◎智谷趨勢(shì)| 傅斯特

　　2000年前操作花樓機(jī)進(jìn)行紡織作業(yè)的人一定不會(huì)想到，2000年后的今天，雖然紡織市場(chǎng)需求依舊存在，但產(chǎn)業(yè)已經(jīng)從根本上被自動(dòng)化和智能化所徹底重塑。

　　AI的重構(gòu)能力，正在讓中國(guó)各行各業(yè)迎來“興奮時(shí)刻“。

　　9月5日，百度智能云宣布升級(jí)工業(yè)解決方案開物——基于文心大模型重構(gòu)，新開物將實(shí)現(xiàn)從“產(chǎn)線智能” 到 “企業(yè)智能” 再到 “產(chǎn)業(yè)鏈智能” 的“三步走”策略，為企業(yè)帶來質(zhì)的跨越和提升。

　　“在深耕工業(yè)領(lǐng)域的這幾年，我們發(fā)現(xiàn)，很多工業(yè)企業(yè)在推進(jìn)智能化升級(jí)時(shí)，面臨著場(chǎng)景定制化開發(fā)成本高、使用門檻高的問題?！卑俣燃瘓F(tuán)執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖講道，“大模型的出現(xiàn)，為我們提供了全新的解決方案。”

　　這次升級(jí)，也意味著百度開物平臺(tái)AI應(yīng)用從聚焦于垂直行業(yè)的特定場(chǎng)景化賦能轉(zhuǎn)向?yàn)槿a(chǎn)業(yè)鏈賦能，被投放于更加廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景中，要用大模型和AI，對(duì)工業(yè)流程進(jìn)行重構(gòu)。

　　多年來，開物工業(yè)平臺(tái)在質(zhì)量管控、安全生產(chǎn)、工藝優(yōu)化、生產(chǎn)調(diào)度，以及能耗管理這五個(gè)大的場(chǎng)景中積累了非常多的應(yīng)用能力。

　　圍繞企業(yè)現(xiàn)實(shí)，洞察根本需求，用AI的方式從端到端去為企業(yè)解決工作場(chǎng)景的問題，是過去百度和企業(yè)慣常的合作方式。

　　然而，大模型的出現(xiàn)，為產(chǎn)業(yè)重塑帶來了新的機(jī)遇。

　　依靠大模型，企業(yè)不僅可以對(duì)過去單一場(chǎng)景進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度，還可以將企業(yè)的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)、工藝管理、生產(chǎn)管理都可以通過人工智能的方式進(jìn)行統(tǒng)一控制。當(dāng)這種智能革新從根本上改變所有工業(yè)生產(chǎn)、管理和運(yùn)營(yíng)方式之時(shí)，全產(chǎn)業(yè)鏈的智能調(diào)配也將得以成為現(xiàn)實(shí)。

　　這是大模型賦能能力的質(zhì)變，也是人類生產(chǎn)力的一次飛躍。

　　從普通用戶感知較強(qiáng)的To C領(lǐng)域，快速下沉到To B的產(chǎn)業(yè)端，大模型正在從人們討論的話題中走出來，實(shí)踐于各個(gè)行業(yè)的賽道。

　　用AI全方位地開拓企業(yè)應(yīng)用空間，已成為AI應(yīng)用的全新價(jià)值錨點(diǎn)。

　　能力越大，責(zé)任越大；賦能越多，需求也就越多。

　　大模型的出現(xiàn)，讓企業(yè)看到了更多的可能性，它們的需求也在產(chǎn)生變化。

　　如果對(duì)當(dāng)下的企業(yè)大模型應(yīng)用市場(chǎng)進(jìn)行梳理，不難發(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)在大模型上的需求主要分為三大類：

　　第一類是從效益出發(fā)的。

　　過去，在企業(yè)智能化的過程中，AI是否能夠給各條產(chǎn)線帶來效率的提升，是很多實(shí)體企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)。

　　實(shí)體企業(yè)做數(shù)智化轉(zhuǎn)型，繞不開4個(gè)問題：

　　誰(shuí)來承擔(dān)成本？轉(zhuǎn)型周期有多長(zhǎng)？轉(zhuǎn)型后的易用性怎么樣？能帶來多大效益？

　　對(duì)于很多實(shí)體企業(yè)來說，在當(dāng)下的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，務(wù)實(shí)永遠(yuǎn)是第一位的。

　　因此，它們?cè)谑褂么竽Ｐ偷臅r(shí)候，更加看重能效比，大模型能夠?yàn)槠髽I(yè)的生產(chǎn)和管理帶來多少直接收益，是他們最為注重的要點(diǎn)。

