茅台奔馳麥當勞，為什麼都在培養AI架構師

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2025/08/22

業界普遍認為，要實現AI的深度落地，必須培養「AI架構師」。文｜周享玥編｜趙豔秋企業AI落地，到底應該由「誰」來完成？答案或許藏在一場「罕見」的活動上。他們來自18個行業，身份是CTO、技術高管，背後是茅台、奔馳、麥當勞、國網、中石化、愉悅家紡等90多家頭部企業。他們來到這裏，只為了解決共同的問題：如何打通AI技術到產業落地的「最後一公里」？這是百度AICA「首席AI架構師培養計劃」第九期...

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大模型雖在多個場景落地，但多侷限於淺表層應用，創新缺乏亮點、產品應用同質化、行業理解不深入，效益未完全釋放。根本原因在於技術與業務之間存在高壁壘。「懂AI的人不懂業務，懂業務的人又不懂AI。」廣西桂冠電力股份有限公司集控中心副主任肖慈垚直言，AI與業務的深度融合，已成行業落地過程中的最大挑戰。業界普遍認為，要實現AI的深度落地，必須培養「AI架構師」——這類人才不僅掌握人工智能相關技術，更深諳行業邏輯，並能通過工程化手段將其轉化為可實際部署的產品或系統，是實現AI深度落地的中堅力量。硅谷頂級財富管理公司ICONIQ Capital發布的《2025年AI現狀報告》也指出，許多領先企業正積極組建跨職能團隊，成員包括人工智能工程師、數據科學家以及AI產品經理等，打破部門壁壘，協同推進AI項目。周奇也進一步分析，隨着AI戰略地位上升，企業已經從「點狀試水」轉向「系統佈局」。在AICA第九期的報名者中，除了技術一線骨幹，也出現了企業AI戰略制定者。整體學員中，具備「管理+專業+技術」三重背景的複合型人才佔比達80%。他們不僅要做點狀產品的創新，更要思考AI轉型戰略當中的產品矩陣、人才梯隊，包括行業的上下游結合等更系統性問題的深度思考。「我們曾嘗試讓算法專家到企業與行業專家磨合，發現難度很大——算法專家要吃透行業細節，可能需要五到十年；但讓行業專家理解AI，一到兩年就能初見成效。」 周奇説。百度作為共性技術底層的提供者，正是希望通過AICA項目，幫助行業專家掌握AI知識，從根本上解決這一融合難題。北京奔馳AI架構師孫勇濤便是這一趨勢的縮影。「行業企業在鼓勵業務工程師成為懂AI、會用AI的專家，而不是像過去那樣，懂業務的人得靠外部供應商、申請大量資金才能推進工作。」他帶着課題參加了百度AICA第八期，希望解決噴漆缺陷檢測成本高、檢測率低的問題。最初企業靠「單打獨鬥」，進展緩慢，對AI十分迷茫。通過AICA系統培訓，他們基於飛槳的高效模型訓練能力和多模態技術，自主開發了完整的漆面缺陷檢測系統，以相較於供應商1/10至1/15的成本完成了系統的搭建與調試。去年，該系統已正式投產，今年正在推廣到全球其他工廠。第九期AICA的96名學員，他們來自18個行業，也幾乎都帶着亟待解決的具體問題而來。「我們的課題是紡織印染行業研發大模型的構建與應用。」愉悦家紡信息技術總監胡健告訴數智前線，他們希望AI不僅賦能設計環節，更要打通材料、生產到服務的全鏈路。但目前仍面臨兩大難點：一是傳統 「師帶徒」 模式下，優秀經驗多集中於高端工程師腦中，如何將這些隱性知識顯性化、結構化，與AI更好地結合。二是作為傳統制造民營企業，企業AI力量薄弱。他們希望藉助百度AICA聯合探索解決路徑。金拱門AI研發工程師韋文澤則帶來「麥麥巡警數字員工」課題。麥當勞已上線智能排班、智慧生產、智能補貨等AI應用，但隨着AI服務場景增多，AI治理難度加大：終端用户諮詢與上報問題與日俱增，導致數據團隊運維壓力驟增。而 「麥麥巡警官」的Agent泛化能力弱，多任務執行易錯亂，大模型與系統任務重疊等。他希望通過AICA獲得大模型優化、任務調度與管理、場景Agent落地工程化設計思路、提示詞優化等技術指導。貴州茅台也啓動了「i茅台智能應用」的AI升級課題。貴州茅台事業部技術研發中心主管袁湘波透露，i茅台目前雖已具備數據分析、客户服務基礎能力，但在個性化服務、智能問數、報告生成、低代碼開發等方面仍有待提升。