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华为和苹果的手机是否可以投屏，取决于手机型号和投屏方式。如果华为手机支持投屏功能，可以通过以下两种方式进行投屏：

1. 使用华为投屏助手：华为提供了投屏助手功能，可以通过该功能将华为手机与其他设备投屏。具体操作步骤如下：

– 打开要投屏的设备上的投屏功能，如【【淘密令】】、TeamViewer等。

– 在华为投屏助手上选择“连接设备”并搜索要连接的设备。

– 选择“连接”并输入投屏密码即可完成投屏。

2. 使用【【淘密令】】等软件：如果华为手机支持Android TV或iOS TV应用程序，可以通过这些应用程序将华为手机与其他设备进行投屏。具体操作步骤如下：

– 下载并安装【【淘密令】】或其他投屏软件。

– 在要投屏的设备上打开【【淘密令】】或其他投屏软件。

– 在【【淘密令】】或其他投屏软件上选择“连接设备”并搜索要连接的设备。

– 选择“连接”并输入投屏密码即可完成投屏。

需要注意的是，不同的华为手机型号和投屏方式可能有所不同，如果不确定手机是否支持投屏功能，可以查看手机的设置或华为官方网站上的说明。

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" 不作诗，也没有时间作诗，它要深入到各行各业。" 华为云 CEO 张平安给迷雾中的盘古大模型定了调。

7 月 7 日东莞，华为云在开发者大会上发布盘古大模型 3.0。关于华为做大模型的方向，它已经做了什么，它的技术架构，答案逐渐清晰。

这么多大模型里，盘古看起来是与行业连接最紧密的，紧密到甚至让人感觉它是难得从行业里抽身请假，来发布会亮了个相。

这是一个不做 C 端的大模型，而在 B 端的一些具体场景中，它宣称自己已经是一位满级选手。

43 年的数据

7 月 6 日，华为轮值董事长胡厚在世界人工智能大会上预告了盘古大模型 3.0 的发布。同日的另一件事是，盘古气象大模型在高分辨率全球 ? AI ? 气象预报系统方面的研究成果在《Nature》正刊发表。这是近年来中国科技公司首篇作为唯一署名单位发表的《Nature》正刊论文。

图源：华为官网

今年 5 月，盘古气象大模型提前 10 天预测到了台风玛娃的路径。这件事交给数值预报的话，需要 3000 台高性能计算机花 5 个小时。盘古气象大模型只花了 10 秒钟，用了一台服务器，一张卡。

相比传统的数值预报，盘古气象大模型在天气预测速度上提升了 1 万倍，并且是首个精度超过传统数值预报方法的 AI 模型。欧洲中期预报中心和中央气象台等都在实测中发现盘古预测的优越性。

《Nature》审稿人对该成果给予高度评价：

" 华为云盘古气象大模型让人们重新审视气象预报模型的未来。"

盘古气象大模型的模型开发摒弃了无法完全处理 3D 气象信息的 2D 神经网络，采用三维神经网络（3D Earth-Specific Transformer），参数量为 2.56 亿。

在此之前，这样一个行业大模型的训练首先要克服巨大的数据工程。盘古 3.0 喂进去了 43 年的天气历史数据，以及 200tb 的海量数据。

图源：华为云列车检测员

行业大模型是一个工程学问题。在大模型推理这样的办法出现之前，这些繁琐的事精也需要被分担。比如 3000 太高性能计算机，或者大量人力。

在货运铁路上，每天有无数高速摄像机以一节车厢 80 张的高频速度对经过的货车底部拍照，然后传回列车检测员的电脑屏幕。他们被要求每秒需审阅 1 张图，1000 列货车会生产出 400 万张照片，需要 260 双眼睛来消化巨大的信息量。

列车检测员，一个急需减负的工种。

这样通过通过高速摄像来动态采集列车车底配件、车体侧部等部位图像，实时判别货运列车是否存在故障的货运铁路巡检模式被称为 TFDS（货车运行故障动态图像检测），基于 TFDS 预训练大模型和超过 360 万张以上的铁路货车图像，华为在盘古 3.0 的基础上训练出了铁路大模型。

