该PPT系统展示了华为在AI大模型领域的全栈布局与技术能力，以“昇腾+MindSpore+ModelArts+盘古大模型”为核心，构建从底层算力到行业应用的完整闭环。盘古大模型凭借其大参数、强泛化、行业适配性强的优势，已在多个关键行业实现落地，展现出强大的通用性与商业化潜力。未来，华为将继续推动AI大模型向多模态、科学计算、行业智能化方向演进，助力中国AI产业实现“工业化”突破。

一、整体结构与核心内容概览

该PPT系统介绍了华为AI大模型体系，以“盘古大模型”为核心，围绕其底层算力、AI框架、开发平台、模型能力、行业落地等方面展开，构建了一个全栈式AI大模型研究与应用框架。

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二、核心架构：四层全栈AI体系

层级	组成	功能与特点
1. 算力层	昇腾（Ascend）+ 鲲鹏（Kunpeng）	提供AI训练与推理所需的强大算力支撑，支持端-边-云全场景部署
2. 框架层	MindSpore	国内首个支持千亿级参数大模型训练的AI框架，支持自动并行、图算融合等高效训练机制
3. 平台层	ModelArts	提供从数据处理、模型训练、部署到运维的全流程AI开发平台，支持MLOps、分布式训练、自动学习等
4. 模型层	盘古大模型（NLP/CV/多模态/科学计算）	面向行业落地的大模型，具备小样本学习、微调能力强、跨模态理解与生成能力

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三、盘古大模型：核心能力与技术优势

1. 模型类型

• NLP大模型：千亿参数中文预训练模型，CLUE榜单领先。
• CV大模型：30亿参数，支持分类、检测、分割，小样本学习能力业界第一。
• 多模态大模型：支持图文生成、跨模态检索、看图说话等任务。
• 科学计算大模型：面向生物医药、气象、能源等科研领域。

2. 技术优势

• 模型大 + 网络结构强 + 泛化能力强
• 行业知识集成能力强，支持快速微调适配行业需求
• 小样本学习能力突出，解决行业数据稀缺问题
• 开发效率高，研发成本降低90%以上

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四、ModelArts平台：AI开发的全流程支撑

功能模块	能力描述
数据处理	支持智能标注、数据筛选、版本管理等
模型训练	支持分布式训练、超参搜索、自动学习、Notebook开发
模型部署	支持云端、边缘端、批量推理等多种部署方式
AI Gallery	提供算法、模型、数据集的交易与共享平台
MLOps	实现AI服务的全生命周期管理，支持一键化运维与更新

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五、行业应用场景与案例

1. 应用领域

• 医疗：辅助诊断、医学影像分析、药物设计
• 金融：智能风控、客户画像、智能客服
• 工业：视觉质检、工艺优化、设备预测性维护
• 零售：智能营销、商品推荐、用户行为分析
• 交通/物流：出行调度、路径优化、货物检测
• 政务/公共：城市治理、环境监测、应急指挥

2. 典型案例

• 浦发银行“浦慧云仓”：人员行为与货物检测性能提升5~10%
• T3出行：危险驾驶事件率下降38.6%，模型开发周期大幅缩短
• 时尚设计：基于多模态大模型生成服饰图，设计周期从3周缩短至5~7天
• 药物设计：AI+制药平台支持靶点验证、化合物筛选与药物优化

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六、未来发展方向

方向	内容
模型演进	向多模态、科学计算、行业专用模型方向发展
平台能力	持续强化ModelArts的训练加速、推理优化、MLOps能力
生态建设	构建“产学研用”协同创新体系，推动AI工业化
行业落地	深入100+行业场景，推动大模型商业化、规模化应用
技术融合	结合鸿蒙、欧拉、GaussDB等构建全栈AI生态

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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