深圳宝安区人工智能产业发展现状 - 宝安区拥有超过5万家制造业企业 是深圳电子信息产业核心承载区 全市20个新兴产业集群中占据17+2重点部署 其中9个集群增加值位列全市第一 智能终端产值超过1000亿元[4] - 区域内集聚424家人工智能企业 238家机器人企业 19家上市公司和2家全球独角兽企业 形成独特集群效应和产业协同能力[4] - 作为前海扩区国家战略主阵地 企业可叠加享受深圳市 宝安区及前海的税收优惠和产业政策红利[4] - 人工智能产业80%企业聚焦应用领域 全国首个区域医疗大模型"宝医数智"在此上线 智能终端核心专利数量全国领先[4][5] - 已构建具身智能领域零部件 整机和系统集成的完整闭环 明确打造人工智能创新应用集聚区 终端引领区和具身智能产业创新高地目标[5][7] 百度智能云AI创投加速计划赋能体系 - 计划提供亿级算力补贴 模型工具包 行业资源对接及融资支持等全方位赋能 过去一年已帮助20余家企业完成亿元级融资[8][9] - 基于服务数百家AI创企经验提炼"三阶跃迁"路径：产品验证期提供AI大模型资源包实现0基础启动 场景验证期开放行业模型库打造可复制方案 生态扩张期通过平台引入产业伙伴形成增长飞轮[10] - 与政府及头部投资机构联动 提供从算力补贴 融资通道到政策申报的全链条支持 并通过市场推广投资包构建高效获客路径[9] 百度智能云全栈技术支撑能力 - 自研昆仑芯片 百舸AI算力平台 文心大模型及千帆平台构成覆盖芯片 模型到应用的全栈AI基础设施 千帆平台集成数百个产业级模型使开发周期缩短70%[11] - 千帆ModelBuilder工具提供从数据处理到部署的一站式支持 某医疗AI公司借此三周完成算法临床落地 成本下降40%[12] - 开放智慧办公 在线教育等上百个行业模型覆盖多模态交互等场景 弹性算力调度使企业调用GPU/FPGA成本降低60% 某AI视频企业年度算力节省超300万元[12]

行业竞争格局变革 - 云市场竞争模式从依赖资源和规模转向全栈技术能力、生态开放度及行业渗透深度 [1] - 生成式AI兴起推动云市场变革 智能经济时代需要智能优先的AI云作为新基础设施 [1] 技术架构演进 - GPU凭借强大计算能力逐步取代CPU成为云计算核心 传统CPU集群向GPU集群转变成为不可逆趋势 [3] - 百度百舸AI计算平台5.0在网络、算力、推理系统及训推一体系统四大方向实现全面能力提升 有效打破AI计算效率瓶颈 [3] - 基于自研昆仑芯的"超节点"公有云服务将庞大集群任务压缩至分钟级 提供业界顶尖算力密度 [3] 市场地位与竞争优势 - 百度智能云连续六年在中国AI公有云市场稳居榜首 [3] - 公司凭借"云智一体"战略定位和长期技术积累 满足企业对AI云专业高效服务的指数型增长需求 [3] 应用场景拓展 - 为北京人形机器人创新中心提供高效算力调度和模型训推加速技术 大幅提升具身模型开发效率 [4] - 千帆平台升级至4.0版本 为开发者提供企业级模型、编排和数据能力以打造AI Agent [4] - 与中国钢研合作构建覆盖材料研发与制造全流程的AI大模型平台 实现冶金行业人工智能应用关键突破 [4] 产业赋能成效 - AI云赋能使得冶金行业大量人工环节实现智能化 显著提升研发与生产效能 [4] - 生成式AI从"降本工具"转变为"增收引擎" 为企业提供从模型端到产品端的全方位支持 [4] 未来竞争壁垒 - 全栈技术能力、生态开放度与行业渗透深度成为云厂商新竞争壁垒 [5] - 公司通过扎实产业赋能推动实体经济高质量发展 在AI云市场保持领先地位 [5]

