預訓練大模型解決AI模型通用與泛化問題，避免傳統封閉作坊式AI開發面臨的“碎片化困境”。
隨著工業生產智能化需求不斷上升，人工智能算法在落地的過程中，將會面對大量不同場景、不同需求的用戶，對算法的通用性提出很高要 求；而由于龐大的業務數量和場景種類多樣性使得各行業各場景的云解決方案難度加大，單一的解決方案套路對于用戶定制化需求已不具備 優勢。傳統“小作坊模式”AI開發無法積累通用知識，特定的數據無法滿足AI快速落地行業的需求。因此，以模型預訓練和微調相結合的預 訓練大模型能夠解決解決AI模型通用與泛化的問題，同時降低人工智能算法的開發成本，真正惠及細分行業。
華為鴻蒙4操作系統接入盤古大模型，智能助手小藝基于大模型全面升級。
2023年8月4日，華為發布鴻蒙4操作系統，其更新點之一在于融入了華為盤古大模型的能力，變得更加智能。華為盤古大模型，包括自然語言 大模型、視覺大模型、多模態大模型，將會助力鴻蒙操作系統和鴻蒙生態。HarmonyOS 4新版本中的華為智慧助手小藝已經接入了盤古大模型， 多模態交互以及個性化創作兩大能力全面提升，可以實現更自然流暢的對話交互，擁有信息檢索、摘要生成、多語種翻譯等能力。
AI+系列專題報告（五）：《華為盤古大模型，讓AI重塑千行百業》報告來源：幻影視界。
盤古大模型3.0是中國首個全棧自主的AI大模型，包括“5+N+X”三層架構。
2023年7月7日，面向行業的盤古大模型3.0發布，包含L0層基礎大模型、L1層行業大模型、L2層場景大模型三個層次。其中，基礎大模型包括 盤古NLP大模型、盤古CV大模型、盤古多模態大模型、盤古預測大模型、盤古科學計算大模型等，提供滿足行業場景需要的上百種能力；行業 大模型包括政務、金融、制造、藥物分子、礦山、鐵路、氣象等大模型；場景大模型為客戶提供的更多細化場景的場景大模型，如政務熱線、 網點助手、供應鏈物流、先導藥物篩選、臺風路徑預測等。盤古大模型采用完全的分層解耦設計，可以快速適配、快速滿足行業的多變需求。
盤古大模型集成了華為云團隊在AI領域數十項研究成果，與MindSpore（昇思）語言、ModelArts平臺深度結合。
MindSpore（昇思）是華為開源自研AI框架，2023年MindSpore 2.0版本實現全新技術升級，成為支持科學計算的AI融合框架，在基礎能力上 完成AI與HPC的融合，科學計算能力大幅提升。昇思MindSpore目前支持多種并行方式，可以原生實現大模型訓練（類似于ChatGPT所使用的 TensorFlow框架，其最大的核心優點就是支持昇騰芯片）。ModelArts是面向開發者的一站式AI開發平臺，幫助用戶快速創建和部署模型，管 理全周期AI工作流，助力千行百業智能升級。ModelArts支持應用到圖像分類、物體檢測、視頻分析、語音識別、產品推薦、異常檢測等多種 AI應用場景，通過全面的AI工具和服務，為業務智能快速創新賦能。
