一、百度智能云應用開發的崛起
百度智能云在應用開發領域展現出了強大的實力和迅猛的發展態勢。文心大模型日均調用量超過 7 億次，這一驚人的數據充分體現了其在市場中的廣泛應用和受歡迎程度。在千帆大模型平臺上，累計幫助用戶精調了 3 萬個大模型，開發出 70 多萬個企業級應用，為企業的數字化轉型提供了有力的支持。
過去一年，文心旗艦大模型降價幅度超過 90%，主力模型全面免費，極大地降低了企業創新試錯的成本。同時，千帆大模型平臺 3.0 在模型開發層、模型服務層、應用開發層上全面升級。在應用開發方面，全面升級了企業級 RAG 和企業級 Agent 開發，還發布了低代碼 AI 應用開發平臺 “AI 速搭”，通過自然語言對話就能進行企業級應用開發，實現一句話創建 AI 應用。
目前，大模型落地的三大主要需求分別是應用開發、模型推理和模型開發。百度智能云針對這些需求，不斷升級和優化產品，為企業提供更加高效、便捷的服務。例如，在應用開發層，企業級 RAG 和 Agent 智能體是兩大常見的大模型落地場景，百度內部為千帆平臺提供了百度搜索和百度地圖等超過 80 個官方組件，用來提升智能體在特定任務上的能力。
總之，百度智能云在應用開發領域的崛起，為企業帶來了更多的創新機遇和發展空間，推動了大模型在千行百業的落地應用。
二、千帆大模型平臺 3.0 的亮點
（一）全面升級的功能
在模型開發層，千帆 3.0 不僅提供了最完善的大模型工具鏈，還支持 CV、NLP、語音等傳統模型的開發，并實現數據、模型、算力等資源的統一納管和調度，為企業提供一站式的大、小模型開發服務。模型服務層提供豐富大模型，覆蓋大語言模型和傳統模型，可調用包括文心系列大模型在內的近百個國內外大模型，還支持調用語音、視覺等各種傳統的小模型。
在應用開發層，全面升級了企業級 RAG 和企業級 Agent 開發。企業級 RAG 支持不限容量知識庫存儲，速度上能達到 1.5 秒內返回結果，且全部環節可調可控，企業可靈活配置出適合自己業務的方案。企業級 Agent 能讓大模型進行自主思考和任務拆解，并調用工具去全流程自動完成任務，還支持文心系列以及百度各種垂類模型，并進一步提供百度搜索、百度地圖等官方組件支持，另外也支持長短期記憶能力。低代碼 AI 應用開發平臺 “AI 速搭” 更是優勢明顯，通過自然語言對話就能進行企業級應用開發，一句話就可以完成應用創建。過去幾個人幾天才能搞定的應用開發，現在通過對話方式，以分鐘級速度就能完成，不懂開發的業務人員也能輕松上手，還能以自然語言對話方式修改需求、增減模塊。
（二）豐富的應用成果
文心大模型日均調用量超 7 億次，這一數據充分展示了其在市場中的活躍度和受歡迎程度。目前，通過千帆大模型平臺開發的應用數量已經超過 70 萬，涵蓋了制造、能源、交通、教育、互聯網等八大行業。這些企業級應用為各行業的數字化轉型提供了強大的動力，推動了大模型在千行百業的落地應用。
（三）成本優勢
過去一年，文心旗艦大模型降價幅度超 90%，主力模型全面免費，這極大地降低了企業創新試錯的成本。在大模型產業落地逐漸走向深水區的背景下，這種成本優勢為企業提供了更多的嘗試機會，加速了 AI 原生應用的爆發式增長。企業可以更加放心地使用千帆大模型平臺進行應用開發和模型定制，無需過多擔心成本問題。
三、百度千帆 AppBuilder 的魅力
（一）組件與框架的結合
千帆 AppBuilder 的組件服務將云和 AI 的能力進行組件化封裝，每個組件完成特定功能。其中多模態 AI 能力組件覆蓋文字、圖像、語音等各類 AI 能力，如短語音識別極速版、短文本在線合成、通用文字識別（高精度版）、通用物體和場景識別等?；诖笳Z言模型的 AI 能力組件包括 Query 改寫、相似問生成、標簽抽取等?；A云能力組件有向量數據庫、對象儲存、SQL 數據庫、內容安全。
