走进百度，探索 ToB 软件的 AI 战略与实践指南 | 崔牛会游学·百度站

在中国，AIGC 的商业机会正在迅速增长，尤其是在企业服务领域。金沙江创投主管合伙人朱啸虎指出，    AIGC 的初期发展将主要面向 toB 市场，因为企业用户能够迅速看到生产力的提升和实际效果，更愿意投资。

如今，大模型在国内火了一年，国内的 SaaS 企业越来越意识到，利用 AI 来升级他们的服务，是实现企业智能化转型的关键战略。可以预见，随着 AIGC 技术的不断发展和成熟，它将在不久的将来成为企业运营中不可或缺的一部分。

3 月 8 日，崔牛会游学活动首站走进百度，众多 ToB  软件企业创始人/CEO、CTO 及产研负责人等，与百度智能云应用平台部总经理娄双双、AI 能力引擎业务负责人杨晓梅以及大模型应用生态合作总监李扬一起，深入探讨了 ToB 软件与大模型结合的实践策略，以及企业在 AI 战略进程中的落地场景打造。

百度智能云应用平台部总经理  娄双双

不管个人意愿如何，人们正在加速奔向 AI 时代。随着大模型技术的落地应用，越来越多的人开始关注如何在 AI 时代下基于模型进行应用开发，即如何运用大模型来开发这些 AI 原生应用。

百度智能云应用平台部总经理娄双双指出，AI 原生应用的开发范式正在经历深刻的变革，传统的以框架和组件为主导的开发方式，正在逐渐转向以创意驱动为核心的开发模式。这种转变使得开发者能够更加灵活地运用大模型技术，创造出更具创新性和实用性的 AI 应用。

为了支持这种新型的开发范式，百度智能云推出了 AppBuilder，一个强大的 AI 原生应用开发平台。AppBuilder 的底层是百度智能云的千帆大模型平台，它提供了丰富的模型资源和强大的计算能力，为开发者提供了坚实的基础。在千帆大模型平台之上，AppBuilder 构建了一套完整的开发框架和工具链，包括组件层、应用框架和场景应用等。

娄双双围绕 AppBuilder 的组件层、应用框架和场景应用等做了详细介绍。她强调，当利用大模型进行应用开发时，我们必须充分考虑业务场景和领域的特殊性。大模型就像一个博学多才的通才，对各个领域都有所涉猎，但并非万能。在解决实际问题时，我们需要针对特定的应用场景，对大模型的能力进行精细化的限定和引导。

 百度智能云应用平台部 AI 能力引擎业务负责人  杨晓梅

百度智能云应用平台部 AI 能力引擎业务负责人杨晓梅围绕其软件应用——智能文档分析平台 TextMind，分享了在企业文档智能化处理和分析方面的经验与洞见。她指出，ToB 软件在处理企业文档时面临诸多挑战，包括文档种类繁多、格式多样、版式布局多变，且训练样本稀缺；企业文档常为非固定版式，传统 AI 开发方法定制化程度高，训练样本大，开发周期长，导致整体成本高昂；传统AI文档审查存在规则配置繁琐、逻辑推理能力等。

为了应对这些挑战，百度借助大模型驱动的 AI 能力进行赋能和升级。然而，在 AI 能力生产、业务集成到应用反馈的整个进化过程中，遭遇了一系列典型问题。例如，训练样本的规模不足是一个关键问题，传统模式下每个场景或模型都需要大量数据支持，这在现实中难以实现。此外，训练周期长、工程化定制开发难度大以及模型泛化能力有限等问题也亟待解决。

如何克服这些困难，百度结合跨模态预训练大模型进行增强和补充，以提升模型的稳定性和处理多模态数据的能力。同时，关注本地化部署和推理需求，优化模型性能并确保数据安全隐私。

百度智能云大模型应用生态合作总监  李扬

百度智能云大模型应用生态合作总监李扬指出，在 ToB 业务中，大模型调用的收入和服务调用量与 C 端相比，存在显著差距，反映出 B 端场景落地相对困难。为此，大模型企业需要针对 B 端业务制定更合适的策略，以提升大模型调用的效率和应用价值。

李扬看好传统应用软件开发商在大模型领域具备的巨大潜力和优势。这些优势体现在对业务流程的深入理解、丰富的业务数据和长期积累的经验，能更好地将大模型能力融入实际业务场景中。因此，他建议传统应用厂商加大在大模型领域的资源和投入，探索更多可能性。

为助力传统应用软件开发商在大模型领域的拓展，百度智能云推出了生态伙伴计划。该计划涵盖综合伙伴、应用伙伴、初创企业和代理伙伴等多个层面，通过提供项目商机、专项资金、培训资源以及融资融智支持，来共同推动大模型技术的发展和应用场景的拓展。

现场，学员们积极与嘉宾互动，针对其分享的内容提出了富有深度的疑问。同时，大家还结合自身的产品特点和业务需求，就大模型结合应用及落地方面的困惑和疑虑进行了深入的交流。