他們期待藉助大模型，實現智能化產品推薦與業務流程優化。02AI架構師是怎麼煉成的？AI架構師在推動企業AI落地中扮演着關鍵角色。那麼，這類複合型人才究竟應如何培養？廣西桂冠電力集控中心副主任肖慈垚認為，AI技術人才應以項目為牽引，在熟悉業務的基礎上深入理解AI架構原理，點面結合、協同推進，帶動多場景落地。百度AICA自2019年創立以來，也始終堅持這一路徑，通過項目推動行業know-how與AI技術融合。第九期延續該模式，圍繞學員提出的真實產業課題，從課程、工具平台到項目共創、產教合作等環節，提供全流程支持。今年，結合最新技術發展脈絡和企業需求，重點強化幾方面能力：第一，多模態與智能體能力成為培養重點。2024年，多模態與智能體技術成為AI應用前沿。隨着行業對文本生成、圖像理解、視頻處理、數字人等多模態功能的需求快速增長，單一大語言模型已難以滿足複雜場景，需依託多模態模型及大小模型結合。百度於6月開源的10款文心4.5模型中，多模態模型下載量居前，增速最快。在智能體方面，全球已有約79%的《財富》500強企業啓動相關項目。Gartner數據顯示，中國企業Agent落地速度甚至快於全球，15%已實現生產落地，高於去年全球10%的平均水平。但Agent落地仍面臨模型優化、數據治理、工具協議標準化等技術挑戰，執行一致性與精準度不足。本期AICA中，大模型相關項目佔據半壁江山，並首次出現多智能體協同等前沿應用。數智前線獲悉，聚焦文本應用的課題佔比超50%，多模態課題19個，大小模型結合27個。百度AICA也據此新增文心開源技術、MCP協議、多模態處理與實戰案例等模塊，並按方向將96名學員分為9個技術小組，覆蓋了當前AI應用的主流技術主線。第二，以應用為核心，上下游「共創」實戰，推動項目協同落地。主流的基座模型經大量公開數據訓練，已經具備一定的專業性，但深入到行業場景裏，仍需大量專屬數據。這些數據廣泛分散於產業鏈各環節，通過「數據+場景+技術方案」的組隊方式，可促進各方連通，助力實際成果落地。為此，本期AICA首次試點 「共創小組」模式。周奇告訴數智前線，共創小組通過 「橫縱雙線」 提升共創概率：橫向聯動同一產業上下游，如基礎技術方與需求方共建場景；縱向則整合算力、算法、數據三要素，在數據缺失的新場景中，通過匹配具備數據、算力資源的上下游夥伴，補齊短板，加速落地。數智前線獲悉，AICA第9期目前已形成覆蓋教育、政務、製造、文旅等領域的5個共創課題。例如「製造業LLM+IT/OT安全管理平台」中，寶馬集團中國信息技術中心負責提供安全數據與測試場景，南京賽寧與百度提供技術實現與平台支持，共同推進模型在工業安全中的應用。第三，高質量數據成為AI架構師的關鍵籌碼。高質量數據集不僅決定模型效果，更關乎行業大模型能否真正落地。今年，國家數據局已出台多項政策推動高質量數據集建設。國資委在福建「數字中國」期間，發布首批央企人工智能行業高質量數據集優秀建設成果。ICONIQ Capital《2025年AI現狀報告》也顯示，數據已成為企業AI預算中的主要板塊，數據存儲和處理支出，甚至將比推理和訓練還多。周奇則觀察，算力、算法、數據三要素一直呈階段性滾動主導：前幾年，算力進步推動算法發展；2019年前後，以Transformer架構的算法驅動成為主導；而近期來看，數據驅動產業發展的特徵將更明顯。「今年，很多產業要做AI原生產品，如果沒有高質量數據，很難實現差異化競爭力。」本期AICA中，已有多家數據類企業參與，通過實際課題探索如何將數據轉化為產品價值。為系統提升複合型人才的綜合能力，AICA也優化課程設計，構建「1+1+1」學習模式，由百度T10以上技術專家主講課程，結合「飛行助教」——包括往期優秀學員中的行業專家提供實戰輔導，並配備「特聘專家」，重點加強數據語料與模型評測方面的深度支持。接下來，AICA將組織學員前往多個AI產業發展迅速的重點城市，走訪當地企業與創新者，與區域產業代表交流。課程還將安排參訪知名實驗室、商學院等機構，幫助學員拓展對技術、戰略、資本與組織管理的系統認知。同時設定優秀項目路演機制，推動共創成果進一步走向市場。