文章核心观点 - 2025年是AI应用爆发的元年，全球AI竞赛进入"中国时刻"，技术变革正在改写产业格局 [1] - 行业核心命题是如何跨越AI技术到规模化应用的鸿沟，寻找下一个颠覆性的AI超级应用 [1] - 百度副总裁阮瑜分享了大模型应用驱动产业变革的趋势和案例 [2][3] AI行业趋势 - 大模型底层基础模型发生显著变化，高性能基础模型大量开源，低代码工具普及降低开发门槛 [3] - 应用场景从高容错率简单场景延伸至低容错率复杂场景 [3] - 合作模式从单纯购买工具转变为"工具+服务"，打破工具市场天花板 [3] - 大模型应用形态演进：从单Agent到多Agent、从单模态到多模态、从辅助决策到自主执行 [4] 百度技术架构 - 构建四层技术架构，覆盖芯片层到IaaS、PaaS、SaaS全层级 [4] - 基于百度百舸AI异构计算平台和千帆大模型平台进行上层应用开发 [4] - 上层应用分为通用应用（跨行业）和行业应用（垂直领域） [4][5] 通用应用案例 - 客悦・ONE用户生命周期全旅程管理产品：精准识别用户意图，提供全周期智能客服服务 [7] - 硬件厂商案例：大模型结合TTS技术提升智能客服拟人化程度，降低时延至接近人类水平（1.5秒） [8] - 餐饮行业案例：每天处理约15万次用户咨询，接通率提升，转人工率降低 [8] - 汽车行业案例：优化试驾安排，提升时效性和到店率 [9] 行业应用案例 - 智能交通一体化解决方案聚焦安全、秩序、效率三大需求 [11] - 信号灯控制：车均延误降低21%，干线高峰实现零拥堵 [11] - 道路隐患识别：识别8大类68小类隐患，准确率超90% [11] - 高速公路应急管理：事件处置时间从1小时缩短至30分钟以内 [11] - 智能问答系统：接入9000多条当地法规，提供24小时在线服务 [12]

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]