中國冶金報 中國鋼鐵新聞網
記者 劉經緯 報道
“如果我們把2023年看作大模型元年的話，那么2024-2025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暨2025全國第三十屆自動化應用技術學術交流會期間，百度智能云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技術突破，大模型為人機交互、數據支撐物理世界決策、數字經濟與實體經濟互補發展建立了一種全新的聯接方式，未來能夠對推動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，更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、生產制造環節中的機理模型等，組成一個更加強大的智能系統或智能體。“相當于給過去這些AI的‘散兵游勇’配置了一位統帥，一個‘大腦’。”他說。
“產業落地是中國的獨特優勢。”曹凱說，“我們有非常龐大、系統且完整的產業鏈門類，還有非常龐大的算力基礎設施和算法沉淀積累。大模型產業化落地的關鍵要素已經初具規模，隨著更多行業頭部玩家的入場，產業鏈里高價值的場景不斷涌現，如果價值鏈里的關鍵環節都能得到提效，那么這些效率提升疊加，量變引發的整體效益就會非常高。”
曹凱介紹，公開資料顯示，2024年中國MaaS市場全年規模達7.1億元人民幣，較2023年實現215.7%的同比激增。其中，百度智能云以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，百度智能云千帆平臺企業用戶數量超40萬，千帆平臺組件數量超1000個，企業在千帆平臺上已開發出了超100萬個應用。
曹凱同時指出，大模型落地目前還有一些難題亟待解決。比如算力吃緊一直是制約大模型發展的關鍵因素。與此同時，在大模型的訓練、推理過程中，算力的利用效率卻普遍不高。他介紹，目前百度智能云研發出了更高性能、更穩定的異構算力管理平臺，幫助企業在訓練大模型時，大幅減少算力資源的浪費。百度智能云通過自研昆侖芯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。
同時，“一云多芯”也是百度智能云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。
除了算力以外，模型和應用開發的工具平臺也是企業落地大模型的重要基礎設施。“這些工作不可能讓每個企業都從頭做一遍，成本太高了。”曹凱表示，“百度智能云扮演的是一個造工具、搞基建的角色，我們專注在大模型領域的時間更長，積累更深，把沉淀下來的數據治理、模型開發、部署、評估等整個大模型全生命周期的工程化實踐都開放出來，幫助大家把使用大模型的門檻降下來，少踩坑。”
在應用方面，現在很多企業找不到場景，不知道把大模型用在哪里。“其實就是這項技術太新，缺少行業應用參考。”曹凱介紹，針對這個問題，百度智能云正在把在各行各業的實踐做成模板，做成大模型的行業增強組件，搭配通用大模型，幫助用戶快速開發出自己專屬的行業大模型應用。
鋼鐵行業的需求：從小模型到大模型
鋼鐵行業對大模型的需求主要涵蓋了大家普遍關注的質量、效率、降本、綠色、安全等方面。 “鋼鐵行業很多業務場景對大模型工具的需求其實是比較迫切的。”曹凱表示，大模型出來以后，一開始大家還是不太了解的，但從去年到今年，很多企業對大模型的能力已經有了比較充分地理解。“鋼企現在所處的這個階段，是看到了大模型可以解決的問題方向，但可能不知道怎么去系統性地規劃和建設人工智能大模型的數字化底座。”曹凱說，“我們現在做的比較多的工作，就是通過場景驅動，依托百度智能云萬源架構體系，幫助企業完成人工智能大模型的規劃落地。”
面向鋼鐵行業，百度正在重點推廣CV（計算機視覺）、多模態、大語言和時序大模型。曹凱介紹，CV大模型有很多的應用場景，包括鋼企生產過程涉及到的安全生產、質量管控等。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。“比如鋼企常見的熱軋表檢場景，在遇到一些不太容易出現的缺陷時，識別率可能比較低，綜合很多企業的生產指標來看，缺陷的召回率大概在70%到80%。”他舉例，借助CV大模型的能力可以完成缺陷結果的復判，優化整個模型的推理結果，此外也可以借助大模型去生成一些小樣本的缺陷數據。“綜合下來，借助大模型的能力，關鍵缺陷的識別率可以提高10%到20%。”曹凱說。
“現階段企業在生產過程里是不太可能用大語言模型直接去做操控工作的。但在做如設備運維、設備管理、決策分析等需要知識與數據交互的過程中，是可以把大語言模型的能力融入進去的。”曹凱表示，大模型可以快速地進行知識檢索，精準地分析，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、知識沉淀、知識應用的平臺。”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臺，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。他舉例，鋼鐵企業的設備在運行過程中，需要維修的故障種類非常多，如果想讓員工掌握全部維修、處置的能力，需要很長時間去培養。但擁有這個平臺后，當員工發現了一些異常又難以解決時，可以通過知識庫快速獲取相應的專業知識以及處理辦法，快速解決設備的故障問題，生產效率就會有非常大的提升。
深耕行業，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。”曹凱介紹，目前，百度的文心大模型已經在能源、電力、制造、金融、交通、政務、互聯網、教育、電商等幾十個行業、上百個場景中落地，已經有一半以上的央企正在聯合百度智能云進行AI創新。比如，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，并基于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，逐步沉淀形成冶金行業Al能力資源池，賦能產業上下游企業智能化升級。
曹凱介紹，在 AI 應用落地方面，百度主要面向五個場景，即質量管控、安全生產、能耗優化、生產調度、工藝優化。在這個過程中，伴隨各地的產業集聚區或重點產業分布，百度還在各地落地了一些工業互聯網基地，配合完成重點產業的AI賦能工作。“經過這些年的沉淀，我們不僅在很多行業積累了大量的工業小模型，同時從去年開始，我們也面向重點行業去做大模型的應用落地。”他說。
“大模型的產業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、知識增強這些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四層架構，不斷提升模型效果、降低模型使用成本，讓更多的企業用的起、用的好AI。“以百度智能云為例，今年我們的主力模型全部免費開放給企業。我們希望把企業使用大模型的試錯成本降到最低，企業可以通過AI和大模型找到新的增長點。”他說。
對于鋼鐵行業目前在大模型方面的投入，曹凱表示，“整個行業現在確實處在一個相對來說壓力較大的時期，企業的資金可能會優先用在最迫切需要投入的地方。但我們通過調研也看到，很多企業愿意去做一些創新類的投入，這其中就包含了大模型應用。”曹凱認為鋼企會繼續保持這類投入，一方面，一些鋼鐵企業尤其是頭部企業，希望能夠借助大模型技術的能力，引領整個行業技術的沉淀和發展。另一方面，鋼企在生產中確實遇到一些急迫需要解決的問題，只有依靠大模型才能解決。
“鋼鐵行業的場景是非常豐富的，短時間內某一家企業進入到這個領域，把行業的場景全部發掘出來，全部做好，這是不現實的。這就需要我們和更多的企業一道，深耕行業，一起去發掘高價值的場景，通過共同的努力，推動大模型的產業化落地，實現互利共贏。”曹凱最后說。
