假如说从AI到Agent是年百关于产品落地形状的一致，那么现在百度智能云打响的度智打响恰是一个依据Agent进行TO B职业表达的AI出产力升维战 。
在这个新的落地工程系统才干里 ，除了之前百度Create大会上提出的年百面向Agent的RAG才干等通用才干模块 ，对更为专业 、度智打响个性化的落地工业场景 ，其依据千帆渠道最新构建出的年百是一个新的“职业模型+职业智能体”的端到端AI工程系统，让企业近一步下降AI落地门槛 ，度智打响实在将AI转化为可用可见的落地出产力东西 。
作者|皮爷 。年百
出品|工业家 。度智打响
假如在武汉协和医院就诊 ，落地或许人们会阅历这样一个和之前天壤之别的年百新流程 ：
点击预定界面的“帮我预定” ，人们自主上传病历 ，度智打响系统会预先依据病历细节主动问询几个问题 ，落地答复完成后 ，正式就诊时医师会直接绕过前面的“根底环节” ，直接对症下药，给出精准的医治计划 。
这个高效直接的新流程交互界面 ，正是武汉协和医院内部现在现已落地的AI导诊 ，而它的“前身”是百度智能云千帆渠道新推出的“才智就医智能体”。
假如说在2025年 ，关于大模型 ，什么是实在的关键词 ，那么智能体必定是最多数人的选项，这个特别的产品形状现在现已成为我国企业乃至全球关于AI技能最小落地触点的新一致 。
“之前咱们志愿虽然强 ，但内部的AI技能立项更多是落地‘大模型基座’，本年咱们开端一致把落地址放到‘智能体’上 。”一位新势力车企技能担任人告知工业家 。
依据全球四大管帐事务所之一的毕马威（KPMQ）发布的陈述显现 ，自从2025年榜首季度以来，全球范围内进行智能体试点的企业份额从37%大幅跃升至65% ，超越82%的管理者把智能体落地作为接下来一年里的中心重点项目。
但这个一致背面也更有硬币的另一面 。依据相关数据核算 ，在2024 、2025年间 ，约1/3 ~ 1/2的智能体项目在POC（概念验证）到出产环节 ，由于ROI不明晰被直接叫停 。来自Gartner的数据相同预判 ，到2025年年末，有超越30%以上的 AI和智能体项目会在POC后被抛弃 ，主因是本钱 、数据质量等等问题 。
实际上 ，这种需求和价值的抵触也恰构成着2025年上半年人们对智能体的中心评论—— 。即究竟怎样的智能体才干成为实在的AI落地触点 ？又或许说企业应该建立怎样的AI环境保证智能体的价值发挥？
百度智能云是被看见的这些问题的答复者之一 。一个数据是，现在百度智能云累计协助用户精调了 3.3 万个大模型 ，开宣布 100 多万个企业级运用。
这些数据对应的实在细节恰是一个个跑在百度智能云上的比方武汉协和医院这样的AI出产力事例 ，在这些有温度的场景里 ，AI已然成为实在的出产力东西和民生助力加持 。
为什么是百度智能云？或许说 ，这个一向定位AI云的渠道究竟为企业建立的是一个怎样的AI环境和土壤 ？以及 ，这样的环境和土壤对AI技能的普惠化和落地化究竟具有怎样的价值 ？
在这次2025智能经济论坛上 ，百度智能云把它的答案近一步放到台前 。
一 、大模型落地2025：
看得见的Agent一致 ，看不见的工程卡点。
在这些答案之前 ，一个或许更应该被衡量的出题是 ：2025年上半年 ，我国的AI大模型落地究竟走到哪了 ？
与这个问题对应的是在曩昔6个月里一系列和大模型相关的关键词，不只是DeepSeek ，还更有Agent智能体 、一体机 、推理加快 、RAG等等一系列被放到AI舞台中心的新标签 。
这些标签串联起来 ，也恰构成着人们关于AI出产力的等待和热心 。但也恰如开篇所说 ，从技能曲线到实在的工业落地并不是一件简略的事，不只对我国企业 ，乃至在全球范围内都有极高的难度 。
那么 ，在上层技能和完成办法都清晰的前提下 ，AI落地的难点还会出现在哪 ？
“数据安全和准确性是咱们最垂青的才干，但现在市面上的智能体服务商供给的才干都很难到达金融级的要求 ，咱们自行建立消耗本钱又很大 。”一位陕西区域银行技能担任人在采访中告知工业家。
从大局视角来看 ，这是当下智能体落地的最大卡点。即对金融 、政务 、医疗 、动力乃至制作职业而言 ，虽然现在市面上不少云服务商和大模型服务商都供给算力 、模型以及数据相关服务 ，但对企业而言 ，其依然很难依据现有的MaaS渠道建立或许调用到满意匹配本身工业场景的智能体 。