文章核心观点 - 云计算行业正从通用基础设施转向以AI为核心的智能优先架构 企业AI云正成为新型利润中心[3][7] - 百度智能云通过全栈AI能力升级 将复杂AI技术转化为企业实际业务价值 推动产业化落地[5][14][18] - 云竞争重点从资源租赁转向工程能力、场景适配与系统集成综合比拼 差异化优势成为关键[8][17][18] 行业趋势与市场数据 - 95%尝试AI的企业未获商业回报 但5%成功案例创造超额价值 如初创公司年营收从0增长至2000万美元[3] - 超70%企业高管称上线生成式AI第一年即获得回报[3] - 百度智能云占据中国AI公有云市场近25%份额 大模型平台市场以15%份额居首[14] - 百度智能云支持65%央企、80%系统重要性银行、95%主流车企及50%游戏厂商落地大模型[5] 百度智能云战略升级 - 从"云智一体"演进为"智能优先" 重新定义企业用云方式 非简单添加AI模块[7] - 全栈布局算力、数据、模型、应用四大要素 通过百舸平台、千帆平台及行业应用实现技术转化[5][9][10] - 自研昆仑芯第三代AI芯片 部署万卡规模集群 相比通用芯片方案具备价格优势与调度效率[8] - 百舸平台5.0强化多模型高并发调度 北京机器人创新中心借此缩短30%大模型调试时间[8][10] 平台能力与客户成果 - 千帆平台服务客户超46万 Agent数量超130万 提供完整训练调优、推理部署工具链[9] - 智联招聘通过千帆模型蒸馏功能 将6000亿参数模型压缩至百亿参数 成本降至原三成[9] - 九号公司集成千帆RAG能力与文心大模型 实现多语种智能客服 应对全球化服务挑战[16] - 与中国钢研合作开发冶金感知大模型 从异常识别扩展到流程优化与故障预警体系重构[9] 具身智能与产业应用 - 百度为具身智能提供软硬一体方案 通过百舸IDE提升2倍研发效率 GRPO训练速度翻倍[15] - 文心大模型提供自然语言解析、多模态融合能力 实现复杂场景任务规划与决策优化[15] - 具身智能加速从实验室走向真实世界 应用于养老护理、危险作业等场景[15] 技术落地与商业价值 - VAST依托百度智能云算力资源 专注模型优化与产品设计 生成3D资产应用于影视、游戏[5] - 网易《逆水寒》借助文心大模型实现NPC自动生成对话行为 提升沉浸感并降低制作成本[5] - 百度AI新业务Q2收入突破百亿元 智能云为主要贡献板块 中标48个项目金额达5.1亿元[14]

行业趋势与变革 - 中国2024年诞生50个千亿级参数大模型 推动智能算力规模同比增长74.1% 远超通用算力增幅 智算中心利用率突破70% [1] - AI技术重塑云服务架构与价值逻辑 催生"AI云"新范式 突破云计算长期增长瓶颈 开启行业第二增长曲线 [1] - AI与云计算紧密共生重构技术与商业边界 云计算竞争格局开始松动 竞争焦点从计算成本转向解决业务难题的创新解决方案 [2][4] - 微软与OpenAI 2020年5月在Azure云平台构建首台AI超级计算机 为云计算产业带来新曙光 [2] 公司战略与技术布局 - 百度智能云提出"云智一体"发展策略 以全栈AI技术优势引领AI开发范式变革 [4] - 公司拥有从底层硬件到上层应用的完整AI技术栈 包括2016年发布中国首个自主研发深度学习框架"飞桨" 2018年推出云端AI芯片"昆仑" 2019年启动预训练大模型研发 [4] - 百度智能云提供三层架构服务：基础设施层(AI IaaS)含自研昆仑芯芯片和百舸AI异构计算平台 平台服务层(AI PaaS)以千帆平台为核心 应用解决方案层(AI SaaS)面向具体场景 [5] - 公司以"AI带动云"为核心驱动力 通过全栈自研AI能力吸引客户上云 实现换道超车 [6] 市场地位与业绩表现 - 百度智能云以24.6%市场份额连续六年、累计十次蝉联中国AI公有云市场第一（IDC 2024年报告） [6] - 百度第二季度财报显示智能云收入同比增长27% 推动AI新业务首次突破100亿元 