近日,国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,相关政府部门需推动人工智能与各行业各领域广泛深度融合,强调“模型即服务”、“智能体即服务”,大力发展新一代智能终端、智能体,打造人工智能应用服务链。重磅政策的落地为佳都科技深耕AI应用场景落地、推动智能技术在交通、智慧城市和企业数字化升级等领域的规模化应用提供了关键指引和支持,对充分利用人工智能创新成果、更好推动人工智能赋能高质量发展具有重要意义。
作为中国智慧交通领域的核心技术推动者,佳都科技始终致力于以自主创新技术驱动行业智能化升级。公司在技术突破、场景落地与生态共建方面取得系列里程碑成果,为交通产业数字化注入全新动能。
佳都知行交通大模型3.0发布在即
“智能体”能力进一步增强
自2024年6月佳都发布知行交通大模型2.0全家桶以来,佳都知行交通大模型不断沉淀行业知识,吸收业界最新研究成果,通过行业实践打磨模型,形成佳都知行大模型3.0版本。该版本采用基于课程学习的强化学习,逐步提升训练任务难度,增强模型推理的严谨性与思维深度;该版本加强了智能体的能力,强化任务分解与执行能力,能够将复杂任务拆解为结构化子步骤,严格按逻辑流程完成并汇总结果,实现更高效、更可靠的多智能体协作;知行交通大模型实现了构建统一的文本、图像、视频嵌入空间,支持跨模态检索、重排与布控,用户可通过自然语言实现智能搜索与布控联动,显著提升交通场景感知与调度能力。
佳都知行交通大模型3.0版本
使用FP8混合精度高效训练
2024年起,佳都科技引入FP8混合精度训练技术,并在佳都知行交通大模型3.0训练中实现突破性进展:通过权重和激活用E4M3,保证计算细节,梯度用E5M2,扩大数值范围以防溢出,结合延迟缩放策略(基于amax历史窗口计算自适应缩放因子),并直接以FP8存储部分权重,减少显存复制,有效平衡了计算精度与数值稳定性。在预训练、持续训练及指令微调阶段,该技术通过分布式优化器、多节点同步和序列打包等手段,保证了收敛性与显存效率。
在保证模型精度无损条件下,相较2.0训练版本模型,3.0版本训练所占用的GPU显存下降约75%,训练效率取得最高2.5倍的提升,以同等算力支撑更短周期的模型迭代,为佳都知行大模型在交通场景的深度应用夯实基础。
开源开放与数据驱动并行
推动大模型落地交通鸿蒙国产操作系统
佳都知行大模型研发坚持开源开放与数据驱动双轮并行。一方面,公司联合发起开源鸿蒙AI Model SIG,主导开发端侧大模型推理框架并贡献至开源鸿蒙第三方中心仓库(OHPM),推动大模型能力在交通鸿蒙国产操作系统的落地,凝聚社会力量探索前沿算法与应用路径。另一方面,公司充分发挥数据要素优势,为交通大模型提供标准化、体系化的数据支撑,形成高质量数据生产、治理与应用的全链条能力,从而为智慧交通创新和产业升级奠定坚实基础。
展望未来,佳都将继续以大模型、交通鸿蒙和高质量数据为核心驱动,全面赋能交通行业智能化升级,推动产业在效率、安全、服务体验等方面实现跨越式发展,持续引领智能交通的未来。