汪秋婉

01“人工智能+”寫入政府工作報告百度構建環境產業大模型

在數字時代的浪潮下，大模型作為人工智能領域的核心驅動力，正以前所未有的速度推動著科技進步與產業變革。

近年來，特別是2022年底ChatGPT打響了智能大模型熱潮第一槍后，至今，無論是國際還是國內，大模型的發展都取得了顯著進展并出現“百模大戰”的態勢。人工智能迎來大模型發展的窗口期，為各行各業帶來了革命性的變革。

超大規模訓練數據、復雜的深層模型和分布式并行訓練，造就了這一正在崛起的變革力量。

汪秋婉表示，小模型時代需要對特定領域做小規模標注，一個任務一個任務去解決，通過輕量級資源配置（小算力），可以在特定領域提供快速響應與精準判斷。

大模型作為人工智能深度學習中的一個分支，包括海量無標注數據和小規模標注數據，通過高資源配置（大算力）的支撐，理解問題并生成答案/復雜推理/預測決策，完成通用任務、多任務、復雜任務。不僅如此，向大模型中注入少量行業或細分領域數據進行微調，即可適應特定場景任務。

汪秋婉表示，百度對大模型的關注非常早，2019年就推出了文心大模型1.0，持續演進到2.0、3.0。到2023年10月，文心大模型已經進化到了4.0版本。從2023發布到現在，文心一言用戶規模突破了2億。同時，百度智能云千帆大模型平臺企業用戶注冊量超過10萬，累計1.4萬次對模型精調。

隨著數字技術的迅猛發展，以大模型為代表的人工智能技術正引領著一場深刻的科技變革，不僅意味著生產工具的巨大飛躍，更預示著生產資料與生產關系的全面重塑。在此背景下，我國將“人工智能+”寫入政府工作報告，加快形成以人工智能為引擎、大模型為抓手的新質生產力，以人工智能開辟發展新領域、新賽道，塑造發展新動能、新優勢，已經成為當下經濟高質量發展的迫切要求。

“人工智能+”是基于大模型、大數據、大算力等技術，實現人工智能對各行各業的深度融合，創造新的發展生態。

大模型驅動環境產業高質量發展，環境產業治理正從傳統的“治理”向更先進的“智理”轉變，這對于推動環境產業治理體系和治理能力現代化具有重要作用。生成式大模型在環境產業領域中的視覺識別、遙感識別、態勢研判、調度中樞中展現巨大潛力，為環境產業大模型應用提供寶貴經驗。

汪秋婉表示，大模型作為產業智能化轉型的關鍵引擎，將從以下四方面驅動環境產業創新發展：

大模型為行業智能化應用提供了新的交互范式；

大模型為環境產業領域提供數據治理新路徑；

大模型創新環境產業行業知識應用，引領行業智能化問答與決策新時代；

大模型的強大調用能力為環境產業的綜合決策、智慧調度等綜合場景提供重要技術支撐。

百度基于自身能力及行業需求，構建出環境產業大模型總體架構，具體包括基礎設施層、平臺層、智能應用層。

環境產業大模型基礎設施層：著重構建包括GPU處理能力、CPU處理能力和異構算力調度等能力。

環境產業大模型平臺層：提供從數據接入處理、模型訓練和部署、模型運營的技術支撐體系，大幅提升行業大模型開發和運行效率。平臺層通過模型生產、運營支撐以及AI原生應用開發三個層面協同作用，構建高效、穩定的行業大模型，支撐便捷的大模型調用以及AI原生應用構建，賦能環境行業業務場景的創新應用。

環境產業大模型智能應用層：基于基礎設施層、平臺層構筑的大模型開發及應用能力，為城鄉基礎設施、環境產業保護與修復、減污降碳協同、智慧環保執法與應急響應、數字環境產業預測預報、天空地海一體化監測網絡、環境產業信息化整合、公眾參與與教育等業務的智能化發展帶來了新的機遇和可能。通過大模型技術應用，環境產業領域行業可以更加科學治污、精準治污和高效保護環境資源，提升公眾對美麗中國的幸福感。

