內(nèi)容/文林

　　當(dāng)具身智能已跑起半程馬拉松賽事時，無形的國產(chǎn)大模型也正以同樣的速度“跑”向千行百業(yè)。2024年以來，越來越多的國產(chǎn)大模型被“裝”進手機、帶到生產(chǎn)線、融入供應(yīng)鏈。

　　但這僅是創(chuàng)新試驗的一面。我們還應(yīng)看到，IDC調(diào)研發(fā)現(xiàn)有92%的企業(yè)在大模型落地過程中面臨算力資源不足的難題，87%的企業(yè)認為模型精度難以滿足落地要求。

　　高昂的資金投入、數(shù)月的部署周期以及持續(xù)的運維成本，為企業(yè)的智能化改造設(shè)立了極高的門檻，也使得大模型應(yīng)用落地成為了數(shù)字化領(lǐng)先企業(yè)的小范圍“特權(quán)”。是時候讓大模型技術(shù)涌入更廣范圍，加速推動產(chǎn)業(yè)智能化進程;讓大模型紅利惠及更多企業(yè)，激活創(chuàng)造更大的商業(yè)價值。

　　4月25日，在以“模型的世界，應(yīng)用的天下”為主題的Create2025百度AI開發(fā)者大會上，百度智能云攜百舸、千帆、客悅、一見等產(chǎn)品，用一套“三步走”組合拳，回答了眾多企業(yè)最為關(guān)心的AI落地與創(chuàng)收問題：先解決“用不起”的算力難題，再解決“不會用”的開發(fā)門檻，最終實現(xiàn)“用得好”的商業(yè)價值。

　　那些讓企業(yè)頭疼的AI落地難題——“用大模型太燒錢?開發(fā)AI還得再養(yǎng)個博士團隊?落地效果看不見摸不著?”被百度智能云一一“拆解”。

　　Part.1

　　百舸筑基，以技術(shù)破解算力桎梏

　　近些年，AI大模型的發(fā)展極大拉動了算力需求，尤其是智能制造、醫(yī)療影像、金融交易等領(lǐng)域，企業(yè)算力消耗占比超50%，預(yù)計到2025年全球AI算力需求將達到2020年的10倍。

　　激增的算力需求釋放下，強者恒強。2024全年百度智能云在大模型相關(guān)中標(biāo)項目數(shù)、行業(yè)覆蓋數(shù)、央國企中標(biāo)項目數(shù)三個維度均為第一，在能源、政務(wù)、金融三個行業(yè)的中標(biāo)項目數(shù)位于所有廠商第一，產(chǎn)品技術(shù)、服務(wù)能力與行業(yè)經(jīng)驗得到市場認證。

　　但大模型應(yīng)用落地尚處于加速期，仍有大量企業(yè)在落地過程中面臨多重挑戰(zhàn)。中國信通院調(diào)查顯示，僅有15%的規(guī)上工業(yè)企業(yè)具備智能化改造所需的算力基礎(chǔ)，大量中小企業(yè)還在使用傳統(tǒng) IT 架構(gòu)，面對 AI 轉(zhuǎn)型心有余而力不足。

　　企業(yè)部署AI需要高昂的硬件、軟件和人才成本，大企業(yè)或許還能支付得起，中小企業(yè)就要“過會”考慮ROI了。而這最終會導(dǎo)致在新的AI產(chǎn)業(yè)競爭中，巨頭企業(yè)快速占據(jù)優(yōu)勢，中小企業(yè)因為沒錢搭車，只能眼看著差距一步步被拉大。

　　因此，企業(yè)大模型落地首先需要突破算力桎梏。面對高成本、低密度、弱協(xié)同的傳統(tǒng)大模型架構(gòu)，百度智能云通過自研昆侖芯P800芯片及升級百舸大規(guī)模推理加速能力，“軟硬兼施”以實現(xiàn)算力性能與成本的雙重突破。

