百度智能云助力创新企业跑出“加速度”

半月谈
8 hours ago

  近一段时间以来,深化“人工智能+”等热点议题广受关注。创新企业拥抱AI,离不开坚实、安全、可控的AI云基础设施。其中,百度智能云以“芯—云—模—体”全栈能力,服务80%国资央企、83.7%整车制造企业(OEM)、35%具身智能市场,成为培育新质生产力、打造智能经济新形态的“硬底座”。

  创新企业与AI云的生态共生

  AI云平台与创新企业生态构成相互依存、相互促进的共生关系。对创新企业而言,AI云平台通过底层硬件适配、编译优化与调度策略,能充分释放芯片潜能,降低创新门槛。反过来,创新企业的多样化需求又为AI云平台的技术迭代提供了动力,促使云厂商在模型优化、数据安全、场景适配等方面持续创新。

  如今云厂商已不止是按量付费的IT资源或降本增效工具,而是整合各类资源构建开放创新生态,帮助企业打通从技术研发到商业落地全链路的基础设施。

  AI云平台的生态赋能能力,成为衡量其核心竞争力的关键指标。而透视行业我们会发现,无论是国资央企、整车制造(OEM)行业还是具身智能产业,都在与百度智能云“双向奔赴”。

  深受国资央企与行业头部企业认可

  凭借长期技术积累与扎实产业实践,百度智能云在多个关键领域占据领先地位,成为创新企业数智化转型的首选合作伙伴。

  AI云市场领先:国际数据公司(IDC)报告显示,百度智能云在AI公有云市场保持领先位置,已连续六年市场份额第一。

  国资央企合作深度第一:服务80%国资央企加速数智化跃迁,覆盖能源、交通、制造等核心领域,从国家电网到南方电网,从中国中车龙源电力,成为央企数智化“标配”服务商。

  垂直领域渗透率第一:根据Omdia对2025年《财富》中国500强中23家整车制造企业(OEM)的调研,百度智能云成功赋能其中19家,以83.7%的覆盖率成为汽车OEM的首选供应商,并覆盖中国市场销量TOP15汽车品牌和TOP10新能源车企;金融行业中,服务了100%的系统重要性银行及800多家金融机构。

  未来产业持续领跑:在具身智能领域,以35%的市场份额位居中国具身智能AI云服务市场第一,领先态势明显。

  技术评估全面第一:IDC视觉大模型能力评估总分第一,大模型平台市场份额蝉联第一,成为市场增长引擎。

  招投标市场双冠王:2025年以109个中标项目、约9亿元中标金额,连续两年位居大模型相关项目中标数量与金额双第一。

  这些数据背后,是企业的诉求已经从早期的尝鲜体验,转向规模化落地。而能够承接这种需求的,只有具备全栈技术能力、行业深度理解和工程服务优势的云厂商。早在十多年前,百度就开始布局AI技术,以“自研+全栈”路径积累底层能力,成为各行业的集体选择。

  创新企业为什么首选百度智能云?

  国网实践:AI巡检提效50%,赋能能源安全

  百度智能云与国家电网合作长达十年,建立起对能源行业的深度理解。

  传统电力巡检难题突出:野外环境复杂多变,传统AI小模型误报频发,一线运维人员大半精力都耗在筛查无效告警上。

  百度智能云携手国网,针对输电、配网、变电三大核心场景,量身建设了设备专业智能体,搭建“大小模型融合”云边协同架构。

  清晨,无人机按规划航线自动起飞,对山区输电线路开展巡检作业,实时采集高清影像。边端小模型实时初判无人机巡检影像,云端大模型深度二次复判剔除误报,复核后的优质样本自动回流,实现模型分钟级快速调优。AI不仅完成识别任务,更在每一次人机交互中持续学习进化,在运营中越用越准。

  这套设备专业智能体业务实现了从“人工看”到“AI看”的跨越式升级,取得显著实效:输电巡检时间缩减50%以上,配电综合识别准确率稳定在86%以上,变电站单站巡视从2.5小时压缩至45分钟。

  大模型的“通解能力”与小模型的“专解能力”完美结合,让AI真正成为了懂地域、懂设备、懂业务的“资深专家”,也为大模型时代AI深入电网核心生产环节探索出了可行路径。

  汽车智造:从10小时到1分钟,重塑研发范式

  当前,中国头部车企正面临着一系列现实痛点:物理仿真周期长、研发成本高、智能座舱体验待升级,等等。

  而百度智能云凭借全栈技术能力,正在彻底重塑汽车的研发范式。

  研发端,百度伐谋智能体助力阿尔特将整车风阻气动验证时间从10小时缩至1分钟,开发周期平均缩短25%;前端交互环节,上汽大众最新车型融合百度AI技术,实现复杂指令精准理解与拟人化情感陪伴,树立“油电同智”标杆。面向2026规模化落地,百度端到端语音与Qianfan-VL视觉大模型正加速渗透,打造能“看懂”潜意识需求的智能空间。

