百度沈抖：AI應用在B端率先爆發(fā)

　　11月12日，以“應用來了"為主題的百度世界2024在上海召開。會上，百度集團執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖分享了百度智能云在大模型產(chǎn)業(yè)落地方面的最新進展，并在企業(yè)級AI原生應用開發(fā)、大模型開發(fā)調(diào)優(yōu)等方面發(fā)布一系列全新功能。

　　目前，百度智能云擁有中國最大的大模型產(chǎn)業(yè)落地規(guī)模。超過六成的央企和大量的民營企業(yè)，正在聯(lián)合百度智能云進行AI創(chuàng)新。百度智能云千帆大模型平臺已經(jīng)幫助客戶精調(diào)了3.3萬個模型、開發(fā)了77萬個企業(yè)應用、文心大模型日均調(diào)用量超過15億次。

　　沈抖表示，AI應用正率先在B端爆發(fā)。由企業(yè)級大模型工程平臺、異構(gòu)算力平臺組成的新型AI基礎設施，將替代傳統(tǒng)云計算，為大模型應用在企業(yè)生產(chǎn)力場景中的規(guī)模落地提供關鍵支撐。

　　(百度集團執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖)

　　AI應用率先在B端爆發(fā)

　　60%央企使用百度云AI服務

　　2024年，大模型產(chǎn)業(yè)落地顯著提速，在行業(yè)場景覆蓋廣度、落地深度等方面都有顯著提升。目前，百度智能云已經(jīng)在能源、電力、制造、金融、交通、政務、互聯(lián)網(wǎng)、教育、電商等數(shù)十個行業(yè)、幾百個場景中落地大模型應用。

　　在能源電力行業(yè)，國家電網(wǎng)正在圍繞文心大模型、千帆平臺，結(jié)合電力行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)，聯(lián)合百度共創(chuàng)電力行業(yè)大模型基礎底座，并在調(diào)度、設備、營銷等六大專業(yè)領域深入探索。目前，已經(jīng)在電力設備運檢、供電服務等電力行業(yè)核心場景成功完成應用落地。

　　在餐飲行業(yè)，中國最大的餐飲公司百勝中國，基于文心大模型打造了AI智能客服系統(tǒng)，為旗下包括肯德基在內(nèi)的多個品牌提供服務。百勝中國CTO張雷表示，目前，AI客服每天能夠為百勝中國處理超過15萬次消費者溝通，問題解決率高達90%;在輔助人工方面，AI客服能夠快速歸納、總結(jié)消費者訴求，輔助客服更快速、更精準地回復，整體效率提高10%!此外，大模型還能夠?qū)崟r評估客服服務質(zhì)量，幫助百勝中國進一步提升服務水平。

　　(百勝中國CTO張雷)

　　目前，百度智能云已經(jīng)擁有中國最大的大模型產(chǎn)業(yè)落地規(guī)模。已有超過六成的央企和大量的民營企業(yè)，正在聯(lián)合百度智能云進行AI創(chuàng)新，文心大模型日均調(diào)用量超過15億次。

　　沈抖認為，AI應用正率先在B端爆發(fā)，而“企業(yè)級”AI應用大量涌現(xiàn)的背后，是產(chǎn)品服務形態(tài)的突破性變革與能力的大幅拉升。

　　以百度智能云“曦靈”數(shù)字人平臺為例，全新升級的“文生3D數(shù)字人視頻”功能，能夠大幅提升電商、教育、文旅等行業(yè)的內(nèi)容創(chuàng)作、營銷推廣效率，大幅降低成本支出。

　　比如，在電商領域，過去拍攝制作真人產(chǎn)品推廣短視頻需要專業(yè)團隊花費幾天時間才能完成。而“文生3D數(shù)字人視頻”只需一句話，就能生成符合不同行業(yè)場景特色的3D數(shù)字人形象和專業(yè)靈動的視頻，成本僅有傳統(tǒng)方式的1%，工作效率提升超過1倍!

　　沈抖表示，無數(shù)的AI應用，正在重新定義人與數(shù)字世界、物理世界之間的交互方式。現(xiàn)在，這些應用已經(jīng)深入到企業(yè)“研產(chǎn)供銷服”的各個環(huán)節(jié)，并成為企業(yè)提升競爭力的關鍵要素。

　　模型精調(diào)需求大增

　　千帆平臺發(fā)布工作流Agent、模型蒸餾兩大開發(fā)功能

　　傳統(tǒng)的企業(yè)業(yè)務中，復雜的工作和任務往往過度依賴專家經(jīng)驗和固有流程，即工作流;即便在數(shù)字化系統(tǒng)中，傳統(tǒng)工作流配置依舊是沒有“大腦”的機械執(zhí)行，難有實質(zhì)性的突破。

　　大模型具備強大的意圖理解和泛化能力，能夠充分理解工作流的目的與內(nèi)涵，相當于一顆會思考的“大腦”;通過與企業(yè)工作流相結(jié)合，又可以有效解決大模型“幻覺”問題，增強大模型“控場能力”，保障復雜任務的決策與執(zhí)行準確。二者結(jié)合，構(gòu)成了智能時代企業(yè)真正需要的“數(shù)字員工”。

　　本次大會，百度智能云千帆大模型平臺正式發(fā)布“工作流Agent”功能，旨在幫助企業(yè)快速開發(fā)出面向復雜對話場景的AI應用，快速擁有專業(yè)水平的“數(shù)字員工”。通過學習各種企業(yè)流程與規(guī)范，工作流Agent能夠適應不同崗位職責，快速規(guī)�；瘡椭�，大幅提升企業(yè)運轉(zhuǎn)效率。

