一年一度華為開發者大會，盤古大模型完成升級！

HDC2025現場，華為常務董事、華為云計算CEO張平安宣布基于CloudMatrix 384超節點的新一代昇騰AI云服務全面上線，為大模型應用提供澎湃算力；宣布盤古大模型5.5正式發布，自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、多模態、預測、科學計算五大基礎模型全面升級。同時，張平安還分享了盤古大模型在農業、工業、科研等領域的豐富創新應用和落地實踐，持續深入行業解難題，成就行業AI先鋒。華為諾亞方舟實驗室主任王云鶴、華為云CTO張宇昕分別就盤古基礎大模型技術解密和華為云如何用AI重塑云服務發表主題演講，詳細解讀華為在AI領域的全棧創新優勢。

華為常務董事、華為云計算 CEO張平安宣布新一代昇騰AI云服務全面上線

新一代昇騰AI云服務全面上線，打造最適合大模型應用的算力服務

隨著大模型訓練和推理對算力需求的爆炸式增長，傳統計算架構已難以支撐AI技術的代際躍遷。華為云新一代昇騰AI云服務基于CloudMatrix 384超節點，首創將384顆昇騰NPU和192顆鯤鵬CPU通過全新高速網絡MatrixLink全對等互聯，形成一臺超級“AI服務器”，單卡推理吞吐量躍升到2300 Tokens/s，與非超節點相比提升近4倍。超節點架構能更好地支持混合多專家MoE大模型的推理，可以實現“一卡一專家”，一個超節點可以支持384個專家并行推理，極大提升效率；同時，超節點還可以支持“一卡一算子任務”，靈活分配資源，提升任務并行處理，減少等待，將算力有效使用率（MFU）提升50%以上。

對于萬億、十萬億參數的大模型訓練任務，在云數據中心，還能將432個超節點級聯成最高16萬卡的超大集群；同時，超節點還可以支持訓推算力一體部署，如“日推夜訓”，訓推算力可靈活分配，幫助客戶資源使用最優。

當前，昇騰AI云服務已經成為AI基礎設施的最優選擇，為科大訊飛、新浪、硅基流動、面壁智能、中科院、360等超過1300家客戶提供澎湃的AI算力，加速千行萬業智能化升級。

盤古大模型5.5全面升級 加速重塑千行萬業

一直以來，華為云盤古大模型都堅定地聚焦行業，在解難題、做難事的道路上不斷攻堅克難，重塑千行萬業。本次大會上，華為云重磅發布盤古大模型5.5，五大基礎模型全面升級，為行業提供全新價值。

盤古大模型5.5正式發布

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，在知識推理、工具調用、數學等領域大幅增強，處于業界第一梯隊。盤古大模型基于昇騰云的全棧軟硬件訓練，標志著基于昇騰可以打造出世界一流大模型。

同時，盤古大模型5.5在高效長序列、低幻覺、快慢思考融合、Agent等特性上進行升級，提升用戶體驗。例如，盤古提出了自適應快慢思考合一的技術，通過構建難度感知的快慢思考數據和兩階段漸進訓練，實現模型根據問題難易程度自適應地切換快慢思考，簡單問題敏捷回復，復雜問題深度思考，整體模型推理效率提升8倍。盤古深度研究DeepDiver通過長鏈難題合成、漸進式獎勵等關鍵技術，可以在網頁搜索、常識性問答等應用上獲得很高的執行效率，如可以在5分鐘內完成超過10跳的復雜問答、生成萬字以上的專業調研報告等，大幅提升工作效率。

華為諾亞方舟實驗室主任王云鶴

盤古大模型的使命是讓各個行業不必重復“造輪子”，不必從零打造自己的企業大模型。華為云面向企業提供了盤古基礎及行業大模型、預訓練和后訓練語料、數據工程工具集、模型訓練工具集、行業裁判模型、行業評測平臺六大核心能力，通過華為云ModelArts完備的工具鏈和工程化的方法，將企業自己沉淀的數據資產，進行高質量的增訓、微調和強化學習，讓行業客戶能夠快速打造自己的專業大模型。

中國農業科學院在盤古大模型基礎上，增訓海量專業文獻與跨物種多組學數據，構建了面向育種領域的農業科學發現大模型，實現精準農業專業知識問答、高效基因分析和定向位點設計，縮短了早期研發周期，提升了目標性狀改良精準性。當前，農科院團隊已基于該農業科研智能系統成功地對一種水稻材料進行了株型改良，株高較常規品種降低約25%，抗倒伏能力顯著提升，同時產量不受影響。

