“大模型时代，数据到底要怎么准备■■■◆★★，怎么治理★◆■★◆，怎么把不同的数据应用到大模型训练的不同阶段里，绝大部分人都还是在盲人摸象。◆★■■◆”李超表示，百度也在这个过程中踩过不少坑。
大模型的落地浪潮还在持续汹涌。激流之下，产业链上各路玩家◆★★◆，都在持续加码， 推动更多企业实现数智跃迁。百度也将在近期迎来大动作，将于9月25日召开
从今年5月份开始，随着大模型价格战的持续发酵，大模型落地进一步加速■★，一批场景开始被探索出来，大规模复制，并在财务层面，实现了ROI转正。
今年下半年，大模型落地再度向前迈进，仅两个半月内◆◆★★，市场上公开可统计的大模型相关中标项目数，已超过上半年六个月的中标项目总数
在金融行业◆■■★★■，某大型国有银行，去年还只是在客服助手、柜台助手场景，展开几千人的小范围试点◆■◆■■，今年已将这些功能正式上线全国几大客服中心，并面向全国一线柜台员工推广◆■◆★★，大模型的日活达到数万。
◆★◆★。届时，百度智能云千帆平台将迎来应用开发工具、大模型、工具链方面的全新升级，三大主要AI应用产品——百度智能云客悦、文心快码百度Comate、百度曦灵数字人也将全新升级，并同步召开智慧金融、智慧工业◆■★■■★、智慧交通、智慧政务、智能汽车★◆◆■★、具身智能等多个分论坛，实现更多技术交流和碰撞。
“在前期把业务部门拉进来，一起参与到建设和最后采纳推广中。◆★”爱分析创始人CEO金建华说。像维修助手◆■，可能集团有集团的想法，子公司有子公司的想法◆◆★■，一线员工有一线员工的想法★■◆◆，怎么把大家的收益预期对齐■★◆★◆■？这是一个有关平衡的问题。比如，有些知识图谱建设由二级公司老专家来做，让大家为共同目标推进。
这轮最早向大模型跃迁的企业■◆■◆，原来几乎都有小模型的底子◆■◆■★★。如工行在2021年前后已立项★★◆，想用★★“更大的模型◆◆◆”搭建OCR等业务应用。“ChatGPT来了之后，他们顺势把大模型项目立了起来。”一位金融人士告诉数智前线。安全生产市场受到政策监管，对央国企而言几乎是一个底线。此前，国家能源集团最大的风电二级公司龙源电力，采用传统小模型安全方案，纳管了旗下200多个风场■★◆、1万多台风机◆★◆，形成生产现场从安全监视、分析、告警到处理的闭环。今年二季度，百度中标了该项目升级版★◆■★，将结合CV大模型的泛化、识别更准确的特点，以及大语言模型的能力◆★★◆■★，让之前大量采集的信息真正用起来。
。但今天智算的技术范式已发生变化。在CPU云时代★■★★◆◆，大家最关注弹性和极致性价比，而GPU云则是能不能发挥一个大集群的算力能力。这样的集群不仅成本高昂◆■，也有一定的技术门槛，因此■★★，云厂商仍然是一个主要角色。除了算力，数据的重要性在不断显现。据数智前线，数据购买、采集、治理等相关的采购正大幅增加。
百度智能云能源电力行业总经理李超告诉数智前线月■★★，就发布了自主可控大模型——★■◆★★“大瓦特◆◆◆” 。其中，百度智能云千帆大模型平台为电力调度场景提供了技术支持。今年Q3，南网完成了最核心业务部门——南网总调的大语言模型选型工作，百度成功入选技术服务方★★◆■■◆。
“在港口，我们先通过问答和问数，让客户看到★★，原来大模型是靠谱的，然后再逐步切入核心业务系统。■★■◆■”扈维说，■■★★◆“我们在山东港口集团已在规划下一期，会更多深入到业务场景。”港口是一个复杂的交通枢纽，最核心的就是货■■★★■★、人、卡车、龙门吊等的调度。此前，港口引入的TOS系统（码头操作系统），逐步加入了AI算法。而大模型能进一步解决更多元数据接入的问题。
而据数智前线日，仅两个半月内，大模型相关中标项目总数至少有286个■★，成功赶超上半年6个月的项目总数★◆★■。
大模型落地是个复杂的系统工程，随着企业进入深水区◆★，一些落地的门道和路径，正在加速浮上水面。“我们去对接客户时，第一件事■★★★■■，是要帮他们摸清大模型的边界。”扈维告诉数智前线，为避免认知不统一而导致后期出现交付不了或离客户预期太远的局面◆★★■，他们现在基本每个项目，
。”李超说★◆■◆。在行业里，有大量的工作任务与机理、科学计算相关★■◆，这是大语言模型或CV大模型没办法做的。“这些问题不解决■■■★★，我们所畅想的未来——以大模型为能力中心，提供一个完整的Agent服务，是无法实现的。■★★”李超说，未来一定是大模型结合专业领域的小模型，才能深入到客户核心业务场景里去★◆。
