?华为盘古大模型 5.5 发布：多模态强推理，加速行业智能化升级
在华为开发者大会 2025（HDC 2025）上，华为常务董事、华为云计算 CEO 张平安正式发布了盘古大模型 5.5。这次发布，意味着自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、多模态、预测、科学计算这五大基础模型全面升级，为各行业带来了全新价值。
华为一直以来都有着清晰的战略定位，那就是 “深耕行业场景、重塑千行万业”。盘古大模型的使命也很明确，就是让各个行业不必重复 “造轮子”，不用从零开始打造自己的企业大模型。而这次盘古大模型 5.5 的推出，更是在这一使命上迈出了坚实的一步。
?自然语言处理（NLP）大模型：复杂推理与工具调用能力升级
在自然语言处理领域，盘古 NLP 大模型有了重大突破，发布了 718B MoE 混合专家模型。这个模型可不得了，在知识推理、工具调用等方面达到了业界第一梯队的水平。而且，它还在高效长序列、低幻觉、快慢思考融合、Agent 等特性上进行了升级，大大提升了用户体验。
就拿复杂推理来说，以前很多模型在面对稍微复杂点的问题时，就有点 “抓瞎”。但盘古 5.5 发布的全新 718B 深度思考模型不一样，它具备复杂推理能力。比如说，在一些需要多步推理的科学问题、数学问题上，它能够抽丝剥茧，给出准确的答案。这背后，是华为在模型架构和训练方法上的创新设计。他们提出了 Depth - Scaled Sandwich - Norm（DSSN）稳定架构和 TinyInit 小初始化的方法，让模型能够在基于昇腾 NPU 打造的 “下一代 AI 数据中心架构” CloudMatrix384 集群上，实现 10+T token 数据的长期稳定训练。
再讲讲工具调用能力。在实际工作中，我们常常需要模型能够调用各种工具来完成任务，像搜索信息、调用代码库等等。盘古的这个新模型在这方面表现出色。举个例子，如果我们让它写一篇关于某个专业领域的调研报告，它不仅能理解问题，还能自动调用网页搜索工具，快速收集相关信息，然后整理成一篇逻辑清晰、内容详实的报告。这在企业办公和科研场景中，能极大地提高工作效率。
还有个很有意思的点，就是快慢思考融合技术。这就好比我们人类思考问题，简单的问题，我们能快速反应；复杂的问题，我们就得深思熟虑。盘古大模型也借鉴了这个思路，依据问题的难易程度自适应选择推理路径。简单问题，用快速模式响应，复杂问题，就用深度模式推理。这样一来，整体推理效率提升了 8 倍。为了配合这个技术，华为还发布了开放域信息获取 Agent—— 盘古 DeepDiver。在网页搜索、常识性问答等应用中，它能让盘古 7B 大模型实现接近 DeepSeek - R1 这种超大模型的效果。而且，它的执行效率超高，5 分钟内就能完成超过 10 跳的复杂问答，还能生成万字以上的专业调研报告。有了 DeepDiver，盘古大模型的自主规划、探索、反思等高阶能力得到了前所未有的加强。
?计算机视觉（CV）大模型：业界最大的 300 亿参数 MoE 视觉模型
华为云在计算机视觉领域发布了全新 MoE 架构的 300 亿参数视觉大模型，这可是目前业界最大的视觉模型。它的厉害之处在于全面支持图像、红外、激光点云、光谱、雷达等多维度、泛视觉的感知、分析与决策。
在工业场景中，很多时候我们需要检测设备是否出现故障，但有些故障样本很难获取。盘古 CV 大模型通过跨维度生成模型，构建了油气、交通、煤矿等工业场景稀缺的泛视觉故障样本库。比如说，在油气管道检测中，以前可能很难获取到管道内部各种故障的图像样本，现在盘古 CV 大模型可以生成这些样本，让检测模型学习，从而极大地提升了业务场景的可识别种类与精度。
再比如在智能交通领域，它可以同时处理道路上的摄像头图像、激光雷达点云数据，对车辆、行人、交通标志等进行精准识别和分析，为智能交通系统的决策提供有力支持。而且，这个模型还能对不同维度的数据进行融合分析，比如将图像中的颜色信息和激光点云的距离信息结合起来，更准确地判断物体的位置和状态。
?多模态大模型：发布盘古世界模型，构建数字物理空间
盘古多模态大模型这次也有新动作，发布了基于它的世界模型 —— 盘古世界模型。这个模型主要是为智能驾驶、具身智能机器人的训练构建所需的数字物理空间，实现持续优化迭代。
在智能驾驶领域，它的作用太关键了。以往，为了训练智能驾驶模型，车企需要花费大量的时间和成本进行路采，收集各种行车场景的数据。但现在有了盘古世界模型，只需要输入首帧的行车场景、行车控制信息和路网数据，它就可以生成每路摄像头的行车视频和激光雷达的点云。广汽集团就和华为合作，利用这个模型实现了 2D 视频与 3D 点云的高精对齐，用于快速复现 Corner case 场景，实现了 “两天一版本” 的端到端模型迭代。这大大加快了智能驾驶模型的训练速度和优化效率，降低了研发成本。