这其间涉及到的工程难点有许多 ，比方不同智能体假如要到达最好的作用，应该在底层调用不同的大模型 ，如文心4.5 ，如DeepSeek ，如Llama等 ，但大部分渠道无法支撑这种模型和智能体的多线切换形式 ，仅支撑不同智能体和单一模型之间的调用 。
再比方，在智能体本身侧 ，现在市面上大部分智能体间隔实在的工业场景还尚有间隔 ，更多会集在通用场景侧 ，企业往往需求在现有通用智能体的根底上依据工业场景进行很多调试 。
此外，难点也更在模型层。即虽然本年在大模型落地侧依据智能体的推理练习成为人们落地AI的一致 ，但从作用来看 ，这个“一致”依然有可调优的空间 。
不少职业人士告知工业家 ，独自经过RAG等才干能够满意企业在部分工业场景的AI需求 ，但假如要在比方智能治疗 、金融风控、工业质检等更为专业的范畴 ，其往往需求在对应的职业大模型根底上进行推理练习，比方金融大模型 、动力大模型等等，唯有如此 ，才干让最前端的智能体能实在落地到企业内场景 。
这些都不是简略的事 。比方现在市面上智能体更多会集在通用场景的问题，对服务商而言 ，其假如要构建更细颗粒度适配工业场景的智能体 ，就必须深挖对应场景和环节的一系列工业know-how，比方流程 ，比方权限，比方数据格式等等 ，对服务商而言 ，这对应的是一个个职业专家团队的投入 。
再比方职业大模型难题 ，即对大部分企业 ，即使是中大型企业 ，虽然现在市面上广泛散布着不同的AI Infra厂商和练习办法 ，但对单个企业而言 ，进行一个职业大模型的微调其间消耗的本钱少则几十万 ，多则上百万；一同 ，对大部分企业而言 ，其也很难搜集满意量级的笔直范畴数据集进行会集练习 。
能够说 ，假如2024年 ，人们对AI大模型的定调是第四次工业革命的技能向上 ，那么2025年 ，这个定调则恰应该是从AI技能曲线到工业AI工程的“逐渐攻坚” 。
这其间的难题和卡点不再只存在于AI技能的研讨论文中 ，也更存在于一个个测验进行出产力重构的实在工业场景 ，新的难题简直遍及AI工业链的悉数落地节点 ，从底层的模型层到上层的智能体层 ，从企业最前端的简略问答到中心场景的智能体构建 。
在AI落地现已进入深水区的现在，是否有更优的工程答案？
二 、一场百度智能云的AI升维战。
实际上，这也恰是曩昔两年里在百度智能云考虑的问题 。作为榜首个吹响国内AI号角的互联网大厂 ，相较于其它服务商 ，这些问题要来的更为汹涌直接。
而在这次2025智能经济论坛上 ，百度智能云和它的一些新考虑被放到台前 。
武汉协和医院的事例背面的“才智就医智能体”恰是这些最新考虑的一个缩影 。在面向医疗场景的智能体之外 ，在此次大会上 ，百度智能云千帆渠道还发布了多款面向专业场景的智能体 ，如面向动力职业的营销供电计划智能体 、面向交通职业的公路应急指挥智能体 、面向政务职业的生态环境监测智能体 。
这些智能体有一个一同的姓名，即“百度智能云精选职业场景智能体宗族（Agent Family）” 。
对这个产品的一个描绘是 ，其恰是百度智能云专门面向不同工业赛道的更中心场景，联合职业对应的专业厂商推出的职业专属智能体 ，比方营销供电计划智能体背面是百度和国家电网的不断打磨测验 ，比方生态环境监测智能体是由百度智能云和我国环境监测总站一同打造 。
能够理解为 ，百度智能云的做法是依据和职业头部领跑企业的深度协同，将其间现已实践老练的AI工程才干沉积到对应的职业专属智能体上，这些专属的职业智能体具有极强的职业know-how特点和端到端落地才干 ，能够在百度智能云千帆渠道供给的强Agent工程建立才干的根底上，更近一步强化企业的运用作用和下降AI落地门槛 。
比方精准预定智能体本身就能够让医师审阅的准确率达95%以上 ，节约专家挑选时刻85%以上；公路应急指挥智能体则是能够将事端检测准确率提高到95%以上 ，让监控人员介入处置的工作量下降50%等等 。
被放到台面上的考虑不只智能体工程 ，也更有模型层的新答复。即和前文说到的职业模型对应的是 ，在这次2025智能经济论坛上 ，百度智能云千帆还推出了专属的职业大模型—— 。千帆慧金金融大模型 。
据了解，本次推出的千帆慧金金融大模型是百度智能云在通用模型的根底上，运用了数百亿tokens的高质量金融范畴和通用混合语料 ，并运用继续预练习（CPT）的办法进行了金融范畴的常识注入和增强 。
