代表國內高水平的跨行業跨領域(雙跨)工業互聯網平臺已有50 家,誰是其中的?
9月19日,國際咨詢機構IDC發布的《IDC MarketScape 中國工業互聯網平臺(企業側)2023年廠商評估》顯示 ,百度智能云開物居“”類別。同時,在另一份IDC發布的《中國AI賦能的工業質檢解決方案市場份額,2022:差異化競爭日益凸顯》報告中,百度智能云市場份額,這也是百度智能云連續四年位居AI質檢市場。
IDC報告指出,成為行業,百度智能云開物有三大優勢,“AI+工業互聯網”形成特色優勢,為企業客戶提供“貼身”服務,構建了包括大模型服務在內的深度合作生態體系。
基于開物平臺,百度智能云不僅面向3C電子、化纖紡織、裝備、化工、采礦、冶金、電力等行業提供智能解決方案,還落地了智能工廠整體解決方案項目。
2023年以來,百度智能云與中電互聯、中國石化、南方電網、江蘇洋井石化集團等行業頭部客戶達成戰略合作。在工信部發布的2022年“雙跨”平臺動態評價中,百度智能云開物排名第七。目前,百度智能云開物服務22萬家企業,平臺上沉淀了4萬多工業模型。
值得關注的是,近期,百度智能云開物基于文心大模型重構升級,全方位加強知識增強、語義理解與交互等能力。過去,百度智能云開物聚焦于垂直行業的特定場景化賦能。現在,新開物將實現從“產線智能” 到“企業智能” 再到“產業鏈智能” 的跨越。
開物三大優勢,AI質檢連續四年市場份額
“AI+工業互聯網”是百度智能云開物的大特色。經過多年積累,開物平臺聚焦質量管控、安全生產、能耗管理、工藝優化、智能調度等企業核心場景,積累了4萬多個工業模型和智能應用,實現智能解決方案標準化,并積累不少行業客戶。比如,針對PCB印刷電路板中質檢假點率過高的難題,百度智能云的智能質檢解決方案可以過濾80%的假點,一年大概可以節約企業人工成本200多萬元。該解決方案如今已在蘇州常熟當地的相互電子、揚宣電子、生益科技等多家企業落地使用。在化纖企業恒逸集團車間里,開物的AI質檢設備檢驗1個絲錠只需2.5秒,效率比人工提高70%。目前,百度智能云工業AI質檢解決方案深耕15個行業,在中國市場份額連續四年排名。
百度智能云在中國AI質檢市場份額連續四年
百度智能云還堅持開物平臺的運營和服務要在園區和企業身邊,因此,構建了可以時間響應客戶需求的工程師團隊,為企業提供“貼身”服務。比如,在深耕蘇州的一年時間里,百度智能云開物服務300家企業,幫助20家企業推進全面數字化轉型,為183家企業提供咨詢診斷服務。目前,百度智能云開物已在蘇州、廣州、重慶等18個區域或園區深度落地,在當地建設了“AI+工業互聯網”產業基地。
在生態建設方面,百度智能云認為,大模型時代的生態體系會有三個重大特點:應用生態的位置將更加核心;擁有行業知識的企業迎來巨大機遇和挑戰;初創企業與開發者將帶動生成式AI的應用繁榮。為此,百度智能云于9月初新推出了一系列大模型生態伙伴計劃。
一是發展10家核心綜合性伙伴,提供價值超過10億元的商機支持、1000萬元專項資金支持。
二是發展100家核心應用軟件開發伙伴。
三是計劃支持1萬家初創企業,落地“AI加速器”項目。
四是廣泛支持代理伙伴體系轉型升級,將大模型服務觸達百城千縣。
率先基于大模型重構升級,新開物有三大新功能
百度智能云認為,大模型將給企業帶來智能生產的新范式。員工不再需要投入大量時間去死記硬背常規內容,有問題只要問大模型,就能快速獲得高質量解答。大模型將徹底改變人與機器之間關系。員工只需要說一句話,大模型就能自動去調度、指揮多個系統,完成大量事務性工作。更重要的是,大模型強大的理解和生成能力,能夠整合不同領域的知識,創造出前所未有的“AI新物種”。有了大模型,創新不再是天才的專利,每一個員工都有機會實現顛覆式創新。
比如,在安全生產領域,百度智能云的安全生產智能助手“度安安”,用大模型幫助企業的安全管理從“感知智能”升級為“決策智能”。它除了可以時間幫助工人解答安全難題,還可以把各種安全預警歸類總結,讓管理人員能快速知曉全局安全態勢,迅速做出處置。中海油旗下的大型煉化企業大榭石化通過引入“度安安”,實現安全隱患秒級預警,事故響應速度提升50%。
百度智能云正基于一站式企業級平臺“千帆”向各行各業提供大模型服務和全套工具鏈。截至目前,千帆平臺上的月活企業數近萬家,覆蓋金融、教育、制造、能源、政務、交通等多個行業的400多個場景。
為幫助工業企業能更快用上并擁有用好大模型能力,9月5日,2023百度云智大會上,百度智能云宣布基于文心大模型重構開物。新開物將實現三大功能:一是能夠用更少的數據樣本、更短的時間構建出類似質量管控、安全生產、生產調度等產線智能應用;二是可以幫助管理者通過自然語言交互方式,快速獲取生產經營情況,做出決策并執行;三是可以輔助地方政府做“強鏈、補鏈”的分析決策,促進產業鏈的全局優化。
這意味著,新開物將實現從“產線智能” 到“企業智能” 再到“產業鏈智能” 的跨越。
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