赛事概况 - 2025年新型电力系统建设职业技能竞赛（人工智能专业）于9月22日在深圳开幕 主题为"AI赋能电力･数智引领未来" [1] - 赛事覆盖电网和发电等关键领域 涉及电力系统多链条多场景应用 [1] - 国内首次举办的新型电力系统建设人工智能职业技能竞赛 吸引13家电力企业37支队伍111名选手参赛 [3] 主办方与承办方 - 中国能源化学地质工会全国委员会与南方电网联合主办 [3] - 南方电网深圳供电局与南方电网数字电网集团共同承办 [3] 竞赛创新特色 - 采用"产学研用"融合命题机制 由人工智能企业和高校专家联合命题 [3] - 设计紧贴电力系统实际业务场景 强调理论与实践结合 [3] - 首次使用电力行业融合自主可控算力芯片与学习框架的人工智能创新平台 [3] - 构建"云上练兵"生态 开放电力行业样本资源库供线上实战训练 [3] 技术应用成果 - 南方电网深圳供电局已上线"数字员工" 构建"城市+电网"全景可视模型 [4] - 发布国内首个超大城市数字电网评价体系 [4] - 获得工信部数字化转型成熟度贯标最高评级 [4]

AI角色化趋势 - AI从工具转变为具有情感属性的角色 能够学习用户习惯和感知需求 建立深厚信任关系[2] - AI角色可跨场景满足多种需求 如订餐 订票等 替代多个单一功能App[4] - 用户难以放弃已建立信任的AI角色 替代成本极高[6][12] 企业AI应用演进 - 企业AI从"企业助理"演进为"数字员工"和"虚拟高管" 重构工作方式[8] - 数字员工可处理跨部门协作 如销售客户计划 人事文档处理 管理层数据报表[8] - 虚拟高管包括AI CMO生成广告策略 AI CFO预测财务风险 AI CEO助理参与战略制定[10] 竞争格局变革 - 互联网时代竞争焦点是场景占领 AI时代转向角色定位占领[4][14] - AI角色具备跨场景迁移能力 从订餐延伸到健康管理 职业建议等[12] - 抢占角色定位的企业将在未来产业格局中掌握主动权[14] AI角色核心价值 - 角色心智建立强大信任壁垒 形成深度绑定关系[12] - 数字员工相比传统人力具有高效 可靠和实时进化优势[10] - 跨场景能力产生复利效应 更全面满足用户和企业需求[12]

数字化转型成为银行业核心战略 - 数字化转型是银行业实现可持续发展的必由之路 银行业正进入低利率、低息差、低收益的"三低"时代 面临资产端收益率快速下行和运营成本攀升的双重压力[1][5] - 数字化领先银行的股东回报年均增长率达8.2% 显著高于落后银行的4.9% 数字化有效缓解银行经营压力[5] - 2024年58家上市银行平均净息差为1.52% 较上年下降17个基点 连续五年下降且最近三年均低于2% 银行业需摆脱利息收入路径依赖[5][6] AI技术深度融入金融业务场景 - AI已从边缘辅助进化至核心业务场景 覆盖风控、财富管理、智能交易和数字员工等领域[3][4] - 网联清算通过"三地六中心"分布式架构保障支付体系 单日网络交易笔数达24亿笔（截至9月10日16:10）[2] - 具体应用包括：北京银行AIGC互动装置、工商银行咖啡机器人与透明翻译屏、民生银行智能金融终端 中国银联MCP支付与云智一体创新 奇富科技多模态AI审批官实现T+0贷款审查时效[2][3][8] 金融机构AI应用规模快速扩张 - 全球应用AI的金融机构比例从2022年45%跃升至2025年85% 银行业AI市场规模预计2027年突破270亿美元[8] - 中国拥有全球最复杂金融场景和最大用户规模 每天数亿级交互为智能体进化提供土壤[9] - 国际银行业联合会强调AI在数字身份核验、反诈骗、绿色融资和支付降本四个关键领域的应用价值[9] 数字化转型面临结构性挑战 - 传统数据系统改造流程复杂 数据质量参差不齐且安全问题突出 缺乏有效数据分析能力导致数据价值转化困难[6] - 大型银行与中小银行分化加剧 资源投入差异造成"马太效应" 不利于金融体系良性发展[6] - 模型幻觉、模型共振和算法黑箱问题与金融服务特性相悖 智能算力供给出现结构性短缺[7] 政策与产业协同推进转型 - 中央金融工作会议将"数字金融"列为五篇大文章之一 《"十四五"数字经济发展规划》等政策提供明确方向[8] - 银行业规划举措包括：建立跨部门协作机制 建设金融业可信数据空间和智能算力公共平台 优化复合型人才培养体系 构建大型机构向中小银行输出解决方案的产业生态[9]