　　在大模型誕生前，行業(yè)內(nèi)比較普遍是小模型這種專注于“死磕”單一場(chǎng)景、單一任務(wù)的私人定制方案：比如質(zhì)量檢測(cè)、安全巡檢等。它的優(yōu)點(diǎn)是技術(shù)較為成熟，企業(yè)容易計(jì)算出投入產(chǎn)出比，缺點(diǎn)則是在成本上沒有優(yōu)勢(shì)。

　　這也是過去很多實(shí)體企業(yè)遲遲沒有進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。

　　第二類是在第一類的基礎(chǔ)上，利用大模型對(duì)企業(yè)全部生產(chǎn)環(huán)節(jié)、經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)、工藝管理進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度，從而達(dá)成企業(yè)的真正完成智能化轉(zhuǎn)型。

　　很多人可能會(huì)認(rèn)為，這不就是一個(gè)由局部到總體的過程嘛，有什么特別？

　　正所謂聚沙成塔，集腋成裘，積羽沉舟，群輕折軸。

　　站在企業(yè)全局看AI大模型為企業(yè)的全生態(tài)智能化賦能，我們才能發(fā)掘其中的革命性意義。

　　大模型將會(huì)為企業(yè)帶來智能生產(chǎn)的新范式：

　　首當(dāng)其沖的，它會(huì)將員工從機(jī)械的勞動(dòng)的中解放出來，這一點(diǎn)不言自明。

　　憑借引入大模型，員工不再需要投入大量時(shí)間去死記硬背常規(guī)內(nèi)容，有問題只要問大模型，就能快速獲得高質(zhì)量的解答。同時(shí)，將大量的事務(wù)性工作交由大模型去完成，也可以將專家真正專注于高質(zhì)量、富有創(chuàng)新性的工作。

　　而更重要的是，AI進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)節(jié)后，將會(huì)徹底將企業(yè)的知識(shí)體系從零構(gòu)建并沉淀下來。

　　對(duì)于傳統(tǒng)企業(yè)而言，最大的財(cái)富無疑是人。人不僅僅是生產(chǎn)力，還是創(chuàng)造力，是財(cái)富，也是知識(shí)。

　　一旦人離開企業(yè)，那么企業(yè)所積累的知識(shí)也將無疑被帶走很一大部分。

　　與大模型深度結(jié)合后，企業(yè)可以憑借大模型強(qiáng)大的理解和生成能力，整合不同領(lǐng)域的知識(shí)，形成一個(gè)個(gè)獨(dú)立的知識(shí)單元。

　　通過對(duì)企業(yè)全局?jǐn)?shù)據(jù)和流程的有機(jī)整合，為創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)提供完整的分析數(shù)據(jù)，幫助其快速獲取知識(shí)，幫助員工非?？焖俚卦趧?chuàng)新流水線中循環(huán)和反饋，在拉高效率的同時(shí)，也拉高創(chuàng)新的可能性。

　　而第三類，則是在前面的基礎(chǔ)上，百尺竿頭更進(jìn)一步。

　　當(dāng)企業(yè)的AI數(shù)智化轉(zhuǎn)型徹底成型，政府將會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈的分布有更為全面的認(rèn)識(shí)，可以幫助地方政府在招商引資中補(bǔ)足和增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈決策，提出更為全面的指引性意見，AI將成為產(chǎn)業(yè)大腦，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈的全局優(yōu)化。

　　可以預(yù)見，大模型的普及將會(huì)成為智慧城市工業(yè)未來式的重要抓手。

　　眼下，所有人都在對(duì)大模型競(jìng)相追逐。

　　技術(shù)側(cè)，巨頭、中小企業(yè)和初創(chuàng)公司爭(zhēng)相賽馬，一場(chǎng)激烈競(jìng)逐的“千模大戰(zhàn)”正在上演。

　　而在產(chǎn)業(yè)端，許多企業(yè)則需要從大模型的千軍萬馬之中尋覓符合自身需求的那一個(gè)。

　　總的來說，當(dāng)前B端企業(yè)對(duì)大模型的需求主要有兩類：

　　一類是用好大模型，另一類是做好大模型。

　　目前市場(chǎng)上數(shù)量最為龐大的企業(yè)，其實(shí)都是“用好大模型”的企業(yè)。

　　對(duì)于它們而言，拿來大模型就能來用是最直接的需求。更加深入一點(diǎn)的，大多是借助大模型來直接開發(fā)垂直領(lǐng)域的AI應(yīng)用，或是結(jié)合自身掌握的行業(yè)數(shù)據(jù)，用基礎(chǔ)大模型精調(diào)出更貼合實(shí)際場(chǎng)景的行業(yè)大模型。

