如果說從AI到Agent是對(duì)于產(chǎn)品落地形態(tài)的共識(shí)，那么如今百度智能云打響的恰是一個(gè)基于Agent進(jìn)行TO B行業(yè)表達(dá)的AI生產(chǎn)力升維戰(zhàn)。
在這個(gè)新的工程體系能力里，除了之前百度Create大會(huì)上提出的面向Agent的RAG能力等通用能力模塊，對(duì)更為專業(yè)、個(gè)性化的產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景，其基于千帆平臺(tái)最新構(gòu)建出的是一個(gè)新的“行業(yè)模型+行業(yè)智能體”的端到端AI工程體系，讓企業(yè)近一步降低AI落地門檻，真正將AI轉(zhuǎn)化為可用可見的生產(chǎn)力工具。
作者|皮爺?
出品|產(chǎn)業(yè)家?
如果在武漢協(xié)和醫(yī)院就診，或許人們會(huì)經(jīng)歷這樣一個(gè)和之前截然不同的新流程：
點(diǎn)擊預(yù)約界面的“幫我預(yù)約”，人們自主上傳病歷，系統(tǒng)會(huì)預(yù)先基于病歷細(xì)節(jié)主動(dòng)詢問幾個(gè)問題，回答完成后，正式就診時(shí)醫(yī)生會(huì)直接繞過前面的“基礎(chǔ)環(huán)節(jié)”，直接對(duì)癥下藥，給出精準(zhǔn)的治療方案。
這個(gè)高效直接的新流程交互界面，正是武漢協(xié)和醫(yī)院內(nèi)部如今已經(jīng)落地的AI導(dǎo)診，而它的“前身”是百度智能云千帆平臺(tái)新推出的“智慧就醫(yī)智能體”。
如果說在2025年，關(guān)于大模型，什么是真正的關(guān)鍵詞，那么智能體必然是最多數(shù)人的選項(xiàng)，這個(gè)特殊的產(chǎn)品形態(tài)如今已經(jīng)成為中國企業(yè)乃至全球?qū)τ贏I技術(shù)最小落地觸點(diǎn)的新共識(shí)。
“之前我們意愿雖然強(qiáng)，但內(nèi)部的AI技術(shù)立項(xiàng)更多是落地‘大模型基座’，今年我們開始統(tǒng)一把落地點(diǎn)放到‘智能體’上?！币晃恍聞?shì)力車企技術(shù)負(fù)責(zé)人告訴產(chǎn)業(yè)家。
根據(jù)全球四大會(huì)計(jì)事務(wù)所之一的畢馬威（KPMQ）發(fā)布的報(bào)告顯示，自從2025年第一季度以來，全球范圍內(nèi)進(jìn)行智能體試點(diǎn)的企業(yè)比例從37%大幅躍升至65%，超過82%的管理者把智能體落地作為接下來一年里的核心重點(diǎn)項(xiàng)目。
但這個(gè)共識(shí)背后也更有硬幣的另一面。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，在2024、2025年間，約1/3 ~ 1/2的智能體項(xiàng)目在POC（概念驗(yàn)證）到生產(chǎn)環(huán)節(jié)，因?yàn)镽OI不清晰被直接叫停。來自Gartner的數(shù)據(jù)同樣預(yù)判，到2025年年底，有超過30%以上的 AI和智能體項(xiàng)目會(huì)在POC后被廢棄，主因是成本、數(shù)據(jù)質(zhì)量等等問題。
實(shí)際上，這種需求和價(jià)值的沖突也恰構(gòu)成著2025年上半年人們對(duì)智能體的核心討論——即到底怎樣的智能體才能成為真正的AI落地觸點(diǎn)？又或者說企業(yè)應(yīng)該搭建怎樣的AI環(huán)境保障智能體的價(jià)值發(fā)揮？
百度智能云是被看見的這些問題的回答者之一。一個(gè)數(shù)據(jù)是，如今百度智能云累計(jì)幫助用戶精調(diào)了 3.3 萬個(gè)大模型，開發(fā)出 100 多萬個(gè)企業(yè)級(jí)應(yīng)用。
這些數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的真實(shí)細(xì)節(jié)恰是一個(gè)個(gè)跑在百度智能云上的諸如武漢協(xié)和醫(yī)院這樣的AI生產(chǎn)力案例，在這些有溫度的場(chǎng)景里，AI已然成為真實(shí)的生產(chǎn)力工具和民生助力加持。
