人工智能与能源行业融合 - 国务院国资委2024年启动中央企业"AI+"专项行动，推动人工智能与产业深度融合，加快央企智能化转型升级 [1] - 百度智能云依托全栈技术优势（算力/深度学习/计算机视觉/大语言模型），与电力/石油石化/燃气等行业龙头深化技术融合，加速能源产业智能化 [1] 电力领域智能化进展 - 国家电网采用百度昆仑芯/文心大模型/千帆平台，构建"6541"布局和两级智算中心，发布光明电力大模型覆盖27家省级分公司 [2] - 实现无人机巡检年500万基杆塔（人工登塔减少40%）、11亿客户智能办电（问答回复率90%），发布《电力"人工智能+"白皮书》推动新型电力系统建设 [2] - 南方电网通过百度技术完成AI调度大赛，广东电网智能客服高频业务AI服务率达89.7%，深圳供电局"天璇—灵曦"调度大模型具备自主学习能力 [3] 新能源与氢能智能化 - 龙源电力与百度合作构建三级视频识别系统，覆盖200余风电场/1.2万台风机，模型准确率超95%，巡检效率提升6-10倍 [3] - 国华投资与百度共建氢能大模型平台，开发合同审核/设备检修智能体，实现办公场景自动化 [4] 传统能源智能化转型 - 华能集团应用百度技术实现燃料实时感知，构建个性化分析框架提升数据预警水平，辅助生成经营报告 [4] - 中国石化利用百度百舸平台提升算力效率，工程建设公司基于AppBuilder开发工程咨询报告生成/智能问答等应用 [4] 百度智能云技术架构 - 以"云智一体"战略构建能源全链条解决方案，算力基座国产化/算法专业化/应用生态开放化，支撑新型能源体系建设 [5]

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]