中科院青藏所接入阿里云通义大模型
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近日，中国科学院青藏高原研究所联合阿里云发布了水能粮多模态推理大模型“洛书”。 “洛书”大模型集成了科学模型“思源”（Hydro Trace）和千问推理模型QwQ-32B以及多模态模型Qwen2.5-VL，可对特定区域在不同时间尺度的来水量和来源进行精准分析和预测，进而助力调节水资源管理中供水、发电与粮食生产需求的动态平衡。 目前，“洛书”的预测准确率已达98%（SOTA级别），未来还将逐步应用于多个能源场景。 “洛书”的底层是中科院青藏所自研的科学模型思源（HydroTrace），依托时空多模态数据训练而成，输出结果包含两部分，一是直接支撑水电生产预测的径流量，二是精准描绘水文过程的高维数据，不过这些数据人类无法直接理解和使用。 在“洛书”接入了QwQ-32B推理大模型和Qwen2.5-VL-32B多模态大模型后，用户仅用自然语言，就能结合业务逻辑对这些高维数据进行推理分析和可视化，并对肉眼难以“看透”的复合热力图进行量化解读，为区域能源时空一体化调度工作提供科技支撑。 “洛书”的科学模型的训练获得了“云工开物”计划支持，全程依托阿里云ECS完成，并通过阿里云百炼平台调用通义大模型。 目前，集成了科学大模型、推理大模型以及多模态大模型的“洛书”大模型，也已在阿里云百炼上线。相比传统预测方法，“洛书”的准确率提升近20%，为解决气候变化下水资源与能源供给的波动性问题提供了创新方案。 现如今，“洛书”已在区域水电龙头企业完成了两轮内测，水情工作人员只需通过手机或电脑打开“洛书”，即可便捷高效解析水文、气象、气候等多维度数据，整合水情、电量等资源，优化全链条资源配置，跨域协同调度。 未来，“洛书”团队还将利用智能体Agent，通过部署具身智能观测，实现“洛书”大模型的观测模拟一体化实时更新，服务能源跨时空一体化调度，实现智慧清洁能源的“数智化跃升”，为区域乃至国家高质量发展提供“算法优化资源”的新质生产力。 此前，中科院与阿里云已在大模型层面建立深度合作，国家天文台、中科院地化所、中科院古脊椎所、中科院南海所等已接入通义千问，利用AI助力科研。 |
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