新浪新聞探索大會|董理斌：解難題，做難事，AI重塑千行萬業

10月28日，由微博、新浪新聞聯合主辦，清華大學經管學院EMBA傾力支持的「新浪新聞·2024探索大會」在北京舉行。華為雲Marketing部總裁董理斌分享了題為《解難題，做難事，AI重塑千行萬業》的演講。

以下是董理斌先生演講實錄，內容經編輯略有刪減：

先生們、女士們，大家下午好。

華為雲在去年發佈盤古大模型的時候，提出來「解難題做難事」，目標是希望通過解行業難題，能夠讓AI的能力，AI的技術，普惠到我們各行各業。

今天好幾位嘉賓提到了盧保獎這個事情，我想在座的很多人和我可能有類似的想法。當盧保物理學獎頒發給AI科學家，心裡想為什麼把物理學獎頒發給AI的科學家。但是看到這個化學獎也頒發給AI科學家的時候，我想在座的諸位可能跟我一樣，意識到今天無論是在我們企業界，還是在我們的科學界都已經深深地認識到AI將重塑千行萬業，改變我們的生產生活的方式，也會改變我們科學研究的方式。今天我也是想借助探索大會這個機會，分享一下華為雲和我們的客戶夥伴，在AI領域裡面的探索的一些創新實踐。

首先是在新藥發現領域。其實相對於其他的疾病，包括我們談之色變的腫瘤，細菌感染而導致的人類死亡的人數是遠遠超過腫瘤的，如果說有一天，人類能夠攻克細菌感染，就有可能極大地提升我們人類的壽命。

治療細菌感染對應的藥是抗生素，大家都知道青黴素，它是我們人類科學家發現的第一支廣譜抗生素。由於青黴素的發現，使我們人類的壽命普遍提升了至少20歲。大家看我上面分享的圖，其實在最近這40年間，人類都沒有發現新類別的廣譜抗生素，大家可以看到，有一些大家可能不是很瞭解的超級細菌，如鮑文不動杆菌，用青黴素治還治不好，它對我們人類有很大的影響。

新的抗菌藥應該怎麼研發？西安交通大學第一附屬醫院的劉冰教授團隊，通過噬菌體入侵細菌的機制研究發現了全新的抑菌機制，同時找到了殺死細菌的新的靶點。這個靶點大家可以理解成，要把細菌攻克，就像是要在細菌細胞壁上找到一個「鑰匙孔」，這個鑰匙孔就是靶點，但是你還要找到一個「鑰匙」才能把它打開。找到靶點已經很難得，還要找一把鑰匙出來，過去需要通過大量的科學實驗，大量的推理才能夠最後找到。

劉冰教授團隊通過盤古大模型，學習了17億種小分子化合物的化學結構，然後生成了1億種新的小分子化合物，再用盤古大模型進一步進行藥物的篩查。我們和劉冰教授合作，把藥物要求，比如說一系列的特徵設定到篩選條件裡面，通過盤古大模型，在1億種小分子化合物裡面篩選出來100種作為候選。劉冰教授團隊就從這100種的前10種中挑出4種，然後進行化學的合成，然後才發現了這樣一個新的藥物。這個藥物名稱叫肉桂酰菌素，它有可能是我們人類發現的，近40年來首個新類別、新靶點的一款廣譜抗生素，它將會對我們的身體、生命健康起到極大的作用。

另外一個案例想給大家分享，就是氣象預測。當前主流的氣象預報模式是通過數值計算，這種大氣流體力學的方程是極為複雜的，差不多有1000多行的方程，所以需要用超級計算機來進行方程求解。

AI提供了另外一種預測方式。我們中國有一句俗語，「看雲識天氣，朝霞不出門，晚霞行千里」。過去人們預測天氣是通過看到的一些天氣現象，總結其中的規律，然後得出對天氣的預測。AI現在能夠做到什麼？我們將過去40年的氣象數據，通過AI進行學習。比把整個地球的大氣分成13層，每一層上面的每一個點，包含了這個點的高度、溫度、濕度、氣壓等等這些參數，都輸入到大模型裡面進行學習，然後通過神經網絡進行計算。我們發現通過這種AI預測天氣的方式，改變了過去的傳統數值計算方式。過去大家可以看到，預報一個颱風未來7天的路徑，起碼需要三四個小時，現在用這種AI的大模型推理，幾秒鍾就可以推理出來。

