本報記者 劉經緯

　　“如果我們把2023年看作大模型元年的話
，2024年—2025年大模型已經真正走向產業化落地。”近日
，在第二屆（2025）鋼鐵工業數字化發展高端論壇期間，百度智能雲智慧工業行業解決方案總監曹凱在接受《中國冶金報》記者專訪時表示，最近幾年
，大模型毫無疑問是最具影響力的AI（人工智能）技術突破
，大模型為人機交互
、支撐物理世界決策等提供了一種全新的方式，未來將對產業鏈發展發揮巨大作用。

　　大模型產業化落地正在加速

　　曹凱表示，大模型的“大”不僅體現在模型的數量規模上
，還體現在它的泛化能力和跨行業的普世價值上。大模型不僅可以理解和生成語言，還能夠處理圖像、視頻
、音頻等多模態信息，甚至能根據人類意圖去管理、調度很多的小模型、領域模型、機理模型等，組成一個更加強大的智能係統或智能體。“相當於給過去這些AI的‘散兵遊勇’配置了一位‘統帥’。”他說。

　　“產業化落地是中國的獨特優勢。”曹凱說，“我們有非常龐大
、係(xi)統(tong)且(qie)完(wan)整(zheng)的(de)產(chan)業(ye)鏈(lian)門(men)類(lei)
，還(hai)有(you)非(fei)常(chang)龐(pang)大(da)的(de)算(suan)力(li)基(ji)礎(chu)設(she)施(shi)和(he)算(suan)法(fa)沉(chen)澱(dian)積(ji)累(lei)。隨(sui)著(zhe)更(geng)多(duo)行(xing)業(ye)頭(tou)部(bu)玩(wan)家(jia)入(ru)場(chang)
，產(chan)業(ye)鏈(lian)裏(li)高(gao)價(jia)值(zhi)的(de)場(chang)景(jing)將(jiang)不(bu)斷(duan)湧(yong)現(xian)
，量(liang)變(bian)引(yin)發(fa)的(de)整(zheng)體(ti)效(xiao)益(yi)就(jiu)會(hui)非(fei)常(chang)高(gao)。”

　　公開資料顯示，2024年中國MaaS（模型即服務）市場全年規模達7.1億元人民幣

，較2023年同比激增215.7%。其中，百度智能雲以28%的市場份額居首。“過去一年，大模型已經被企業真正用起來了。從趨勢上看，大模型的產業化落地正在加速。”他介紹，從數據來看，百度智能雲千帆平台企業用戶數量超40萬家，千帆平台組件數量超1000個

，企業在千帆平台上已開發出超100萬個應用。

　　曹凱同時指出
，大模型落地還有一些難題亟待解決
，比如算力吃緊一直是製約大模型發展的關鍵因素，且在大模型的訓練、推理過程中，算力的利用效率普遍不高。他介紹，目前百度智能雲通過自研昆侖芯P800芯片及百舸大規模推理加速能力，實現了算力性能與成本的雙重突破。

　　“一雲多芯”也是百度智能雲長期研究的一項關鍵技術，即在同一個智算集群中使用不同廠商的芯片，完成大模型訓練推理任務。“有了這項技術，可以幫助企業擺脫單一芯片帶來的高溢價和供應鏈風險。”曹凱說。

　　除算力外，模型和應用開發的工具平台也是企業落地大模型的重要基礎設施。曹凱表示：“百度智能雲扮演的是一個造工具、搞基建的角色，我們把沉澱下來的數據治理、模型開發、部署、評估等大模型全生命周期的工程化實踐都開放出來，幫助大家降低大模型的使用門檻。”

　　“現在很多企業找不到場景，不知道把大模型用在哪裏。”曹cao凱kai介jie紹shao，針zhen對dui這zhe個ge問wen題ti
，百bai度du智zhi能neng雲yun正zheng在zai把ba各ge行xing各ge業ye的de實shi踐jian做zuo成cheng模mo板ban，做zuo成cheng大da模mo型xing的de行xing業ye增zeng強qiang組zu件jian，搭da配pei通tong用yong大da模mo型xing，幫bang助zhu用yong戶hu快kuai速su開kai發fa出chu專zhuan屬shu的de行xing業ye大da模mo型xing應ying用yong。

　　鋼鐵業需求從小模型轉變為大模型

　　“鋼鐵行業很多業務場景對大模型的需求其實是比較迫切的。”曹凱表示。

　　“鋼企現在所處的階段
，是看到了大模型可以解決的問題方向，但不知道如何去係統性地規劃和建設人工智能大模型的數字化底座。”曹凱說，“我們現在做的工作
，更多就是通過場景驅動
，依托百度智能雲萬源架構體係，幫助企業完成人工智能大模型的規劃落地。”