数字化转型成为银行业核心战略 - 数字化转型是银行业实现可持续发展的必由之路[1][6] - 银行业面临低利率、低息差、低收益的"三低"时代挑战 2024年58家上市银行平均净息差为1.52% 较上年下降17个基点[7] - 数字化领先的商业银行股东回报年均增长率达8.2% 明显高于落后银行的4.9%[7] AI技术深度赋能金融业务场景 - AI已在风控、财富管理、智能交易、数字员工等多种业务场景发挥作用[4] - 网联清算通过分布式云计算架构保障支付体系高效运转 单日网络交易笔数接近24亿笔[3] - 奇富科技AI审批官实现T+0审批时效 融合多模态识别技术完成贷款材料全流程审查[9] 金融机构展示具体应用成果 - 北京银行融合AIGC应用、AI Agent和数字人形AI大模型互动装置[4] - 工商银行展示咖啡机器人、透明翻译屏和全息投影等科技应用[4] - 中国银联实现MCP支付、云智一体等与AI技术深度结合的业务创新[9] 政策与市场环境推动转型 - 中央金融工作会议将"数字金融"列为"五篇大文章"之一[10] - 2022年约45%金融机构应用AI 2025年比例预计跃升至85%[10] - 银行业AI市场规模预计2027年突破270亿美元[10] 转型面临挑战与解决方案 - 传统数据系统和架构改造升级流程复杂[8] - 数据质量参差不齐且安全问题突出[8] - 大型银行与中小银行数字化能力分化加剧[8] - 计划建立金融业可信数据空间和行业智能算力公共平台[11] 国际视角与未来规划 - 数字身份解决方案能帮助银行快速完成客户身份核验[11] - AI可实时分析海量交易数据识别可疑交易模式[11] - 建议建立"内生+外包"数字金融事业群[11] - 鼓励大型银行及金融科技公司向中小银行输出解决方案[11]

展会概况 - 2025年中国国际服务贸易交易会于9月10日在北京开幕 主题为"数智领航 服贸焕新" [1] - 85个国家和国际组织设展办会 近2000家企业线下参展 [1] - 电信 计算机和信息服务专题展汇集人工智能 机器人 智能制造 科技园区等经贸热点行业展商 [5] 人工智能应用展示 - 电信专题展设置"国际友人到中国"故事线 展示人脸识别边检 跨境支付 AI实时翻译通话等技术 [5] - 离境退税支持手机碰触操作 两分钟内完成实时到账 [5] - 金融服务专题展区展示AI风控 AI智能体 数字员工等前沿技术 [7] - 供应链及商务服务专题展呈现无人配送车 智能分拣机器人 AI大模型 智慧供应链等解决方案 [9] - 健康卫生专题和环境专题展区在AI赋能下首发首展服务贸易"中国方案" [9] 金融展区数据 - 金融服务专题展区参展企业达97家 包括71家世界500强和行业龙头企业 [7] - 展区国际化率达到47.4% [7] - 近百家金融机构全方位展示行业创新活力与实践成果 [7] 实际应用案例 - 跨境金融服务支持农民获取农用无人机 [1] - AI农业服务提供智能灌溉量身定制服务 [1] - 中国农业专家通过远程方式解决种植问题 [1] - AI大模型等前沿技术在服务贸易场景中实现实用落地 [11] 展会意义 - 服贸会开启新的生活方式 反映行业趋势新轮廓 [11] - 展会折射未来经济新动能 [11] - 数字服务"中国方案"在展会集中展示 [7]

行业发展趋势 - 2025中国国际大数据产业博览会以"数聚产业动能 智启发展新篇"为主题 聚焦数字经济创新发展、数据资源开发利用、政企数智化转型及数据安全等领域 [1] - 大模型发展为2B领域用户显著减轻负担 近半年在各类2B场景中应用层出不穷 企业和从业者开展大量探索并取得显著进步 [1] - AI应用需要平衡大模型的不可控性与2B场景对严谨性的要求 通过持续数据迭代和运营优化来解决"幻觉"问题 [2] 企业战略与业务布局 - 公司自2004年创立以来持续专注企业数字化转型领域 [1] - 基于生成式AI爆发和多年业务场景积累 公司实施全面AI战略并对三大业务线进行AI升级 [1] - 构建全栈AI服务体系 涵盖智算基础设施底座、一站式AI应用开发平台到AI应用及行业解决方案 [1] - 面向企业及个人用户推出数字人、数字员工、AI邮箱、企业知识库、语音智能体、图生音乐彩灵等系列产品 [1] 企业AI转型实施建议 - 企业需清晰认知AI模型能力范围与局限性 避免因认知不清导致应用偏差 [2] - 应定制AI转型顶层规划 明确应用场景并规划数字治理与服务治理工作 [2] - 需认识AI应用具有运营属性 2B场景应用需通过持续运营完善而非一劳永逸 [2] - 必须确保AI应用投入与产出相匹配 避免盲目投入导致资源浪费 无论公有云或私有部署都需核算成本 [2]

