代表国内高水平的跨行业跨领域(双跨)工业互联网平台已有50 家,谁是其中的?
9月19日,国际咨询机构IDC发布的《IDC MarketScape 中国工业互联网平台(企业侧)2023年厂商评估》显示 ,百度智能云开物居“”类别。同时,在另一份IDC发布的《中国AI赋能的工业质检解决方案市场份额,2022:差异化竞争日益凸显》报告中,百度智能云市场份额,这也是百度智能云连续四年位居AI质检市场。
IDC报告指出,成为行业,百度智能云开物有三大优势,“AI+工业互联网”形成特色优势,为企业客户提供“贴身”服务,构建了包括大模型服务在内的深度合作生态体系。
基于开物平台,百度智能云不仅面向3C电子、化纤纺织、装备、化工、采矿、冶金、电力等行业提供智能解决方案,还落地了智能工厂整体解决方案项目。
2023年以来,百度智能云与中电互联、中国石化、南方电网、江苏洋井石化集团等行业头部客户达成战略合作。在工信部发布的2022年“双跨”平台动态评价中,百度智能云开物排名第七。目前,百度智能云开物服务22万家企业,平台上沉淀了4万多工业模型。
值得关注的是,近期,百度智能云开物基于文心大模型重构升级,全方位加强知识增强、语义理解与交互等能力。过去,百度智能云开物聚焦于垂直行业的特定场景化赋能。现在,新开物将实现从“产线智能” 到“企业智能” 再到“产业链智能” 的跨越。
开物三大优势,AI质检连续四年市场份额
“AI+工业互联网”是百度智能云开物的大特色。经过多年积累,开物平台聚焦质量管控、安全生产、能耗管理、工艺优化、智能调度等企业核心场景,积累了4万多个工业模型和智能应用,实现智能解决方案标准化,并积累不少行业客户。比如,针对PCB印刷电路板中质检假点率过高的难题,百度智能云的智能质检解决方案可以过滤80%的假点,一年大概可以节约企业人工成本200多万元。该解决方案如今已在苏州常熟当地的相互电子、扬宣电子、生益科技等多家企业落地使用。在化纤企业恒逸集团车间里,开物的AI质检设备检验1个丝锭只需2.5秒,效率比人工提高70%。目前,百度智能云工业AI质检解决方案深耕15个行业,在中国市场份额连续四年排名。
百度智能云在中国AI质检市场份额连续四年
百度智能云还坚持开物平台的运营和服务要在园区和企业身边,因此,构建了可以时间响应客户需求的工程师团队,为企业提供“贴身”服务。比如,在深耕苏州的一年时间里,百度智能云开物服务300家企业,帮助20家企业推进全面数字化转型,为183家企业提供咨询诊断服务。目前,百度智能云开物已在苏州、广州、重庆等18个区域或园区深度落地,在当地建设了“AI+工业互联网”产业基地。
在生态建设方面,百度智能云认为,大模型时代的生态体系会有三个重大特点:应用生态的位置将更加核心;拥有行业知识的企业迎来巨大机遇和挑战;初创企业与开发者将带动生成式AI的应用繁荣。为此,百度智能云于9月初新推出了一系列大模型生态伙伴计划。
一是发展10家核心综合性伙伴,提供价值超过10亿元的商机支持、1000万元专项资金支持。
二是发展100家核心应用软件开发伙伴。
三是计划支持1万家初创企业,落地“AI加速器”项目。
四是广泛支持代理伙伴体系转型升级,将大模型服务触达百城千县。
率先基于大模型重构升级,新开物有三大新功能
百度智能云认为,大模型将给企业带来智能生产的新范式。员工不再需要投入大量时间去死记硬背常规内容,有问题只要问大模型,就能快速获得高质量解答。大模型将彻底改变人与机器之间关系。员工只需要说一句话,大模型就能自动去调度、指挥多个系统,完成大量事务性工作。更重要的是,大模型强大的理解和生成能力,能够整合不同领域的知识,创造出前所未有的“AI新物种”。有了大模型,创新不再是天才的专利,每一个员工都有机会实现颠覆式创新。
比如,在安全生产领域,百度智能云的安全生产智能助手“度安安”,用大模型帮助企业的安全管理从“感知智能”升级为“决策智能”。它除了可以时间帮助工人解答安全难题,还可以把各种安全预警归类总结,让管理人员能快速知晓全局安全态势,迅速做出处置。中海油旗下的大型炼化企业大榭石化通过引入“度安安”,实现安全隐患秒级预警,事故响应速度提升50%。
百度智能云正基于一站式企业级平台“千帆”向各行各业提供大模型服务和全套工具链。截至目前,千帆平台上的月活企业数近万家,覆盖金融、教育、制造、能源、政务、交通等多个行业的400多个场景。
为帮助工业企业能更快用上并拥有用好大模型能力,9月5日,2023百度云智大会上,百度智能云宣布基于文心大模型重构开物。新开物将实现三大功能:一是能够用更少的数据样本、更短的时间构建出类似质量管控、安全生产、生产调度等产线智能应用;二是可以帮助管理者通过自然语言交互方式,快速获取生产经营情况,做出决策并执行;三是可以辅助地方政府做“强链、补链”的分析决策,促进产业链的全局优化。
这意味着,新开物将实现从“产线智能” 到“企业智能” 再到“产业链智能” 的跨越。
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