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首先是硬核的昆侖芯P800。這是一款真正意義上為大模型而設計的芯片。它采用了完全由昆侖芯自研的XPU-P架構，性能卓越；32臺機器就可以訓練滿血版DeepSeek這樣的千億參數(shù)模型。其3萬卡集群于今年4月點亮，為國內(nèi)首個全國產(chǎn)方案。P800目前已規(guī)模落地國家電網(wǎng)、中國鋼研、招商銀行、北大、同濟等多個企業(yè)及高校。

文心4.5 Turbo的多模態(tài)能力在制造、能源、化工等注重安全的行業(yè)價值明顯。比如在礦山安全監(jiān)控案例中，客戶基于文心4.5 Turbo能夠精準理解“人-機-地面”空間關系，并通過大小模型協(xié)作，對誤闖人員進行精準識別和判斷，從而提高礦山安全保障。

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該智能體已在國家電網(wǎng)成功落地。國網(wǎng)App用戶發(fā)起需求后，智能體通過意圖識別、任務拆解，調(diào)用OCR、API等工具自動生成多套供電方案。傳統(tǒng)需多部門協(xié)同數(shù)日的工作，如今效率大幅提升，電力資源調(diào)配從“人跑”變?yōu)椤皵?shù)據(jù)跑”。

而這場攻堅戰(zhàn)的終點，是讓每個企業(yè)都能低門檻、高效率地創(chuàng)造屬于自己的AI價值。

可以看到，百度大模型不僅強調(diào)刷榜分數(shù)和模型性能，更強調(diào)在行業(yè)場景中的實戰(zhàn)效果。上述但凡是百度發(fā)布出來的AI大模型產(chǎn)品，都是經(jīng)過真實客戶和伙伴在業(yè)務場景中應用且起效的。

再拿長安汽車與百度共建的長安汽車智算中心來說，依托百舸平臺和自研“星環(huán)平臺”，該智算中心實現(xiàn)了多云環(huán)境下數(shù)據(jù)與算力的一體化管理和調(diào)度，集群平均算力使用率可以達到90%以上，綜合資源利用率提升一半。

再來看看醫(yī)療健康，當我們生病的時候，能被快速接診、盡快治療是最大的安心。很多人都有這樣的經(jīng)歷：在門診外排了半小時的隊，進診室之后，醫(yī)生還要從頭問一遍“哪里不舒服”“什么時候開始”“有沒有既往病史”……病人等得著急，醫(yī)生看得也辛苦。

算力成本高、模型專業(yè)度不足、場景應用割裂……AI大模型落地應用背后，技術產(chǎn)業(yè)落地的瓶頸何解？

政策適配：高度兼容“國產(chǎn)芯片+國產(chǎn)模型”的云基礎設施，滿足央國企安全可控與系統(tǒng)利舊的雙重需求。

談到出行的體驗，人們不只是希望快一點、順一點，也是希望多一些和家人共處的美好時光。

以預算管控場景為例，某制造業(yè)公司需要在5月份五個部門的成本預算數(shù)據(jù)中，找到偏差值超過正負3%的費用項并給出建議匯報。X1 Turbo能夠快速理解和拆解任務，調(diào)用代碼解釋器進行計算，調(diào)用聯(lián)網(wǎng)搜索工具找出預算管控的優(yōu)化意見，最后匯總執(zhí)行結果并生成報告。從報告結果來看，數(shù)據(jù)準確，條理清晰，很好地完成了目標。

這兩個模型在金融Benchmark綜合得分超越千問、DeepSeek等千億參數(shù)模型。

▲百度智能云千帆平臺提供智能體工廠

▲千帆慧金金融大模型落地金融銷售場景

本次，百度智能云發(fā)布生態(tài)環(huán)境監(jiān)測智能體。它可以基于大小模型能力，實時監(jiān)測水文、大氣、土壤等多維數(shù)據(jù)，秒級生成環(huán)境質(zhì)量分析報告，不僅可以為環(huán)保相關部門提供公共政策制定參考，還能為相關企業(yè)制定環(huán)保方案提供支持。

