��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：

“客户的数据可以留在本地，我们只传输模型参数。

这样既保护隐私，又能利用分散数据训练模型。

另外，我们也和政府、行业协会合作，建设行业数据开放平台。”

“商业化进展如何？”郑青山问。

作为CFO，他最关心的是投入产出。

“目前主要是项目制，每个行业解决方案的客单价在300万到2000万不等。”辛玉良调出财

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