為什么是百度智能云？或者說，這個(gè)一直定位AI云的平臺(tái)到底為企業(yè)搭建的是一個(gè)怎樣的AI環(huán)境和土壤？以及，這樣的環(huán)境和土壤對(duì)AI技術(shù)的普惠化和落地化到底具備怎樣的價(jià)值？
在這次2025智能經(jīng)濟(jì)論壇上，百度智能云把它的答案近一步放到臺(tái)前。
一、大模型落地2025：
看得見的Agent共識(shí)，看不見的工程卡點(diǎn)
在這些答案之前，一個(gè)或許更應(yīng)該被衡量的命題是：2025年上半年，中國的AI大模型落地到底走到哪了？
與這個(gè)問題對(duì)應(yīng)的是在過去6個(gè)月里一系列和大模型相關(guān)的關(guān)鍵詞，不僅是DeepSeek，還更有Agent智能體、一體機(jī)、推理加速、RAG等等一系列被放到AI舞臺(tái)中心的新標(biāo)簽。
這些標(biāo)簽串聯(lián)起來，也恰構(gòu)成著人們對(duì)于AI生產(chǎn)力的期待和熱情。但也恰如開篇所說，從技術(shù)曲線到真正的產(chǎn)業(yè)落地并不是一件容易的事，不僅對(duì)中國企業(yè)，甚至在全球范圍內(nèi)都有極高的難度。
那么，在上層技術(shù)和實(shí)現(xiàn)方式都明確的前提下，AI落地的難點(diǎn)還會(huì)出現(xiàn)在哪？
“數(shù)據(jù)安全和準(zhǔn)確性是我們最看重的能力，但目前市面上的智能體服務(wù)商提供的能力都很難達(dá)到金融級(jí)的要求，我們自行搭建耗費(fèi)成本又很大?！币晃魂兾鲄^(qū)域銀行技術(shù)負(fù)責(zé)人在采訪中告訴產(chǎn)業(yè)家。
從全局視角來看，這是當(dāng)下智能體落地的最大卡點(diǎn)。即對(duì)金融、政務(wù)、醫(yī)療、能源甚至制造行業(yè)而言，盡管目前市面上不少云服務(wù)商和大模型服務(wù)商都提供算力、模型以及數(shù)據(jù)相關(guān)服務(wù)，但對(duì)企業(yè)而言，其仍然很難基于現(xiàn)有的MaaS平臺(tái)搭建或者調(diào)用到足夠匹配自身產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景的智能體。
這其中涉及到的工程難點(diǎn)有很多，比如不同智能體如果要達(dá)到最好的效果，應(yīng)該在底層調(diào)用不同的大模型，如文心4.5，如DeepSeek，如Llama等，但大部分平臺(tái)無法支持這種模型和智能體的多線切換模式，僅支持不同智能體和單一模型之間的調(diào)用。
再比如，在智能體本身側(cè)，如今市面上大部分智能體距離真正的產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景還尚有距離，更多集中在通用場(chǎng)景側(cè)，企業(yè)往往需要在現(xiàn)有通用智能體的基礎(chǔ)上基于產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景進(jìn)行大量調(diào)試。
此外，難點(diǎn)也更在模型層。即盡管今年在大模型落地側(cè)基于智能體的推理訓(xùn)練成為人們落地AI的共識(shí)，但從效果來看，這個(gè)“共識(shí)”仍然有可調(diào)優(yōu)的空間。
不少行業(yè)人士告訴產(chǎn)業(yè)家，單獨(dú)通過RAG等能力可以滿足企業(yè)在部分產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景的AI需求，但如果要在比如智能診療、金融風(fēng)控、工業(yè)質(zhì)檢等更為專業(yè)的領(lǐng)域，其往往需要在對(duì)應(yīng)的行業(yè)大模型基礎(chǔ)上進(jìn)行推理訓(xùn)練，比如金融大模型、能源大模型等等，唯有如此，才能讓最前端的智能體能真正落地到企業(yè)內(nèi)場(chǎng)景。
