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(yè)化落地。”近日，在第二屆（2025）鋼鐵工業(yè)數字化發(fā)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(yè)行業(yè)解決方案總監(jiān)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(fā)展建立了一種全新的聯接方式，未來能夠對推動產業(yè)鏈發(fā)展發(fā)揮巨大作用。
大模型產業(yè)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(guī)模上，更體現在它的泛化能力和跨行業(yè)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(tài)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(huán)節(jié)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(yè)落地是中國的獨特優(yōu)勢。”曹凱說，“我們有非常龐大、系統且完整的產業(yè)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(yè)化落地的關鍵要素已經初具規(guī)模，隨著更多行業(yè)頭部玩家的入場，產業(yè)鏈里高價值的場景不斷涌現，如果價值鏈里的關鍵環(huán)節(jié)都能得到提效，那么這些效率提升疊加，量變引發(fā)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(guī)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(yè)真正用起來了。從趨勢上看，大模型的產業(yè)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(yè)用戶數量超40萬，千帆平臺組件數量超1000個，企業(yè)在千帆平臺上已開發(fā)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(fā)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(fā)出了更高性能、更穩(wěn)定的異構算力管理平臺，幫助企業(yè)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(guī)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(yè)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(fā)的工具平臺也是企業(yè)落地大模型的重要基礎設施。“這些工作不可能讓每個企業(yè)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(fā)、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(yè)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(yè)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(yè)的實踐做成模板，做成大模型的行業(yè)增強組件，搭配通用大模型，幫助用戶快速開發(fā)出自己專屬的行業(yè)大模型應用。
鋼鐵行業(yè)的需求：從小模型到大模型
鋼鐵行業(yè)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(yè)很多業(yè)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(yè)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(guī)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(yè)完成人工智能大模型的規(guī)劃落地。”
面向鋼鐵行業(yè)，百度正在重點推廣CV（計算機視覺）、多模態(tài)、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(yè)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(yè)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(yōu)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(yè)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(fā)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(yè)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(yè)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(yǎng)。但擁有這個平臺后，當員工發(fā)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(yè)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(yè)，讓企業(yè)用得起大模型
“百度作為一家AI公司，通過創(chuàng)新技術去幫助實體經濟實現數字化、智能化升級，提升產業(yè)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(yè)、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(chuàng)新。比如，在冶金行業(yè)，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(yōu)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(yè)Al能力資源池，賦能產業(yè)上下游企業(yè)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(yōu)化、生產調度、工藝優(yōu)化。在這個過程中，伴隨各地的產業(yè)集聚區(qū)或重點產業(yè)分布，百度還在各地落地了一些工業(yè)互聯網基地，配合完成重點產業(yè)的AI賦能工作。“經過這些年的沉淀，我們不僅在很多行業(yè)積累了大量的工業(yè)小模型，同時從去年開始，我們也面向重點行業(yè)去做大模型的應用落地。”他說。
“大模型的產業(yè)落地現在還處在早期，還要持續(xù)研發(fā)、迭代，尤其是在多模態(tài)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(xù)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(yè)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(yè)。我們希望把企業(yè)使用大模型的試錯成本降到最低，企業(yè)可以通過AI和大模型找到新的增長點。”他說。
對于鋼鐵行業(yè)目前在大模型方面的投入，曹凱表示，“整個行業(yè)現在確實處在一個相對來說壓力較大的時期，企業(yè)的資金可能會優(yōu)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(yè)愿意去做一些創(chuàng)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(xù)保持這類投入，一方面，一些鋼鐵企業(yè)尤其是頭部企業(yè)，希望能夠借助大模型技術的能力，引領整個行業(yè)技術的沉淀和發(fā)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(yè)的場景是非常豐富的，短時間內某一家企業(yè)進入到這個領域，把行業(yè)的場景全部發(fā)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(yè)一道，深耕行業(yè)，一起去發(fā)掘高價值的場景，通過共同的努力，推動大模型的產業(yè)化落地，實現互利共贏。”曹凱最后說。
