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“通过视频分析，系统能实时识别未戴安全帽、违规吸烟、设备异常等二十多种风险行为，预警准确率97.3%。
通过ai调度，采煤机自动割煤，效率提升18%，人工干预减少70%。
有个矿长跟我说：‘以前下井是拿命换煤，现在是穿着西装在指挥中心看屏幕。
’”
会议室里响起一阵轻微的议论声。
几位董事点头表示认可。
第二张图：气象云图。
动态画面显示台风“圆规”
的路径预测，盘古的预测轨迹与实际轨迹几乎重合，而传统模型的预测偏差明显更大。
“盘古气象大模型，与国家气象局合作研发。”
辛玉良继续说道：
“在今年汛期，我们提前72小时准确预测了七次强降雨过程，平均误差比传统模型降低35%。
在台风预测上，路径误差减少28%，强度误差减少41%。
这个模型已经接入应急管理部系统，为防汛救灾提供决策支持。”
第三张图：制药实验室。
科研人员正在操作仪器，屏幕上显示分子结构图和ai生成的新化合物建议。
“盘古医药大模型，与魔都药物所合作。”
辛玉良说：
“在抗肿瘤药物研发中，ai筛选出的三个新分子结构，经过体外实验验证，活性比现有药物高2-3个数量级。
传统筛选需要几个月的工作，ai只用了一周。
目前我们正在申请专利。”
三个例子讲完，会议室里的气氛明显活跃起来。
“玉良，”
徐平开口问道，“盘古现在的主要瓶颈是什么？”
“两个。”
辛玉良回答得很干脆：
“第一，算力。
大模型训练需要海量算力，我们现在主要依赖昇腾集群，但规模还不够。
第二，数据。
行业数据往往分散、封闭、质量参差不齐，获取和清洗成本高。”
“算力问题，冯总待会儿会说。”
左梦安接话，“数据问题呢？有什么解决方案？”
“我们在推‘数据不出域’的学习方案。”
辛玉良说：
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