摘要：
当100个智能体同时在荧幕上出现时，百度创始人李彦宏口中所说的“AI应用的群星闪耀时刻”第一次有了实感。11月12日，在百度世界2024大会上，李彦宏高调宣布，文心大模型的日均... 当100个智能体同时在荧幕上出现时，百度创始人李彦宏口中所说的“AI应用的群星闪耀时刻”第一次有了实感。11月12日，在百度世界2024大会上，李彦宏高调宣布，文心大模型的日均调用量超过了15亿，并发布了包括检索增强的文生图技术iRAG、多智能体协作工具秒哒等一系列新的大模型工具。
在这背后，是过去24个月中，大模型消除了基本的幻觉，回答问题的准确性提升，行业基础模型能力的准备完毕。“基础模型能力就绪，我们即将迎来AI应用的群星闪耀时刻。”在李彦宏的设想里，AI应用的两大方向，分别是智能体和产业应用。前者代表一个更智能、更成熟的多模态综合调用能力，而后者则是依附于产业，挖掘行业潜力的应用工具。
“其实今年上半年的时候，整个大模型行业除了Sora之外，都有种‘不温不火’的感觉。”刘峰（化名）是百度旗下AIGC创意生产平台擎舵的工作人员，在他看来，“不温不火”恰恰是大模型祛魅的表现，“在过去一年中，探索大模型的应用已经基本成为了我们的共识。只不过，和各个行业合作，一起探索大模型的潜力仍然需要时间”。
根据百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖分享的数据，百度智能云千帆大模型平台已经帮助客户精调了3.3万个模型、开发了77万个企业应用。
“对于智能体来说，最直观的应用效果是降低了企业的成本。”刘峰告诉记者，以角色类智能体为例，当大模型运用到虚拟的数字人角色智能体身上时，真人的布景、拍摄、妆造等多个环节的成本都有大幅削减。“从我们的内部数据来看，在一定的产品生命周期内，平均能够为企业降低80%左右的成本。”
同时，对于企业来说，将前置的消费者询问固定，并将消费线索转换成特定的成交，需要更快、更贴心和更智能的服务，而大模型与公司特定行业结合，并生成的公司类智能体能够在应用中执行这一点。根据百度披露的数据，联想AIPC智能体在9月份的互动率提升了89%，销售线索转化率增长了80%，比亚迪的官方智能体上线后，销售线索转化率提升了119%。
既能够降本，也能够增效，大模型和行业的结合落地应用似乎顺理成章。但在另一面，一些从业者认为，目前大模型的行业应用，仍然停留在表层。
“大部分的大模型应用，还在人机交互层面。”在大会现场，一位机器人企业的工作人员向第一财经记者坦言，在科技行业，大模型自上而下渗透还需要更长的时间，“大部分机器人企业在应用大模型的过程中，还只是进行了一些微调，把它当成一个更智能的交互系统，在整体的软硬件嵌入方面还有很大空间”。
该工作人员向记者解释，AI大模型在未来应该是能够与机器人大脑结合，但在此之前，二者的结合需要海量的数据采集和投喂，才能够完成一系列的训练。“在语言大模型爆发之前的三十年，物理世界的语言和其他知识都已经完成了线上的数字化。大模型与不同行业的应用结合，也需要经历这个阶段。”
不难看出，尽管大模型行业在为各行各业极力勾勒出一个美好的愿景，但在部分行业，大模型的落地仍然有一些客观问题亟待解决。“我们都知道大模型对于具体的业务层面来说一定是好的，但它只是一个工具，我们会从综合的研发、投入成本来判断是否要用这个工具。”一位机械企业的工作人员对记者表示，在大模型有深度的行业应用落地之前，他依然会保持一个乐观的观望态度。”
一位算力平台的负责人也向第一财经记者表示，如今业界对于算力的需求更多是训练为主，推理较少，一个重要的原因就是AI落地应用还不够多。“其实在很多应用场景当中，我用到的不是一个大语言模型，需要用到的是多个大小模型需要去协同。”在下午的“智能跃迁 产业加速”分论坛当中，百度副总裁谢广军表示，在实际的产业应用当中，对小模型进行不断的训练完善，搭载大模型底座是更为常见的做法。
“我们已经解决了从0到1的问题，想要解决从1到100的问题，行业仍然需要时间。”刘峰说道。
（本文来自第一财经）