2、公路應急指揮智能體，預警準確率超95%

▲武漢協(xié)和AI導診應用

電力是關乎國計民生的大事。電力公司日常會編制成千上萬份供電方案，是一項非常耗費人力的工作。光是業(yè)務受理環(huán)節(jié)就要填報上百項數(shù)據(jù)，制定方案時常常要多個部門的工作人員上門現(xiàn)場勘察。

5、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測智能體，秒級生成環(huán)境質(zhì)量分析報告

▲為大模型而設計的昆侖芯P800

智東西 作者 李水青 編輯 漠影一、破局利器一：場景智能體，啃下行業(yè)硬骨頭的“尖刀連” 二、破局利器二：模型務實，從通用底座到垂直場景的“精準打擊” 三、破局利器三：算力主權——國產(chǎn)AI芯片的“昆侖時刻”結語：全棧閉環(huán)，百度拿下65%央企戰(zhàn)場的底層邏輯

高速路上每一次事故處理，都可能帶來長時間擁堵。盡管過去幾年智能交通快速發(fā)展，促進了交通管理水平的提升，但小模型支持的應急系統(tǒng)能力不足，誤判、錯判多，且問題識別后多數(shù)需要人工完成。

本次，百度智能云發(fā)布智慧就醫(yī)智能體，為這個場景提供新解法。

▲生態(tài)環(huán)境監(jiān)測智能體已在中國環(huán)境監(jiān)測總站落地

▲基于座艙大模型智能體的“深藍精靈”應用

4、智慧就醫(yī)智能體，大幅提升接診效率

可以看到，“千帆智能體工廠+行業(yè)智能體矩陣”，百度智能云打造了啃下行業(yè)硬骨頭的“尖刀連”，已經(jīng)初步得到了多個行業(yè)企業(yè)的認可。

無論是單一智能體還是多智能體協(xié)作，對模型的理解、生成、邏輯、記憶能力，都提出了更高要求。

3萬卡集群的規(guī)?；涞刈C明，國產(chǎn)芯片不僅能在參數(shù)指標上比肩國際巨頭，更在工程化層面突破超大規(guī)模集群穩(wěn)定性瓶頸。這種“硬件-軟件-生態(tài)”的全棧能力，正是企業(yè)落地大模型應用的必備要素。

▲營銷供電方案智能體落地國家電網(wǎng)

企業(yè)僅需輕量定制，即可將智能體能力嵌入現(xiàn)有業(yè)務，大幅降低AI應用門檻，這是“大模型平權”的一大最顯著體現(xiàn)。

本次，百度智能云發(fā)布座艙大模型智能體，幫助車企打造更加智能、溫暖的家庭出行體驗。

1、直接調(diào)用百度成熟智能體（如客服、內(nèi)容審核等）。

這個智能體在空氣質(zhì)量問答、水質(zhì)監(jiān)測站點信息問答、污染源答疑等場景下回答準確率超95%，已經(jīng)在中國環(huán)境監(jiān)測總站落地。比如，其已助力天津-唐山秸稈焚燒污染事件快速溯源。

▲文心X1 Turbo輔助生成的預算管控報告

▲文心4.5 Turbo落地礦山安全監(jiān)控

其次是超節(jié)點架構?；诎俣?月發(fā)布的昆侖芯超節(jié)點，64卡機柜通信帶寬提升8倍，單機訓練性能飆升10倍，單柜算力堪比百臺服務器，且支持傳統(tǒng)機房直接部署，可以滿足MoE等大模型對通信帶寬的高要求。

行業(yè)模型層，百度智能云推出千帆慧金金融大模型，以數(shù)百億tokens高質(zhì)量語料訓練，推出兩個版本：1、8B小模型：響應快、易部署，適用于意圖識別、指標抽取等對時效要求高、任務相對明確的場景。2、70B大參數(shù)版本：更適合處理復雜推理、多輪任務規(guī)劃的問題，比如投研輔助、策略分析，效果媲美千億參數(shù)的通用模型。

