本报记者 刘经纬
“如果我们把2023年看作大模型元年的话，2024年—2025年大模型已经真正走向产业化落地。”近日，在第二届（2025）钢铁工业数字化发展高端论坛期间，百度智能云智慧工业行业解决方案总监曹凯在接受《中国冶金报》记者专访时表示，最近几年，大模型毫无疑问是最具影响力的AI（人工智能）技术突破，大模型为人机交互、支撑物理世界决策等提供了一种全新的方式，未来将对产业链发展发挥巨大作用。
大模型产业化落地正在加速
曹凯表示，大模型的“大”不仅体现在模型的数量规模上，还体现在它的泛化能力和跨行业的普世价值上。大模型不仅可以理解和生成语言，还能够处理图像、视频、音频等多模态信息，甚至能根据人类意图去管理、调度很多的小模型、领域模型、机理模型等，组成一个更加强大的智能系统或智能体。“相当于给过去这些AI的‘散兵游勇’配置了一位‘统帅’。”他说。
“产业化落地是中国的独特优势。”曹凯说，“我们有非常庞大、系统且完整的产业链门类，还有非常庞大的算力基础设施和算法沉淀积累。随着更多行业头部玩家入场，产业链里高价值的场景将不断涌现，量变引发的整体效益就会非常高。”
公开资料显示，2024年中国MaaS（模型即服务）市场全年规模达7.1亿元人民币，较2023年同比激增215.7%。其中，百度智能云以28%的市场份额居首。“过去一年，大模型已经被企业真正用起来了。从趋势上看，大模型的产业化落地正在加速。”他介绍，从数据来看，百度智能云千帆平台企业用户数量超40万家，千帆平台组件数量超1000个，企业在千帆平台上已开发出超100万个应用。
曹凯同时指出，大模型落地还有一些难题亟待解决，比如算力吃紧一直是制约大模型发展的关键因素，且在大模型的训练、推理过程中，算力的利用效率普遍不高。他介绍，目前百度智能云通过自研昆仑芯P800芯片及百舸大规模推理加速能力，实现了算力性能与成本的双重突破。
“一云多芯”也是百度智能云长期研究的一项关键技术，即在同一个智算集群中使用不同厂商的芯片，完成大模型训练推理任务。“有了这项技术，可以帮助企业摆脱单一芯片带来的高溢价和供应链风险。”曹凯说。
除算力外，模型和应用开发的工具平台也是企业落地大模型的重要基础设施。曹凯表示：“百度智能云扮演的是一个造工具、搞基建的角色，我们把沉淀下来的数据治理、模型开发、部署、评估等大模型全生命周期的工程化实践都开放出来，帮助大家降低大模型的使用门槛。”
“现在很多企业找不到场景，不知道把大模型用在哪里。”曹凯介绍，针对这个问题，百度智能云正在把各行各业的实践做成模板，做成大模型的行业增强组件，搭配通用大模型，帮助用户快速开发出专属的行业大模型应用。
钢铁业需求从小模型转变为大模型
“钢铁行业很多业务场景对大模型的需求其实是比较迫切的。”曹凯表示。
“钢企现在所处的阶段，是看到了大模型可以解决的问题方向，但不知道如何去系统性地规划和建设人工智能大模型的数字化底座。”曹凯说，“我们现在做的工作，更多就是通过场景驱动，依托百度智能云万源架构体系，帮助企业完成人工智能大模型的规划落地。”
此前，已经有很多企业使用了小模型，但在实际应用中，一个比较大的问题是识别准确率不足。“比如钢企常见的热轧表检场景，在遇到一些不太容易出现的缺陷时，识别率可能比较低，综合很多企业的生产指标来看，缺陷的召回率为70%~80%。”曹凯表示，借助CV（计算机视觉）大模型可以完成缺陷结果的复判，优化整个模型的推理结果，也可以借助大模型生成一些小样本的缺陷数据。“关键缺陷的识别率可以提高10%~20%。”他说。
“现阶段，企业是不太可能用大语言模型直接去做操控工作的，但在开展设备运维、设备管理、决策分析等需要知识与数据交互的工作的过程中，可以把大语言模型的能力融入进去。”曹凯表示，大模型可以快速地进行知识检索、精准分析、生成报告等，大大提高效率。
“我们在调研中发现，很多钢企缺少知识管理、沉淀及应用的平台。”曹凯表示，通过大模型，尤其是百度所具备的知识检索的经验和能力建立这样一个平台，可以有效地帮助企业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。
让企业用得起大模型
“百度作为一家AI公司，通过创新技术去帮助实体经济实现数字化、智能化升级，提升产业链、供应链韧性，既是我们的特长，也是我们的使命。”曹凯表示。
在冶金行业，百度联合中国钢研打造了冶金流程感知大模型、冶金流程优化大模型，并基于大模型的能力衍生出“材料金相分析”“生产物料跟踪”“生产计划排程”等AI原生应用，逐步沉淀形成冶金行业Al能力资源池，赋能产业上下游企业智能化升级。在AI应用落地方面，百度主要面向5个场景，即质量管控、安全生产、能耗优化、生产调度、工艺优化。“经过这些年的沉淀，我们不仅积累了大量的工业小模型，还从去年开始面向重点行业做大模型的应用落地。”他说。
“大模型的产业化落地现在还处在早期，还要持续研发、迭代，尤其是在多模态融合、知识增强等前沿技术上不断探索，改善人机交互体验。”曹凯表示，未来百度将继续围绕人工智能技术栈的4层架构，不断提升模型效果、降低模型使用成本，让更多的企业用得起、用得好AI。
对于钢铁行业目前在大模型方面的投入，曹凯表示：“整个行业处在压力较大的时期，企业的资金可能会优先用在最迫切需要投入的地方。但我们通过调研也看到，很多企业愿意去做一些创新类的投入，这其中就包含了大模型应用。”曹凯认为，钢企会继续保持这类投入。一方面，一些头部钢铁企业希望借助大模型技术的能力，引领整个行业技术的发展；另一方面，钢企在生产中确实遇到一些急迫的问题，只有依靠大模型才能解决。
“钢铁行业的场景是非常丰富的，某一家企业进入到这个领域，短时间内把行业的场景全部发掘出来、全部做好是不现实的。这就需要我们和更多的企业一道，深耕行业，一起去发掘高价值的场景，推动大模型的产业化落地，实现互利共赢。”曹凯说。
《中国冶金报》（2025年05月20日 04版四版）
