華為正將「根深」的自研能力，轉(zhuǎn)化為賦能千行萬業(yè)智能化升級的「葉茂」。

作者｜鄭玄

華為在 AI 領(lǐng)域，這次看起來是要全面發(fā)力了。

6 月 20 日下午，華為開發(fā)者大會 HDC 2025 開幕。兩個多小時的主題演講，AI 成了絕對的主角：不僅華為云拿出新一代昇騰 AI 云服務(wù)和全面升級的盤古大模型 5.5，華為終端也首次推出鴻蒙智能體框架，目標直指端側(cè)智能體生態(tài)。

過去兩年，高端 AI 芯片的「卡脖子」確實讓華為在 AI 浪潮里顯得有些被動。華為雖然構(gòu)建了以盤古大模型為基礎(chǔ)的 AI 技術(shù)體系，但實事求是地說，整體能力并沒有達到最頂尖那層。

但經(jīng)過兩年的沉淀與發(fā)展，隨著自研 AI 算力體系的快速進步，盤古大模型的核心能力，正一步步追近 GPT、Gemini、Deepseek 等全球第一梯隊的玩家。更重要的是，華為正在通過鴻蒙、盤古的體系，將大模型的能力融入千行百業(yè)的應(yīng)用，推動用戶體驗與行業(yè)生產(chǎn)力的智能化升級。

01

盤古大模型 5.5：

昇騰底座訓(xùn)出「世界級」選手

在 HDC 2025 上，華為云帶來了兩項關(guān)于 AI 的核心發(fā)布：能力顯著提升的新一代盤古大模型 5.5，以及支撐其訓(xùn)練的新一代昇騰 AI 云服務(wù)。

盤古大模型 5.5 對其五大基礎(chǔ)模型——自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、多模態(tài)、預(yù)測、科學(xué)計算——進行了全面升級。

盤古大模型 5.5 丨來自：HDC 2025

首先是盤古自然語言處理NLP大模型。全新的 718B 深度思考模型是一個由 256 個專家組成的 MoE 大模型，它在知識推理、工具調(diào)用、數(shù)學(xué)等關(guān)鍵能力上有顯著增強。

模型本身也進行了優(yōu)化，提升了高效長序列處理、降低幻覺、融合快慢思考、增強 Agent 能力。一個關(guān)鍵創(chuàng)新是自適應(yīng)快慢思考合一技術(shù)：通過特定訓(xùn)練方法，模型能根據(jù)問題難度自動切換模式——簡單問題快速回答，復(fù)雜問題則深度思考。華為表示，這使整體推理效率提升了 8 倍。

盤古大模型 5.5 丨來自：華為云

同時還推出了深度研究 DeepDiver，通過長鏈難題合成、漸進式獎勵等關(guān)鍵技術(shù)，可以在網(wǎng)頁搜索、常識性問答等應(yīng)用上獲得很高的執(zhí)行效率，如可以在 5 分鐘內(nèi)完成超過 10 跳的復(fù)雜問答、生成萬字以上的專業(yè)調(diào)研報告等，大幅提升工作效率。

除了 718B 深度思考模型，盤古還推出了 72B 的 Pro MoE 大模型，以及更輕量的 7B 級小模型盤古 Embedding。

值得一提的是Pro MoE 模型還首次代表盤古模型家族參與了第三方跑分測試，在剛剛發(fā)布的五月底 SuperCLUE 榜單上，盤古 Pro MoE 在知識推理、工具調(diào)用、數(shù)學(xué)、對話、代碼、自然科學(xué)六大領(lǐng)域，其跑分成績已經(jīng)接近甚至在部分領(lǐng)域超過了 GPT、Gemini、Deepseek 的頂尖模型。

華為諾亞方舟實驗室主任王云鶴和他的團隊是盤古系列模型主要的研發(fā)者，他認為打榜成績誰是第一不重要，更重要的是，過去所有的頂尖模型都來自英偉達芯片的訓(xùn)練，而盤古證明了基于全華為自研的 AI 服務(wù)器，可以訓(xùn)練出同等水平的大模型。

