大模型技术发展趋势 - 高性能基础模型大量开源且低代码工具普及显著降低开发门槛[3] - 大模型应用场景从高容错简单场景延伸至低容错高复杂度场景[3] - 合作模式从单纯工具购买转变为"工具+服务"推动专业服务市场扩展[3] 大模型应用形态演进 - 从单Agent到多Agent实现复杂场景多智能体联动协作[3] - 从单模态到多模态增强跨模态语言理解与交互形态多样化[3] - 从辅助决策到自主执行通过多Agent架构完成复杂任务闭环[4] 百度技术架构与产品体系 - 构建芯片层至SaaS全层级四层技术架构[4] - 基于百舸AI异构计算平台与千帆大模型平台开发应用[4] - 上层应用分为解决跨行业需求的通用应用与深入行业的行业应用[4] 通用应用实践成果 - 客悦・ONE产品在金融消费汽车等数十个行业落地实现用户全周期智能客服[5] - 硬件厂商合作中通过大模型与TTS技术将智能客服时延降至人类对话1.5秒水平[5] - 餐饮企业应用日均处理15万次咨询且接通率提升转人工率下降[5] - 汽车行业通过客户分类管理优化试驾安排提升时效性与到店率[6] 行业应用智能交通案例 - 信控产品实现车均延误降低21%干线高峰零拥堵入选2024乌镇互联网大会案例[7] - 与江西交警合作识别8大类68小类道路隐患准确率超90%[7] - 高速公路应急管理系统将事件处置时间从1小时缩短至30分钟内[7] - 石家庄交警系统接入9000多条法规提供24小时在线智能问答服务[8]