　　以保險行業(yè)為例，目前百度智能云正在基于工作流Agent探索、落地車險續(xù)保售前數(shù)字員工。過去，車險續(xù)保的工作指導包含大量流程、子流程、文檔等內(nèi)容，優(yōu)秀銷售人員稀缺，且培養(yǎng)周期往往長達一到兩年�；�于工作流Agent開發(fā)金牌銷售數(shù)字員工，則最快可以在1小時內(nèi)完成、上線，大幅提升了企業(yè)車險業(yè)務的核心生產(chǎn)力。這樣的工作流Agent可以快速集成到百度搜索、微信公眾號、企業(yè)官網(wǎng)等業(yè)務系統(tǒng)中，便利觸達用戶。

　　目前，由工作流Agent開發(fā)的“續(xù)保金牌銷售”，已在百度智能云智能客服平臺“客悅”開放體驗。(https://keyue.cloud.baidu.com/unit/world-conference)

　　“我們在實踐中發(fā)現(xiàn)，行業(yè)應用要達到更專業(yè)的效果，需要深入模型層面進行定制開發(fā)或精調(diào)。精調(diào)模型的數(shù)量一定程度上反映了大模型與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的深度。這個數(shù)量今年增長地特別快，在千帆大模型平臺上，每天有超過一半的調(diào)用量是來自精調(diào)后的模型。”沈抖說。

　　在醫(yī)療行業(yè)，杭州全診醫(yī)學基于千帆平臺和文心大模型打造了AI醫(yī)療助理應用，能夠在導診、預診、診間、入院、手術(shù)、隨訪等全階段服務醫(yī)生患者。以輔助醫(yī)生撰寫病歷為例，全診醫(yī)學通過使用20萬份精標病歷數(shù)據(jù)對大模型進行精調(diào)，使AI醫(yī)療助理的醫(yī)學用語更準確、更規(guī)范，大幅提升病歷內(nèi)容質(zhì)量。病歷生成的準確度提升了45%，病歷書寫時間減少75%，醫(yī)生的接診量提高了20%，造福更多病患。

　　而針對數(shù)據(jù)積累不足，難以承擔人工精標數(shù)據(jù)成本的企業(yè)，千帆平臺全新推出模型蒸餾解決方案，幫助企業(yè)利用文心旗艦級大模型生成專業(yè)數(shù)據(jù)，完成全流程的數(shù)據(jù)準備工作，加速啟動模型精調(diào)工作。

　　以百度電商數(shù)字人直播平臺“慧播星”為例，通過使用文心旗艦模型ERNIE 4.0 Turbo萃取訓練數(shù)據(jù)，生成模型精調(diào)數(shù)據(jù)集，對輕量級大模型ERNIE Lite進行精調(diào)，精調(diào)后的模型在特定場景中的效果與旗艦模型基本持平，并擁有更快的推理速度，成本大幅下降90%。模型上線以后，數(shù)字人直播間的互動率大幅提升11%，帶貨轉(zhuǎn)化率也實現(xiàn)了極大提升。

　　大算力管理依然是最大難題

　　百舸4.0升級十萬卡集群跨地域部署能力

　　大算力是大模型落地的基礎條件。為了滿足企業(yè)落地大模型從集群創(chuàng)建、開發(fā)實驗，到模型訓練、模型推理的全旅程算力需求，百度智能云推出百舸AI異構(gòu)計算平臺 4.0，服務了中國石化、中海石油、長安汽車、上海交通大學、地平線等行業(yè)龍頭企業(yè)和機構(gòu)，目前已具備了成熟的10萬卡集群部署和管理能力。

　　沈抖表示，為了支撐大模型的進一步高速發(fā)展，百度智能云提前布局，是行業(yè)內(nèi)最早打磨10萬卡集群能力的廠商之一，并通過技術(shù)創(chuàng)新解決了集群算力供給、跨地域部署兩大核心難題。

　　首先，在算力供給方面，百舸平臺兼容昆侖芯、昇騰、海光DCU、英偉達、英特爾等國內(nèi)外主流AI芯片，支持同一智算集群中混合使用同一廠商不同代際芯片、不同廠商芯片，最大程度上屏蔽硬件之間差異，幫助中國企業(yè)擺脫單一芯片帶來的高溢價和供應鏈風險。

　　目前，在萬卡規(guī)模集群上，百舸能夠?qū)�兩種芯片混合訓練大模型的效率折損控制在5%以內(nèi)，達到業(yè)界最領先的水平。未來，“一云多芯”將成為中國企業(yè)的必然選擇。

　　另一方面，10萬卡規(guī)模超大集群需要占據(jù)大概10萬平方米空間，相當于13個標準足球場;每天則要消耗大約300萬千瓦時的電力，相當于北京市東城區(qū)一天的居民用電量。這種對于空間和能源的巨大需求，遠超傳統(tǒng)機房部署的承載能力，而跨地域機房部署又會給網(wǎng)絡通信帶來巨大挑戰(zhàn)。

　　通過設計高效的網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)，結(jié)合模型切分優(yōu)化和跨地域無擁塞高性能網(wǎng)絡方案，百舸能夠在橫跨幾十公里的多機房組成的萬卡規(guī)模的集群上，將單一模型訓練任務的性能折損控制在4%以內(nèi)，達到業(yè)界最領先水平。