今日，国际顶级学术期刊《自然》(Nature)杂志正刊发表了华为云盘古大模型研发团队研究成果——《三维神经网络用于精准中期全球天气预报》(《Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks》)。数据显示，这是近年来中国科技公司首篇作为唯一署名单位发表的《自然》正刊论文。《自然》审稿人对该成果给予高度评价:“华为云盘古气象大模型让人们重新审视气象预报模型的未来，模型的开放将推动该领域的发展。”
人工智能，不管是大模型，还是理论方法、神经网络结构，这种工程领域的工作能登上Nature正刊可以用罕见来形容。要知道作为最权威的学术期刊之一，一般只有基础学科领域的突破性成果和进展才有资格在Nature上面发表，像计算机科学、人工智能这种偏向工程应用的基本上想都不要想，可以说压根儿不是一个次元的。
AI领域发表在Nature上的文章，我印象最深的是2015年的一篇review——“Deep Learning”，这篇文章的3个作者分别是Yann LeCun，Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton。没错，正是“深度学习三巨头”，集合了三位DL领域大佬在Nature上发表一篇review，难度可见一斑。这也侧面说明了这个盘古气象大模型的价值和含金量之高。
今年5月，台风“玛娃”走向受到广泛关注。中央气象台表示，华为云盘古大模型在“玛娃”的路径预报中表现优异，提前五天预报出其将在台湾岛东部海域转向路径。在刚刚结束的第19届世界气象大会上，欧洲中期预报中心也指出，华为云盘古气象大模型在精度上有不可否认的能力，纯数据驱动的AI天气预报模型，展现出了可与数值模式媲美的预报实力。
华为云盘古大模型从一开始就聚焦为行业服务，本次大会发布的盘古大模型3.0也是一个面向行业的大模型系列，包括“5+N+X”三层架构：L0层包括自然语言、视觉、多模态、预测、科学计算五个基础大模型，提供满足行业场景中的多种技能需求。盘古3.0为客户提供100亿参数、380亿参数、710亿参数和1000亿参数的系列化基础大模型，匹配客户不同场景、不同时延、不同响应速度的行业多样化需求。
同时提供全新能力集，包括NLP大模型的知识问答、文案生成、代码生成，以及多模态大模型的图像生成、图像理解等能力，这些技能都可以供客户和伙伴企业直接调用。无论多大参数规模的大模型，盘古提供一致的能力集。L1层是N个行业大模型，华为云既可以提供使用行业公开数据训练的行业通用大模型，包括政务，金融，制造，矿山，气象等大模型；也可以基于行业客户的自有数据，在盘古大模型的L0和L1层上，为客户训练自己的专有大模型。
L2层为客户提供了更多细化场景的模型，更加专注于政务热线、网点助手、先导药物筛选、传送带异物检测、台风路径预测等具体行业应用或特定业务场景，为客户提供“开箱即用”的模型服务。
盘古大模型采用完全的分层解耦设计，可以快速适配、快速满足行业的多变需求。客户既可以为自己的大模型加载独立的数据集，也可以单独升级基础模型，也可以单独升级能力集。在L0和L1大模型的基础上，华为云还为客户提供了大模型行业开发套件，通过对客户自有数据的二次训练，客户就可以拥有自己的专属行业大模型。同时，根据客户不同的数据安全与合规诉求，盘古大模型还提供了公用云、大模型云专区、混合云多样化的部署形态。
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