shù)據(jù)有限等一系列難點問題。

華為則提出了“一城一云一模型”發(fā)展愿景，通過政府牽頭統(tǒng)籌、企業(yè)承建及運營，建設匹配本地城市、產(chǎn)業(yè)特色及發(fā)展訴求的新型數(shù)字基礎設施，具備人工智能領先架構、公共技術能力及數(shù)據(jù)與應用生態(tài)，實現(xiàn)算力按需調(diào)度、大模型按需可得、數(shù)據(jù)豐富多樣、應用快速創(chuàng)新，助力城市“人工智能+”高質(zhì)量發(fā)展。

城市人工智能大模型中心（AIPMC）的建設思路。依循：政府統(tǒng)籌，急用先行，分批建設的方式循序漸進。通過“1個基礎設施+2種運營能力+4大使能+4大聯(lián)接”，共創(chuàng)AI產(chǎn)業(yè)，打造AI創(chuàng)新名城”的理念，以國產(chǎn)化AI大模型基礎設施為基礎，聯(lián)接城市AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)，使能行業(yè)服務，與城市走向共創(chuàng)、共享和共贏，實現(xiàn)“一城一云一模型”專業(yè)化建設、可持續(xù)化發(fā)展。

城市人工智能大模型中心（AIPMC）的模式，既解決了地方政府缺資源和技術的問題，也對本地化的AI生態(tài)建設形成很好的促進作用。

前文所述的一大批盤古大模型的城市最佳實踐，事實上均脫胎于該建設思路，通過樹立一批國內(nèi)大模型建設的領先標桿，華為希望打開國產(chǎn)大模型與城市的融合之路。

在大模型建設方面，華為也具備多項優(yōu)勢：

首先，普通的學術級大模型僅是一個科研模型，僅支持單場景的學術研究，但盤古大模型是一套端到端完整的系統(tǒng)工程，除大模型本身，還包含支撐行業(yè)級商用落地的全流程成熟工具鏈，更與城市場景化需求結合，也更容易落地。

其次，盤古大模型的產(chǎn)品能力強：模型開發(fā)效率更快，模型泛化能力更強，模型優(yōu)化效率更高，模型識別精度更精準，每一項能力落在行業(yè)場景，都代表了生產(chǎn)力的提升。

最后，產(chǎn)業(yè)主張更完善，華為提出基于“人才、產(chǎn)業(yè)、科研和生態(tài)”來構建組織和產(chǎn)業(yè)政策，塑造產(chǎn)業(yè)新動能新優(yōu)勢。將產(chǎn)業(yè)與商業(yè)有機的結合，可以做到根據(jù)城市的特征，因地制宜，專項發(fā)展。

客觀地說，大模型在中國的發(fā)展，卻并不能照抄國際通行的“模板”。

一方面，ChatGPT價值觀不符合中國國情，中國需要掌握自主可控國產(chǎn)AI大模型；另一方面，大模型未來將是類似5G的AI核心技術，也存在卡脖子的風險。因此，未來的中國大模型要走向自主可控的國產(chǎn)大模型。盤古大模型的最佳實踐，已經(jīng)證明這條路是完全可行的。