而在硬件之上，還必須有一套強大的軟件平臺，保障集群的穩(wěn)定運行。

本次，百度智能云重磅推出“行業(yè)智能體家族”，聚焦能源、交通、座艙、醫(yī)療、生態(tài)五大領域，以任務型智能體直擊產(chǎn)業(yè)深水區(qū)痛點。

1、營銷供電方案智能體，辦電流程全面智能化

技術閉環(huán)：昆侖芯（算力）→文心模型（算法）→千帆平臺（開發(fā)）→行業(yè)智能體（應用），四層全棧自主；

AI應用爆發(fā)的命脈在于算力。百度以“國產(chǎn)芯+自主調(diào)優(yōu)”破局：

當電力公司為一份供電方案反復奔波勘察，當高速事故因響應延遲堵成“長龍”，當金融投研被海量碎片信息淹沒——實體經(jīng)濟的高價值場景，正卡在AI落地“最后一公里”。

深藍汽車基于這個智能體打造了“深藍精靈”應用，它可以為兒童提供生成式繪本故事、英語情景對話等服務，讓家庭出行兼顧安全與溫情，打開車載娛樂新范式。

2、通過A2A協(xié)議聯(lián)通第三方智能體，跨組織協(xié)同業(yè)務流。

該智能體已在河北京雄高速落地。通過“小模型感知+大模型校驗”雙引擎，應急指揮智能體精準識別異常停車等事件，自動生成應急處置預案、聯(lián)動情報板調(diào)度資源，監(jiān)控員選擇其中一個預案進行執(zhí)行，并自動聯(lián)系應急救援車等部門來聯(lián)動。

▲公路應急指揮智能體落地京雄高速

在某頭部銀行金融銷售場景為例，當客戶向經(jīng)理表達了裝修貸款需求后，該模型不僅秒級生成完整貸款材料清單，并能將傳統(tǒng)7步投顧流程壓縮至10秒，同時確保風險管控，精準提示“嚴禁貸款資金挪用”的監(jiān)管要求。實測中，該模型輔助銷售成單率提升25%，在金融報告解讀、文本寫作等任務中錯誤率下降60%。

當通用大模型在專業(yè)場景“語無倫次”，當企業(yè)被千億參數(shù)訓練成本壓垮，百度用“基礎模型-行業(yè)模型-行業(yè)智能體”三級模型火力網(wǎng)，打穿產(chǎn)業(yè)AI落地最后一堵墻。

百度智能云的另一大破局利器還要回到模型能力。繼4月發(fā)布文心4.5 Turbo和X1 Turbo兩款旗艦模型后，百度本次又重磅推出金融行業(yè)大模型—千帆慧金金融大模型，在強大基座能力上構建垂直穿透力。

百度智能云混合云總經(jīng)理杜海認為，獲得行業(yè)重要客戶的信任，基礎能力是關鍵因素。對于集群穩(wěn)定性以及使用效率的關注，已經(jīng)成為了行業(yè)的新趨勢。

綠水青山就是金山銀山。今天，AI正在讓生態(tài)環(huán)境的監(jiān)測和治理變得可感、可行，但小模型能力有限。拿水文監(jiān)測來說，現(xiàn)在全國的國家級水質(zhì)監(jiān)測站就有近2000個，要為某個城市做水污染分析，需要專人跨越好幾個業(yè)務系統(tǒng)中去翻查數(shù)據(jù)、統(tǒng)計分析，工作量大。

基座模型文心4.5 Turbo不僅在閱讀理解、數(shù)理邏輯、標簽分類等方面表現(xiàn)較好，還實現(xiàn)了突出的多模態(tài)攻堅。其多模態(tài)理解效果提升超過30%，在多個測試集上追平甚至部分超越了OpenAI的旗艦模型GPT-4.5。但在價格方面，文心4.5 Turbo百萬tokens成本僅為DeepSeek V3的40%，具備極致性價比。