這些都不是容易的事。比如如今市面上智能體更多集中在通用場(chǎng)景的問題，對(duì)服務(wù)商而言，其如果要構(gòu)建更細(xì)顆粒度適配產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景的智能體，就必須深挖對(duì)應(yīng)場(chǎng)景和環(huán)節(jié)的一系列產(chǎn)業(yè)know-how，比如流程，比如權(quán)限，比如數(shù)據(jù)格式等等，對(duì)服務(wù)商而言，這對(duì)應(yīng)的是一個(gè)個(gè)行業(yè)專家團(tuán)隊(duì)的投入。
再比如行業(yè)大模型難題，即對(duì)大部分企業(yè)，即使是中大型企業(yè)，盡管目前市面上廣泛分布著不同的AI Infra廠商和訓(xùn)練方法，但對(duì)單個(gè)企業(yè)而言，進(jìn)行一個(gè)行業(yè)大模型的微調(diào)其中耗費(fèi)的成本少則幾十萬，多則上百萬；同時(shí)，對(duì)大部分企業(yè)而言，其也很難收集足夠量級(jí)的垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)集進(jìn)行集中訓(xùn)練。
可以說，如果2024年，人們對(duì)AI大模型的定調(diào)是第四次工業(yè)革命的技術(shù)向上，那么2025年，這個(gè)定調(diào)則恰應(yīng)該是從AI技術(shù)曲線到產(chǎn)業(yè)AI工程的“逐步攻堅(jiān)”。
這其中的難題和卡點(diǎn)不再只存在于AI技術(shù)的研究論文中，也更存在于一個(gè)個(gè)嘗試進(jìn)行生產(chǎn)力重構(gòu)的真實(shí)產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景，新的難題幾乎遍布AI產(chǎn)業(yè)鏈的全部落地節(jié)點(diǎn)，從底層的模型層到上層的智能體層，從企業(yè)最前端的簡單問答到核心場(chǎng)景的智能體構(gòu)建。
在AI落地已經(jīng)進(jìn)入深水區(qū)的如今，是否有更優(yōu)的工程答案？
二、一場(chǎng)百度智能云的AI升維戰(zhàn)
實(shí)際上，這也恰是過去兩年里在百度智能云思考的問題。作為第一個(gè)吹響國內(nèi)AI號(hào)角的互聯(lián)網(wǎng)大廠，相較于其它服務(wù)商，這些問題要來的更為洶涌直接。
而在這次2025智能經(jīng)濟(jì)論壇上，百度智能云和它的一些新思考被放到臺(tái)前。
武漢協(xié)和醫(yī)院的案例背后的“智慧就醫(yī)智能體”恰是這些最新思考的一個(gè)縮影。在面向醫(yī)療場(chǎng)景的智能體之外，在此次大會(huì)上，百度智能云千帆平臺(tái)還發(fā)布了多款面向?qū)I(yè)場(chǎng)景的智能體，如面向能源行業(yè)的營銷供電方案智能體、面向交通行業(yè)的公路應(yīng)急指揮智能體、面向政務(wù)行業(yè)的生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)智能體。
這些智能體有一個(gè)共同的名字，即“百度智能云精選行業(yè)場(chǎng)景智能體家族（Agent Family）”。
對(duì)這個(gè)產(chǎn)品的一個(gè)描述是，其恰是百度智能云專門面向不同產(chǎn)業(yè)賽道的更核心場(chǎng)景，聯(lián)合行業(yè)對(duì)應(yīng)的專業(yè)廠商推出的行業(yè)專屬智能體，比如營銷供電方案智能體背后是百度和國家電網(wǎng)的不斷打磨嘗試，比如生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)智能體是由百度智能云和中國環(huán)境監(jiān)測(cè)總站一起打造。