同比增长34% [7] 产品迭代与升级 - 百度百舸AI计算平台迭代至5.0版本 重点升级推理能力 昆仑芯超节点实例实现64张卡同机柜部署 大幅提升单卡性能与吞吐 [6] - 百舸平台发布强化学习框架BRL 提升训练与推理效率 将单点吞吐推至极限 [6] - 千帆平台升级至4.0版本 打造以Agent为核心的一站式企业级服务平台 提供模型、编排、数据等开发能力 [7] 未来发展方向 - 百度智能云升级"云智一体"战略 致力于提升智能天花板与扩大智能渗透面 目标成为支撑中国AI引领世界的底座 [6] - 公司解决方案应用领域从传统行业扩展至创新赛道 为未来科技竞争占据有利地位 [7]

云计算行业演进 - 云计算从PC互联网时代的IT基础设施外包和服务器租赁 演进至移动互联网时代支撑高并发需求的稳定性和弹性扩容 再到大模型驱动下成为企业智能能力的提供者 [1] - 行业竞争从拼资源、拼价格转向拼智能、拼行业理解和交付能力 [1] - 全球云厂商如OpenAI借助微软Azure构建模型生态 Anthropic借力AWS扩张 甲骨文凭借AI实现业务重新增长 [1] 中国市场转变 - 百度智能云从追赶者变为AI云赛道领跑者 [1] - 云计算竞争从"卖资源"转向"卖智能、卖价值" [1] 历史竞争格局 - 2006年至大模型出现前 云计算竞争围绕资源规模、带宽和价格策略展开 [2] - 企业上云主要诉求是成本优化与弹性扩容 [2] - 国内厂商依托基础资源、资金和渠道优势占据公有云市场份额 [2] 行业拐点 - OpenAI和Anthropic等AI创企爆发后 客户需求从算力托管转向智能能力 [2] - 金融行业要求实时风险识别和报告生成 制造业希望提升质检准确率 游戏厂商需要陪伴式交互 [2] - AI开发与推理需要更高算力、更稳定延迟和端到端优化 推动云厂商向智能能力交付者转型 [2] 百度智能云战略 - 2015年对外提供云服务时确立AI云战略方向 当时市场仍关注资源调度和性价比 [4] - 2019年内部业务如搜索、网盘、智能驾驶和地图迁移至云智一体架构 实现模型与算力闭环优化 [4] - 2020年正式向外部市场推出云智一体战略 成为国内最早喊出AI云战略的云厂商 [4] 战略先发优势 - 前置规划和投入为百度智能云在AI云赛道超车奠定基础 [5] - 2022年后其他国内云厂商才陆续提出AI云和云智融合策略 百度已提前五年实践 [6] 差异化竞争 - 行业风向从拼价格和资源转向拼谁更懂业务和贴近需求 [7] - 百度智能云通过全栈自研闭环能力形成护城河 包括昆仑芯、百舸AI计算平台、千帆大模型平台和一见视觉大模型等 [7] 技术能力升级 - 百舸AI计算平台5.0版本训练和推理效率大幅突破 缩短模型迭代时间 [7] - 昆仑芯超节点实例是上一代实例的8倍 吞吐比同类厂商旗舰产品高出15% [7] - 通过解耦、自适应和智能调度三大策略实现MOE推理吞吐模型提升50% TTFT低至0.5秒 [7] 千帆平台能力 - 千帆4.0成为功能最完备的企业级AI开发平台 打通大模型开发、精调到Agent应用交付全链条 [8] - 模型能力升级 引入150+精选模型服务和自研视频生成模型百度蒸汽机 推出RFT精调工具链降低部署门槛 [10] - 增强智能体部署工程稳定性 包括多智能体协作、多模态RAG检索和百度AI搜索能力 [10] - 数据智能服务平台支持数据采集、处理到模型训练的全生命周期管理 [10] - 千帆平台已孵化130万个智能体 服务46万家企业 覆盖制造、能源、金融、汽车和教育等领域 [10] 行业针对性服务 - 一见视觉大模型平台针对工业质检、流程合规和安全生产等领域 [10] - 一见·工序合规分析可在几分钟内生成复杂工序AI技能 [10] - 