　　硬件方面，在本次大會上百度正式點亮了昆侖芯P800的三萬卡集群，并發(fā)布昆侖芯超節(jié)點，用更快的機內(nèi)通信替代機間通信，有效降低帶寬成本，最終實現(xiàn)卡間互聯(lián)帶寬提升8倍，單機訓(xùn)練性能提升10倍，單卡推理性能提升13倍。

　　而系統(tǒng)層面，百舸大規(guī)模分布式PD分離推理系統(tǒng)，可實現(xiàn)推理成本降低95%、吞吐量提升20倍、TPOT減少40%，并可私有化部署到客戶的環(huán)境。

　　以招商銀行為例，百度智能云攜手招行基于昆侖芯P800實現(xiàn)了國產(chǎn)芯片大規(guī)模集群的點亮，能穩(wěn)定支持各類開源大模型，性能表現(xiàn)遠超同類型國產(chǎn)芯片。借助這套新型算力底座，招商銀行在智能客服、多模態(tài)數(shù)據(jù)分析等業(yè)務(wù)場景的AI應(yīng)用效能上實現(xiàn)了顯著提升。

　　而在與北京人形機器人創(chuàng)新中心的合作中，百度百舸為創(chuàng)新中心構(gòu)建了穩(wěn)定、快速的超大算力集群，不僅確保具身模型的訓(xùn)練和推理得以高效進行，助力其人形機器人快速迭代，還幫助企業(yè)大幅降低了大模型訓(xùn)練及推理成本。

　　可以說，百度智能云通過自研昆侖芯和升級百舸平臺實現(xiàn)了算力密度的指數(shù)級躍遷，為企業(yè)降低門檻，搭建起了高性價比的AI底座，從根源上掃清企業(yè)大模型落地的第一道障礙。而“AI普惠”，正是要先讓企業(yè)“用得起”。

　　Part.2

　　千帆賦能，技術(shù)小白也能玩轉(zhuǎn)AI

　　在算力成本之外，企業(yè)大模型落地也面臨著技術(shù)門檻高、工具碎片化等問題。

　　據(jù)《2025年大模型應(yīng)用落地白皮書》顯示，59%的企業(yè)認為模型調(diào)優(yōu)是大模型開發(fā)中投入最多且挑戰(zhàn)更大的工作之一。由于模型優(yōu)化方式、路徑、調(diào)整程度選擇多樣且企業(yè)缺少足夠經(jīng)驗、人才和技術(shù)支撐，導(dǎo)致該過程復(fù)雜且耗時，使得不少AI項目難以真正落地。

　　因此，企業(yè)部署大模型，不僅需要高性價比的模型服務(wù)，更需要“低門檻、高效率”的開發(fā)工具鏈。百度智能云在Create2025大會上推出了全新升級的千帆平臺，從模型開發(fā)、應(yīng)用開發(fā)兩個層面幫助企業(yè)降門檻、提效率。

　　在模型開發(fā)上，目前千帆平臺上有超過100多個模型，服務(wù)穩(wěn)定、可靠。無論企業(yè)需要處理文本、圖像，還是語音、視頻，千帆平臺上都能找到合適的模型，并在24小時內(nèi)快速上線部署。

　　同時，千帆還為企業(yè)提供全面、全流程一站式的模型開發(fā)工具鏈，包括深度思考模型的定制開發(fā)、多模態(tài)模型開發(fā)、模型蒸餾等。這套工具鏈支持“搭積木式”二次開發(fā)，幫助企業(yè)將數(shù)月訓(xùn)練周期壓縮至數(shù)天。

　　智聯(lián)招聘在人崗匹配場景使用了千帆平臺的模型蒸餾工具鏈，用千億參數(shù)的DeepSeek R1作為“教師模型”，用百億參數(shù)的ERNIE Speed作為“學(xué)生模型”，經(jīng)過調(diào)優(yōu)后的小參數(shù)模型，不僅可以媲美“教師模型”效果，成本也降低至3成。