　　如何找到適合自己的大模型，是他們首先要面臨的問題。

　　要想挑選到一個(gè)適合自己的大模型，模型效果、迭代速度和工具鏈三個(gè)方面是關(guān)鍵，而百度提供的公有云服務(wù)提供了非常有針對(duì)性的解決方案。

　　在模型效果上，目前百度智能云千帆平臺(tái)上已經(jīng)入駐了42個(gè)主流的大模型，企業(yè)可以根據(jù)自己業(yè)務(wù)的需要和場(chǎng)景來選擇一個(gè)或多個(gè)大模型。

　　作為一個(gè)開放平臺(tái)，千帆不僅僅是收納了足夠多的模型，還對(duì)這些模型進(jìn)行了增強(qiáng)，比如：

　　針對(duì)像Llama2這種英文效果較好而中文效果欠佳的大模型，百度智能云進(jìn)行了中文語(yǔ)言增強(qiáng)，重點(diǎn)提升國(guó)外主流大模型在中文場(chǎng)景的表現(xiàn)效果。

　　性能增強(qiáng)，可以全面提升大模型訓(xùn)練和推理效率。訓(xùn)練Llama2的總體吞吐可以提升25%，推理性能甚至可以提升2倍以上。

　　千帆平臺(tái)還對(duì)開源模型提供了長(zhǎng)上下文的增強(qiáng)，滿足包括知識(shí)增強(qiáng)、長(zhǎng)期記憶增強(qiáng)、文檔知識(shí)問答在內(nèi)的各種長(zhǎng)上下文場(chǎng)景的推理需求。

　　此外，千帆平臺(tái)上已經(jīng)預(yù)置了41個(gè)高質(zhì)量有行業(yè)特色的數(shù)據(jù)集，用戶只要點(diǎn)擊幾個(gè)按紐就可以完成微調(diào)提高模型的效率。

　　針對(duì)AI芯片迭代速度快的特點(diǎn)，千帆平臺(tái)在底層做了大量的適配和驗(yàn)證工作，兼顧了國(guó)內(nèi)外的這些主流的芯片和操作系統(tǒng)，這樣不同廠商不同代際的算力資源就可以混合部署在同一個(gè)平臺(tái)里，高效的配合使用。更重要的是客戶的算法不需要大量改動(dòng)，只需要少量修改就可以在硬件上運(yùn)行。

　　而針對(duì)門檻較低的普通用戶在調(diào)用大模型時(shí)效果不好的問題，千帆平臺(tái)則在數(shù)據(jù)集上下了足夠的功夫。

　　目前，在千帆平臺(tái)上提前內(nèi)置了103套高質(zhì)量的prompt模板，也提供了自動(dòng)化prompt功能，可以幫助客戶快速生成優(yōu)質(zhì)的prompt。以前光是調(diào)試接入、驗(yàn)證評(píng)估就需要算法團(tuán)隊(duì)投入一星期的時(shí)間，現(xiàn)在基于千帆一站式的工具鏈，客戶當(dāng)天就可以跑通一個(gè)模型并且看到效果，把真正的時(shí)間快速投入到應(yīng)用的開發(fā)階段。

　　而且，這些通過大模型微調(diào)出來的垂直類AI，完全托管在百度智能云的云端，無需操心復(fù)雜的算力部署和日常運(yùn)營(yíng)的管理維護(hù)問題。

　　另一類想要做好大模型的，是希望自建大模型的企業(yè)。

　　這類客戶數(shù)量并不多，但又足夠重要，往往都是大企業(yè)居多。

　　很多大企業(yè)不僅是買一個(gè)大模型，而是希望獲得一種能力，最終擁有一個(gè)“只屬于自己的大模型”。

　　雖然訓(xùn)練大模型的成本和技術(shù)壁壘都非常高，但技術(shù)可控、數(shù)據(jù)安全和功能定制才是大企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)。

　　針對(duì)這部分用戶的核心需求，百度研發(fā)了高效的集群組網(wǎng)故障的管理機(jī)制，可以快速完成故障的定位和恢復(fù)，使得這個(gè)模型有效訓(xùn)練的時(shí)間占比超過了95%以上，極大降低了訓(xùn)練的成本。