企业也需要定期披露标杆项目运行情况和业务收益■◆■★◆★，公开予以激励。“比如给员工一些积分■■◆◆，并与一些制度挂钩，兑换一些礼品。★★★■■◆”扈维观察。◆◆■◆★★“我们会与绩效、奖金直接挂钩。★★■◆”一家科技企业CIO说，“虽然有些简单粗暴◆■■★◆，但确实有效果。”这需要管理层的配合，以及调动HR资源。第一次使用的留存率也很重要。要想办法把改版迭代后员工第一次登录的体验做好，比如入口做得足够清楚■◆◆★★■，以前不准的现在准了★★★，企业员工就会持续使用。
此外，大模型在具体场景的落地过程中★★■◆，还需要做很多工程化工作。比如大模型习惯以“总分总◆◆★★■”形式输出答案，回答每次也有所不同，但有些客户更习惯“先分后总”的方式，并且希望回答能实现“复现★★◆◆”◆★◆。“即便只有语序、语法的微小变化◆◆■■■★，有些港口领导也是不能接受的■★■★◆★”★★◆■，扈维举例说，这就要求他们做很多工程化工作，保证大模型的输出符合客户预期■★■★◆■。
在很多传统行业大企业，最大的阻力来自工作惯性。很多一线员工都是老师傅◆◆◆■，现在让他用上设备检修助手★■■，他会说★■★■，★◆★“有事情还不如我自己倒腾试一下，或者我给老张打个电话★■◆■★，一辈子就是我们仨一块干的”。
■◆★■★★“过去几年，我们在这个方向上打了一些基础。”李超说，百度提供仿真优化引擎◆■，与行业伙伴一起进入电网调度■★、石油石化炼化、油气勘探场景，探索电网调度的电网潮流稳态分析、石油石化的空能岛运行优化、脱硫脱硝等与机理模型相关的实际项目落地◆■◆★■◆。今年9月，百度也参与了国家管网智能调度的投标。“这些都是客户非常关注的核心生产方向。而且，我们认为
，很多“用户单位不了解AI，AI的单位不了解行业◆◆★★★★”。李超介绍，为解决断层◆■■◆◆★，他们除了配备具有行业背景的解决方案架构师外，也会在伙伴挑选时有所侧重■■■。“能源行业合作伙伴，我们基本只选两类，一类是客户产业单位，一类是在客户产业公司里做人力外包服务的公司。◆★■◆★◆”李超告诉数智前线◆■，他们的共同特点是，既深度参与和理解客户业务◆◆■■★，又了解IT行业◆■。
李超观察，过去两年，大模型的应用还属于起步期，集中在办公、客服这些助手场景里。这与投资达数千万、上亿甚至百亿规模的央国企管理层的期待，是完全不一致的。现在，大模型要深入企业的核心业务。“在能源行业，
很多企业定期要召开生产经营会，对齐数据是一个非常困难的事。而借助大语言模型，可以更快、更准地去汇总、抽取结果，完成初步分析，对用户来说价值非常高★■。
今年1-8月，国内大模型中标项目数量已经达到2023年全年数量的5倍，中标金额达到去年全年的2倍
“大模型是个一把手工程。”一位金融业人士观察■★◆，需要从上到下推进。高层领导在公开场合支持标杆项目。◆★■“有时不反对也是一种支持。”
一位科技企业CIO在大模型建设和应用推广中，遇到了不小的阻力：一线员工和部门不配合，哪怕是领导说了也没用。当公司上了代码助手后，综合效率提升了1/3◆■◆◆★。“虽然我们很少谈论减人，但确实意味着写代码的人，要往开发的前端或后端转岗。”一线员工担心被裁员◆◆■★■，一些业务部门有地盘意识，这都是现实问题。
从业务部门视角◆◆■★★■，设计有感染力◆■、有画面感的故事◆★◆■★，让一些老师傅现身说法，可能会有感染性。项目的日活、月活等数据同样重要。这些都是
在工业行业■◆，传统CV小模型在遇到小样本时，识别率比较低。而借助CV大模型■★■★★，可以提升小样本数据的识别率。不少企业也缺少知识管理、沉淀和应用平台。现在借助大模型和知识检索，企业可以形成知识管理的平台能力，完成隐性知识的显性化◆★、显性知识的结构化、结构知识的关联化◆■、关联知识的流动化这些工作。
港口这个进出口贸易大通路◆◆，也已探索和布局。◆■■■◆★“我们看到■◆★◆◆★，很多客户把大模型写进了未来三年的IT规划。”百度智能云物流运输解决方案总经理扈维告诉数智前线，不同于过去几轮技术变迁，这一轮里“观望的少，上手试的多★■”■★■◆◆■。
从企业落地整体情况来看，客户的需求维度是360度的。有趣的是，目前所有云公司都在从云的合作伙伴◆★★，转向AI转型战略伙伴，围绕AI基础设施、算法模型■◆★◆、数据、部署调优以及定制化等，进行整体技术能力升级◆◆■。
。”李超说，他们将特别投入精力，来规划这些“手和脚■★”■◆。大模型是大脑，有了这些“手和脚（专业的API）”，才能真正实现核心场景服务。
快速变化更迭的技术浪潮下，行业交流正在加快。最近几个月，各地已纷纷涌现出各种大大小小的AI大会，而百度，据悉也将在9月25日，召开2024百度云智大会。更多技术的交流和碰撞即将到来。