大模型之争深水期，企业如何真正实现产业级落地？

大模型之争，已经进入了深层阶段。

随着"百模大战"逐渐平息，整个模型市场步入了一个更为冷静的时期。但表面的宁静下，实则暗流涌动，竞争已经从单一的模型能力转向了更为复杂的生态系统建设。真正的较量在于谁能将模型的力量转化为实际应用，谁能为企业解锁更大的价值。

在这场转型的浪潮中，企业面临的挑战是全方位的，从垂直模型的开发到模型的调用，再到应用的开发，每一步都充满了难题。成本、效率，这些关键词在当下的环境中变得尤为突出。企业对于模型的需求不断增长，而大模型所蕴含的潜力，正在推动着生产力的革新。

在中国，随着国内大模型行业的快速发展，我们已经迈过了早期的混战阶段。现在，随着国内企业的数智化转型需求日益迫切，大模型的落地应用正成为行业发展的新焦点。各行各业对于模型的需求呈现出爆炸性的增长。

对于模型厂商而言，这是一个充满机遇的新时代。9 月 25 日，2024 百度云智大会上，百度智能云不仅展示了其在大模型产业落地方面的最新实践，还发布了包括基础设施、大模型、开发工具链、AI 原生应用等多个云与 AI 产品。在这次大会上，百度智能云千帆大模型平台 3.0 的发布成为了焦点。基于“加速企业大模型产业落地”的理念，千帆 3.0 旨在帮助企业更高效地实现产业 AI 化。

那么，百度智能云如何利用千帆助力企业落地大模型？千帆 3.0 相比前代产品，又带来了哪些显著的升级？其又将如何帮助企业克服落地大模型过程中的重重困难？

1 企业大模型落地，到底有多难？

企业落地大模型，到底需要克服哪些困难？

首先，算力问题是企业落地大模型的关键瓶颈。高性能的硬件资源不仅成本高昂，而且对大多数企业来说，如何有效管理和优化这些资源以支持大模型的运行和训练，成为了一项技术和经济上的双重挑战。企业在构建大模型时，往往需要投入大量资金购买高性能的计算设备，这对于资金实力有限的中小企业来说无疑是一个巨大的负担。

此外，算力的管理和优化也需要专业的技术团队进行维护和调整，进一步增加了企业的运营成本。因此，全套的大模型落地基础设施已经成为企业落地大模型的重中之重，算力瓶颈和成本问题。

其次，平台的兼容性问题同样不容忽视。不同系统和框架之间的集成往往需要额外的开发工作和技术支持，这进一步增加了企业的技术负担。许多企业在实施大模型时，发现现有的 IT 基础设施与新引入的模型技术之间存在兼容性问题，导致集成过程复杂且耗时。

除了算力和平台兼容性，企业在大模型落地过程中还需要关注开发层和服务层的需求。开发层涉及到模型的构建、训练和优化，而服务层则包括模型的部署和维护。企业在这两个层面上都需要切实可行的服务方案，以提升整体生产力。

在开发层，许多企业在实际业务场景中需要同时使用大模型和垂直模型。例如，在教育行业，企业可能需要结合大模型的自然语言处理能力和垂直模型的知识图谱，以实现个性化的学习体验。然而，开发这些模型通常需要较高的技术门槛和丰富的行业知识，这对企业的技术团队提出了更高的要求。

在服务层，企业需要确保模型在实际应用中的稳定性和可靠性。大模型的维护和更新是一个持续的过程，企业需要定期对模型进行监控和调整，以适应不断变化的业务需求和市场环境。这就要求企业具备灵活的平台架构，以便快速响应市场变化。

可以看到，企业在大模型落地过程中面临的挑战是多方面的，涉及模型调用、模型开发和应用开发等多个层面。为了有效应对这些挑战，企业需要借助像百度智能云千帆这样的整合平台，提供全方位的支持与服务。尤其在 AI 应用开发这一环节，企业迫切的需要一个工具甚至是平台，帮助他们触达最前沿的模型，调用最强的能力，实现最高效的开发。百度智能云的千帆 3.0 正是为此而生。正如云智大会上所说，千帆 3.0 为企业提供了一整套从模型开发到模型服务再到应用开发的全流程工具，层层结合，每一层都迎来了全新的能力升级。

根据 IDC 发布的《2023 中国大模型平台市场份额》报告，中国大模型平台及相关应用市场规模已达 17.65 亿元，百度智能云在这一领域占据了市场的领先地位。也正是在千帆调用量指数级增长下，百度智能云通过实践找寻到了大模型重构企业业务的方向，逐渐构建出千帆 3.0 这一能够满足企业级场景的“生产力工具”。

从模型开发到调用服务，百度智能云如何帮助企业高效能、低成本落地使用大模型

想象一下，如果你是一家制造企业的 CTO，你的公司需要利用大模型技术来提升产品质量，优化生产流程，但你却不知从何入手，到底是选择自己开发垂直模型，还是对主流开源模型进行调用，该如何将其接入企业内部的智能化系统，对于 AI 化技术刚刚入门的你来说，或许十分头疼。