框架服務將這些組件有選擇地串聯、組合起來，完成特定場景任務。內置了多種樣例，如檢索增強生成 Rag，可通過上傳知識文檔，快速定義基于文檔內容的多輪知識問答應用；智能體 Agent 能自動拆解任務、規劃并調用組件完成任務；GBI 將文心大模型與 BI 類場景結合，實現 “任意表，隨便問”。
（二）產品形態的優勢
千帆 AppBuilder 具備代碼態和低代碼態兩種產品形態。對于有深度 AI 原生應用開發需求的用戶，代碼態提供 SDK、開發環境、調試工具、示例代碼等各種開發套件和應用組件，方便進行深度定制開發。而對于代碼基礎薄弱的業務開發人員，低碼態通過可視化工具，只需簡單點選，即可快速定制、上線 AI 原生應用，降低了開發門檻，讓更多人能夠參與到 AI 原生應用的開發中來。
（三）四步搭建應用
通過百度智能云千帆 AppBuilder 搭建 AI 原生應用只需四步。第一步，通過百度智能云官網 “產品” 菜單，打開 “千帆 AppBuilder” 頁面，點擊 “立即使用”。截至 12 月 25 日，AppBuilder 已提供 14 款示例應用。第二步，搭建應用，此時 AppBuilder 已提供 5 種官方應用框架，開發者可根據需求選擇創建。第三步，配置應用，完成應用創建后進入配置頁，在 “配置區” 進行應用配置，并在 “調試區” 實時查看運行結果。第四步，發布應用，完成配置和效果調試后，點擊頁面右上角 “發布” 按鈕即可完成應用發布。借助這四個簡單的步驟，開發者能夠輕松搭建 AI 原生應用，為企業和個人帶來更多的創新可能。
四、AI 應用開發的趨勢與挑戰
（一）趨勢展望
隨著技術的不斷發展，AI 與低代碼結合的未來發展趨勢愈發明顯。在一鍵生成代碼方面，AI 技術通過對企業業務數據的分析和學習，能夠快速生成符合業務需求的代碼，極大地降低應用開發的難度，提升開發效率。例如，現代低代碼技術雖然在很大程度上減少了代碼編寫的需求，但在處理復雜應用程序時，編寫代碼仍是必要的。而 AI 的引入，使得代碼生成更加高效，為開發者節省了大量時間和精力。
智能流程自動化也是未來的重要趨勢之一。低代碼開發平臺不僅能降低應用開發難度，還能對企業業務流程進行優化和定制。AI 技術與低代碼技術相結合，能夠實現自動化流程控制和智能決策，減少人工干預和繁瑣操作，降低錯誤發生的可能性。例如，在業務流程中，AI 可以根據數據進行分析，自動進行任務分配和流程調整，提高工作效率。
自動化測試和應用優化方面，低代碼開發平臺可以加速應用開發速度，方便進行維護和更新。AI 則通過分析應用程序的數據和運行狀態，識別潛在問題并提出解決方案，自動進行測試和優化應用程序，執行測試用例以減少手動測試的時間和工作量。以 Zoho Creator 為例，其面向人工智能領域的功能不斷加強，如 Zia 人工智能助手，可以幫助企業用戶在開發應用程序的過程中進行語義分析和自動化優化，提高開發效率和質量。
（二）挑戰應對
AI 應用開發面臨著諸多挑戰，其中跨地域部署和有效訓練時長占比低等問題尤為突出。對于跨地域部署問題，由于十萬卡集群需要占據大概 10 萬平方米空間，相當于 14 個標準足球場的面積，且能耗巨大，每天要消耗大約 300 萬千瓦時的電力，相當于北京市東城區一天的居民用電量。這遠遠超過了傳統機房部署方式的承載能力，跨地域機房部署又會給網絡通信帶來巨大挑戰。為應對這一問題，百度百舸 4.0 構建了十萬卡級別的超大規模無擁塞 HPN 高性能網絡、10ms 級別超高精度網絡監控，以及面向十萬卡集群的分鐘級故障恢復能力，為跨地域部署提供了技術支持。