這裏給大家分享的就是華為雲和深圳氣象局的合作。深圳氣象局基於盤古氣象大模型開發了區域預報模型智霽。我分享的這幾張圖，就是對今年摩羯颱風進行預測的結果。從預測可以看到，黑色這條線是「摩羯」颱風的實際路徑，紅色就是盤古和智霽的預測路徑。大家可以看到，相對於歐洲氣象中心，以及美國氣象中心的預測，盤古和智霽能夠極為精準地預測到颱風移動的方向，包括颱風可能登陸的地點。這邊是深圳氣象局當時用智霽預測的結果，從颱風生成開始就預測這個颱風將靠近粵西和海南。前兩天去杜拜，杜拜這種乾旱的地方，也可以通過AI預測人工降雨的條件，對大氣環境汙染也可以用這些模型。從這些例子我們看到，AI逐漸在我們的生活、工作、科研都在產生影響。

除了藥物研發和氣象預測這兩個領域，大家也可以看到， AI正在重塑千行萬業。比如說我們在煤礦，可以通過AI進行遠程的異物識別，使工人可以遠程操作。在武漢高鐵動車段，過去需要大量的人工檢測，因為高鐵要保障絕對的安全，工人每天晚上都得檢測，現在可以通過AI+機器人來輔助工人進行檢測。另外在港口、鋼鐵等等一系列場景中，大家可以看到AI正在幫助我們各行各業打開新的解題方式。華為雲最近也提出「從現在開始構建AI原生思維」的理念，中國有一個很核心的優勢，並不僅僅是在算力、算法方面，我們有無窮無盡的場景，我們可以把各個場景開放出來，和AI結合，我們就會找到更優的解題之道。

華為雲能夠給我們的客戶、夥伴、開發者提供些什麼？首先我們能夠提供AI-Native的雲基礎架構。大家可能會看到，現在已經有千億參數大模型、萬億參數大模型，甚至有更高的10萬億參數大模型等等。但是大家想一想，這個模型怎麼訓練出來的，它到底是用100張卡組建一個集群來訓練最優，還是是200張卡、1000張卡最優？這些計算的資源，無論是CPU、GPU、NPU，要可組合，可以把它們組合起來，實現一個最優的訓練方案。華為雲提供了CloudMatrix架構，把過去的主從架構轉化成全分佈、全池化的架構。通過全分佈、全池化的架構，就會使得你需要多少的計算資源，就能提供多少計算資源；需要多少的存儲資源、內存資源，就能提供多少的內存資源，所以我們把它叫作「一切可組合、一切可池化、一切皆對等」的AI原生雲基礎設施架構。

基於這樣的架構，華為雲還提供了昇騰AI雲服務，支持大模型的長穩訓練。過去訓練千億參數的大模型，兩三天可能就要中斷一次，現在可以做到40天不中斷，幫助大家加速AI的開發、模型的開發。

華為雲在中國有三大核心樞紐節點，分別在內蒙古烏蘭察布、貴州貴安、安徽蕪湖。現在三大樞紐節點都已經升級到AI的算力中心，能夠在全國提供30毫秒的低時延，無論你在哪裡，你只要接上去，就可以使用充足的、澎湃的算力。

與此同時，我們經常提到AI for Science、AI for industries，AI能夠幫助我們重塑千行萬業，提升生產效率。為了幫助客戶打造自己的大模型，華為雲還提供了豐富模型的訓練工具，使模型開發、應用的開發更加的簡單。

今天我想稍微著重講一下數據這一塊。當企業訓練模型的時候，第一個是數據的質量很重要，第二個是數據怎麼「喂」給模型做訓練。企業要把數據做標註，為了讓這個數據訓練以後能夠成為所在企業的知識庫，要製作大量的問答對，這些事情如果是我們人工來做是很痛苦的。今年華為雲對DataArts數據治理生產線進行升級，希望能夠幫助企業構建以知識為中心的數據底座，通過這種工具進行標註、重新數據治理了以後，直接可以轉化成大模型可以學習的知識，這樣企業再訓練自己專有的大模型，或者說優化自己AI的應用，就像是插上了飛翔的翅膀。

最後，很多中國企業都希望有一天，一方面服務好國內的客戶，一方面也能夠走到海外去。華為雲在過去的一年，相繼在沙特、土耳其、埃及等地開服，今年還將不斷新增一些海外節點，希望大家無論走到哪裡，都可以用華為雲上創新的服務，去構建自己企業的數字底座，去實現自己產品的創新、技術的創新。

我們希望和大家一起，讓雲無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界雲底座，謝謝大家！