  智能驾驶进入AI时代,VLA模型成为实现L3及以上高级别自动驾驶的关键路径。智能驾驶进入AI时代,百度智能云加速VLA模型的开发、训练、部署和迭代——算力上,百度百舸AI计算平台5.0内置自动驾驶模型专项加速能力,训练效率大幅提升;数据上,依托45万公里高精地图和数据合成技术,大幅降低标注成本、提升效率;模型与工具层面,通过文心大模型和完整数据闭环工具链,实现了从生成到仿真的一体化支持,推动高阶智驾从实验室验证迈向规模化应用。

  目前,百度已与理想蔚来、长安、吉利等车企,及地平线等自动驾驶企业达成长期合作,加速AI技术在汽车场景的规模化落地。

  具身智能:35%市占率背后的新质生产力生态

  自2023年下半年赛道兴起,百度智能云便率先进行早期探索并参与产业变革。

  技术上,百舸AI计算平台适配主流开源具身VLA模型,北京人形机器人创新中心实现模型强化学习训练效率两倍提升;同时提供真机数据采标服务及工具链,结合云上仿真平台加速算法迭代。

  场景上,依托制造、能源、消费、康养、教科研等多行业AI落地经验,链接资源助力机器人探索规模化高价值场景。

  这种“技术+场景”的双重赋能,帮助创新企业聚焦核心优势,实现商业化落地与技术研发的良性互动。

  目前,具身智能企业对云厂商的诉求已从单纯的算力,拓展到开发平台易用性与供应链深度支持,而百度智能云完美匹配了这些个性化需求。百度智能云已经支持北京、上海等多地“国家队”及智元机器人、宇树科技等30余家重点企业,助力更多产业创新者把握发展机遇、实现创新突破。

  此外,百度智能云正积极推动行业标准制定与数据共享共用,加速创新成果的转化落地。

  当下,百度智能云已形成了一套成熟的赋能体系,从AI硬件的交互重构,到AI游戏与AI漫剧的内容生产革命,深度布局各新兴产业赛道,以“云智一体”的领先优势支撑千行百业的数智化变革。

  全栈自研构筑的技术护城河

  百度智能云与创新企业的深度合作、协同发展,底气源于“芯—云—模—体”全栈技术布局,依托高性能算力底座、百度百舸、百度千帆,打造“AI Infra+Agent Infra”新一代AI云基础设施框架。

  算力层,百度智能云打造了国内领先的超大规模高性能算力集群,可承载多个千亿参数大模型全量训练。算力底座针对不同复杂任务进行了深度优化,配合天池超节点,可高效支撑万亿参数模型训练,满足极高标准的算力需求。

  强大的算力更需要极致的平台调度。百度智能云通过深度的软硬件协同,依托百舸平台的编译优化等核心能力,全面释放底层算力潜能。这使得超大规模集群的有效训练时长高达98%,故障恢复时间从小时级大幅缩短至分钟级。

  智能体层,百度千帆Agent Infra提供模型、工具、Agent开发、数据及Agent运行环境等五个层面的能力,含150+SOTA模型服务,开放百度AI搜索、地图等能力,实现数据处理提效6倍、计算降本30%。

  全栈能力落地成效显著:招商银行依托百度智能云高效算力底座,顺利完成千亿参数模型训练;南方电网深圳供电局AI看护实现操作票审核准确率100%;潍柴集团落地六大场景,年预估收益超1500万元。

  基于AI全栈能力,百度智能云也为备受关注的开源智能体项目 OpenClaw 提供部署与体验支持——覆盖轻量应用服务器LS镜像部署、千帆一键体验及红手指Operator移动端一键部署,并提供配套运行环境,降低上手门槛。同时开放百度搜索、百度百科、伐谋、秒哒、小度等7项官方Skills能力,推出CodingPlan计划,帮助开发者与创新企业快速跑通智能体工作流,融入真实业务场景。

  AI云底座的厚度,决定创新生态的繁荣度

  AI时代,AI云不仅是降本增效工具,更是培育创新企业的“沃土”。只有底层底座扎实普惠,上层商业应用才能百花齐放。

  百度智能云正以领先的市场地位、深度落地的场景案例、全栈自研的技术实力,成为智能经济新形态的“硬底座”,让智能成为每一家企业的核心生产力。

(文章来源:半月谈)

Disclaimer: Investing carries risk. This is not financial advice. The above content should not be regarded as an offer, recommendation, or solicitation on acquiring or disposing of any financial products, any associated discussions, comments, or posts by author or other users should not be considered as such either. It is solely for general information purpose only, which does not consider your own investment objectives, financial situations or needs. TTM assumes no responsibility or warranty for the accuracy and completeness of the information, investors should do their own research and may seek professional advice before investing.

Most Discussed

  1. 1
     
     
     
     
  2. 2
     
     
     
     
  3. 3
     
     
     
     
  4. 4
     
     
     
     
  5. 5
     
     
     
     
  6. 6
     
     
     
     
  7. 7
     
     
     
     
  8. 8
     
     
     
     
  9. 9
     
     
     
     
  10. 10