百度智能云战略与咨询高级总监詹颖：每个人都能在大模型驱动的数字化生态中找到立足之地

“ 大模型是皇冠上的明珠。 ”

整理 | 王娴

编辑 | 云舒

出品｜极新

2023年11月28日，极新AIGC行业峰会在北京东升国际科学园顺利召开，百度智能云战略与咨询高级总监詹颖女士在会上做了题为《生成式 AI 驱动企业应用创新》的演讲。

重点分享了大模型如何重塑未来数智世界以及生成式AI未来以何种方式驱动企业创新提效。詹颖女士的演讲条理清晰、凝练利落且干货满满，演讲结束后现场掌声连连。

百度智能云战略与咨询高级总监詹颖

詹颖重点提到以下几点：

“每个人都能在大模型驱动的数字化生态中找到自己的立足之地。”

“生成式 AI 对企业的赋能在于从生产经营效率到用户体验效果的双效提升。”

“百度希望与大家携手共建AI原生应用生态。”

以下内容为詹颖演讲原文，经极新整理，希望能给大家带来收获。

大家下午好，非常高兴今天有机会和大家交流生成式AI的相关经验。我今天的分享分为四个板块：大模型重塑数智世界、千帆大模型平台介绍、生成式 AI 驱动应用创新以及百度大模型生态如何赋能千行百业。

事实上AI从去年年底就呈现出强劲发展的趋势， ChatGPT多个版本的发布，正式引爆AI行业。相信过去一年的时间里大家都深有体会——人工智能行业非常热闹，关于生成式AI、各家大模型的重磅消息似乎每天都会发布，令人目不暇接。

现在，我们共同站在一个伟大时代的开端。过去十年我们拥抱了移动互联网时代，现在是下一个 iPhone 时刻的开端。未来，企业只有两种类型：智能型企业和非智能型企业；个人也会分化成两种：拥抱并且被智能AI赋能的个体和拒绝AI赋能的个体。大家可以想见，无论是个体还是企业，此时如果不积极地拥抱AI，那他将丧失与智能型企业、AI赋能的个体的竞争力，二者将不会在同一量级上竞争。而这也就是今天大家齐聚一堂共同探讨的目的。

01 大模型重塑数智世界

过去的IT架构主要分为三层：底层是芯片层，也就是基础资源算力层；中间是操作系统层；顶层是应用层。而在智能时代，IT技术栈出现了新的变化，由三层变为了四层。底层是AI算力层，其核心是AI芯片；中间分为两层，一层是模型训练的框架，另一层是框架的核心——大模型；上层就是应用层，支持千行百业的智能化应用。

其中，在框架层，百度推出了自主研发的飞桨深度学习平台；在模型层则推出了文心大模型，这在国内所有大模型当中是处于领先的位置。今年，国内外的各种大模型如雨后春笋般涌现，很多有能力训练大模型的大厂都纷纷推出了自己的大模型。很多人也把国内这种大模型竞争发展的现象玩笑地称为“百模大战”。

未来的云市场会发生根本性的变革。过去的云服务拼的是算力和性价比，而未来的云服务则拼的是模型、是框架，核心在于整个体系如何支撑智能化应用的产生。所以我们进入了一个新的数字化时代，也产生了新的MaaS模型即服务的商业模式。基于此，无论是大厂，还是传统行业、创业企业，还是个体，都能在大模型驱动的数字化生态中找到自己的立足之地。所以我们说这是在一个新的伟大时代的开端。

生成式 AI 对企业的赋能在于从生产经营效率到用户体验效果的双效提升。生成式AI能够赋能内容生产，大幅提高生产效率。对于开发型企业而言，基于大模型，应用开发效率会得到大幅度提升。在经营侧，可以通过例如生成式BI等方式大幅提升企业内部运营效率。所以生产与经营效率均得道提升。

用户体验的提升则分为两个方面，一方面是对外服务的客户，比如通过智能客服等方式让客户体验界面更加友好，让客户体验更加顺畅，让体验更加高效，节省成本。另一方面是对内的用户体验，企业的员工基于生成式 AI 能有更好的工作体验。虽然现在很少有企业能够真正转型成为上述的全面智能型企业，但是如果能够在一两个的领域提升效率，尽早享受到AI的红利，已经领先很大一步了。

02 伟大时代的多元机遇

上文说到我们站在伟大时代的开端，那么这个伟大的时代里蕴藏着什么样的机会呢？我们认为带来了这三方面的机遇。

一方面是新型云计算。所谓新型云计算就是从原来拼算力的模式转变到拼模型、拼框架、拼应用的模式，从IaaS, SaaS到MaaS，会彻底改变云计算市场的游戏规则。新型云计算是云大厂的机会，因为它的开发是非常消耗资源，需要巨大的投入做支撑。这是第一个机会。

第二个机会是开发面向千行百业的、拥有高质量行业数据和行业洞察的行业模型，包括工业、金融、交通、能源等传统行业，它会基于自己的数据，在大模型基础之上做行业模型的精调。

第三个更大的机会在于AI应用生态开发。在这一领域，无论是国内企业还是国外企业，现在都处于起步阶段。ChatGPT 和百度都已经发布了自己的应用商店，百度希望同大家一起携手构建AI原生应用生态。

应用层面的机会非常大，目前基本还在水面之下，需要大家共同努力开发下一个时代的伟大应用。

今年，百度根据自身业务情况开发了一些应用。比如说在文本总结、知识问答、报告撰写、智能问数、API调用和代码生成等方面，百度根据已有的数据积累，开发了相应的应用。

第一个应用是基于文本总结和智能问答的智能客服。现在智能客服在银行、电信、保险以及一些传统企业里的运用已经很成熟了，这里不再赘述；基于文心一言大模型能力开发的百度数字人现在也非常成熟，列举几个大家耳熟能详的名字，比如百度集团的数字代言人希加加、百度 APP的 AI体验官度晓晓、央视的智能手语主播、央视新闻的智能主播小C，以及与中国火星探测工程联合发布的的火星车数字人祝融号、还有浦发银行的小浦等等。未来数字人的发展空间是非常大的。

第二个应用是百度开发了基于报告编写能力的金融投研助手，可以帮助金融、投行相关从业者迅速提取行业前沿消息、整理财报重点，大大提升金融行业的工作效率。所以很多人会担心AI的出现会不会取代我们现有的工作岗位？我们更希望从另外一个角度进行解读，未来每一个个体、每一个公司都会有方方面面的智能助手出现，它们的作用是更好地赋能个体的工作、赋能企业的生产效率，并非将其取而代之。

另外，百度也开发了智能问数的相关应用。有过企业经营管理经验的朋友可能有体会，在公司内网上查看经营数据、生成各式各样的报表等等，是非常耗时耗力且枯燥的工作，所以百度基于这一需求开发了智能助手，其能够基于生成式BI功能提升办公效率，成为大家的好帮手。

再者，还有根据复杂API的调用链，帮助企业利用精调过的行业模型从海量的数据中抓取信息，形成分析和指令。另外，百度也开发了代码助手应用，帮助程序员大幅提升编程效率，但并不是取代编程工作。