　　此前，已經有很多企業使用了小模型，但在實際應用中，一個比較大的問題是識別準確率不足。“birugangqichangjianderezhabiaojianchangjing，zaiyudaoyixiebutairongyichuxiandequexianshi，shibielvkenengbijiaodi，zonghehenduoqiyedeshengchanzhibiaolaikan，quexiandezhaohuilvwei70%~80%。”曹凱表示，借助CV（計算機視覺）大模型可以完成缺陷結果的複判

，優化整個模型的推理結果，也可以借助大模型生成一些小樣本的缺陷數據。“關鍵缺陷的識別率可以提高10%~20%。”他說。

　　“現階段，企業是不太可能用大語言模型直接去做操控工作的
，但在開展設備運維、設備管理
、決策分析等需要知識與數據交互的工作的過程中
，可以把大語言模型的能力融入進去。”曹凱表示，大模型可以快速地進行知識檢索、精準分析、生成報告等，大大提高效率。

　　“我們在調研中發現，很多鋼企缺少知識管理、沉澱及應用的平台。”曹凱表示，通過大模型，尤其是百度所具備的知識檢索的經驗和能力建立這樣一個平台
，可以有效地幫助企業完成隱性知識的顯性化、顯性知識的結構化、結構知識的關聯化
、關聯知識的流動化。

　　讓企業用得起大模型

　　“百度作為一家AI公司，通過創新技術去幫助實體經濟實現數字化、智能化升級，提升產業鏈、供應鏈韌性

，既是我們的特長

，也是我們的使命。”曹凱表示。

　　在冶金行業，百度聯合中國鋼研打造了冶金流程感知大模型、冶金流程優化大模型，並基於大模型的能力衍生出“材料金相分析”“生產物料跟蹤”“生產計劃排程”等AI原生應用，逐步沉澱形成冶金行業Al能力資源池
，賦能產業上下遊企業智能化升級。在AI應用落地方麵，百度主要麵向5個場景，即質量管控
、安全生產
、能耗優化、生產調度、工藝優化。“經過這些年的沉澱
，我們不僅積累了大量的工業小模型，還從去年開始麵向重點行業做大模型的應用落地。”他說。

　　“大模型的產業化落地現在還處在早期，還要持續研發
、迭代，尤其是在多模態融合
、知識增強等前沿技術上不斷探索
，改善人機交互體驗。”曹凱表示
，未來百度將繼續圍繞人工智能技術棧的4層架構，不斷提升模型效果、降低模型使用成本，讓更多的企業用得起、用得好AI。

　　對於鋼鐵行業目前在大模型方麵的投入
，曹凱表示：“整zheng個ge行xing業ye處chu在zai壓ya力li較jiao大da的de時shi期qi，企qi業ye的de資zi金jin可ke能neng會hui優you先xian用yong在zai最zui迫po切qie需xu要yao投tou入ru的de地di方fang。但dan我wo們men通tong過guo調tiao研yan也ye看kan到dao
，很hen多duo企qi業ye願yuan意yi去qu做zuo一yi些xie創chuang新xin類lei的de投tou入ru，這zhe其qi中zhong就jiu包bao含han了le大da模mo型xing應ying用yong。”曹凱認為
，鋼企會繼續保持這類投入。一方麵，一些頭部鋼鐵企業希望借助大模型技術的能力，引領整個行業技術的發展；另一方麵，鋼企在生產中確實遇到一些急迫的問題
，隻有依靠大模型才能解決。

　　“鋼鐵行業的場景是非常豐富的
，某一家企業進入到這個領域
，短時間內把行業的場景全部發掘出來、全(quan)部(bu)做(zuo)好(hao)是(shi)不(bu)現(xian)實(shi)的(de)。這(zhe)就(jiu)需(xu)要(yao)我(wo)們(men)和(he)更(geng)多(duo)的(de)企(qi)業(ye)一(yi)道(dao)，深(shen)耕(geng)行(xing)業(ye)
，一(yi)起(qi)去(qu)發(fa)掘(jue)高(gao)價(jia)值(zhi)的(de)場(chang)景(jing)
，推(tui)動(dong)大(da)模(mo)型(xing)的(de)產(chan)業(ye)化(hua)落(luo)地(di)，實(shi)現(xian)互(hu)利(li)共(gong)贏(ying)。”曹凱說。