以医药行业为例 ， AI在制药领域的难点最重要的有两个 ， 一个是数据 ， AI模型的训练往往需要大量的数据 ， 而数据往往又是制药公司的核心资产 ， 被视为商业机密 ， 在不同机构之间基本不会共享 。 第二个是适用于药物数据的全新的深度学习架构 ， 药物数据不同于图片和文本数据 ， 如何用深度学习的方法对药物数据进行建模是当前学术界的热点难题 。
作为盘古家庭新成员 ， 华为云盘古药物分子大模型作为医疗智能体药物研发引擎的核心 ， 可以赋能传统的制药公司低成本 ， 低门槛的构建起自己的企业级AI研发能力 ， 可以帮助企业抢到AI药物研发这一波技术红利 。
盘古大模型将一套通用的流水线复用到各种不同的场景里去 ， 减少专家的干预和人为调优的消耗 ， 从而降低人工智能开发的门槛和成本 ， 让行业开始了工业化AI开发模式 。
围绕场景深耕 ， 放大AI价值 IDC 预测 ， 全球 AI 市场支出将在 2021 年达到 850 亿美元 ， 并在 2025 年增至 2000 亿美元 ， 五年复合增长率（CAGR）约为 24.5% 。 2025 年 ， 全球约 8% 的 AI 相关支出将来自于中国市场 ， 市场规模在全球九个区域中位列第三 。
随着AI投入的不断增加 ， 特别是华为云盘古大规模推动AI进入工业化时代 ， 缩短了传统行业走向智能化的距离 ， 各行各业的智能化将迎来爆发式增长 ， 智慧城市、智慧能源、智慧金融、智慧制造……越来越多的应用场景都将加上“智慧”二字 。
华为一直围绕行业、围绕场景去深耕 ， 找到真正的结合点 。 同时华为造“轮子”的目的不止于“轮子” ， 而是真正能飞奔起来的汽车 。
比如在电力行业 ， 传统的无人机智能巡检AI模型开发主要面临两大挑战：一是如何对海量数据进行高效标注；二是缺陷种类多达上百种 ， 需要数十个AI识别模型 ， 开发成本高 。 国网重庆永川供电公司应用无人机电力智能巡检技术 ， 华为云合作应用了盘古 CV 大模型 ， 样本筛选效率提升约 30 倍 ， 筛选质量提升约 5 倍 ， 以永川每天采集 5 万张高清图片为例 ， 可节省人工标注时间 170 人天 。 这其中更为重要的是模型通用性 ， 结合盘古搭载的自动数据增广以及类别自适应损失函数优化策略 ， 可以做到一个模型适配上百种缺陷 ， 一个模型就可以替代永川原来的 20 多个小模型 ， 极大地减少了模型维护成本 ， 平均精度提升 18.4% ， 模型开发成本降低 90% 。
在金融行业 ， 传统动产质押业务中有很多痛点 ， 比如：因货源不清晰 ， 导致“一物多抵”；因监管公司道德风险 ， 导致“黄金变铜”；因缺乏数字化手段 ， 导致过程监管成本高 ， 流于形式；因缺乏处置平台 ， 导致货物变现难 。 在浦发银行与华为联合打造的浦慧云仓项目中 ， 需要实现货物进仓与融资放款匹配、还款与货品出库联动 。 浦发银行应用华为云盘古大模型 ， 对叉车入库时的货堆进行精确计数 ， 确保了货物入库的真实性；借助华为云盘古大模型的小样本学习能力 ， 大大节省了识别仓库中上百种外观不同箱体的样本采集和标注工作量 ， 明显缩短了项目上线周期 。
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