▲千帆慧金金融大模型簡介

以DeepSeek R1滿血版為例，百舸+昆侖芯的方案，對推理吞吐和時延等關鍵指標做了優(yōu)化。在實際應用的主流場景下，單卡吞吐性能相比國內(nèi)主流芯片方案高出80%；面對大規(guī)模高并發(fā)推理場景，首token時延追平海外主流推理芯片方案。

3、連接企業(yè)IT系統(tǒng)開發(fā)專屬智能體，激活數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

文心X1 Turbo是一個深度思考模型，實現(xiàn)了深度推理破局。其內(nèi)置思維鏈，可自動拆解任務→調(diào)用代碼工具→聯(lián)網(wǎng)搜索→生成報告。而且其推理成本更低，價格只有DeepSeek R1的四分之一。在信通院最近公布的大模型推理能力評估中，文心 X1 Turbo的綜合評級獲得了當前最高級“4+級”，也是國內(nèi)首款通過該測評的大模型。

百舸是一個強大的GPU算力管理平臺，支持一云多芯，可以對所有的底層硬件進行統(tǒng)一納管、調(diào)度。全國產(chǎn)3萬卡集群的有效訓練時長占比可以超過95%。而且一旦出現(xiàn)故障，百舸可以做到秒級感知、快速定位，并通過自動回滾機制讓集群迅速恢復運行。

基礎模型層，百度提供極具性價比的通用模型。

智慧就醫(yī)智能體已落地武漢協(xié)和醫(yī)院?；颊咴谖錆h協(xié)和AI導診界面上傳病歷后，智慧就醫(yī)智能體自動追問病情細節(jié)，生成結構化病情卡片推給醫(yī)生。在分診、掛號、問診環(huán)節(jié)，節(jié)省醫(yī)生85%加號復審時間，緩解“排隊半小時，問診三分鐘”的民生痛點。

當百度智能云將AI全棧能力注入能源、交通、制造、金融的脈絡，一套推動產(chǎn)業(yè)智能化的“中國方案”已然清晰。

當下，很多AI產(chǎn)品正需要從“能用”變?yōu)椤昂糜谩薄：唵蔚膯柎饘υ捯褵o法滿足需求，自主規(guī)劃、調(diào)用工具完成任務的智能體成為很多企業(yè)的訴求突破口。

6月6日，在2025智能經(jīng)濟論壇上，百度智能云交出答卷——從昆侖芯國產(chǎn)算力集群到自研文心大模型，再到垂類行業(yè)模型千帆慧金金融大模型，從千帆智能體工廠到12個行業(yè)實戰(zhàn)案例，一套覆蓋“芯-模-用”的全棧自主的AI基礎設施正在成為破局關鍵。

3、座艙大模型智能體，讓孩子有的玩、大人安心趕路

值得一提的是，這些智能體的背后是百度智能云千帆平臺的系統(tǒng)化支撐。作為“智能體工廠”，千帆平臺提供三大核心能力：

本次，百度智能云發(fā)布營銷供電方案智能體，可以幫助電力企業(yè)把這項重要工作變得更高效、更智能。

國家電網(wǎng)、中國鋼研、招商銀行、長安汽車……當前65%的央企選擇百度智能云作為AI伙伴。其勝出邏輯在于兩大難以復制的壁壘：

當然，算力平臺的價值不僅在于性能，更在于靈活性。百舸向下兼容各種芯片、屏蔽底層差異；也向上適配各種主流的大模型框架，支持包括DeepSeek在內(nèi)的國產(chǎn)開源模型的穩(wěn)定訓練和推理。

在頭部電網(wǎng)公司的智算中心，昆侖芯集群正日夜處理著萬億級電力調(diào)度數(shù)據(jù)；武漢協(xié)和的診室里，AI生成的病情卡片讓醫(yī)患溝通效率倍增；長安汽車的“深藍精靈”座艙中，孩子們聽著AI即時編織的童話故事安然入夢……

本次，百度智能云發(fā)布公路應急指揮智能體。該智能體能夠識別問題并完成預案研判、輔助智能調(diào)度，把應急處置時間從1小時左右縮短到30分鐘以內(nèi)，預警準確率超95%。