大模型落地进行时，千行百业冲刺“跃迁时刻”

AI大模型的浪潮，已经在中国扎根发芽。

最新数据显示，百度文心大模型的日调用量达到15亿，文心一言用户突破4.3亿；百度智能云千帆大模型平台，已协助客户优化3.3万个模型，开发了77万个企业应用。

这是过去18个月，AI在国内迅猛铺开的缩影，也是行业对新技术红利需求的镜像。

随着AI大模型在各行业初步落地，一些具体场景和问题的讨论也更加热闹——AI大模型，怎么解决垂直场景的痛点？AI能创造足够的商业回报吗？不同规模的企业，可以如何上手部署AI？

《大模型落地进行时》，百度智能云专家对话知名财经博主@路口大爷，探讨百度智能云关于大模型落地的经验，回答对于AI落地的疑问，分享来自汽车、制造、创新等行业的实践案例。

汽车智能化已是行业发展的重要标志。最近，国内众多车企都在推进AI的端到端进程。

汽车行业需要多大规模的算力？需要什么样的云服务？

百度智能云汽车业务部总经理 高果荣：

近期我们发布了百度汽车云3.0：

在端到端的自动驾驶落地的过程中，在模型训练阶段，我们是可以提供这种算力，包含万卡集群的这种云平台，以及训练优化。这个过程中既保障了算力的供应，同时又保障了算力的充分使用。

在模型验证阶段，我们提供了数据的生成、仿真引擎、以及数据平台。

在量产应用阶段，我们可以提供车路云的整体的协同能力。

同时，大模型也渗透进入了汽车的各个领域，例如像智能驾驶、智能座舱，以及整个汽车企业的研、产、供、销、服等多个环节。

我们国家在制造领域，是唯一拥有全部工业门类的国家，拥有非常丰富的场景。

制造如何产业升级？如何拥抱AI技术，实现高质量发展？

百度智能云智慧工业总经理 李超：

在这个庞大的市场空间下面，不同的行业它转型的步调还是有所差异。

有些行业转的比较快，比方说像消费电子行业，像汽车制造行业，还有一些行业，尤其传统的制造行业，还在一个快速的提升的过程当中。

我们也希望说，百度智能云的人工智能的技术，可以帮助这些，可能目前还没有转变的那么快的行业，提升它的生产效率。

药物、疫苗的研发时间，在AI算法的帮助下大幅缩短；高校和科研机构，开始使用AI辅助进行实验。

行业在涌现一波创新潮，科研工作者们需要什么样的AI？

百度智能云创新行业总经理 李想：

百度是做AI的，我们的定位是给科研工作者提供：1）高效的算力平台；2）数据中台和AI中台，支持不同的深度学习框架、不同的模型；3）在科研算法层面，和高校机构一起共同探索。

我们认为AI是一个辅助的，使得大家的效率更高。在同样的、有限的时间和资源的范围下，能做更多的事情。

百度智能云联合多地持续打造AI新基建

                                       

                                       

                                       

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