人工智能正在加速滲透到千行百業，如何高效開發滿足需求的AI應用，成為一個新的焦點。綜合公開信息發現，華為推出的AI工業化開發方案是一個經過充分驗證的解決方案，已經有超過1000個行業應用案例。這個方案如此受行業客戶的青睞，核心在于其擁有的三大根技術和一條全流程、智能化的AI應用開發生產線ModelArts。接下來我們將詳細講解華為AI開發平臺的三大根技術。

華為AI開發平臺的三大根技術是天籌求解器、盤古大模型和知識計算。下面逐個講解。全部詳細講解內容，請點擊下面鏈接觀看視頻：全面解讀華為AI工業化開發的三大根技術：天籌求解器、盤古大模型和知識計算

天籌求解器

求解器是行業現代決策優化的根技術。利用運籌優化算法和決策模型，將業務問題轉化成為數學規劃模型，可以為多達億級變量的復雜場景求得最優解。

華為的天籌求解器能夠讓建模速度提升30倍、性能提升10倍以上，并提供可視化智能建模工具，支持低代碼開發、數學模型一鍵轉成執行代碼，大幅降低開發門檻和運維成本。

天籌求解器提升建模速度30倍以上

目前天籌求解器已經在華為內部供應鏈問題上成功求解億級變量和約束的超大規模數學模型，并在國際權威求解器測評Hans Mittelmann教授的大規模網絡線性規劃榜單中位列第一，這些充分證明天籌求解器的強大實力。

天籌求解器適用于變量多、約束條件多、有海量數據的復雜業務場景，典型場景包括機場港口智能計劃與調度、供應鏈排產、物流路徑規劃等，比如天津港的口岸智能計劃，通過天籌求解器獲得最優解，將計劃時間從24小時降低到10分鐘，計劃速度提升100倍以上，船舶在港時間降低10%，泊位、設備利用率等顯著提升。由此可見，天籌求解器能有效解決行業問題，值得行業客戶的信賴。

盤古大模型

第二個根技術是華為主導開發的系列盤古大模型。盤古大模型能夠有效解決AI行業應用碎片化的問題，是連接AI技術和商業生態的橋梁，相比傳統AI開發模式，泛化能力強，能覆蓋更多場景、提供更高精度結果、大幅縮短開發周期和降低研發成本。

盤古大模型整體上分為三層，L0層是通識性的基礎大模型，具備魯棒性和泛化性。L1是行業大模型，在基礎大模型上增加行業Know-how知識和數據，L2是針對行業細分應用場景的模型。這里給出了盤古預訓練大模型應用到行業的典型過程，盤古大模型憑借其優秀的泛化能力、小樣本學習能力和模型高精度的優勢，能夠讓AI應用開發效率提升10到100倍，同時具備更好的性能和效果。

知識計算

第三個根技術，知識計算，是一個新興技術，使得人工智能具有可解釋性，知識和數據雙重驅動的AI技術是未來趨勢。華為知識計算方案包括知識層、模型層、算子層和應用層。

知識計算通過將行業知識轉化成數學模型，然后讓行業知識協同行業數據進行融合計算，從而克服行業建模復雜、求解困難的問題，幫助企業快速建立行業場景智能化方案，降低成本、提升行業滲透率。數學模型簡單的說就是將人類對客觀世界認知形成的各種定理和公式。行業專家通過使用數學模型來解釋一個系統，研究不同組成部分的影響，并對行為和結果做出預測。比如使用米氏方程用于藥物篩選。

下面展示兩個應用案例，通過知識計算方案，天津信號燈配時新方案讓車速提升18%，海螺水泥作業效率提升8倍，降低成本6000萬。

以上就是對華為AI工業化開發方案的三大根技術介紹全部內容。全部詳細講解內容，請點擊下面鏈接觀看視頻：全面解讀華為AI工業化開發的三大根技術：天籌求解器、盤古大模型和知識計算

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