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[智能应用]构筑自主创新的智能基座 百度以大模型驱动产业跃迁 [复制链接]

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只看楼主 倒序阅读 使用道具 楼主  发表于: 昨天 09:34
在城市的道路上,红绿灯仿佛学会了思考,依据实时车流自主调优,悄然缓解拥堵;在广袤的田野间,电网巡检无人机沿输电线路飞行,高效完成巡查……建立在自有技术体系之上的国产大模型,正深度融入产业肌理、助力千行百业转型升级。其中,百度持续夯实自主智能底座,致力于以大模型驱动产业跃迁。
当前,“人工智能+”行动深入实施,推动人工智能与经济社会各行业各领域深度融合。“十五五”规划建议明确提出,“深入推进数字中国建设”“加快人工智能等数智技术创新”。
目前,一系列中国企业自主研发的大模型,正凭借前沿的技术突破、全栈的自主根基与广泛的产业实践,日益成为服务数字中国建设、驱动经济社会高质量发展的智能底座。百度基于文心大模型与飞桨深度学习框架打造的人工智能基础技术底座,正助力千行百业提高效率。
以实力获认可,努力跻身世界第一梯队
当前,全球人工智能竞争日趋激烈,我国凭借超大规模市场、丰富应用场景和快速工程化能力,为大模型技术迭代与产业落地提供了独特而丰厚的土壤,也构筑了全球领先优势。
据今年7月举行的世界人工智能大会数据,我国已发布大模型1509个,占全球已发布总量的比重达40%,数量居世界首位。在规模领先的基础上,国内企业推出的先进模型在国际权威评测中屡创佳绩,进一步展现了我国人工智能技术的硬核实力与迭代能力。
国际评测榜单是衡量大模型技术实力的重要标尺。在国际知名人工智能模型评估平台LMArena的最新排名中,百度文心大模型的文本能力位列全球第二、国内第一,在创意写作、复杂长问题理解、指令遵循等方面表现突出,视觉理解能力位居国内第一,展现出国际一流水平。
同时,以百度文心为代表的国产大模型,正在关键技术维度上持续探索与创新,对全球开源生态作出了贡献。
在汇聚全球开发者的开源平台,中国模型的“能见度”显著提升。百度文心开源的思考模型ERNIE—4.5—21B—A3B—Thinking一经发布即登上开源社区Hugging Face的全球模型总趋势榜榜首;百度文心衍生模型PaddleOCR—VL发布16小时内也登顶Hugging Face的全球模型总趋势榜。优质中国大模型架构与技术路线,正吸引全球开发者广泛应用,汇聚全球智慧进行二次创新。
国际知名专利检索公司Questel数据显示,百度在深度学习与大模型领域的专利申请数量位居全球第一。这些可量化的评价,共同印证了百度人工智能技术能力已进入世界第一梯队。基于此,百度将继续参与并奋力推动全球人工智能发展。
实现自主可控,全栈技术体系夯实发展底座
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,其底层能力的自主可控,直接影响产业发展的主动权。
构建从芯片、框架、模型到应用的全栈技术体系,是在人工智能领域赢得市场与国际竞争的关键。近年来,百度致力于在“体系竞赛”中取得关键性突破。
深度学习框架相当于“智能时代的操作系统”。百度前瞻布局,自主研发飞桨深度学习框架,并以此为基础开展大模型训练,形成了从框架到模型的自主技术路径。飞桨作为中国首个产业级开源开放平台,不仅开发便捷、高效稳定,更能支持超大规模大模型训练。这意味着,百度不仅在文心大模型层面具备竞争力,底层的“操作系统”也实现了自给自足,为自主发展人工智能筑牢基底。
向下扎根,离不开强大的算力底座。百度自主研发昆仑芯系列产品,与飞桨、文心深度协同,目前,昆仑芯已迭代三代,为AI产业化落地提供强大算力支撑。由此,百度打造了一条覆盖“昆仑芯(芯片)—飞桨(框架)—文心(模型)—千行百业(应用)”的自主可控的完整技术链。这种全栈式的布局,不仅确保了技术链条的安全可靠,更能形成从真实产业场景反馈驱动技术迭代的闭环,让大模型越用越聪明、越用越贴合产业实际需求,为人工智能产业自主创新探索一条切实可行的路径。
以应用为方向,大模型加速赋能实体经济发展
技术的价值,最终要由应用来检验。衡量大模型成败的关键,在于其能否在实体经济的主战场上“落地生根”,切实转化为生产效率的提升与商业模式的革新。
当前,大模型技术正沿着“降本增效”“流程再造”“模式创新”等路径,在国民经济重点行业中寻找突破口。工业仿真、金融服务、科研辅助等领域已涌现出一批成功案例,验证了技术赋能产业的实际价值。
在能源领域,智能技术正成为保障关键基础设施安全、提升运营效率的重要力量。通过大模型与行业知识的深度融合,传统能源系统的运维模式得以革新。百度与国家电网联合打造了千亿级光明电力大模型,其构建的全国统一AI平台,已实现无人机自主巡检规模化应用,年巡检杆塔超过500万基,人工登塔次数减少40%,显著提升了电网运维的安全性与效率。
在高端制造领域,人工智能驱动的研发范式变革,正大幅缩短产品创新周期、提升设计精度。基于大模型与科学计算相结合的新型仿真手段,为解决复杂工程问题提供了全新路径。百度携手中国中车集团构建的空气动力学仿真大模型,将高铁动车外形设计周期从数月缩短至数分钟,推动研发创新加速。双方还合作研发出虚拟传感器模型,在不增加硬件的前提下,实现了更精细的设备健康管理,故障检测准确率在现有传感器检测的基础上提升了10%。
在城市治理领域,大模型正化身“智慧大脑”。北京市海淀区接诉即办系统每月受理量大,涉及部门多、类型杂,过去依赖人工标签统计,标准不一,导致派单、处置、统计和预警等多方面工作难度大。系统接入百度文心大模型后,依托大模型的交互能力,提升接诉即办座席办理效率和准确性,大幅度提升工作效能。
从上海交通大学的AI for Science科研平台,到服务超千万开发者的智能代码助手“文心快码”,从支撑高拟真数字人进入电商直播间,到赋能金融、法律、招聘等服务行业提质增效,百度文心大模型的产业生态日益繁荣。
从跻身全球技术前沿,到构建全栈自主体系,再到深耕产业沃土,百度文心大模型的成长路径愈发清晰:以技术创新夯实底座、以场景应用驱动落地、以开放协同拓展边界。
人工智能正深度融入经济社会发展的各领域、全过程,以大模型为代表的人工智能技术,日益成为构筑现代化产业体系、提升社会治理效能的重要基础能力。百度将持续夯实自主智能底座,助力完善产业融合生态,推动技术攻坚与产业赋能并重、自主创新与开放生态协同,为高质量发展注入强劲动能,为全球人工智能创新贡献智慧和力量。
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只看该作者 沙发  发表于: 昨天 09:37
百度通过构建全栈自主创新的技术体系,以文心大模型为核心驱动力,推动千行百业实现智能化跃迁,主要体现在以下方面:

