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4 月 7 日消息，阿里(lǐ)云(yún)官(guān)方(fāng)发(fā)文宣(xuān)布(bù)，近(jìn)日(rì)，中(zhōng)国(guó)科(kē)学(xué)院(yuàn)青(qīng)藏(cáng)高(gāo)原(yuán)研(yán)究(jiū)所(suǒ)联(lián)合(hé)阿(ā)里(lǐ)云(yún)发(fā)布(bù)了(le)水(shuǐ)能(néng)粮(liáng)多(duō)模(mó)态(tài)推(tuī)理(lǐ)大(dà)模(mó)型(xíng)“洛(luò)书(shū)”。
据(jù)介(jiè)绍(shào)，“洛(luò)书(shū)”大(dà)模(mó)型(xíng)集成(chéng)了(le)科(kē)学(xué)模(mó)型(xíng)“思(sī)源(yuán)”（Hydro Trace）和(hé)千(qiān)问(wèn)推(tuī)理(lǐ)模(mó)型(xíng) QwQ-32B 以(yǐ)及(jí)多(duō)模(mó)态(tài)模(mó)型(xíng) Qwen2.5-VL，可(kě)对(duì)特(tè)定(dìng)区(qū)域在(zài)不(bù)同(tóng)时(shí)间(jiān)尺(chǐ)度(dù)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。
另外，“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 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。
从阿里云官方获悉，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。
