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“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?”
“两个。”
辛玉良回答得很干脆:
“第一,算力。
大模型训练需要海量算力,我们现在主要依赖昇腾集群,但规模还不够。
第二,数据。
行业数据往往分散、封闭、质量参差不齐,获取和清洗成本高。”
“算力问题,冯总待会儿会说。”
左梦安接话,“数据问题呢?有什么解决方案?”
“我们在推‘数据不出域’的学习方案。”
辛玉良说:
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