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]

活动概况 - 8月27日举办以"AI Agents超体崛起"为主题的AI创客节 由wteam主办 聚焦Z世代AI创业者 汇聚超1000位全国高校年轻CEO、近百位投资机构代表、科技企业领袖及行业专家 [1] - 活动设置AgentsMarket超体市集 展示50余个Z世代前沿AI项目 并发布《2025中国Z世代智能体白皮书》《wteam穷学生宝典》及AI00/Z00榜单 [3][8] - 活动包含2场圆桌论坛、9场主题演讲 邀请盛景AIC创始合伙人颜艳春、真格基金合伙人刘元、像素绽放联合创始人蒲世林等数十位创投界代表参与 [13] Z世代创业者生态 - 00后创业者成为AI浪潮核心力量 项目涵盖AI素材管理工具、角色扮演AI神器、一站式备考平台、AI数字分身解决方案、企业招标数字员工及AI陪伴机器人等多元领域 [6][10] - 发布国内首个Z世代CEO关注榜"Z00榜单" 评选15位00后CEO 包括练勇、殷渝杰等 另发布"AI00榜单" 评选15位00后AI创业者 包括陈润禧、姜昊等 [19][21] - Z世代创业者在科技与文化交叉处发力 展现技术应用与场景创新独特价值 孕育未来商业新格局 [6][21] 行业观点与趋势 - AI被定义为划时代机遇 Z世代通过AI成为改变世界的重要驱动力 [6] - 行业领袖强调年轻人应突破常规创新 避免经验束缚 鼓励用AI亲手创造理想世界 [16] - 圆桌论坛聚焦技术理想与商业落地的平衡 为创业者提供多元视角与经验参考 [16][19] 机构参与与支持 - wteam持续陪伴年轻人创业 倡导"梦想、坚韧、传承"价值观 邀请Z世代青年加入并成立可持续经营公司 [23] - 白皮书洞察智能体行业趋势与创业痛点 提供针对性解决方案 《wteam穷学生宝典》从内刊转为公开发布 为大学生创业提供实操指导 [8]

行业关注点变化 - AI云市场关注点从参数规模和排行榜名次转向平台模型实用性和故障恢复速度[3][4] - 企业更关注AI云在业务中的稳定性和效果体现 包括降低废品率 提升转化率和改善用户体验等实际指标[4][6] - 行业心态变化源于企业技术投入预算收紧 试错空间缩小 要求效果必须在当期体现[7] 市场规模与增长 - 2024年中国AI公有云服务市场规模达195.9亿元 其中计算机视觉81亿元(同比增长33.7%) 对话式AI 20.9亿元(同比增长39.5%) 自然语言处理22.2亿元(同比增长51.1%) 智能语音18.8亿元[8] - 2024年中国大模型平台市场规模达16.9亿元 平台化加速推动企业将平台作为统一入口[9] - 2025年上半年大模型中标项目累计1810个 金额突破64亿元 中标项目数超2024全年[21] 竞争格局与需求变化 - 市场格局加速分化 企业需求转向一站式交付和开箱即用解决方案[8] - 评估顺序变为效果与稳定性优先 其次是合规与成本 中小企业更关注快速业务结果[8] - AI云厂商竞争焦点集中在上线速度与价值兑现速度 能否快速交付成果影响企业续约与扩展[11] 技术基础设施升级 - 百度百舸5.0和昆仑芯超节点提升算力基础设施 昆仑芯超节点集成64张卡于单机柜 相当于100台传统服务器 单卡推理性能提升95% 单实例推理能力提升8倍[13][15] - 国产万卡集群于2025年7月通过中国信通院测评 基于百度百舸AI计算平台+昆仑芯P800构建[17] - 千帆4.0提供超过150个精选模型 RFT工具链将微调数据需求压缩至几百条样本 数据开发效率提升30%到6倍[17] 平台能力与落地应用 - 一见视觉大模型平台实现20分钟视频转AI技能 数字员工技术降低规模化运营成本[18] - 百度智能云在金融 制造 能源 政务等领域大模型项目中标数量和金额居首[21] - 冶金流程感知大模型实现2000张图片100秒内判定 准确率超95% 废品率下降且良品率上升[25] 战略演进与生态布局 - 百度从"云智一体"演进为"智能优先" 强调端到端衔接和优化[18] - AI推动云服务形成覆盖IaaS DaaS 模型层 PaaS MaaS 应用层和终端层的智能云服务生态体系[19] - 百度智能云实现从昆仑芯P800万卡集群到千帆平台 再到行业应用的完整闭环覆盖[19] 业务成果与财务表现 - 百度2025年第二季度总营收327亿元 AI新业务收入首次突破百亿元 同比增长34% 主要受益于智能云业务高速增长[27] - 百度智能云连续六年在中国AI云市场排名第一[4] - AI云从试点进入规模化应用阶段 成为企业增长必答题而非试水选项[26]