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“鋼鐵行業很多業務場景對大模型需求迫切”
——訪百度智能云智慧工業行業解決方案總監曹凱

2025-05-20 08:29:00

  本報記者 劉經緯
  “如果我們把2023年看作大模型元年的話,2024年—2025年大模型已經真正走向產業化落地。”近日,在第二屆(2025)鋼鐵工業數字化發展高端論壇期間,百度智能云智慧工業行業解決方案總監曹凱在接受《中國冶金報》記者專訪時表示,最近幾年,大模型毫無疑問是最具影響力的AI(人工智能)技術突破,大模型為人機交互、支撐物理世界決策等提供了一種全新的方式,未來將對產業鏈發展發揮巨大作用。
  大模型產業化落地正在加速
  曹凱表示,大模型的“大”不僅體現在模型的數量規模上,還體現在它的泛化能力和跨行業的普世價值上。大模型不僅可以理解和生成語言,還能夠處理圖像、視頻、音頻等多模態信息,甚至能根據人類意圖去管理、調度很多的小模型、領域模型、機理模型等,組成一個更加強大的智能系統或智能體。“相當于給過去這些AI的‘散兵游勇’配置了一位‘統帥’。”他說。
  “產業化落地是中國的獨特優勢。”曹凱說,“我們有非常龐大、系統且完整的產業鏈門類,還有非常龐大的算力基礎設施和算法沉淀積累。隨著更多行業頭部玩家入場,產業鏈里高價值的場景將不斷涌現,量變引發的整體效益就會非常高。”
  公開資料顯示,2024年中國MaaS(模型即服務)市場全年規模達7.1億元人民幣,較2023年同比激增215.7%。其中,百度智能云以28%的市場份額居首。“過去一年,大模型已經被企業真正用起來了。從趨勢上看,大模型的產業化落地正在加速。”他介紹,從數據來看,百度智能云千帆平臺企業用戶數量超40萬家,千帆平臺組件數量超1000個,企業在千帆平臺上已開發出超100萬個應用。
  曹凱同時指出,大模型落地還有一些難題亟待解決,比如算力吃緊一直是制約大模型發展的關鍵因素,且在大模型的訓練、推理過程中,算力的利用效率普遍不高。他介紹,目前百度智能云通過自研昆侖芯P800芯片及百舸大規模推理加速能力,實現了算力性能與成本的雙重突破。
  “一云多芯”也是百度智能云長期研究的一項關鍵技術,即在同一個智算集群中使用不同廠商的芯片,完成大模型訓練推理任務。“有了這項技術,可以幫助企業擺脫單一芯片帶來的高溢價和供應鏈風險。”曹凱說。
  除算力外,模型和應用開發的工具平臺也是企業落地大模型的重要基礎設施。曹凱表示:“百度智能云扮演的是一個造工具、搞基建的角色,我們把沉淀下來的數據治理、模型開發、部署、評估等大模型全生命周期的工程化實踐都開放出來,幫助大家降低大模型的使用門檻。”
  “現在很多企業找不到場景,不知道把大模型用在哪里。”曹凱介紹,針對這個問題,百度智能云正在把各行各業的實踐做成模板,做成大模型的行業增強組件,搭配通用大模型,幫助用戶快速開發出專屬的行業大模型應用。
  鋼鐵業需求從小模型轉變為大模型
  “鋼鐵行業很多業務場景對大模型的需求其實是比較迫切的。”曹凱表示。
  “鋼企現在所處的階段,是看到了大模型可以解決的問題方向,但不知道如何去系統性地規劃和建設人工智能大模型的數字化底座。”曹凱說,“我們現在做的工作,更多就是通過場景驅動,依托百度智能云萬源架構體系,幫助企業完成人工智能大模型的規劃落地。”
  此前,已經有很多企業使用了小模型,但在實際應用中,一個比較大的問題是識別準確率不足。“比如鋼企常見的熱軋表檢場景,在遇到一些不太容易出現的缺陷時,識別率可能比較低,綜合很多企業的生產指標來看,缺陷的召回率為70%~80%。”曹凱表示,借助CV(計算機視覺)大模型可以完成缺陷結果的復判,優化整個模型的推理結果,也可以借助大模型生成一些小樣本的缺陷數據。“關鍵缺陷的識別率可以提高10%~20%。”他說。
  “現階段,企業是不太可能用大語言模型直接去做操控工作的,但在開展設備運維、設備管理、決策分析等需要知識與數據交互的工作的過程中,可以把大語言模型的能力融入進去。”曹凱表示,大模型可以快速地進行知識檢索、精準分析、生成報告等,大大提高效率。
  “我們在調研中發現,很多鋼企缺少知識管理、沉淀及應用的平臺。”曹凱表示,通過大模型,尤其是百度所具備的知識檢索的經驗和能力建立這樣一個平臺,可以有效地幫助企業完成隱性知識的顯性化、顯性知識的結構化、結構知識的關聯化、關聯知識的流動化。
  讓企業用得起大模型
  “百度作為一家AI公司,通過創新技術去幫助實體經濟實現數字化、智能化升級,提升產業鏈、供應鏈韌性,既是我們的特長,也是我們的使命。”曹凱表示。
  在冶金行業,百度聯合中國鋼研打造了冶金流程感知大模型、冶金流程優化大模型,并基于大模型的能力衍生出“材料金相分析”“生產物料跟蹤”“生產計劃排程”等AI原生應用,逐步沉淀形成冶金行業Al能力資源池,賦能產業上下游企業智能化升級。在AI應用落地方面,百度主要面向5個場景,即質量管控、安全生產、能耗優化、生產調度、工藝優化。“經過這些年的沉淀,我們不僅積累了大量的工業小模型,還從去年開始面向重點行業做大模型的應用落地。”他說。
  “大模型的產業化落地現在還處在早期,還要持續研發、迭代,尤其是在多模態融合、知識增強等前沿技術上不斷探索,改善人機交互體驗。”曹凱表示,未來百度將繼續圍繞人工智能技術棧的4層架構,不斷提升模型效果、降低模型使用成本,讓更多的企業用得起、用得好AI。
  對于鋼鐵行業目前在大模型方面的投入,曹凱表示:“整個行業處在壓力較大的時期,企業的資金可能會優先用在最迫切需要投入的地方。但我們通過調研也看到,很多企業愿意去做一些創新類的投入,這其中就包含了大模型應用。”曹凱認為,鋼企會繼續保持這類投入。一方面,一些頭部鋼鐵企業希望借助大模型技術的能力,引領整個行業技術的發展;另一方面,鋼企在生產中確實遇到一些急迫的問題,只有依靠大模型才能解決。
  “鋼鐵行業的場景是非常豐富的,某一家企業進入到這個領域,短時間內把行業的場景全部發掘出來、全部做好是不現實的。這就需要我們和更多的企業一道,深耕行業,一起去發掘高價值的場景,推動大模型的產業化落地,實現互利共贏。”曹凱說。

  《中國冶金報》(2025年05月20日 04版四版) 

來源:中國冶金報-中國鋼鐵新聞網

編輯:宋玉錚

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