　　大模型訓(xùn)練的多卡運(yùn)行中，還面臨一個(gè)問題怎么樣保障GPU集群的性能，基于分布式的并行訓(xùn)練策略，千帆大模型平臺(tái)在萬卡規(guī)模的集群中加速可以達(dá)到95%，這樣整個(gè)集群的整體算力就可以充分發(fā)揮出來。

　　針對(duì)這類用戶所關(guān)注的數(shù)據(jù)安全問題，千帆平臺(tái)為每個(gè)客戶提供了企業(yè)級(jí)的安全，在模型安全方面千帆為不同的模型廠商設(shè)計(jì)了可信的專用隔離域，重點(diǎn)保護(hù)模型資產(chǎn)的安全。在內(nèi)容安全方面千帆預(yù)置了安全模塊可以有效控制輸入輸出的安全風(fēng)險(xiǎn)，在數(shù)據(jù)安全方面，千帆提供了從模型到數(shù)據(jù)到日志的全鏈路加密，為模型廠商和用戶提供可信的執(zhí)行環(huán)境。

　　而且，千帆平臺(tái)還特別為此提供純軟件平臺(tái)交付與軟硬一體交付兩種私有化部署模式，充分滿足用戶的隱私和安全需求。

　　借助大模型的賦能，企業(yè)從此不再重復(fù)造輪子，而是把精力聚焦在最核心的業(yè)務(wù)邏輯上。

　　每一次科技革命，都是通過改變生產(chǎn)力和生產(chǎn)方式，從根本上改造了我們所生活的世界。

　　當(dāng)人們都在說科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力的時(shí)候，所有人都把技術(shù)的落地都當(dāng)作理所當(dāng)然。

　　但是，當(dāng)我們有一天真的站在技術(shù)革命風(fēng)暴來臨之前的海岸，人們才發(fā)現(xiàn)，原來科技和工業(yè)的結(jié)合，從來就不是順其自然，而是分屬于不同邏輯的耦合。

　　科技公司對(duì)現(xiàn)實(shí)的洞察，才是讓科技與工業(yè)、大模型與制造業(yè)結(jié)合的關(guān)鍵。

　　在百度智能云智慧工業(yè)總經(jīng)理常城看來，現(xiàn)在的大模型真正解決的是工業(yè)當(dāng)中的決策性問題。

　　要解決此類問題，就要從系統(tǒng)層面看如何整體的做決策和調(diào)度。

　　因此第一步，要構(gòu)建完整的數(shù)字化底座能力和跨越多場(chǎng)景的比較完善的智能化的應(yīng)用產(chǎn)品矩陣，要到毛細(xì)血管當(dāng)中去，數(shù)據(jù)必須是真實(shí)可靠可用的，應(yīng)用也得是真正能解決問題的，是能控制到設(shè)備的；

　　第二步，大模型要和行業(yè)的數(shù)據(jù)結(jié)合，要增強(qiáng)通用大模型對(duì)于行業(yè)知識(shí)的理解能力，這樣的話才能真正做到系統(tǒng)級(jí)的決策。

　　作為文心大模型面向企業(yè)市場(chǎng)的統(tǒng)一界面，千帆大模型平臺(tái)正在實(shí)實(shí)在在地服務(wù)企業(yè)，改變工業(yè)生態(tài)。

　　目前，百度已聯(lián)合行業(yè)客戶發(fā)布了涵蓋電力、燃?xì)?、金融、航天、傳媒、城市、影視、制造、社科等領(lǐng)域的行業(yè)大模型。全棧技術(shù)積累，以及超多應(yīng)用場(chǎng)景覆蓋，百度已經(jīng)展現(xiàn)超強(qiáng)的生態(tài)先發(fā)優(yōu)勢(shì)。

　　在2023百度云智大會(huì)的智慧工業(yè)分論壇上，不少百度智能云的合作伙伴分享了一些令人印象深刻的案例。

　　在百度過去深耕的產(chǎn)線智能賽道上，百度智能云已經(jīng)是駕輕就熟。

　　人效和能耗的優(yōu)化，往往是最普遍也最能立馬見效的。

　　比如在3C行業(yè)，傳統(tǒng)的人工智能質(zhì)量檢測(cè)，都是做小模型，通過一個(gè)機(jī)器識(shí)別技術(shù)解決某一個(gè)產(chǎn)品、某一個(gè)場(chǎng)景問題，但是不同的板型、不同工藝，幾乎存在220種缺陷。

　　如果用傳統(tǒng)方式就需要做一個(gè)又一個(gè)小模型。模型不僅要求高，而且交付周期也很長(zhǎng)。如今，通過CV大模型技術(shù)加持，可以快速建立起一個(gè)模型，面對(duì)所有缺陷。