数字员工产品线基于慧播星数字人技术 服务于营销、客服和内容创作等场景 如AI吴彦祖口语陪练 [11] 系统协同能力 - 懂业务的AI云需要底层算力与框架自研能力、通用平台能力以及应用产品交付能力三项系统协同 [11] - 百度智能云是少数能同时打通这三关的玩家 能交付可持续落地产品并在多个行业跑出范式样本 [11] - 服务65%的中央企业、80%的系统重要性银行、TOP10手机厂商、95%的主流车企和全国200多个重点城市和地区的大模型落地项目 [11] 身份转变 - 百度智能云从传统云计算资源竞赛抽身 转向云智一体道路建立技术优势和长期价值 [14] - 逐步成为新范式下的引领者和AI云赛道领跑者 [15] 财务与市场数据 - 2025年上半年百度总营收652亿元 AI新业务营收194亿元同比增长36% 智能云是主要贡献力量 [16] - 二季度单季百度智能云收入65亿元同比增长27% [16] - 2024年中国AI公有云市场规模195.9亿元 百度智能云以24.6%份额稳居第一 连续六年累计十次夺冠 [16] - 在大模型平台和AI数字人市场同样位列第一 [16] - 2025年上半年中标48个大模型项目总金额5.1亿元 覆盖金融、能源和政务等行业 [16] 行业标准制定 - 推动行业采用模型能力包交付范式 从金融到能源客户采纳百度技术标准 [16] - 主导交付路径和行业落地流程 [16] 趋势与实践 - 客户不再单纯购买云资源 而是要求AI解决业务问题 [16] - 百度智能云第一个清晰表述并实践这一趋势 提供算力资源、平台能力、交付工具链、行业模型服务和生态支撑 [17] - 客户跟随完成范式迁移 其他云厂商比照其架构重塑产品线 [17] 行业未来 - 中国云计算进入下半场 从卖资源拼规模转向懂行业创价值的竞争阶段 [19] - 技术能力、系统稳定、行业理解和开箱即用缺一不可 [19] - 门槛变高节奏变慢 要求更多综合能力 [19] - 百度用十年提供答案 在AI重构产业全球浪潮中为中国云厂商提供新解题范式 [19]

云计算范式转移 - 云计算竞争从资源价格转向智能价值交付 企业需求从算力托管转向智能能力 [2][3][5] - 全球云厂商形成共识 AI开发推理需要更高算力稳定延迟和端到端优化 [5][6] - 金融行业要求实时风险识别报告生成 制造业需视觉大模型提升质检准确率 游戏厂商需要陪伴式AI交互 [5] 百度智能云战略布局 - 2015年确立AI云战略方向 早于行业主流资源调度性价比思路 [7][9] - 2019年内部验证云智一体架构 搜索网盘智能驾驶地图等核心业务迁移至统一平台 [9] - 2020年正式推出云智一体战略 早于国内其他厂商2022年才提出的AI云策略 [9][10] 技术能力构建 - 全栈自研闭环能力覆盖昆仑芯百舸平台千帆平台及视觉大模型数字员工应用 [14] - 百舸AI计算平台5.0训练推理效率大幅突破 昆仑芯超节点实例达上代8倍 吞吐高同类厂商15% [14] - 通过解耦自适应智能调度三大策略实现MOE推理吞吐提升50% TTFT低至0.5秒 [14] 平台与应用落地 - 千帆4.0成为最完备企业AI开发平台 支持150+精选模型和自研视频生成模型百度蒸汽机 [16][19] - 平台已孵化130万个智能体 服务46万家来自制造能源金融汽车教育等领域企业 [20] - 一见视觉大模型平台支持工业质检流程合规 工序合规分析可几分钟生成AI技能 [20] - 数字员工产品线基于慧播星技术 服务营销客服内容创作等场景如AI吴彦祖口语陪练 [20] 市场地位与业绩表现 - 服务65%中央企业 80%系统重要性银行 TOP10手机厂商 95%主流车企 [21] - 2025年上半年总营收652亿元 AI新业务营收194亿元同比增长36% 智能云为主要贡献 [26] - 二季度智能云收入65亿元同比增长27% IDC显示2024年AI公有云市场195.9亿元 [26] - 以24.6%份额稳居第一 连续六年累计十次夺冠 大模型平台和AI数字人市场同样第一 [26] - 2025年上半年中标48个大模型项目总金额5.1亿元 覆盖金融能源政务等行业 [26] 行业标准与生态影响 - 推动模型能力包交付范式 客户采纳百度技术标准主导交付路径定义行业流程 [26] - 提供算力平台能力交付工具链行业模型服务和生态支撑 其他厂商比照其架构重塑产品 [27]

投资评级 - 买入评级 目标价99美元 较当前86.76美元有14.1%潜在涨幅 [1][4] 核心观点 - 传统搜索业务持续承压 AI搜索改造对广告变现产生负面影响 广告收入第二季度同比下降15% [7] - 第二增长曲线智能云收入同比增长27% 占核心收入比重从去年同期19%提升至25% [7] - 第三增长曲线自动驾驶业务快速增长 萝卜快跑全球单量220万+ 同比增长148% 已覆盖全球16个城市 [7] - AI新业务收入超100亿元 同比增长34% 文心大模型升级至4.5系列 推出视频生成模型MuseSteamer 2.0 [7] 财务表现 - 2025年第二季度总收入327亿元 同比下降4% 调整后净利润48亿元 净利率15% 高于市场预期 [7] - 下调2025年每股盈利预测至42.30元 较前预测50.24元下调15.8% [3] - 预计2025年广告收入同比下降16%至637亿元 云业务全年增速预计25% [7] - 2025年预计收入1308亿元 同比下降1.7% 2026年预计恢复增长至1403亿元 增速7.2% [3] 业务细分 - 百度核心第二季度收入263亿元 同比下降2% 调整后经营利润率17% [7] - 在线营销服务收入174.85亿元 环比增长1% 同比下降15% [8] - 智能云收入64.76亿元 环比下降2% 同比增长27% [8] - 自动驾驶及新业务收入35.62亿元 环比增长25% 同比增长47% [8] 估值分析 - 采用分部估值法 传统搜索广告业务给予8倍市盈率 AI及云业务给予3倍市销率 [7] - 当前市值242.85亿美元 200天均价88.62美元 [6] - 2025年预计市盈率14.7倍 2026年降至13.4倍 [3]

财务数据和关键指标变化 - 百度核心业务总收入为263亿人民币，同比下降2% [32] - 百度核心在线营销收入为162亿人民币，同比下降15% [33] - 百度核心非在线营销收入首次突破100亿人民币，同比增长34%，主要由AI云业务推动 [5][33] - AI云业务收入达65亿人民币，同比增长27% [5][33] - 营业费用为111亿人民币，同比下降4%，主要由于人员相关费用减少 [34] - 百度核心研发费用为47亿人民币，同比下降14%，占收入的18% [34] - 非GAAP营业利润为44亿人民币，百度核心非GAAP营业利润率为17% [35] 各条业务线数据和关键指标变化 AI云业务 - AI云业务收入同比增长27%至65亿人民币 [5][33] - 企业云订阅收入占比超过50%，AI基础设施订阅收入同比增长50% [62] - 千帆平台模型库扩展，新增ERNIE 4.5系列开源模型及第三方多模态模型 [11] - 云基础设施层实现预填充解码分离架构大规模稳定部署，显著提升推理并发和资源利用率 [10] 智能驾驶业务 - Apollo Go第二季度提供220万次完全无人驾驶乘车服务，同比增长148% [13][26] - 累计乘车服务量已超过1000万次，全球覆盖16个城市 [26] - 与Uber和Lyft达成战略合作，计划在亚洲、中东和欧洲市场部署数千辆自动驾驶车辆 [13][14] 