在耳后植入一个芯片，就能录制、回放、分享记忆；人造眼球像实时直播一样，能将所看到的一切都分享出去；通过分析社交媒体数据，甚至可以再造一个“仿生人”。
这些《黑镜》中的黑科技，在AI所伴随的智能化浪潮下，指明着技术与生活场景融合的方向，正逐步走进现实，让我们离荧幕中的科幻更近。而在你看不到的地方，一场由AI引领的更深远的变革，也正在千行百业悄然奔涌。
从精密的实验室到繁忙的工厂，从复杂交织的物流网到车水马龙的城市，在这些井井有条的运转背后，一个“超级工具箱”正成为各行各业迈向智能化新阶段的引擎。
这个充满无限可能的工具，就是大模型。
快慢自如的工具，
让AI像人脑一样思考
心理咨询、旅游规划、方案撰写，很多人已经习惯于用等“身兼数职”的生成式AI工具，解决生活中的困惑、提高工作效率。
在使用中你会发现，“联网搜索”能很快给出答案，而等待“深度思考”往往需要一些耐心，有时对面还会短暂“崩溃”无法给出答案。这体现了类似于我们人脑的两种思维模式：快思考和慢思考。
如果把类似的思考模式应用在电商场景中，可能会是这样的：当你询问“我的快递什么时候发货”，机器人客服会不假思索地告诉你：1到3天内。
假如3天后还没有发货，机器人毫无感情的“请耐心等待”只会让人烦躁，而经过大模型训练的AI客服却能像人工客服一样，根据实际情况在深度思考的基础上，给出没有按时发货的原因以及解决问题的方法。
经过大模型训练的AI客服可能会提供更接近人工客服的优质体验 / 图虫创意
所以在具体的行业应用中，面对复杂的情况，单一思考模式的大模型往往无法满足需要，像人脑一样快慢自如，才能更好地应对各种问题。
在华为云盘古大模型5.5中，自然语言处理（NLP）升级为自适应快慢思考合一技术。一个智能知识管理中心，不仅能够通过“快思考”提供知识问答，还能将两种思维模式结合，进行数据分析、报告生成、产出论文和专利等。智能客服应用解放了人工，可以自动处理大量重复性问题，提升服务效率。
简单问题快速回复，复杂问题深度思考。根据问题的难易程度，盘古NLP大模型有自己的判断力和思维，可以自动开启快慢思考模式，决定是马上给出答案，还是深入思考推理后再回应。
实际上，盘古大模型5.5在各方面都变得更聪明好用了。首先是高效长序列的升级，无论是很长的文章还是复杂对话，它都能高效理解和处理。面对提问，答非所问的情况更少了，它能给出更加靠谱的“低幻觉”回答。Agent作为能感知环境并自主行动的智能体，其升级让盘古NLP大模型蜕变为一个更强的智能助手，帮助更好地完成任务。
科技的进步帮助人们更高效地处理信息并完成任务 / 图虫创意
这是因为盘古深度研究工具特别擅长干“烧脑”事，通过长链难题合成、渐进式奖励等关键技术，解决一个需要连续追问、查证10次的复杂问题，或写一份上万字的专业调研报告，五分钟内就能搞定，大大节省了时间，提高工作效率。
当轰鸣的车间、繁忙的金融交易厅、政务服务平台、智能驾驶座舱等都装上了敏捷的大脑，盘古NLP大模型强大的“深度思考”和“快慢切换”能力，将为工业、医学、金融、政务、汽车等领域注入智能新动能，驱动各行各业和关键领域不断优化复杂决策，提升自动化水平和生产经营效率，实现高效、精准智能。
模拟现实的工具，
打开了一个全新的世界
既然AI已经能够深度思考，那么它所理解世界是什么样的？
当下，普通人接触到的AI工具已经相当便捷易用，当你输入一串关键词或句子，就能迅速生成自己想要的图片、视频或音乐，因此社交媒体上充斥着许多真假难辨的AI产物。
像“让小时候的自己和长大后的自己同框对话”这样现实中不存在的场景，可以看作一个AI创造的世界，基于此打造的就是世界模型。世界模型就好比在AI大脑里装上一部“模拟人生游戏”，它让AI不需要亲身经历，就能在虚拟世界预演现实世界的运行规律。
世界模型最典型的应用，就是自动驾驶。美国兰德公司研究表明，要想证明自动驾驶比人更可靠，就需要让汽车在真实或者虚拟环境中至少进行177亿公里的里程测试。
假设由100辆车组成的车队，每年365天，每天24小时不间歇以约每小时40公里的速度进行测试，大概需要518年。如此庞大的测试数量和漫长的测试周期，显然不符合现实研发需求。
现实中的路况往往更加复杂，地势、车流量等因素都要考虑进去 / 图虫创意
世界大模型存在的意义就在于，能在数分钟内完成自动驾驶中复杂场景的搭建和复原，极大提升测试和训练效率。在这些场景中，AI能够不断理解和学习各种路况，如前方遇到障碍物、前车突然刹车变道、行人横穿马路等，并及时作出正确预判和反应。依托盘古多模态大模型，广汽就已经实现了行业内端到端辅助驾驶仿真领域的应用。
盘古世界模型做到的，不只是更好地理解多模态世界，还要在此基础上生成世界、预测未来，服务于实际的工业生产领域。比如生成对应真实物理世界的更加精准、仿真的4D场景来训练自动驾驶，使其符合真实驾驶情况；在航空航天领域，无法采集到大量火星环境数据的情况下，可以将自动化设备放在生成的3D空间中来验证其有效性。
这不仅需要给AI“想象力”，还有赖于具身智能给AI“装上身体和感官”，让它与真实物理环境产生交互，就像人类用“大脑模拟+身体实践”的方式学习和行动。