千帆 3.0 正在为这样的企业搭建一个专属于模型开发层的产业级开发工具链。许多企业在实际业务中需要同时运用大模型和垂直行业模型，比如在金融领域，可能需要一个能够理解复杂查询的大型语言模型，同时也需要一个能够精准识别表格的 OCR 模型。千帆 3.0 提供的全套产业级开发工具链，正是为了解决这一需求而设计的。

那么千帆 3.0 是如何做到帮助企业进行高效模型开发的？

首先，千帆 3.0 提供一站式模型开发服务，涵盖从数据处理、模型训练到服务部署的整个生命周期。其数据管理工具能够高效地处理和清洗大规模数据集，确保数据质量；模型训练方面，千帆 3.0 结合百度智能云百舸等基础设施，通过强大的算力资源与异构计算能力，显著提升了模型训练的速度和效果。千帆 3.0 还构建了完整的模型开发工具链，实现数据、模型、算力资源的统一纳管和调度，从而提高资源利用率和开发效率。此外，千帆 3.0 还提供了自动化的模型管理工具，支持模型版本控制、模型评估和模型优化等功能。这些工具能够帮助企业更好地管理和迭代模型，确保模型的稳定性和可靠性。

而在模型服务层，千帆 3.0 则遵循一个原则，那就是：灵活调用，按需服务。

千帆 3.0 在模型服务层进行了升级，提供文心大模型系列“全家桶”的调用服务，除了适用于复杂场景的旗舰大模型外，还包含了最适合精调的主力大模型、适合端侧的轻量级大模型，以及适合某些特定场景的垂直场景模型模型，并在此基础上，新增语音系列能力模型和视觉系列模型，使得大模型与传统模型充分协同，解决用户更复杂的场景需求。

通过提供从模型开发到模型服务的全流程支持，千帆 3.0 不仅为企业提供了一个高效、灵活的解决方案，更重要的是其真正在降低企业实现 AI 化的门槛。其真正可以做到企业需求全覆盖，企业在模型开发与调用的过程中的基本场景均可满足，同时在“高性价比”的支持下，让模型能力不再被“束之高阁”，真正走到万千企业中去。在这个过程中，企业能够更专注于自身的核心业务，借助 AI 技术提升竞争力。

AI 应用开发趋势已起，如何构建模型应用繁荣生态？

在如果说千帆 3.0 的模型开发以及模型服务解决了企业 AI 化的问题，那么 AI 应用开发则是真正走到了“落地”这一步。如何将这些前沿技术转化为实际可用的应用，解决实际问题，提升用户体验，百度智能云的千帆 3.0 在 AI 应用开发方面实现了重大升级。

在过去的几年里，百度智能云千帆在 AI 应用开发领域不断发力，千帆 2.0 就已经开始在模型服务、模型开发的基础上，进一步为用户提供非常易用的 AI 原生应用开发工具，进一步催动了国内 AI 原生应用生态的日渐繁荣。

千帆 3.0 则不仅仅只是简单的功能升级，其已经真正进化成为“企业级”的 AI 应用开发平台。它提供了一整套的工具和框架，使得企业能够利用大模型的能力，快速构建和部署 AI 应用。这对于那些缺乏 AI 开发经验，但又急需智能化升级的企业来说，无疑是一个福音。

而深入进此次的功能升级，在千帆 3.0 中，企业级 Agent 开发是一大亮点。

什么是企业级 Agent？通常是指为企业提供服务的智能软件应用，它能够模仿人类的行为和决策能力，以提高企业的运营效率和改善客户体验。企业级智能体可以应用于多种场景，包括但不限于客户服务、内部业务流程自动化、数据分析和决策支持等。比如，在客户服务领域，企业可以利用这些工具开发出能够理解复杂用户查询并提供精准答案的智能客服系统。在制造业，企业可以开发出能够预测设备故障并提出维护建议的智能监控系统。

但在过去的很长一段时间里，企业业务场景下 Agent 往往存在着很多问题，比如基于模型幻觉问题导致的“已读乱回”，缺乏长期记忆导致的多轮对话失效，以及碍于客观条件导致的能力欠缺，一系列问题之下，企业用户难以将 Agent 融入进业务中，企业级 Agent 也最终成为了一个“伪命题”。

但基于千帆 3.0 搭建的企业级智能体则能最大限度的避免这些问题。首先是极致的效果，目前基于千帆 3.0 搭建的企业级 Agent 可以灵活配置大模型以及垂类模型，规划调度准确率能够达到 95% 以上。同时借助人工编排功能，可以最大程度的降低大模型幻觉，从而更稳定地还原业务 SOP，让企业级 Agent 实现标准化，解决以往的失控问题。

除此之外，在长效记忆、知识注入、周边工具的丰富性上，千帆 3.0 都实现了全面升级，千帆企业 Agent

的记忆准确率可以达到 96%+，并且可以保持持续学习，持续进化，而 80+ 的高质量组件更能够进一步扩展 Agent 的边界，3D 数字人、语音对话等多模态功能，也进一步让企业级 Agent 的功能更加丰富，使用体验也同步提升。