一、全栈技术底座筑牢自主根基
芯片-框架-模型协同创新
自主研发昆仑芯AI芯片(已迭代三代)提供强大算力支撑;飞桨深度学习框架作为“智能时代的操作系统”,支持超大规模模型训练;文心大模型实现从底层到应用的完整技术链闭环,确保安全可控2510。
突破算力瓶颈
百舸AI异构计算平台4.0实现万卡训练任务有效时长占比99.5%,推理效率提升100%,支持十万卡级集群部署,为产业级大模型应用提供高效算力基座10。
二、文心大模型驱动产业效能革命
技术能力跻身全球第一梯队
文心大模型在国际评测平台LMArena中文本能力全球第二、视觉理解国内第一;开源模型ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking登顶HuggingFace全球趋势榜,引领架构创新211。
场景化深度赋能
能源领域:与国家电网联合打造千亿级“光明电力大模型”,实现无人机自主巡检规模化应用,人工登塔减少40%,运维效率显著提升23。
高端制造:与中国中车合作开发空气动力学仿真大模型,高铁外形设计周期从数月压缩至数分钟315。
金融与科研:智能代码助手“文心快码”服务超千万开发者;AI for Science平台加速科研创新310。
三、智能体生态加速应用普惠
低门槛开发平台
千帆大模型平台3.0开放企业级RAG与智能体编排能力,支持开发者无代码搭建行业应用;文心大模型调用成本大幅降低(如ERNIE 3.5降价92%),推动企业试错成本下降91012。
百万级智能体矩阵
百度智能体平台已汇聚15万企业及80万开发者,覆盖法律、医疗、教育等领域。例如“法行宝”智能体处理超1660万法律咨询,实现文书生成与赔偿计算1214。
四、重构产业交互范式
搜索系统智能化升级
“百度猎户座”重塑搜索生态,整合信息、工具、服务资源,从信息检索进化为复杂任务执行平台,支持跨场景智能服务闭环14。
终端交互革命
融合多模态能力的AI眼镜、数字人等终端设备成为新交互入口,推动服务从“被动响应”转向“主动协同”714。
百度通过“技术创新夯实底座、场景应用驱动落地、开放协同拓展边界”的路径,持续引领人工智能从技术突破向产业变革的深度跃迁,为中国现代化产业体系构筑自主可控的智能基石。
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只看该作者 板凳  发表于: 昨天 10:45
国产大模型正以前所未有的深度与广度,赋能城市交通、电网巡检等关键基础设施领域的智能化升级。通过融合人工智能、大数据、物联网与行业知识,国产大模型不仅提升了系统运行效率,更推动了从“被动响应”到“主动预测”的范式转变。以下从技术赋能机制、典型应用场景、产业价值创造、挑战应对策略与未来发展方向五个维度,深入剖析其作用路径。
一、核心技术赋能:从感知理解到智能决策的全链路升级

