圖源：攝圖網

【資料圖】

7月6日，國際頂級學術期刊《自然》(Nature)雜志正刊發表了華為云盤古大模型研發團隊研究成果——《三維神經網絡用于精準中期全球天氣預報》（《Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks》）。華為云盤古大模型使用了39年的全球再分析天氣數據進行訓練，其預測準確率與全球最佳數值天氣預報系統IFS相當。與IFS相比，盤古氣象在相同的空間分辨率下速度提升了10000倍以上，同時保持了極高的精準度。這是近年來中國科技公司首篇作為唯一署名單位發表的《自然》正刊論文。

華為云盤古氣象大模型是華為云提供的一種基于大數據和氣象科學的模型，用于預測和分析氣象變化。該模型利用大量的歷史氣象數據和氣象科學算法，能夠提供準確的天氣預報和氣象分析。在AIGC產業鏈中，該模型屬于模型開發訓練平臺。

我國的AIGC產業主要分為基礎設施層、模型層和應用層，目前整體層級還不夠完整，模型層成為當前的關鍵瓶頸，限制了上下層級的發展。

底層大模型的開發工作是AIGC產業鏈的基礎和極為重要的工作，目前國內已出現了多家從事大模型開發及延展應用的公司，在模型研發上都取得了突破性重大進展。

在產業鏈的三個層級上，模型層是AIGC業務的核心部分之一。底層大模型的研發對于企業在技術上的競爭力和創新能力至關重要。模型層的多場景應用能夠為企業提供豐富的應用場景，滿足用戶的多樣化需求，從而增強企業在市場上的競爭力。

華為云盤古氣象大模型是目前首個精度超過傳統數值預報方法的AI模型，能夠提供全球氣象秒級預報，其氣象預測結果包括位勢、濕度、風速、溫度、海平面氣壓等，可以直接應用于多個氣象研究細分場景。對此，《自然》審稿人表示，“華為云盤古氣象大模型讓人們重新審視氣象預報模型的未來，模型的開放將推動該領域的發展。”

綜合來看，前瞻產業研究院認為模型層的研發將更加注重底層大模型的研究和應用。底層大模型的研發能夠提高模型的準確性和效果，為企業的應用層提供更好的基礎。隨著AIGC技術的不斷發展，模型層將能夠應用于更多的場景，滿足用戶的個性化需求。模型層的發展將注重與其他層級的協同和整合。模型層與基礎設施層和應用層之間的協同和整合將推動AIGC行業的發展，實現更好的商業價值。

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