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自动驾驶与具身智能的发展依赖于世界模型和虚拟环境的构建，通过数字孪生和4D物理空间模拟真实世界规律以解决训练数据不足和安全性问题。盘古NLP大模型借助外部工具提升行业智能水平，而具身智能需融合3D空间理解、物理推理及行为预测能力，最终实现在高危场景中超越人类的目标。尽管发展曲折，但SFT训练链条和通用机器人愿景已展现潜力，预测大模型则致力于打破数据孤岛，通过原子级表达实现跨场景统一推演，推动AI向善与社会效率提升。

基础模型

世界模型

具身智能

预测大模型

参考资料

• 盘古大模型关键技术解读
• 华为开发者大会2025

济南人工智能计算中心

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创建 Notebook

• 自定义镜像：llama2
• 类型：ASCEND
• 规格：Ascend: 8*Ascend910 ARM: 192核 768GB
• 存储配置：云硬盘EVS
  • 磁盘规格：200GB

工作目录：/home/ma-user/work

下载模型

安装 modelscope

pip install --upgrade modelscope

SDK 下载模型脚本

编辑 download.py 文件

#模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen1.5-7B-Chat')

设置下载路径

export MODELSCOPE_CACHE=/home/ma-user/work

下载

python download.py

查看下载的模型

ll /home/ma-user/work/hub/Qwen/Qwen1___5-7B-Chat

修改模型配置文件

修改配置文件：Qwen/Qwen1___5-7B-Chat/config.json

{
  "torch_dtype": "float16",
}

NPU 不支持 bfloat16，模型配置文件需要修改为 float16。

算力切分

查询算力切分模式

sudo npu-smi info -t vnpu-mode

    vnpu-mode                      : docker

查询算力切分模板信息 sudo npu-smi info -t template-info +------------------------------------------------------------------------------------------+ |NPU instance template info is: | |Name AICORE Memory AICPU VPC VENC JPEGD | | GB PNGD VDEC JPEGE | |==========================================================================================| |vir10_3c_16g 10 16 3 4 0 12 | | 0 1 2 | +------------------------------------------------------------------------------------------+ |vir10_4c_16g_m 10 16 4 9 0 24 | | 0 2 4 | +---------------------------