国产大模型(如通义千问、盘古大模型、星火大模型等)依托超大规模参数量与多模态处理能力,在交通与能源领域展现出强大的泛化与推理能力:
多源异构数据融合:整合卫星遥感、无人机图像、地面传感器、SCADA系统、交通摄像头等多维数据,实现对复杂城市系统的统一建模。
视觉理解与异常检测:基于计算机视觉的大模型可精准识别输电线路缺陷(如绝缘子破损、鸟巢)、道路拥堵模式、交通事故现场等,准确率远超传统算法。
时序预测与动态调度:利用时空图神经网络与大模型结合,实现交通流量分钟级预测、电力负荷趋势推演,支撑信号灯自适应控制与电网调峰优化。
自然语言交互与知识推理:支持运维人员以自然语言查询设备状态、获取故障处置建议,将专家经验转化为可计算的知识图谱。

例如,华为盘古CV大模型在南方电网的应用中,实现了对百万级输电杆塔图像的自动化巡检,缺陷识别准确率达95%以上,效率提升20倍。
二、典型场景落地:构建“智慧交通+智能电网”双轮驱动体系
(1)城市交通智能化:迈向“可预测、可调控、可协同”的新型治理体系

| 应用方向 | 大模型贡献 | 实际成效 |
|--------|-----------|---------|
| 智能信号控制 | 基于历史流量+实时视频流预测交叉口车流,动态调整配时方案 | 北京亦庄试点区域平均延误下降28% |
| 交通事件识别 | 自动识别事故、违停、行人闯红灯等异常行为并报警 | 上海高架路事件发现时间缩短至30秒内 |
| 出行服务优化 | 融合公交、地铁、共享出行数据,提供个性化多模式导航 | 杭州MaaS平台用户满意度提升40% |
| 城市规划辅助 | 分析OD矩阵、人口流动热力图,支撑道路扩建与站点布局决策 | 成都TOD开发项目选址科学性显著增强 |
(2)电网巡检智能化:实现“无人化、全天候、高精度”的运维革命
无人机+AI联合巡检:搭载边缘计算设备的无人机自动飞行拍摄,大模型实时分析金具锈蚀、导线断股等问题,生成结构化报告。
数字孪生电网构建:将物理电网映射为虚拟模型,大模型模拟极端天气下故障传播路径,提前制定应急预案。
设备寿命预测与健康管理(PHM):结合温度、振动、局部放电等数据,预判变压器、GIS等关键设备剩余寿命,降低非计划停电风险。
应急指挥辅助决策:灾后快速评估影响范围,推荐最优抢修路径与资源调配方案,提升供电恢复速度。