自动驾驶能够通过在真实或虚拟路况中训练获得数据，而具身智能却需要大量的数据作为学习资料，在数字世界中学习，在物理世界中调优和运行。
利用大模型测试无人驾驶汽车，需要用到大量的数据、技术和人力
除了数据的缺乏，具身智能的另一个难点在于，即使耗费了大量时间和精力，训练出的成果应用范围仍然非常局限。比如花数月训练人形机器人倒茶，机器人可能会因为桌面材质改变等变数而出现执行错误。
在复杂多变的现实环境中，华为具身智能希望实现的，不只是按照设定好的程序机械执行简单重复的动作，而是做到“知行合一”，在任何场景下自主理解、智能行动。借助华为具身智能平台，80%的训练样本都可以依靠生成，精密装配，对装备制造零部件、物流包裹等进行精准抓取、搬运和放置，进行巡检搜索等都已应用于工业领域，帮助工业产线提高效率。
盘古世界模型通过4D空间重构出符合物理规律的新世界，让虚拟与现实交互，让具身智能不断进化。未来，我们将见证更多行业，实现新的突破与跃迁。
面对无限场景，
为千行万业加上“AI超链接”
AI能够用于解决当下的问题，也可以拥有“预测”的能力。
这里的“预测”并不是未卜先知，而是指在学习基础上的能力迁移。就像人的经验和能力是可以迁移的，即便前后两份工作所在的行业看起来毫不相干，但工作所需要的能力依然有相通之处。
对于AI来说亦是如此，用“私人定制”的方式来训练模型，解决特定场景下的特定问题，可能局限了AI的能力。盘古预测大模型，希望通过集中统一学习世界上所有可获取的数据知识，将AI部署和应用于无限多的场景中。甚至在一些新出现的场景中，也可以迁移模型并加以利用，实现“一次训练、全域迁移”。
技术人员使用人工智能技术设计算法，使机器能够从数据中学习 / 图虫创意
跨行业、跨场景的能力，来自华为云盘古预测大模型采用了业界首创的 统一预训练架构，将工业中涉及的工艺参数、设备日志、产品监测等不同数据，在同一框架内高效处理和预训练，极大地提升了预测大模型的精度。
比如在水泥生产过程中，预测中间产品水泥熟料的抗压强度对最终产出的水泥质量有着重要影响。传统生产依赖于人工经验和简单的专家系统进行控制，不但数据滞后、预测偏差大，而且人工操作手法、环境温度等都可能影响水泥品质。
海螺水泥采用盘古预测大模型，实现了熟料3天、28天强度预测，科学指导水泥生料配比和其他控制参数，让生产中的“事后调整”变成“实时调控”。在保证质量的基础上，更多城市建筑废弃物、工业废弃物等固废都可以成为替代原材料，降低成本的同时，协助处理城市废弃物，修复生态环境。
现代水泥工厂配置和运行机制更加科学，具有更高的可控性和效率
在各行各业海量的场景、数据和模型中，盘古预测大模型挖掘场景共性，实现批量式问题解决，既能实时调控水泥熟料生产，也能应用于有色、能源、航空、物流等多个领域，做到无限数据的学习、无限场景的应用。
在一年一度的华为开发者大会（HDC 2025）上，预测大模型和自然语言处理、世界大模型、CV大模型等，共同构成盘古大模型5.5的核心能力，让我们窥见未来技术的发展方向。
目前，盘古大模型已在30多个行业、500多个场景中落地，在政务、金融、制造、医疗、煤矿、钢铁、铁路、自动驾驶、气象等领域发挥巨大价值，以强大的行业赋能之力，成为托举千行万业智能化跃迁的重要力量。
这份力量的根基，既在于昇腾AI云服务构筑的强大算力底座，更深植于华为在全栈AI技术底座领域数十年如一日的深耕与深厚积淀。
作为AI时代的使能者，华为云深度融合算力、算法与行业智慧， 助力中国企业量身打造最适合本土场景的大模型，迈出向“新质生产力”转型升级的关键一步。
而根深，方能叶茂。华为依托独特的“端-边-云”全栈协同优势，通过系统工程级的持续创新，实现了整体效能的全面领先，为盘古大模型扎下坚实之“根”。
华为云计算CEO张平安在华为开发者大会（HDC 2025）上进行演讲，预测大模型未来发展方向 / 客户供图
同时，华为更着眼于企业复杂的AI应用场景，持续构建面向未来的创新能力， 将前沿AI理论与技术，源源不断地转化为实实在在的行业智能化解决方案，让AI真正走深向实，推动生态繁荣与商业价值蓬勃生长，成就“枝繁叶茂”之景。
在全球AI发展和智能转型浪潮中，技术的发展总有攀登不完的高峰、探索不尽的边界，但正如华为云计算CEO张平安在开发者大会上的演讲主题所言，“解难题，做难事，成就行业AI先锋”。
勇立潮头、勇当先锋，华为正用AI链接起关于未来的万千可能，与向新奔跑的伙伴同路而行。
.(2011)., Fast and Slow.
华为中国政企业务.(2025).数智赋能，点石成金——华为携手海螺水泥打造建材行业AI大模型标杆.
RAND.(2016). to : How Many Miles of Would It Take to ?
北青网.(2025).盘古世界模型问世！华为博士天团答疑如何用4D空间重构物理
经济观察网.(2025).华为开发者大会2025：鸿蒙与AI双轮驱动，具身智能再加码.
华为云.(2025).具身智能与自动驾驶云服务.
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