百度也同步升級扶助計劃，為優秀學員提供高達50萬元的資源支持，包括算力服務、專家對接、數據資源共享等；並依託全國的產業賦能中心與文心服務站，為項目落地提供持續支撐。03演進中的AICA2019年啓動至今，AICA已向業界輸送近500名AI架構師。這些真正懂 AI、做 AI、能將 AI 技術付諸實踐的行業領軍人才，已經遍佈工業、能源、金融、交通、農業、互聯網等數十個行業。在這個過程中，適應於技術發展與企業需求的變化，AICA也在持續演進。「AICA的每一步發展，核心都是要解決行業與AI融合過程中的人才補給問題。」周奇説。比如AICA第一期啓動時，正值辨別式小模型的黃金時代。AICA重點圍繞深度學習展開教學，解決了很多傳統機器學習在質檢領域等無法落地的難題。例如在飛機複合材料檢測中，傳統人工視覺檢查看似簡單，實際上許多瑕疵僅一毫米大小，堪比從遠處看塑料瓶蓋上的裂痕，肉眼根本無法識別。而AI視覺算法結合攝像頭可高效解決這一問題。這類技術雖不 「酷炫」，卻因貼近產業、普適性強，擁有廣泛應用場景。AICA也助力了AI架構師在前沿領域的探索，如仿真材料、風場模擬、生物醫藥、新材料等AI for Science領域的相關課題。最近兩年，隨着大模型的快速發展，相關的培訓重點也更多聚焦在了大模型上。例如2023年開啓的第7期AICA，系大模型時代首期AI架構師培訓班，在培養模式上進行了全面升級重塑，課程新增超50%大模型認知、技巧等內容，並首度合作商學院，提升學員系統性思維能力，同時特聘產學研界代表拓寬學員視野。第八期更加專注於大模型應用實踐，場景更廣且更聚焦行業核心場景問題，培養方案進一步升級，90%特聘專家來自產業一線，課程實踐走進武漢、廈門產業示範基地，聚焦當地產業組織訪學交流等。而最新一期則在多模態、智能體、數據、產業聯動等方面進行了加強。從最終輸出的課題成果來看，最近兩年，大模型應用落地項目在持續增加。例如AICA第七期中，用友網絡科技股份有限公司技術服務專家中心高級技術架構師葉琳，通過深入洞察產業需求細節，基於百度飛槳構建了用友BIP智能製造廢鋼判級大模型，在鞍鋼等20餘家鋼鐵企業上線應用，廢鋼判級準確率達95%以上。在智能決策、文本生成、智能創作等當時大熱的領域，國網智研院學員融合文心一言與電力認知大模型，解決電網設備缺陷定級難問題，輔助檢修人員提升了判斷決策效率；中核裝備學員基於文心一言落地了光伏項目可行性報告生成方案；工商銀行學員藉助 PaddleNLP 與文心一言優化模型，打造了新聞稿寫作輔助應用。AICA第八期的落地成果在場景上則進一步深入：汽車工業領域，北京奔馳成功落地漆面缺陷檢測系統 Paint Defect Eye；能源電力領域，國網福建電力依託文心大模型，在 「閩電應急 ECS 系統」 中打造應急輔助小助手，實現電網應急業務數據查詢與分析、應急預案輔助生成、應急覆盤報告智能編制等多項功能，應急處置率提升 20%；風景園林行業，廣州山水比德設計基於飛槳開發園林綠化植物自動設計工具，可自動化進行綠化植物 CAD 佈局設計與填充，提升植物設計效率達20%左右。有意思的是，百度AICA還在企業間逐漸形成「復購」和「種草」效應。比如本期學員企業麥當勞，此前就參與過8期班。麥當勞韋文澤告訴數智前線，公司管理層意識到數字化水平影響營運成本，前兩年專門設立了AI部門和中台，經篩選選擇百度作為共創夥伴。通過合作，他們去年已上線百餘個模型服務，成本大幅下降，「希望繼續借助百度生態挖掘更多應用場景」。愉悦家紡則是經AICA上一期學員推薦，申請參與到該人才培訓項目。愉悦家紡胡健透露，此前，他們曾與紡織協會信息中心合作AI項目，協會提供行業案例與模型，他們提供20多年的畫稿素材積累，共同實現AI生圖，解決了家紡行業花型設計難題，7個月內效率提升20多倍。紡織協會信息中心也是AICA第8期學員企業。數智前線獲悉，隨着本期課程開課，百度AICA第十期預招募已經正式啓動。在人工智能產業快速變化的當下，AICA還將持續演進和優化，與產業發展同頻共振。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}