对于具身智能机器人来说，盘古世界模型可以模拟各种真实场景，让机器人在虚拟环境中进行训练。比如模拟在复杂的室内环境中行走、抓取物体等任务，通过不断地在虚拟环境中训练和优化，机器人在真实场景中的执行能力会得到很大提升。而且，这个模型生成的场景数据非常真实，能够模拟出各种复杂的情况，让机器人提前适应各种可能遇到的挑战。
?预测大模型：采用 triplet transformer 统一预训练架构
盘古预测大模型采用了业界首创的 triplet transformer 统一预训练架构。这个架构的独特之处在于，它能将不同行业的数据，像工艺参数的表格数据、设备运行日志的时间序列数据、产品检测的图片数据，进行统一的三元组编码，并在同一框架内高效处理和预训练。
这带来了两个很大的好处，一是极大地提升了预测大模型的精度，二是大幅提升了跨行业、跨场景的泛化性。比如说在工业生产中，企业可以利用这个模型对生产设备的运行数据进行分析，提前预测设备是否会出现故障。以前不同类型的数据可能需要不同的模型来处理，而且效果还不一定好。现在盘古预测大模型可以把设备的运行参数表格数据、设备运行过程中的日志时间序列数据，甚至设备外观检测的图片数据整合起来分析，预测的准确性大大提高。
再比如在金融领域，它可以整合市场行情数据、企业财务报表数据、宏观经济数据等多种类型的数据，对股票走势、市场风险等进行更准确的预测。而且，因为它有很好的跨行业、跨场景泛化性，在一个行业训练好的模型，经过简单调整，就可以应用到其他行业的类似场景中，大大节省了模型开发的时间和成本。
?️科学计算大模型：拓展多科学领域应用
华为云一直在不断拓展盘古科学计算大模型与更多科学应用领域的结合。在气象领域，盘古气象大模型已经取得了显著成果，它是首个精度超过传统数值预报方法的 AI 预测模型。其气象预测结果包括位势、湿度、风速、温度、海平面气压等，可以直接应用于多个气象研究细分场景。
深圳市气象局携手华为云发布的智霁大模型，采用全球 - 区域迁移嵌套学习架构，实现了 1km 级别的降水预报。今年，深圳气象局基于盘古，进一步升级了 “智霁” 大模型，形成区域集合预报，能更全面地反映天气系统的演变，做出更精准的天气预报。重庆市气象局针对成渝地区降水局地性强，且降水强度大的特点，基于盘古打造了 “天资・12h” 气象大模型，提升了灾害天气的日内预报预警能力。
除了气象领域，在海洋科学、清洁能源等领域，盘古科学计算大模型也有应用。比如说在清洁能源领域，华为云通过将气象大模型与地表风速、光照相结合，能实现从天气预测向风光水电发电预测的延展，帮助清洁能源企业做好发电协同。深圳能源就使用大模型进行中短期的风光发电量预测，及时做好发电侧的调节，提升能源开发效率。这对于优化能源生产、降低能源浪费有着重要意义。
?行业应用与落地：已在 30 多个行业、500 多个场景中落地
截至目前，盘古大模型已经在 30 多个行业、500 多个场景中落地，在政务、医疗、金融、交通、制造等领域广泛应用，成为 AI 行业化落地的 “中国方案”。
在政务领域，盘古大模型可以助力政府部门提高办公效率。比如在政策文件的解读和咨询方面，它可以快速准确地回答民众的问题，让政策传达更高效。在医疗领域，它可以辅助医生进行疾病诊断，通过分析大量的医疗影像、病历数据等，为医生提供诊断建议。在金融领域，除了前面提到的预测市场走势，还可以用于风险评估、客户信用评级等。在交通领域，它可以优化交通信号控制，缓解交通拥堵。在制造领域，像宝钢热轧产线借力 AI 将参数调优时间从 5 天压缩至 3 小时，精轧宽展预测精度提升 5%，年增产钢板 2 万吨，增收超 9000 万元。
可以看出，盘古大模型 5.5 的升级，为各行业的智能化转型提供了更强大的动力。无论是提升生产效率、优化决策，还是创新产品和服务，盘古大模型都有着巨大的潜力。随着它在更多行业的深入应用，我们有理由相信，它将推动各行业迎来新的发展机遇，加速实现智能化升级。
这次华为云还推出了 CloudRobo 具身智能平台，整合了数据合成、模型训练、仿真验证、云边协同部署等全流程能力，并发布了三大核心模型：具身多模态生成、规划与执行大模型。同时，为了解决机器人接口协议复杂、传感器种类繁多等问题，华为云同步推出 R2C（Robot to Cloud）开放协议，推动机器人与云平台的标准化联接。这一系列举措，进一步完善了华为在人工智能领域的布局，为行业的发展提供了更全面的解决方案。
总的来说，华为盘古大模型 5.5 的发布，是人工智能领域的一件大事。它展示了华为在技术研发上的实力和创新能力，也为行业的发展树立了新的标杆。相信在未来，盘古大模型会在更多的领域发挥重要作用，为我们的生活和工作带来更多的便利和创新。
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