會上，張平安發布盤古醫學、金融、政務、工業、汽車五個具備深度思考能力的行業自然語言大模型，加速行業智能化，并將在6月底正式上線。

盤古多模態大模型：全新發布基于盤古多模態大模型的世界模型，可以為智能駕駛、具身智能機器人的訓練，構建所需要的數字物理空間，實現持續優化迭代。

例如，在智能駕駛領域，輸入首幀的行車場景、行車控制信息和路網數據，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練數據，而無需依賴高成本的路采。廣汽集團與華為云深度合作，依托盤古多模態大模型，實現了2D視頻模態與3D點云模態的像素級對應，在數分鐘內即可完成復雜場景Corner case的復原，為端到端模型“兩天一個版本”的高效迭代提供了強力支撐。

同時，華為云也基于盤古大模型的多模態能力及思維能力，正式發布CloudRobo具身智能平臺。該平臺整合了數據合成、數據標注、模型開發、仿真驗證、云邊協同部署以及安全監管等端到端能力，提供具身多模態生成大模型、具身規劃大模型、具身執行大模型三大核心模型，加速具身智能創新。面對具身智能領域機器人品類多、傳感器類型多、接口協議多等挑戰，華為云提出了機器人到云的聯接協議R2C（Robot to Cloud），希望與機器人伙伴與行業組織共同打造R2C開放協議，讓更多的機器人本體能夠擁有高效安全的智能。

盤古預測大模型：采用業界首創的triplet transformer統一預訓練架構，將不同行業的數據，包括工藝參數的表格數據，設備運行日志的時間序列數據，產品檢測的圖片數據進行統一的三元組編碼，并在同一框架內高效處理和預訓練，極大地提升預測大模型的精度，并大幅提升跨行業、跨場景的泛化性。

海螺水泥采用盤古大模型，實現了熟料3天、28天強度預測，科學指導生料配料，在保證質量的基礎上，可以添加更多城市建筑廢棄物、工業廢棄物等固廢作為混合材料，降低成本的同時，也可以協助處理城市廢棄物，修復生態環境。

同時，盤古預測大模型已被應用于鋼鐵、有色金屬、供熱等多個行業，在工業領域幫助客戶實現工藝優化和系統尋優。如寶武鋼鐵高爐大模型正式上線運行以后，出鐵溫度合格率穩定在90%以上，每噸鐵水可節省2公斤燃料，一個高爐每天就可節省20噸燃料。云南鋁業通過坤安大模型，在電解鋁場景預測氧化鋁添加間隔、氟化鋁添加量和出鋁量，提升了電解槽綜合生產指標，每年降低電耗2600萬度。天津能源使用盤古預測大模型，精準預測了供熱需求，在剛結束的供暖季，實現了100%的均衡供熱，能耗降低了10%。

盤古科學計算大模型：華為云持續拓展盤古科學計算大模型與更多科學應用領域的結合。深圳氣象局基于盤古，進一步升級了“智霽”大模型，形成區域集合預報，更全面的反映天氣系統的演變，做出更精準的天氣預報。重慶市氣象局針對成渝地區降水局地性強，且降水強度大的特點，基于盤古打造了“天資·12h“氣象大模型，提升災害天氣的日內預報預警能力。深圳能源使用大模型進行中短期的風光發電量預測，及時做好發電側的調節，提升能源開發效率。

盤古計算機視覺CV大模型：華為云發布全新MoE架構的300億參數視覺大模型，這是目前業界最大的視覺模型，并全面支持圖像、紅外、激光點云、光譜、雷達等多維度、泛視覺的感知、分析與決策。另外，盤古CV大模型通過跨維度生成模型，構建油氣、交通、煤礦等工業場景稀缺的泛視覺故障樣本庫，極大地提升了業務場景的可識別種類與精度。

中國石油基于盤古打造了昆侖大模型，在勘探開發、煉油化工、裝備制造等100多個專業領域開展人工智能深度應用。在裝備制造領域，攻克輸送管氣孔、裂紋等亞毫米級缺陷識別難題，缺陷識別效率提升約40%，人工強度降低約25%。

在過去的一年中，盤古大模型持續深耕行業，已在30多個行業、500多個場景中落地，在政務、金融、制造、醫療、煤礦、鋼鐵、鐵路、自動駕駛、氣象等領域發揮巨大價值，重塑千行萬業。

會上，華為云宣布品牌升級。在AI時代，華為云立志成為AI算力與技術的創新先鋒，并且成就每一個客戶成為行業智能化先鋒。華為云將和客戶、伙伴、開發者一起，加速千行萬業的智能化。

華為云持續創新，用AI重塑云服務

為了幫助客戶更好地擁抱AI，華為云不僅在基礎設施和大模型方面持續創新，也在不斷通過AI技術重塑云服務，打造AI Native的云，讓客戶通過華為云服務，更便捷地擁抱AI創新，加速智能化。