對于有效訓練時長占比低的問題，如 meta 用 1.6 萬張卡訓練 Llama 3 時，每 3 小時就會出一次故障，推演到 10 萬卡，意味著每 30 分鐘訓練就要中斷一次。為解決這一問題，百度百舸 4.0 通過在集群設計、任務調度、并行策略、顯存優化等一系列創新，大幅提升了集群的模型訓練效率，實現了有效訓練時長占比 99.5% 以上。同時，百舸 4.0 會通過 AI 算法篩查集群狀態，預測故障最有可能在什么地方發生，盡量避免把工作負載分配到可能發生故障的芯片上；借助故障秒級感知定位、Flash Checkpoint 模型任務狀態回滾等技術，大幅減少集群故障處置時間，實現接近無損的集群容錯。
五、AI 應用開發的未來展望
（一）廣闊前景
AI 應用開發在各個領域都展現出了極為廣闊的前景。在醫療領域，AI 技術可以通過智能診斷與醫療影像分析，輔助醫生進行疾病診斷。例如，利用深度學習算法，AI 可以對醫學影像進行高效準確的分析，快速發現微小的異常變化，提高早期診斷的準確性。同時，在藥物研發方面，AI 可以分析大量的生物信息數據，幫助科研人員更快速地篩選出潛在的治療藥物，并根據患者的基因信息制定個性化治療方案，提高治療效果，減少不良反應。
在工業制造領域，AI 可以實現智能生產線與自動化，引入機器學習和自動化技術，提高工廠生產線的效率和降低成本。機器人在生產線上的運用，不僅提高了產品質量，還減輕了人工勞動強度。此外，AI 還可以在工業設備維護方面發揮關鍵作用，通過監測設備的運行狀態和數據，預測設備可能出現的故障，并提前進行維護，避免因設備故障而導致的生產中斷和損失。
在智能交通與城市管理領域，自動駕駛技術的不斷發展使得交通更加安全、高效。AI 算法通過感知周圍環境，實時調整車輛行駛路徑，降低交通事故的風險。同時，智慧城市建設中，AI 技術的應用可以實現城市交通、能源、環境等方面的智能化管理，例如城市中的傳感器網絡可以實時監測環境污染水平，幫助決策者更好地制定環保政策。
在金融領域，AI 技術被廣泛用于風險管理和反欺詐，通過分析大量的交易數據和用戶行為，及時發現異常交易和欺詐行為，提高金融系統的安全性。同時，AI 還可以實現個性化推薦與財務規劃，基于用戶的消費習慣和投資偏好，為用戶提供個性化的理財建議，提高用戶的財務決策效率。
（二）百度智能云的發展潛力
百度智能云在未來的發展潛力巨大。一方面，百度智能云憑借其在 AI 技術、市場和商業上的優異表現，在中國 AI 云服務市場中處于領先地位。例如，IDC 最新《IDC MarketScape：2019 中國 AI 云服務市場廠商評估》報告顯示，百度智能云憑借著在 AI 技術、市場和商業上的優異表現，在能力和戰略兩個維度都處于領先地位，位居領導者象限最上方，在中國排名第一名。
另一方面，百度智能云在應用開發領域不斷創新和升級。如千帆大模型平臺 3.0 的推出，在模型開發層、模型服務層、應用開發層上全面升級，為企業提供一站式的大、小模型開發服務。同時，低代碼 AI 應用開發平臺 “AI 速搭” 的發布，通過自然語言對話就能進行企業級應用開發，極大地降低了開發門檻，提高了開發效率。
此外，百度智能云在技術研發方面持續投入。百度是國內少數實現應用、模型、框架與芯片四層全棧布局的人工智能公司，累計研發投入超過 1400 億元。這種強大的技術實力為百度智能云在未來的發展提供了堅實的基礎。
在未來，隨著生成式 AI 和多模態技術的進一步發展，百度智能云有潛力在更廣泛的領域中創造更多的應用場景，推動行業的數字化轉型。例如，在企業智能化方面，百度智能云 “云智一體的 AI 開發全棧模式” 成為首選，通過結合云上資源調配和 AI 原生算法與行業需求，為企業提供更適合的 AI 開發平臺。
AI 應用開發在各個領域的前景廣闊，而百度智能云憑借其強大的技術實力和創新能力，在未來的發展中具有巨大的潛力。