移动生态业务 - 百度App月活跃用户达7.35亿，同比增长5% [20] - 用户日均使用时长同比增长4% [20] - AI搜索转型覆盖90%的月活跃用户，64%的移动搜索结果页包含AI生成内容 [20] 各个市场数据和关键指标变化 - 在中国市场，Apollo Go在武汉等城市已实现单位经济性平衡 [14] - 在香港市场，自动驾驶测试扩展至东涌和南区，进入更复杂的城市场景 [15] - 在中东市场，迪拜和阿布扎比开始指定区域开放道路测试 [15] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司坚持技术驱动创新，重点关注基础模型研发和应用落地 [6] - 数字人技术取得突破，在直播电商场景中表现优于真人主播 [7][8] - 通过四层AI架构（基础设施、框架、模型、应用）实现端到端优化，提升云服务成本效益 [10] - 自动驾驶业务采取资产轻型模式，通过全球合作伙伴加速扩张 [14][27] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - AI搜索转型仍处于早期阶段，大规模变现尚未开始，短期收入压力较大 [28][73] - AI云业务收入结构持续优化，长期利润率有提升潜力 [64] - 自动驾驶全球扩张将聚焦高票价市场，利用成本优势提升单位经济效益 [90][91] 其他重要信息 - 公司现金及等价物为1242亿人民币，核心业务现金及投资为2297亿人民币 [38] - 自由现金流为负47亿人民币，主要由于AI业务投资增加 [38] - 公司员工总数约3.1万人 [39] 问答环节所有的提问和回答 问题1：ERNIE模型的战略定位和未来计划 - ERNIE采取应用驱动创新策略，聚焦搜索转型和数字人等核心场景 [45][46] - 计划推出ERNIE 5.0版本，持续提升关键能力 [48] 问题2：AI搜索转型进展和商业化前景 - 64%移动搜索结果页已采用AI生成内容，用户留存和满意度提升 [54] - 早期变现测试显示广告转化效率提升，但大规模商业化尚未开始 [69][72] 问题3：AI云业务收入结构和利润率展望 - 企业云订阅收入占比超50%，计划逐步减少项目制收入比例 [62][63] - 长期利润率有望改善，但短期可能波动 [65] 问题4：自动驾驶全球竞争格局和盈利路径 - 公司拥有全球最低成本的L4量产车RT6，已在低价市场验证商业模式 [89][90] - 与Uber/Lyft合作将加速高票价市场扩张 [91] 问题5：成本优化和利润率趋势 - 将加强跨业务资源协调提升效率，但保持AI长期投入 [81][82] - 预计2026年后利润率逐步恢复 [82]

AI互动娱乐行业发展趋势 - 大模型能力边界不断推高 文生图和文生视频模型持续完善 推动AI原生创业公司涌现[2] - AI正在重新定义内容、社交和娱乐形态 不再仅作为工具使用[2] - 行业探索AI陪伴赛道 关注互动娱乐形式创新与技术产品平衡[3] - 平台型企业与创企协作 共同拓宽AI在C端应用边界[3] ChinaJoy展会新观察 - AI+游戏成为玩家和投资人核心讨论话题[4] - 用户对互动娱乐内容形态有高期待 普遍探索新玩法[4] - 传统游戏形态正被AI逐步解构 内容消费速度加快[4] - 用户重点关注游戏过程中获得情绪价值外溢[4][5] - AI+游戏、视频、社交等元素融合加深 得益于AI原生技术进步[6] Feeling AI公司产品架构 - 公司定位为AI时代内容互动设计者 非单纯AI游戏公司[7] - 产品核心是3D动态内容生成 实现两个功能：用户简易生成3D动画（含角色场景、台词、镜头调度）和构建内部共创关系[8] - 用户可创建个性化角色 