可以理解為，百度智能云的做法是基于和行業(yè)頭部領(lǐng)跑企業(yè)的深度協(xié)同，將其中已經(jīng)實(shí)踐成熟的AI工程能力沉淀到對(duì)應(yīng)的行業(yè)專屬智能體上，這些專屬的行業(yè)智能體具備極強(qiáng)的行業(yè)know-how屬性和端到端落地能力，可以在百度智能云千帆平臺(tái)提供的強(qiáng)Agent工程搭建能力的基礎(chǔ)上，更近一步強(qiáng)化企業(yè)的使用效果和降低AI落地門檻。
比如精準(zhǔn)預(yù)約智能體自身就可以讓醫(yī)生審核的準(zhǔn)確率達(dá)95%以上，節(jié)省專家篩選時(shí)間85%以上；公路應(yīng)急指揮智能體則是可以將事故檢測(cè)準(zhǔn)確率提升到95%以上，讓監(jiān)控人員介入處置的工作量降低50%等等。
被放到臺(tái)面上的思考不僅智能體工程，也更有模型層的新回答。即和前文提到的行業(yè)模型對(duì)應(yīng)的是，在這次2025智能經(jīng)濟(jì)論壇上，百度智能云千帆還推出了專屬的行業(yè)大模型——千帆慧金金融大模型。
據(jù)了解，本次推出的千帆慧金金融大模型是百度智能云在通用模型的基礎(chǔ)上，使用了數(shù)百億tokens的高質(zhì)量金融領(lǐng)域和通用混合語料，并使用持續(xù)預(yù)訓(xùn)練（CPT）的方法進(jìn)行了金融領(lǐng)域的知識(shí)注入和增強(qiáng)。
同時(shí)，在預(yù)訓(xùn)練之外，針對(duì)金融行業(yè)特有的一些復(fù)雜推理和計(jì)算場(chǎng)景，百度智能云還結(jié)合SFT、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、合成數(shù)據(jù)等技術(shù)，在金融大模型的基礎(chǔ)上開發(fā)了推理模型，專門面向金融表格推理、金融知識(shí)推理、金融計(jì)算等核心場(chǎng)景進(jìn)行了對(duì)應(yīng)的強(qiáng)化。
“其實(shí)現(xiàn)在不論是DeepSeek也好，還是其它開源模型也好，企業(yè)是沒辦法得到它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的，有些情況下，企業(yè)越訓(xùn)練甚至模型效果越差?！卑俣戎悄茉魄Х嚓P(guān)負(fù)責(zé)人告訴產(chǎn)業(yè)家，“但基于我們推出的金融大模型，企業(yè)可以把自己的數(shù)據(jù)和我們提供的優(yōu)化后的模型結(jié)合起來，讓領(lǐng)域優(yōu)化效果更好，更實(shí)用?！?/p>
同時(shí)，他還表示，后續(xù)在金融大模型之外，百度智能云千帆還將推出一系列面向不同領(lǐng)域的專屬大模型，幫助不同產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)構(gòu)建更好的模型底座。
從某種程度來看，如果說從AI到Agent是對(duì)于產(chǎn)品落地形態(tài)的共識(shí)，那么如今百度智能云打響的恰是一個(gè)基于Agent進(jìn)行TO B行業(yè)表達(dá)的AI生產(chǎn)力升維戰(zhàn)。
在這個(gè)新的工程體系能力里，除了之前百度Create大會(huì)上提出的面向Agent的RAG能力等通用能力模塊，對(duì)更為專業(yè)、個(gè)性化的產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景，其基于千帆平臺(tái)最新構(gòu)建出的是一個(gè)新的“行業(yè)模型+行業(yè)智能體”的端到端AI工程體系，讓企業(yè)近一步降低AI落地門檻，真正將AI轉(zhuǎn)化為可用可見的生產(chǎn)力工具。
此外，也更值得一提的是，在這兩款產(chǎn)品之外，百度智能云千帆平臺(tái)作為“智能體工廠”的內(nèi)部界面也更被進(jìn)一步提升，比如企業(yè)可以基于不同的智能體調(diào)用不同的底層模型，再比如企業(yè)可以基于不僅可以基于千帆平臺(tái)進(jìn)行智能體的開發(fā)，還能在平臺(tái)之上進(jìn)行智能體的調(diào)優(yōu)和升級(jí)迭代，進(jìn)行智能體的全生命周期運(yùn)維。
