百度沈抖：65%央企大模型落地首选百度智能云

6月6日，2025智能经济论坛在京举行。会上，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖宣布，目前已有65%的央企选择与百度智能云开展深度合作，共同探索AI创新。同时，百度智能云重磅发布千帆慧金金融大模型，并推出了覆盖能源、交通、汽车、医疗、环境等领域的精选行业场景智能体家族。

本届论坛聚焦AI技术在实体产业中的前沿实践与落地成果，全面展现了大模型赋能千行百业的创新图景。近年来，在央国企积极布局产业大模型、加速智改数转的蓬勃浪潮中，百度智能云将全栈AI能力体系深度嵌入企业各类业务场景，联合众多央国企伙伴打造了一大批可推广、可复制的标杆案例。受AI驱动，百度智能云业务在2025年第一季度增长强劲，同比增速达42%。

（图：沈抖宣布已有65%的央企选择与百度智能云开展深度合作）

从“能用”到“好用”，“行业场景智能体家族”上线千帆平台

沈抖表示：“随着基础模型持续迭代、AI产品体验不断进化，人工智能已从“能用”走向“好用”。我们和客户做了非常多有价值的探索，进行了更系统化的智能体应用构建。”

百度智能云千帆大模型平台作为业界领先的企业级“智能体工厂”，提供了覆盖Agent开发、管理全生命周期的一站式工具链，帮助企业快速构建属于自己的智能体生态。在电力、交通、医疗、环境等高价值场景中，智能体的应用正不断突破技术瓶颈，进入快速落地阶段。

（图：百度智能云千帆提供企业级智能体工厂）

以能源电力领域为例，百度智能云联合国家电网打造的“营销供电方案智能体”，已实现从用户对话受理到供电方案编制全流程的智能化。用户通过国网App提交需求后，智能体自动识别意图、拆解任务，调用专家模型和多种工具核验信息、填报工单，并生成多套供电方案，支持动态优化与智能推荐。

在交通领域，百度发布了“公路应急指挥智能体”。这一智能体已在河北京雄高速落地使用，能高效识别如异常停车等突发事件，并快速生成处置预案，显著缩短应急响应时间。该智能体通过大小模型协作，有效弥补了传统小模型在连续状态识别方面的短板，预警准确率提升至95%以上，体现了AI在复杂应急场景中的实战价值。

在智能出行领域，百度还推出“座舱大模型智能体”，为车企打造面向家庭用户的智能交互体验。深蓝汽车已基于该智能体推出“深蓝精灵”产品，为0-15岁儿童打造集绘本故事生成、英语学习、卡通角色互动于一体的智能座舱，增强出行过程中的情感陪伴与娱乐功能。

目前，百度智能云精选“行业场景智能体家族”已在千帆平台全面上线。这些智能体通过轻量定制，即可快速接入企业业务系统，显著加快AI在各行业的落地速度。企业可以灵活组合不同底层模型，调度工具与任务链，并通过知识增强和流程编排形成完整应用闭环。

（图：百度智能云精选“行业场景智能体家族”上线）

打造懂业务、够专业的行业大模型，千帆慧金金融大模型重磅发布

当应用场景趋于复杂化、任务执行走向精细化时，无论是单一智能体的独立运作，抑或多智能体的协同作业，均对模型的语义理解能力、内容生成能力、逻辑推理能力及记忆存储能力提出了更高维度的要求。需要有足够强大的模型，才能真正解决高价值、深层次的产业问题。

今年4月，百度全新发布了两款旗舰模型：文心4.5 Turbo和X1 Turbo，具备领先的阅读理解、数理逻辑、多模态感知与推理能力。

文心4.5 Turbo大幅提升跨模态学习效率与多模态融合效果，多模态理解能力提升超30%，在多个测试集上追平甚至部分超越GPT-4.5，百万token价格仅为DeepSeek V3的40%。在矿山安全场景中，文心4.5 Turbo准确识别掘进机作业画面中的误闯人员，展现出强大的多模态空间关系理解能力。该模型通过大小模型协作架构，在矿山边缘侧先用小模型初判，再触发大模型二次校验，实现准确率与经济性的平衡。

文心X1 Turbo深度思考模型具备更先进的思维链，问答、创作、逻辑推理等能力进一步增强，推理成本仅为DeepSeek R1的四分之一。在企业预算管控场景中，X1 Turbo接收5月份公司成本预算数据后，自动拆解任务、调用代码解释器计算差异率、联网搜索行业案例，并生成完整的预算管理分析报告，准确找出差异超过3%的费用项并给出优化建议，展现出强大的数据分析与决策支持能力。

要想模型发挥更精准的价值，除了全栈能力的底层支持，还需要深入模型进行定制开发或精调。沈抖表示：“要真正把AI用到产业深水区，就必须走行业化这一步，先由技术厂商打造懂业务、够专业的行业大模型，再让企业以此为基座，在更高的起点上，开发出更满足业务需求的大模型和应用。”

针对行业应用中的专业需求，百度以金融行业为试点，正式推出千帆慧金金融大模型。该模型基于海量金融语料深度训练，构建金融专用合成数据管线，优化算法策略，并提供知识增强大模型和推理增强大模型两类模型，每类模型分别提供8B和70B两个版本，支持最长32K上下文输入，覆盖金融行业多数场景。

在金融领域Benchmark评测中，千帆慧金金融大模型综合表现领先，百亿参数模型得分超过千亿参数的通用模型。在金融销售赋能场景中，相比通用模型，千帆慧金金融大模型能更完整地列出贷款材料清单、拆解工作流程，并明确风险管控要点，展现出深厚的行业知识与推理能力。

（图：百度智能云千帆慧金金融大模型发布）

算力基础设施升级，从硬件自主到算力普惠

沈抖指出，要做出好的智能体、好的AI应用，国产芯片是关键。昆仑芯P800是一款真正意义上为大模型而设计的芯片，性能卓越。

今年，百度成功点亮了昆仑芯三代万卡及三万卡集群。目前，国家电网、中国钢研、招商银行，以及北大、同济等高校和互联网企业，已经开始规模部署P800。

在金融领域，百度智能云与招商银行也正基于昆仑芯P800开展算力合作，稳定支撑该行DeepSeek等各类大模型的训练与推理任务，部分多模态模型推理性能达到行业领先水平。

再强大的芯片，也需要强大的软件平台来保障集群的稳定运行。百度百舸GPU算力平台具备稳定、极速、高效的特点，向上能够适配DeepSeek等各类主流模型，运行稳定，向下支持一云多芯，全面兼容包括昆仑芯在内的各种主流国产芯片，能够最大化释放算力性能，为企业大模型的训推任务提供了可靠支撑。

目前，在百舸平台上，3万卡集群的有效训练时长占比超过95%，并实现了故障秒级感知和快速恢复；同时通过对计算节点、存储资源的全局优化，把平台整体算力成本压缩到市场价的一半，做到真正的“多、快、稳、省”。

在汽车领域，百度智能云与长安汽车共建长安汽车智算中心，为深蓝汽车等在售全系车型提供实时推理算力支持，总算力规模已超1000PFLOPs。依托百舸平台，智算中心集群的平均算力使用率提升至90%以上，有效加速智能网联与自动驾驶场景研发落地。

“大模型产业落地是一场长期的接力，”沈抖表示，“百度将坚定投入，打造更先进、高效的人工智能基础设施。”随着智能经济的加速崛起，百度智能云将以全栈自主的技术底座与丰富的场景落地实践经验，携手更多中国企业跑好产业智能化发展的每一程，释放更广阔的场景价值。