在私域空间进行互动（对话、聊天、唱歌跳舞）[9] - 通过结构化叙事剧本实现用户间内容共创 形成内容接力传播[10] - 目标用户为00后、10后群体 满足其不暴露公众面前的叙事需求[11] - 内容承载形式为虚拟形象演短剧 支持2D/3D无缝切换[12] 技术实现路径 - 利用大语言模型作为用户意图表达模态[20] - 开发3D动态内容生成系统 突破图片视频视角限制[20][21] - 运动仿真领域需大量数据与自然语言对齐工作[21] - 关注可控性和实时性两大维度 目标实现几乎无感互动[24] - 2D与3D融合趋势明显：3D解决运动仿真和高保真物理生成 2D提供画面渲染[25] - 视频生成公司使用游戏原生3D数据训练 反之亦从2D获取3D数据[25] 行业挑战与解决方案 - 文生视频发展迅速但尚未完全解决主体一致性问题[24] - 成本控制是关键挑战 需降低用户使用门槛[24] - 百度智能云提供全栈AI解决方案 覆盖游戏生命周期各环节[22] - 通过千帆平台纳管多模型 以极低成本帮助创业公司验证PMF[31] 未来发展方向 - 可穿戴设备（头显、眼镜）将成为3D互动模式关键基础设施[33] - 沉浸式体验将彻底改变内容形态 实现跨世界交叉创作[40][41] - 技术创新的核心是信息平权和自由表达 建立深度链接[38] - 行业需保持"追高"优于"追多"策略 保持多元化选择[37] 代表性产品分析 - Tolan实现精巧商业化 成功满足用户需求[39] - 米哈游《Whisper from the Star》采用实时3D场景生成 但互动门槛较高[18] - 早期聊天陪伴类产品在不同程度满足用户需求[39]

沈阳人工智能产业园开园 - 沈阳人工智能产业园一期于7月10日开园 省市领导与百度创始人李彦宏共同见证 项目从破土动工到开园仅用20个月 主体封顶耗时88天 [2] - 开园即满园 通算互联 信安世纪 浪潮信息等40家企业同步入驻 涵盖芯片研发 AI计算服务 数据标注 大模型应用等全产业链环节 [2] - 总投资超百亿 成为东北AI产业新地标 老工业基地转型升级样本 [4] 沈阳AI产业发展背景与政策支持 - 沈阳拥有深厚工业底蕴但面临转型压力 2023年辽宁出台《全面振兴新突破三年行动方案》明确数字辽宁 智造强省目标 [4] - 2024年沈阳获批国家级数据标注基地建设城市 2025年6月辽宁省方案目标到2027年培育5个垂直大模型 打造100个标杆场景 AI核心产业规模达1000亿元 [5] - 沈阳产业场景丰富 装备制造企业如沈鼓 新松可利用AI解决个性化生产和故障预测 钢铁企业优化能耗 汽车产业探索柔性供应链和智能驾驶 [7] 百度技术能力与合作模式 - 百度具备全栈AI能力 包括昆仑芯片 飞桨框架 文心大模型 千帆平台 完成芯片 框架 模型 应用四层架构完整布局 [8] - 百度拥有丰富产业落地经验 在天津与天辰工程共建化工行业大模型 在济南参与车路云一体化核心技术攻关 [10] - 创新推出四个一合作模式 一个高性能AI基础设施底座 一个超亿产值数据标注基地 一套AI大模型和数据要素流通平台 一个产业应用场景展示中心 [10] 人才与生态建设 - 沈阳拥有东北大学 大连理工等高校 生活成本优势明显 有利于人才安家 [7] - 百度与辽宁高校共建松果人才实践基地 通过竞赛 实训培养AI工程人才 缓解东北人才外流压力 [13] - 产业园开园激发区域创新活力 首批40家企业包含上市公司和行业龙头 未来五年有望带动百亿规模关联产业 [11] 城市治理与未来规划 - 百度参与大连一网统管项目 分钟级识别积水点位并分级预警 类似经验可复制到沈阳 [14] - 二期建设将扩展直播电商 人才实训等基地 辐射整个东北 [14] - 沈阳以东北AI第一城姿态书写老工业基地智能新篇 [18]