2024迈向智能世界白皮书-云计算-华为_20页_3mb

总结：
当前AI技术发展呈现四大核心趋势，聚焦于基础设施、数据底座、模型架构及应用场景的优化。

趋势一：构建AI原生基础设施，提供弹性和高效算力
传统算力架构因联算比（联接带宽/算力）、容算比（内存容量/算力）、存算比（内存带宽/算力）失衡，导致性能扩展与成本效率双重挑战。需推动系统性变革，实现从单体算力向矩阵算力升级。行动建议包括：1）统一多类资源（CPU/NPU/GPU/内存）池化，突破单服务器边界；2）采用总线对等互联技术，提供Tb级超高带宽网络；3）通过调度系统灵活组合算力，覆盖百亿级至万亿级模型训练与推理。行业实践显示，华为云数据中心通过资源统一池化与多模态算力架构优化，显著提升模型效率。例如，PanguU系列模型（230B/550B参数量）在推理效率上分别提升71%和68%。

趋势二：构建以知识为中心的数据底座，高效供数大模型
现有数据平台难以直接支持大模型应用，需解决数据清洗、知识抽取及高质量数据供给问题。行动建议为：1）分三层架构（知识湖层、智能决策层、数智服务层）构建数据底座；2）通过AI自动生成问答对、图文对，提升数据供给效率；3）基于企业数据自动构建知识图谱。行业实践表明，某公司财经法务部门通过定义业务对象-关系本体模型、AutoETL系统自动化数据集成，及智能决策流开发，实现决策效率提升10倍以上。

趋势三：构建多模态多尺寸模型，适配复杂场景
多模态数据（文本、图像、视频、数值等）在各行业广泛存在，但面临数据质量不足、算力需求高等问题。行动建议包括：1）针对高价值场景分阶段部署，优先验证技术可行性；2）通过数据工程和治理确保数据安全；3）采用多技术路线（如AI合成数据）解决样本不足问题。行业实践显示，华为云盘古大模型在动车检测中融合二维图片、三维点云与激光光谱技术，故障识别准确率从90%提升至99%以上；在自动驾驶训练中，STCG技术结合多模态视频生成，可模拟复杂路况，提升模型训练效率。

趋势四：开放价值场景，推动AIAgent落地
AIAgent将成为企业AI应用的新范式，需从嵌入式模式（替代传统算法）、Copilot模式（员工助手）及业务闭环模式（场景化应用）三方面推进。行动建议为：1）通过Agent开发套件实现快速部署，明确业务目标及应用编排逻辑；2）采用分阶段策略，从问答类Agent逐步扩展至客服、会议等工具；3）整合知识库与插件功能，支持场景定制。行业实践包括汽车行业智能客服Agent，可处理座舱知识查询、配置建议及维修诊断，显著优化客服效率。

四大趋势共同指向AI与企业业务的深度融合，需通过技术创新与场景适配，解决算力、数据、模型及应用落地的多维度挑战。