　　而在應(yīng)用開發(fā)上，千帆平臺全面升級了企業(yè)級Agent開發(fā)工具鏈，并發(fā)布了全新推理式智能體Pro，讓AI應(yīng)用開發(fā)進入智能體驅(qū)動的新范式。

　　在企業(yè)級RAG方面，千帆平臺正式將RAG能力升級為Agentic RAG，讓Agent可以結(jié)合企業(yè)自己的私域數(shù)據(jù)、企業(yè)知識庫以及對任務(wù)的理解去制定檢索策略，大幅降低模型幻覺。同時，智能體Pro也支持Deep Research深度研究模式，能讓Agent自主完成復(fù)雜任務(wù)的步驟規(guī)劃、信息篩選和整理，例如操控電腦瀏覽網(wǎng)頁、用工具繪圖制表等。

　　以考試寶為例，借助千帆大模型平臺，考試寶可24小時不間斷生成內(nèi)容，整體內(nèi)容生產(chǎn)效率提升了超1000倍;原來人工制作解析一道題的平均成本為1.5元，現(xiàn)在降低至了3厘，大模型調(diào)用量和產(chǎn)品付費率增長均突破100%。

　　與此同時，千帆還在國內(nèi)率先實現(xiàn)了MCP協(xié)議的全生態(tài)兼容，發(fā)布企業(yè)級MCP服務(wù)，支持一鍵調(diào)用、定制開發(fā)。這意味著，企業(yè)開發(fā)者無需精通代碼，僅需通過組件化拖拽即可生成智能客服、視覺質(zhì)檢等場景化應(yīng)用，大大降低了集成難度。

　　正如百度集團執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖在大會上所言，系統(tǒng)的價值不僅是解決某一個問題，而是讓企業(yè)擁有“創(chuàng)造的能力”。企業(yè)可以結(jié)合自己的數(shù)據(jù)、流程、邏輯，利用百度智能云的系統(tǒng)級能力打造企業(yè)專屬AI基礎(chǔ)設(shè)施。

　　如今的百度智能云正通過千帆平臺，以“工具鏈+生態(tài)”將AI開發(fā)從技術(shù)堆砌升級為模塊化組裝，幫助企業(yè)節(jié)省人力成本、縮短開發(fā)周期，真正做到了在企業(yè)“用得起”之后，還要讓企業(yè)從“用得快”。

　　Part.3

　　回歸價值，場景化產(chǎn)品實現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)

　　如果說，AI競賽的上半場屬于工程師，拼的是算力底座、技術(shù)突破，那么下半場則需要產(chǎn)品經(jīng)理的洞察力，去找到AI能創(chuàng)造價值的場景，并設(shè)計出真正有用的產(chǎn)品和服務(wù)。

　　當(dāng)下，不少企業(yè)開發(fā)、使用的AI工具或是與業(yè)務(wù)需求脫節(jié)，無法量化收益;或是使用成本高，但實際收益不達預(yù)期，投入產(chǎn)出比低。這也暴露了目前AI大模型在價值落地上的不足。

　　因此，AI技術(shù)需回歸商業(yè)本質(zhì)，即解決真實痛點、創(chuàng)造可量化的價值，也就是說如何讓企業(yè)“用得好”AI，創(chuàng)造商業(yè)增量。

　　在Create2025大會上，百度智能云面向智能營銷、視覺AI兩大領(lǐng)域，升級了兩大自研AI應(yīng)用產(chǎn)品——客悅·ONE與一見，分別從“聽懂用戶”和“看懂世界”兩個角度，呈現(xiàn)AI應(yīng)用如何落地具體場景，幫助企業(yè)提升營銷服務(wù)和管理效率。