这个铁路大模型现在已经可以精准识别 67 种货车车型，可识别的故障种类达到 430 种以上。其无故障图片筛除率达到了 95%，对于列车检测员来说这意味着原本 400 万张的工作量，现在减到了 20 万张。

图源：华为云 5+N+X

华为云人工智能领域首席科学家田奇指出了通用大模型落地行业的三个挑战：

通用性强，但专业性弱。

知识虽多，但技能不足。

价值挖掘快，但数据安全难保障。

为了解决这三层问题，华为的大模型体系设计成三层架构：L0（基础大模型）、L1（行业大模型）和 L2（场景模型）。

以盘古铁路大模型为例，TFDS 预训练大模型的开发过程就是 L1 层，而在更具体的应用层面，比如故障状态分类、关键点检测则是 L2 层。

图源：华为云

L2 层是 X 个，也就是无数个更细化的具体场景模型。比如气象领域的台风预测，或是金融行业的银行网点助手等。重点是开箱即用。

L1 层是包括气象、铁路以及政务、金融等行业在内的 N 个行业大模型，在行业公开数据以及企业自有数据的支持下帮助企业训练出自己的大模型。盘古在这一层为客户提供了公有云部署、云专属资源池以及 HCS 私有化部署三种部署方式。

为 L1、L2 层提供基础能力的则是自然语言大模型、多模态大模型、视觉大模型、预测大模型以及科学计算大模型，这 5 个基础大模型。在 L0 和 L1 层的基础上，华为云提供了大模型行业开发套件，为企业以自有数据训练自己的专属行业大模型提供途径。

这一套三层架构也叫做 5+N+X。

图源：华为云

L0 层内，盘古 3.0 包含一个 3 万亿 tokens 的训练数据集，和包括问答、生成、视觉等 8 个领域 100 多种能力在内的能力集。但基础大模型与能力集以及与数据集都是分别解耦的，这意味着在实际训练过程中，数据集可以在 100 亿参数或者 1000 亿参数的大模型之间快速转换。基础大模型层内的三层结构中间更灵活的按需组合，可以更大限度发挥基础大模型的通用能力。

除此之外，盘古 3.0 提供了 100 亿、380 亿、710 和千亿参数的不同尺寸基础大模型，以满足不同客户的需求。

这个 5+N+X 的三层架构在纵向上追求击打场景的精准度，在横向上讲究灵活。

优势在别处

模型能力因为行业而具像化的同时，底层算力的基础在支撑着盘古大模型能够完美的匹配企业的需求。

N腾和鲲鹏两款芯片为基础的 AI 算力云平台配合异构计算架构 CANN，结合全场景 AI 框架N思以及全流程 MLOps 的机器学习平台 Modelarts 所形成的全栈能力，在N腾云上大模型的训练效率可以达到业界主流的 1.1 倍。

图源：华为云

并且除了自研的 AI 框架N思，华为云也可以支持 Pytorch、TensorFlow 等其他主流的 AI 框架。在芜湖 AI 算力中心之外，华为云也在贵安和乌兰察布两个 AI 算力中心上线了N腾 AI 云服务。算力可达到 2000p FLOPS（200 亿亿次浮点），千卡训练可连续维持超 1 个月。

华为是最早开始大模型研究的国内企业之一。2021 年华为云拿出了 5 个基础大模型，去年迭代到盘古 2.0 后，气象、矿山等行业大模型顺势而出，此次盘古 3.0 公布的时候，国内的大模型竞争已经白热化。而在国内公有云市场已经升至第二的华为云，技术能力也开始做厚。

不做诗，坚持 "AI for Industries"，后发先至的盘古 3.0 并不着急。

它的战场和优势不在于做一个 "Chat"，而是别处。比如基于无线基站而围拢起的矿山生态，比如全球 300 多条城市轨道线路和总长 130000 多公里的铁路，比如一个制造企业的身份。