會上，基于 CloudMatrix 384 超節(jié)點，華為云發(fā)布了新一代昇騰AI云服務(wù)。其架構(gòu)創(chuàng)新在于：將 384 顆昇騰 NPU 和 192 顆鯤鵬 CPU 通過全新高速網(wǎng)絡(luò) MatrixLink 全對等互聯(lián)，形成一臺超級「AI 服務(wù)器」，單卡推理吞吐量躍升到 2300 Tokens/s，與非超節(jié)點相比提升近 4 倍。

CloudMatrix 384 超節(jié)點丨來自：華為云

超節(jié)點架構(gòu)能更好地支持混合多專家 MoE 大模型的推理，可以實現(xiàn)「一卡一專家」，一個超節(jié)點可以支持 384 個專家并行推理，極大提升效率；同時，超節(jié)點還可以支持「一卡一算子任務(wù)」，靈活分配資源，提升任務(wù)并行處理，減少等待，將算力有效使用率（MFU）提升 50% 以上。

對于萬億、十萬億參數(shù)的大模型訓(xùn)練任務(wù)，在云數(shù)據(jù)中心，還能將 432 個超節(jié)點級聯(lián)成最高 16 萬卡的超大集群；同時，超節(jié)點還可以支持訓(xùn)推算力一體部署，如「日推夜訓(xùn)」，訓(xùn)推算力可靈活分配，幫助客戶資源使用最優(yōu)。

從單一芯片的計算性能來看，目前昇騰、鯤鵬與英偉達的頂尖芯片還有差距。但憑借新的架構(gòu)，昇騰 AI 云服務(wù)也可以支持訓(xùn)練出頂尖的模型，這意味著國產(chǎn)打破 AI 算力壟斷邁出了重要一步。華為云透露，目前昇騰 AI 云服務(wù)已為包括科大訊飛、新浪、硅基流動、面壁智能、中科院、360 等超過 1300 家客戶提供算力服務(wù)。

除 NLP 外，盤古的預(yù)測大模型、科學(xué)計算大模型、視覺 CV 大模型也都迎來升級。此外，華為云還在會上發(fā)布了全新基于盤古多模態(tài)大模型的世界模型。該模型可以生成數(shù)字物理空間，將其用于智能駕駛、具身智能機器人的訓(xùn)練。

02

鴻蒙重塑用戶智能，盤古賦能千行萬業(yè)

隨著 AI 基礎(chǔ)設(shè)施和模型能力逐步接近全球頂尖水平，華為的 AI 戰(zhàn)略路徑也變得清晰起來。

簡單說，就是基于華為云的 AI 底座，用鴻蒙給 C 端用戶帶來更好的智能體驗，用盤古助力 B 端行業(yè)提升生產(chǎn)力。

面向 C 端用戶，智能體是構(gòu)建生態(tài)的關(guān)鍵。HDC 2025 期間，華為終端發(fā)布了鴻蒙 6.0 開發(fā)者 Beta 版，并首次推出鴻蒙智能體框架（HMAF）。這不僅僅是一個開發(fā)工具，而是構(gòu)建在鴻蒙系統(tǒng)和華為 AI 底座上的一整套 AI 生態(tài)系統(tǒng)。

在分發(fā)上，開發(fā)者做出來的智能體，既可以通過鴻蒙系統(tǒng)分發(fā)，也能集成到鴻蒙 AI 助手小藝里。用戶想點外賣或者查天氣，直接告訴小藝，它就能調(diào)用相關(guān)的智能體來服務(wù)，比如推薦餐廳、預(yù)報天氣，甚至提醒你天冷加衣。

在開發(fā)上，鴻蒙智能給開發(fā)者提供了 50 多個鴻蒙系統(tǒng)插件和多種開發(fā)模式，還開放了小藝對話、小藝建議等 240 多個標準意圖框架，幫助應(yīng)用更準地理解用戶想要什么、目的是啥或者什么情緒；同時開放了 11 項核心語音識別 AI 能力。開發(fā)者不用自己組建底層算法團隊或者投入大筆研發(fā)資金，就能開發(fā)出智能應(yīng)用或智能體。