　　蘇州的一家合作伙伴，就使用了這樣的技術(shù)，卡點(diǎn)率下降86%，質(zhì)檢效率大幅提升。中電互聯(lián)總工程師朱達(dá)平在分論壇上講述了聯(lián)合百度智能云發(fā)布的PCBA產(chǎn)業(yè)基于輕量化5G專網(wǎng)的AOI質(zhì)檢大模型，這是首個(gè)AI質(zhì)檢行業(yè)模型，降低了每條生產(chǎn)線的成本，實(shí)現(xiàn)了綜合產(chǎn)能的大幅提升。

　　如今，具有全棧優(yōu)勢(shì)的百度智能云，在大模型重構(gòu)開物之后，加速將自己的賽道延展到了企業(yè)智能方面。

　　港口是一個(gè)比較復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景。貨物來到港口后，首先要在堆場(chǎng)進(jìn)行麻紡，之后有人員理貨，之后放到船邊，通過門機(jī)、暗橋放到船上做配載，之后還有船位的泊位計(jì)劃。

　　在大模型落地前，流程如此復(fù)雜的多個(gè)應(yīng)用化場(chǎng)景，企業(yè)通常需要做數(shù)字化堆場(chǎng)，做配載計(jì)劃，對(duì)于人員進(jìn)行自動(dòng)排班，還可以港機(jī)上做調(diào)度，在內(nèi)外集卡上做車輛智能化調(diào)度……通過引入大模型，可以將多個(gè)復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景的小模型融合到一起，基于大模型對(duì)港口作業(yè)流程的深度理解，實(shí)現(xiàn)各流程嚴(yán)絲合縫的完美調(diào)配。

　　目前在山東的日照港已經(jīng)成功落地了數(shù)字化堆場(chǎng)整體調(diào)度的一套平臺(tái)軟件，使設(shè)備利用率、場(chǎng)地利用率、周轉(zhuǎn)率和整體作業(yè)效率都得到了顯著的提升。

　　港華集團(tuán)高級(jí)副總裁席丹介紹了聯(lián)合百度智能云打造的智慧運(yùn)行平臺(tái)情況，提升了燃?xì)庑袠I(yè)的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)和安全運(yùn)營(yíng)水平。目前已有十幾家企業(yè)上線。席丹表示，期待未來大模型可以在燃?xì)庑袠I(yè)發(fā)揮更大作用。

　　大模型不再是一個(gè)單選題，而更是一個(gè)綜合題。在這個(gè)新的時(shí)代帆船上，產(chǎn)品、服務(wù)、安全等全部都需要成為必需品，甚至是從企業(yè)的層面來看，也更是剛需品。

　　就在上個(gè)月底，OpenAI 推出了面向大型企業(yè)的 ChatGPT 企業(yè)版（ChatGPT Enterprise），并號(hào)稱這是迄今為止最強(qiáng)大的 ChatGPT 版本。而在 ChatGPT Enterprise 之后，OpenAI 未來還將推出適用于較小型企業(yè)的 ChatGPT Business。

　　一切都發(fā)生得太快了。

　　人們倏然間發(fā)現(xiàn)，百度早已在B端布局。

　　作為中國(guó)人工智能領(lǐng)域的先行者與領(lǐng)導(dǎo)者，百度在過去十年一直保持著壓強(qiáng)式的研發(fā)投入，累計(jì)超過1400億元，是少有實(shí)現(xiàn)應(yīng)用、模型、框架與芯片四層全棧布局的人工智能公司。

　　其從“產(chǎn)線智能” 到 “企業(yè)智能” 再到 “產(chǎn)業(yè)鏈智能”的改造工業(yè)路線圖已經(jīng)日漸清晰，憑借強(qiáng)大的AI技術(shù)能力、豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，龐大的用戶規(guī)模，完善的生態(tài)建設(shè)，百度已經(jīng)率先進(jìn)入了大模型落地的深水區(qū)。

　　無論是美國(guó)的亞馬遜、微軟與谷歌，還是中國(guó)的百度，他們都已經(jīng)受益于B端客戶在大模型領(lǐng)域的AI算力需求或場(chǎng)景應(yīng)用需求增長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)了頗為可觀的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)。

　　當(dāng)千帆過盡，人們方始對(duì)世界的重構(gòu)與重塑后知后覺。

　　其實(shí)百度從未離開，他們只是提前感知了先驗(yàn)的召喚，轉(zhuǎn)向了他方——那被稱為不可見的世界。