　　在客服場景，客悅·ONE智能客服為中信金控搭建了統(tǒng)一的智能服務(wù)入口，覆蓋了理財、基金、債券、活動等多個場景，用戶意圖識別準(zhǔn)確率提升到90%以上;在營銷轉(zhuǎn)化場景，某智能硬件品牌通過客悅ONE「智能外呼+RPA企微添加」的自動加粉產(chǎn)品及運營方案，達成15%+的私域轉(zhuǎn)粉率，單個加粉成本低至3-5元。

　　可見通過聽懂用戶的意圖、情緒和需求，并以此優(yōu)化每一次交互，客悅•ONE幫助企業(yè)在多個場景中實現(xiàn)了更高的服務(wù)體驗與營銷轉(zhuǎn)化。

　　而百度智能云一見這邊，則憑借著“一句自然語言描述需求，就可以生成一個專業(yè)級的視覺AI應(yīng)用”，有效解決了企業(yè)生產(chǎn)運行過程中的安全、合規(guī)及品控問題。

　　如在連鎖行業(yè)，某餐飲連鎖企業(yè)基于一見平臺對全國1000+家門店員工服務(wù)質(zhì)量實現(xiàn)了量化管理，訂單覆蓋率從抽檢5%提升到95%，AI識別準(zhǔn)確率達到99%，大幅提升門店智能化管理水平。

　　而當(dāng)下越來越多的企業(yè)擁抱AI浪潮，需要的不僅是某一項技術(shù)或工具，而是一套系統(tǒng)級的解決方案。

　　在中鋼研與百度智能云的合作中，百度智能云先是基于昆侖芯和百舸，為中鋼研搭建了專屬的智算平臺;隨后在千帆平臺上做模型精調(diào)，打通了大小模型和行業(yè)專家數(shù)據(jù)的壁壘，完成流程感知大模型的研發(fā);最后使用一見視覺大模型平臺，針對表面缺陷檢測、金相分析等關(guān)鍵場景進行微調(diào)優(yōu)化以及應(yīng)用開發(fā)。

　　最終，應(yīng)用上線后，不僅實現(xiàn)了秒級數(shù)據(jù)標(biāo)注時間，檢測準(zhǔn)確率95%+的關(guān)鍵指標(biāo)，還達成產(chǎn)線提效50%+，質(zhì)檢人力節(jié)省40%+的運營效益。而這套鋼鐵行業(yè)的系統(tǒng)級智能基礎(chǔ)設(shè)施，也將在百舸算力的支持下，快速復(fù)制推廣到行業(yè)的其他客戶。

　　一個又一個不同行業(yè)領(lǐng)域、不同業(yè)務(wù)場景的標(biāo)桿案例可以看出，百度智能云已讓AI從實驗室能力成功轉(zhuǎn)化為企業(yè)營收報表上的真實增長。當(dāng)更多企業(yè)以“低成本、低門檻、高回報”的路徑落地大模型應(yīng)用，AI普惠時代將加速到來，每個企業(yè)與個體都將成為技術(shù)紅利的共享者，共同見證AI驅(qū)動千行百業(yè)革新的未來圖景。

　　當(dāng)AI從實驗室走向產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)場，百度智能云用一套“三步走”策略，重構(gòu)了大模型時代規(guī)則——以領(lǐng)先的技術(shù)能力達成交付智能，以可量化的商業(yè)價值驗證AI應(yīng)用成效，用高“智價比”定義最適合企業(yè)的大模型云服務(wù)。

　　于是我們看到，從百舸重構(gòu)算力成本，到千帆降低開發(fā)門檻，再到自研應(yīng)用直擊產(chǎn)業(yè)痛點，百度智能云不僅基于技術(shù)積累及業(yè)務(wù)場景理解，推動了大模型在千行百業(yè)落地并發(fā)揮實際效益，也在這個過程中，用越來越多的成功案例與價值創(chuàng)造證明其是企業(yè)大模型落地的最優(yōu)選擇。

　　當(dāng)前，AI應(yīng)用的天下已觸手可及，百度智能云已鋪好路，企業(yè)只需邁步。