50+鴻蒙智能體即將上線丨來自：HDC 2025

據(jù)悉，已有高德、大眾點評、京東、微博等超過 50 個鴻蒙智能體即將上線鴻蒙平臺。

除了服務(wù) C 端用戶，用AI提升 B 端生產(chǎn)力是華為 AI 戰(zhàn)略的另一核心，這也是盤古大模型的根本任務(wù)。

幾年前盤古剛發(fā)布時，它的基礎(chǔ)模型就瞄準了醫(yī)療、金融、政務(wù)、工業(yè)等領(lǐng)域的痛點，推出了一系列行業(yè)解決方案。現(xiàn)在隨著盤古大模型 5.5 發(fā)布，基礎(chǔ)能力更強了，盤古也在更多行業(yè)找到了用武之地。

比如盤古預(yù)測大模型，已被應(yīng)用于鋼鐵、有色金屬、供熱等多個行業(yè)。如寶武鋼鐵高爐大模型正式上線運行以后，出鐵溫度合格率穩(wěn)定在 90% 以上，每噸鐵水可節(jié)省 2 公斤燃料，一個高爐每天就可節(jié)省 20 噸燃料。天津能源使用盤古預(yù)測大模型，精準預(yù)測了供熱需求，在剛結(jié)束的供暖季，實現(xiàn)了 100% 的均衡供熱，能耗降低了 10%。

還有盤古科學(xué)計算大模型，被深圳氣象局用于升級「智霽」大模型，做出更精準的天氣預(yù)報。重慶市氣象局針對成渝地區(qū)降水局地性強，且降水強度大的特點，打造了「天資·12h「氣象大模型，提升災(zāi)害天氣的日內(nèi)預(yù)報預(yù)警能力。

而最新的盤古世界模型，則通過構(gòu)建無數(shù)字物理空間，輔助智能駕駛、具身智能機器人的訓(xùn)練。例如，在智能駕駛領(lǐng)域，輸入首幀的行車場景、行車控制信息和路網(wǎng)數(shù)據(jù)，盤古世界模型就可以生成每路攝像頭的行車視頻和激光雷達的點云，能夠為智能駕駛生成大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而無需依賴高成本的路采。

而在當下最火的具身智能領(lǐng)域，華為云也基于盤古大模型的多模態(tài)能力及思維能力，正式發(fā)布 CloudRobo 具身智能平臺。該平臺整合了數(shù)據(jù)合成、數(shù)據(jù)標注、模型開發(fā)、仿真驗證、云邊協(xié)同部署以及安全監(jiān)管等端到端能力，提供具身多模態(tài)生成大模型、具身規(guī)劃大模型、具身執(zhí)行大模型三大核心模型，加速具身智能創(chuàng)新。同時，面對具身智能領(lǐng)域機器人品類多、傳感器類型多、接口協(xié)議多等挑戰(zhàn)，華為云提出了機器人到云的聯(lián)接協(xié)議 R2C（Robot to Cloud）。

CoulodRobo 丨來自：華為云

03

結(jié)語

曾經(jīng)受限于高端 AI 芯片的華為，在 2025 年的 HDC 開發(fā)者大會上，用盤古大模型 5.5 的全面升級和昇騰 CloudMatrix 384 的算力突破，清晰地宣告了其 AI 能力的進階——核心模型能力已追至全球第一梯隊，并構(gòu)建了能支撐頂尖大模型訓(xùn)練的國產(chǎn)算力底座。

更重要的是，華為的 AI 布局已走出實驗室，清晰地指向兩端：一端是鴻蒙智能體框架（HMAF），它將 AI 深度融入鴻蒙生態(tài)，通過小藝和開發(fā)者生態(tài)，讓普通人簡單獲得更好的智能體驗；另一端是盤古大模型，它正深入鋼鐵、氣象、能源、自動駕駛乃至具身智能等廣闊領(lǐng)域，實實在在提高千行百業(yè)的生產(chǎn)效率。

從「悄悄發(fā)育」到「全面發(fā)力」，華為 AI 的這關(guān)鍵一步，不僅在于技術(shù)指標的追趕，更在于它正將「根深」的自研能力，轉(zhuǎn)化為賦能千行萬業(yè)智能化升級的「葉茂」。這場由「端」（鴻蒙）與「云」（盤古）協(xié)同驅(qū)動的 AI 實踐，才剛剛拉開序幕。

*頭圖來源：華為云

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