一同 ，在预练习之外 ，针对金融职业特有的一些杂乱推理和核算场景 ，百度智能云还结合SFT、强化学习 、组成数据等技能 ，在金融大模型的根底上开发了推理模型 ，专门面向金融表格推理 、金融常识推理 、金融核算等中心场景进行了对应的强化 。
“其完成在不论是DeepSeek也好，仍是其它开源模型也好 ，企业是没办法得到它的练习数据的 ，有些情况下 ，企业越练习乃至模型作用越差。”百度智能云千帆相关担任人告知工业家 ，“但依据咱们推出的金融大模型 ，企业能够把自己的数据和咱们供给的优化后的模型结合起来 ，让范畴优化作用更好 ，更有用 。” 。
一同，他还表明，后续在金融大模型之外 ，百度智能云千帆还将推出一系列面向不同范畴的专属大模型 ，协助不同工业范畴的企业构建更好的模型底座。
从某种程度来看 ，假如说从AI到Agent是关于产品落地形状的一致，那么现在百度智能云打响的恰是一个 。依据Agent进行TO B职业表达的AI出产力升维战。
在这个新的工程系统才干里 ，除了之前百度Create大会上提出的面向Agent的RAG才干等通用才干模块，对更为专业 、个性化的工业场景 ，其依据千帆渠道最新构建出的是一个新的“职业模型+职业智能体”的端到端AI工程系统，让企业近一步下降AI落地门槛，实在将AI转化为可用可见的出产力东西 。
此外 ，也更值得一提的是 ，在这两款产品之外，百度智能云千帆渠道作为“智能体工厂”的内部界面也更被进一步提高 ，比方企业能够依据不同的智能体调用不同的底层模型 ，再比方企业能够依据不只能够依据千帆渠道进行智能体的开发 ，还能在渠道之上进行智能体的调优和晋级迭代 ，进行智能体的全生命周期运维 。
三、AI出产力年代，真的来了吗 ？
“AI出产力年代 ，真的来了吗 ？” 。
在最近被誉为互联网女皇的玛丽·米克尔发布的340页《AI趋势陈述》中 ，“史无前例”这个关键词出现了51次 ，她更是将AI冠以“工业化下一阶段”和“人类第2次创世纪”的称谓 。
实际上 ，这些形容词对应确实定性在国内市场也更有所展示 。一个数据是 ，在现在的百度智能云上 ，有超越65%的央国企企业已然进行深度的AI系统构建，与此一同，百度智能云千帆渠道现已汇聚了 12 万家创企和生态同伴 。
这些确定性的数据 ，也恰构成了百度智能云等企业现在被越来越多人重视的原因 ，即在百度智能云等站到台前的AI云渠道上 ，其现在出现出来的是一个全 。栈可控 、具有工业特点 ，一同又具有可操作 、可交互才干的AI工程渠道。
这个全栈的才干除了前面说到的不断向AI工业落地纵深延展的千帆，还有先进的算力调度渠道百舸 ，以及国内榜首模型队伍的文心4.5 Turbo 、X1 Turbo和现已点亮3万卡集群的国产芯片昆仑芯 。
“其实本年伴随着DeepSeek出来 ，咱们关于国产芯片的认可度越来越高 ，由于相较于之前，布置DeepSeek成了一个新的‘考校场’ ，越来越多企业发现国产芯片的功能也都很不错 。”百度智能云混合云总经理杜海表明 。
以昆仑芯为例 ，其能够将64张昆仑芯P800放到同一个机柜 ，完成单节点的超强功能 ，这种计划下 ，卡间互联带宽能够提高到本来的8倍 ，单卡的练习功能提高10倍 ，推理功能提高13倍 ，一个机柜就能顶曩昔100台机器。
一同 ，他还告知咱们 ，依据百度智能云的百舸渠道 ，企业不同的布置需求都能够快速做到落地满意 ，“不论是几百卡仍是几千卡的布置 ，仍是多种芯片布置练习 ，咱们都能够快速协助企业到达最好的练习作用。” 。
一个数据是，依据百度智能云百舸渠道，万卡集群能够完成99.5%以上的有用练习时长，两种芯片混合练习大模型的功率折损控制在5%以内 ，一同能够做到秒级感知 、快速定位 ，并经过主动回滚机制让集群敏捷康复运转 。此外，依据百舸共同的混合云的形状 ，能够把全体算力本钱紧缩至市场价的一半 。
实际上 ，这些从芯片到算力调度到模型再到智能体的全栈链条也正是构成着百度智能云拿下一个个如招商银行等超级大单的底气 。在最新的发布的2025年百度榜首季度财报中 ，百度中心净利润同比增48%至76.3亿元 ，其间百度智能云继续微弱增加 ，同比增速达42%。
这一切也恰如百度集团履行副总裁沈抖在这次智能经济论坛上所言 ，“幻想未来最好的办法便是去发明它” 。在2025年的现在 ，在百度智能云等企业的加持下，企业的AI幻想力 、我国的工业AI幻想力，正在加快照进实际 。
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