02基礎架構與應用平臺深度融合實現產業與技術融合創新

在大模型綜合應用開發工具的具體操作中，將為用戶提供對話式用戶界面、數據與知識交互式問答、決策輔助及超級助手四方面核心功能。

汪秋婉表示，AI基礎設施將百度智能云的基礎架構laaS與應用平臺PaaS能力深度融合，發揮IT資源極致效能，全要素、端到端地整合百度的AI優勢，為環境產業提供最強的智能算力支持，滿足環境行業對于低門檻、快速部署等智能計算需求。幫助環境行業從上云，進入到用數、賦智的快車道，極大降低AI產業應用的門檻，提升效率，讓環境行業用戶可以把精力聚焦在業務上，充分挖掘智能化帶來的價值，實現產業與技術融合創新。

大模型驅動環境產業場景應用能力上具體從全面感知（視覺/遙感識別）、精準認知（態勢研判）、輔助決策（智能調度中樞）、人機交互(智能交互終端)四方面提供升級。

汪秋婉表示，環境產業大模型的應用開發是有明確范式的。基于大模型的環境監管顧問，通過LLM大模型及具體的API、文檔、數據等，形成環境行業及其他行業的專業模型。并通過對主題域、思維鏈及LLM應用的管理，形成環境健康評估助手、應急調度輔助分析助手、設備巡檢/運維助手、環境質量洞察艙、急預案輔助編寫、專業知識問答等應用。

03多場景+案例共同構建環境產業大模型共贏范式

目前，AI AGENT 可以覆蓋設備運維、安全生產、智慧調度、工藝顧問等多個場景。汪秋婉以下述場景為例做了詳細介紹：

場景1｜基于CV大模型的廠區智能巡檢

融合AI視覺智能、無人巡檢等聯動功能，助力垃圾焚燒廠區安全生產。實現主動預警：7x24小時AI實時監測，實現異常情況秒級發現；提升監控人效：大幅減少人工盯看監控的工作量，監控人效提升300%；提升處置效率：發現問題自動分級推送，處置效率提升10倍以上；快速利舊：1臺一體機支持100路視頻接入，每路攝像頭可配置6-10個AI技能，不改動監控硬件的情況下快速實現AI視頻智能。

場景2｜設備運維知識助手

提升設備運維效率，解決數據知識丟棄、缺乏知識智能化應用、過度依賴專家經驗等痛點問題。設備運維助手將提供事前知識沉淀、事中解決查詢、事后分析復盤的設備運維全生命周期支持。

場景3｜動態駕駛艙的智能升級

隨心控制數據展現，讓固化的智慧駕駛艙變得可靈活洞察、動態生成。基于生成式BI的環保集團動態駕駛艙，通過自然語言的對話式交互，實現了運行數據、生產預算數據的便捷查詢和呈現，建立了“對話即洞察”的數據分析新范式，提高了環境產業業務管理、決策指揮和公共服務的效率和質量。

汪秋婉表示，在行業沉淀中大模型部署形成了公有云、私有化以及混合云三種范式，她以案例形式進行了詳細介紹。

公有云案例-某電力大學校園助手

基于公有云的方式，通過AppBuilder將學校應用系統構建出來形成校園助手。可以進行角色設定后，也可以查詢圖書館借閱情況、一卡通購物、學生成績等該系統下的所有內容。

私有化案例-礦山行業大模型一體機

“電博士”通過注入供電專業相關知識、經驗、規則、規范等，讓大模型具備煤礦供電的專業知識和技能，解決交互待提升、知識待沉淀、故障定位難、問題未閉環等難題，成為煤礦供電專業的資深貼身助手，實現陪伴式輔助運維。

混合云案例-基于大模型的污水處理調度中樞

污水廠具備良好的信息化基礎，但存在業務知識沉淀缺乏手段，老師傅經驗傳承難 ，應用過程中資源融合程度尚有不足等問題， 通過完善文心大模型（公有云）的數據庫、知識庫、大模型應用等，形成加藥模型、機理模型等。實現污水工藝顧問、運營駕駛艙、設備運維助手、報告輔助編寫、操作票生成五大智能體應用，全面提升企業生產運營效率。

目前，大模型的發展存在數據質量、業務知識、專業模型與隱私安全等局限性。基于通用大模型，汪秋婉表示百度智能云愿意與數據提供商、技術開發商與算法研究機構、行業專家與咨詢機構、政策制定者與監管機構、硬件設備與解決方案提供商一起，環境產業大模型共贏范式。

智能，生成環境產業無限可能。

編輯：李丹