借助千帆 3.0，智能体的开发不再需要从头开始编写复杂的代码，企业只需根据自己的业务需求进行简单的配置和调整，就可以快速生成所需的智能体。

千帆 3.0 的另一个核心工具是 AI 速搭，这是一个端到端的应用开发工具，它通过自然语言处理技术，允许企业通过自然语言描述来创建应用。这种方式极大地降低了 AI 应用的开发门槛，使得非技术背景的业务人员也能够参与到 AI 应用的开发中来。

例如，一个业务人员想要开发一个客户反馈收集系统，他只需要用自然语言描述这个系统应该具备的功能，AI 速搭就能够根据这样的描述，自动生成一个初步的应用框架。这个框架还可以通过低代码 GUI 的方式进行调整和完善，使得最终的应用能够完全符合企业的实际需求。

基于企业级 Agent 开发工具与 AI 速搭，千帆 3.0 进一步降低了 AI 应用开发的门槛。在当前 AI 应用开发人才紧缺的情况下，这样的普世化工具显得尤为重要。它们不仅降低了企业对于专业 AI 开发人才的依赖，也使得更多的业务人员能够参与到 AI 应用的开发中来。这不仅提升了企业的创新能力，也为企业的数字化转型提供了强大的动力。

千帆 3.0 的推出，是百度智能云对企业智能化需求的深刻理解和积极响应。它不仅提供了强大的模型开发和调用能力，更提供了一整套的应用开发工具，使得企业能够快速构建和部署 AI 应用。在这个过程中，企业能够更专注于自身的核心业务，借助 AI 技术提升竞争力，实现智能化转型。

与此同时，其为企业构建 AI 生态提供了坚实的基础。企业不仅可以开发出满足自身需求的智能应用，还可以将这些应用整合到更大的业务流程中，构建出一个完整的 AI 生态系统。

产业实践为先，大模型如何切实解决行业发展问题？

而在产品之外，AI 技术落地需要考虑更多复杂的场景，面对不同行业，不同需求，如何提高模型利用的效率，解决实际问题，则是全行业都在解决的问题。百度智能云的优势也正在于此，作为全国市场份额第一位的 AI 技术厂商，在汽车、能源电力、港口、钢铁、教育等行业，百度智能云均有落地标杆案例，基于这些行业实践经验，千帆 3.0 也同步提供了八大行业的场景解决方案，针对性的帮助企业解决实际问题。

以考试宝为例，作为一款服务于广大学习者的在线学习平台，它面临的挑战是显而易见的。在教育行业，题目解析是一项既耗时又耗力的工作。借助千帆大模型平台，考试宝能够自动解析用户上传的题目，快速生成准确的答案和解析，极大地提升了用户体验和效率。

在过去，用户上传一道题目后，往往需要等待一段时间才能得到反馈。而借助大模型的能力，使得考试宝能够实现近乎实时的解析，用户即刻就能得到题目的解析和答案。这种速度的提升，不仅让用户感到惊喜，也使得学习过程变得更加流畅和高效。

对于企业来说，成本控制同样重要。千帆 3.0 的大模型技术，通过自动化的题目解析，大幅度降低了对人工审核的依赖，从而减少了人力成本。同时，自动化流程的高效性，也减少了因等待解析而造成的潜在机会成本。

除了教育行业，人事、企业服务、社交文娱、办公、电商营销、智能硬件、医疗、汽车等行业场景解决方案的推出，将为企业提供了一条条可行的智能化转型升级之路。以医疗行业为例，千帆能够辅助医生进行病例分析，提供辅助诊断建议，从而提升医疗服务的质量和效率。在汽车行业，借助千帆能够进行智能驾驶系统的开发，提高车辆的智能水平和安全性。

千帆 3.0 的目标是降低企业使用大模型的门槛，让更多企业能够享受到 AI 技术带来的红利。通过提供全栈的基础设施和工具，千帆 3.0 让企业无需从头开始构建复杂的 AI 系统，而是可以直接利用现有的模型和工具，快速实现业务的智能化。

结语

在数字化转型的浪潮中，百度智能云的千帆 3.0 正成为企业数智化转型的强大助推器。它不仅提供了全栈的基础设施支持，还通过一站式解决方案，大幅降低了企业在 AI 领域的入门门槛。千帆 3.0 的设计理念，是将复杂的 AI 技术封装成简单易用的工具，让企业能够快速地将 AI 能力应用到实际业务中。

随着技术的不断进步和实践的深入，千帆 3.0 将继续赋能企业，推动行业向更智能、更高效的未来迈进。正如在 2024 百度云智大会上所强调的，“智能科技是推动产业升级的核心动力”，千帆 3.0 正是这一理念的完美体现。它不仅推动了大模型的广泛应用，也为构建繁荣的 AI 应用生态奠定了坚实基础。未来，千帆 3.0 将继续引领企业在智能化的道路上走得更远、更快。