三、AI生產(chǎn)力時(shí)代，真的來了嗎？
“AI生產(chǎn)力時(shí)代，真的來了嗎？”
在最近被譽(yù)為互聯(lián)網(wǎng)女皇的瑪麗·米克爾發(fā)布的340頁《AI趨勢(shì)報(bào)告》中，“前所未有”這個(gè)關(guān)鍵詞出現(xiàn)了51次，她更是將AI冠以“工業(yè)化下一階段”和“人類第二次創(chuàng)世紀(jì)”的稱謂。
實(shí)際上，這些形容詞對(duì)應(yīng)的確定性在國內(nèi)市場(chǎng)也更有所展現(xiàn)。一個(gè)數(shù)據(jù)是，在如今的百度智能云上，有超過65%的央國企企業(yè)已然進(jìn)行深度的AI體系構(gòu)建，與此同時(shí)，百度智能云千帆平臺(tái)已經(jīng)匯聚了 12 萬家創(chuàng)企和生態(tài)伙伴。
這些確定性的數(shù)據(jù)，也恰構(gòu)成了百度智能云等企業(yè)如今被越來越多人關(guān)注的原因，即在百度智能云等站到臺(tái)前的AI云平臺(tái)上，其如今呈現(xiàn)出來的是一個(gè)全?？煽?、具備產(chǎn)業(yè)屬性，同時(shí)又具備可操作、可交互能力的AI工程平臺(tái)。
這個(gè)全棧的能力除了前面提到的不斷向AI產(chǎn)業(yè)落地縱深延展的千帆，還有先進(jìn)的算力調(diào)度平臺(tái)百舸，以及國內(nèi)第一模型梯隊(duì)的文心4.5 Turbo、X1 Turbo和已經(jīng)點(diǎn)亮3萬卡集群的國產(chǎn)芯片昆侖芯。
“其實(shí)今年伴隨著DeepSeek出來，大家對(duì)于國產(chǎn)芯片的認(rèn)可度越來越高，因?yàn)橄噍^于之前，部署DeepSeek成了一個(gè)新的‘考校場(chǎng)’，越來越多企業(yè)發(fā)現(xiàn)國產(chǎn)芯片的性能也都很不錯(cuò)?！卑俣戎悄茉苹旌显瓶偨?jīng)理杜海表示。
以昆侖芯為例，其可以將64張昆侖芯P800放到同一個(gè)機(jī)柜，實(shí)現(xiàn)單節(jié)點(diǎn)的超強(qiáng)性能，這種方案下，卡間互聯(lián)帶寬可以提升到原來的8倍，單卡的訓(xùn)練性能提升10倍，推理性能提升13倍，一個(gè)機(jī)柜就能頂過去100臺(tái)機(jī)器。
同時(shí)，他還告訴我們，基于百度智能云的百舸平臺(tái)，企業(yè)不同的部署需求都可以快速做到落地滿足，“不論是幾百卡還是幾千卡的部署，還是多種芯片部署訓(xùn)練，我們都可以快速幫助企業(yè)達(dá)到最好的訓(xùn)練效果?！?/strong>
一個(gè)數(shù)據(jù)是，基于百度智能云百舸平臺(tái)，萬卡集群可以實(shí)現(xiàn)99.5%以上的有效訓(xùn)練時(shí)長，兩種芯片混合訓(xùn)練大模型的效率折損控制在5%以內(nèi)，同時(shí)可以做到秒級(jí)感知、快速定位，并通過自動(dòng)回滾機(jī)制讓集群迅速恢復(fù)運(yùn)行。此外，基于百舸獨(dú)特的混合云的形態(tài)，可以把整體算力成本壓縮至市場(chǎng)價(jià)的一半。
實(shí)際上，這些從芯片到算力調(diào)度到模型再到智能體的全棧鏈條也正是構(gòu)成著百度智能云拿下一個(gè)個(gè)如招商銀行等超級(jí)大單的底氣。在最新的發(fā)布的2025年百度第一季度財(cái)報(bào)中，百度核心凈利潤同比增48%至76.3億元，其中百度智能云持續(xù)強(qiáng)勁增長，同比增速達(dá)42%。
這一切也恰如百度集團(tuán)執(zhí)行副總裁沈抖在這次智能經(jīng)濟(jì)論壇上所言，“想象未來最好的方式就是去創(chuàng)造它”。在2025年的如今，在百度智能云等企業(yè)的加持下，企業(yè)的AI想象力、中國的產(chǎn)業(yè)AI想象力，正在加速照進(jìn)現(xiàn)實(shí)。
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