會上，華為云CTO張宇昕發布最佳企業Agent平臺ModelArts Versatile。它內置了各類業務場景的經驗模板，支持自助式的智能體開發，賦能企業組織與開發者構建更專業、更高產、更主動的企業級智能體。Versatile還提供了智能化工具鏈，實現Agent分鐘級工作輸出，達成傳統人工天級工作成果，有效降低Agent開發的復雜度與專業性。

同時，華為云基于AI算力、盤古大模型和Agent能力，對智能助手盤古Doer進行全面升級。例如，盤古深度思考大模型能讓智能助手的意圖理解、任務規劃和執行的能力全面提升，讓盤古Doer更聰明；圍繞業務場景，用領域知識打造專業領域模型，讓盤古Doer更懂行、更專業；從客戶使用全流程的視角，以解決用戶關鍵問題為目標構建Agentic工作流；根據任務靈活調用場景化工具集，同時以華為云客服積累的海量客戶反饋作為評測集，讓盤古Doer在執行任務上更精準、更高效。

華為云CTO張宇昕宣布盤古助手全面升級

CodeArts Doer讓軟件開發更快更準更穩：構建了業界最全的6大開發領域專業Agent，覆蓋項目經理、產品管理、開發、構建、測試和部署全流程，將軟件研發端到端提效40%以上。通過分級記憶機制和動機性遺忘機制，讓CodeArts Doer像人腦一樣既能關聯有用的知識，又能主動淘汰無效信息，生成代碼更符合用戶需求。打造了全鏈路安全防護，內嵌13個企業級代碼安全防護規范，同時基于多Agent協同提供自愈工作流，讓軟件漏洞可以被分鐘級感知和修復。

基于CodeArts Doer高效開發能力，三星堆博物館在兩天內快速實現了游客數字應用的開發，豐富了游客體驗。

GaussDB Doer打造專業的數字DBA：在精準查詢方面，基于盤古大模型，利用全球上萬個GaussDB運維案例的百億Tokens數據微調，構建專業運維基模型；同時為客戶提供基于故障現象、觸發條件、定位流程三元組的動 態知識圖譜，持續沉淀企業自身數據庫運維經驗，通過RAG讓問題查詢更精準。在高效處置方面，將數據庫排障流程知識嵌入到模型思維鏈中進行訓練；同時面向不同故障構建專業Agent，調用對應的50+處置工具，實現Agentic AlOps；同時，GaussDB Doer 還全面支持MCP協議，讓客戶可以靈活選擇外部工具。讓故障處置更加高效。

MetaStudio構建智能交互數字人：通過個性化TTS語音合成，數字人的音色相似度、讀音準確率都達到業界領先，同時結合更精準的口型匹配、更豐富的動作，實現數字人形象高擬真。通過3A降噪、AI-VAD精準人聲檢測，數字人交互時可以隨時打斷，轉換話題。更加符合真實溝通場景。基于抗網損和智能路由算法，將問答響應時間控制在2秒以內，使交互體驗更加友好。現在開發者只需要調用1個SDK，通過5行代碼就可以集成MetaStudio的數字人AI能力。

端到端大模型安全方案：華為云提供包含語料數據安全、模型安全、推理安全、應用安全在內的全生命周期模型安全方案。其中，本次華為云重磅發布大模型防火墻，通過提示詞攻擊防范和敏感內容實時檢測，保障大模型推理安全。一方面識別越獄、角色扮演、惡意指令等主流提示詞攻擊手段；另一方面預置了百萬級規則庫，針對提示詞攻擊的檢出率大于95%，整體能夠幫助模型綜合安全評測得分提升20%以上。

構建新生態，給全球開發者更優選擇

華為云是華為公司面向開發者的統一底座，目標打造昇騰、鴻蒙、鯤鵬、GaussDB、歐拉等各項根技術的生態，給廣大開發者一個更優的選擇。如今，華為云開發者已超過800萬；華為云作為云底座，支持鯤鵬、昇騰、鴻蒙等生態的開發者總計達到1300萬。

為了給開發者提供AI時代的智能應用開發體驗，華為開發者空間全面升級，提供的開發資源從基礎算力擴展到AI原生應用引擎、鴻蒙云手機等上層應用。基于這些全新的開發資源，開發者可以便捷的調用算力、大模型、Agent工具等華為云服務來開發智能應用。

此外，華為開發者大賽2025賽季也宣布正式啟動。本屆大賽首次設置昇騰AI全棧技術賽道，融合鴻蒙原生、開發者空間，邀請全球高校學子和技術精英們通過開發者大賽，勇闖智能新世界。

未來兩天，華為云還將帶來豐富的專題論壇、圓桌論壇，以及Codelabs、極客挑戰賽、掃地僧見面會等開發者實操活動，開發者可以和華為專家面對面，共同碰撞技術創新的火花。