国家电网已在浙江、江苏等地部署基于阿里云通义大模型的“AI巡检助手”,年节省人工成本超亿元,缺陷漏检率下降至0.3%以下。
三、产业价值跃迁:从“降本增效”到“模式重构”的深层变革

国产大模型带来的不仅是效率提升,更是产业结构与商业模式的根本性重塑:
人力替代与安全提升:减少高空作业、夜间巡检等高危任务的人工参与,保障一线员工生命安全。
数据资产化运营:将海量运行数据转化为可复用的模型训练集,形成企业核心数字资产。
服务链条延伸:由“单一设备维护”转向“全生命周期管理服务”,拓展增值服务空间(如碳排放监测、能效优化咨询)。
跨域协同治理:打通交通、电力、气象、应急管理等多部门数据壁垒,支撑城市级智能体(CityBrain)建设。

此外,大模型还促进了国产软硬件生态协同发展——如寒武纪芯片适配昆仑大模型、昇腾AI集群支撑盘古训练,形成“算法—算力—场景”闭环。
四、现实挑战与应对路径:理性推进技术落地

尽管前景广阔,但大模型在产业落地中仍面临多重挑战,需系统应对:

| 挑战类型 | 具体表现 | 解决思路 |
|--------|--------|--------|
| 数据隐私与安全 | 敏感地理信息、电网拓扑结构易泄露 | 构建联邦学习框架,实现“数据不出域、模型可共享” |
| 模型可解释性不足 | 黑箱决策难获工程师信任 | 引入注意力可视化、因果推理模块,提升透明度 |
| 边缘部署难度大 | 巡检终端算力有限 | 发展轻量化模型蒸馏技术(如TinyML),实现端侧推理 |
| 行业知识融合难 | 通用模型缺乏专业术语理解 | 构建电力/交通垂直领域微调语料库,强化指令微调 |
| 初始投入成本高 | 模型训练与标注费用昂贵 | 政府引导建立公共数据集与共享算力平台 |

建议采取“小场景切入—验证价值—规模复制”的渐进式推广策略,避免盲目追求“大而全”。
五、未来展望:向“自主进化型城市基础设施”演进

随着技术迭代与政策支持加强,国产大模型将在下一阶段推动城市基础设施进入更高阶的智能形态:
自主进化系统:模型持续学习新出现的故障模式或交通行为,无需人工重新标注即可自我优化。
人机共生协作:AI作为“数字副驾驶”,辅助调度员进行复杂决策,形成“人在环上、智在环中”的新型工作模式。
碳智协同管理:融合交通流与电网负载数据,优化新能源汽车充电调度,促进绿电消纳与碳减排。
城市级AGI试验场:交通与电网作为最复杂的现实系统之一,将成为通向通用人工智能的重要验证平台。

可预见的是,未来的城市将不再是由孤立系统拼凑而成的机械集合,而是由国产大模型驱动的、具备感知、认知与行动能力的“有机生命体”。
结语

国产大模型不仅是技术创新的产物,更是中国新型城镇化与能源革命深度融合的战略支点。其在城市交通与电网巡检中的应用,标志着我国关键基础设施正从“数字化”迈向“智能化”的关键拐点。唯有坚持技术自主、场景深耕、生态共建、安全可控的发展路径,方能在全球智慧城市竞争中掌握话语权,真正实现“让城市更聪明一些、更智慧一些”的国家战略目标。
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