“治理”→“智理”！百度智能云用大模型助力环境产业高质量发展

汪秋婉

01“人工智能+”写入政府工作报告百度构建环境产业大模型

在数字时代的浪潮下，大模型作为人工智能领域的核心驱动力，正以前所未有的速度推动着科技进步与产业变革。

近年来，特别是2022年底ChatGPT打响了智能大模型热潮第一枪后，至今，无论是国际还是国内，大模型的发展都取得了显著进展并出现“百模大战”的态势。人工智能迎来大模型发展的窗口期，为各行各业带来了革命性的变革。

超大规模训练数据、复杂的深层模型和分布式并行训练，造就了这一正在崛起的变革力量。

汪秋婉表示，小模型时代需要对特定领域做小规模标注，一个任务一个任务去解决，通过轻量级资源配置（小算力），可以在特定领域提供快速响应与精准判断。

大模型作为人工智能深度学习中的一个分支，包括海量无标注数据和小规模标注数据，通过高资源配置（大算力）的支撑，理解问题并生成答案/复杂推理/预测决策，完成通用任务、多任务、复杂任务。不仅如此，向大模型中注入少量行业或细分领域数据进行微调，即可适应特定场景任务。

汪秋婉表示，百度对大模型的关注非常早，2019年就推出了文心大模型1.0，持续演进到2.0、3.0。到2023年10月，文心大模型已经进化到了4.0版本。从2023发布到现在，文心一言用户规模突破了2亿。同时，百度智能云千帆大模型平台企业用户注册量超过10万，累计1.4万次对模型精调。

随着数字技术的迅猛发展，以大模型为代表的人工智能技术正引领着一场深刻的科技变革，不仅意味着生产工具的巨大飞跃，更预示着生产资料与生产关系的全面重塑。在此背景下，我国将“人工智能+”写入政府工作报告，加快形成以人工智能为引擎、大模型为抓手的新质生产力，以人工智能开辟发展新领域、新赛道，塑造发展新动能、新优势，已经成为当下经济高质量发展的迫切要求。

“人工智能+”是基于大模型、大数据、大算力等技术，实现人工智能对各行各业的深度融合，创造新的发展生态。

大模型驱动环境产业高质量发展，环境产业治理正从传统的“治理”向更先进的“智理”转变，这对于推动环境产业治理体系和治理能力现代化具有重要作用。生成式大模型在环境产业领域中的视觉识别、遥感识别、态势研判、调度中枢中展现巨大潜力，为环境产业大模型应用提供宝贵经验。

汪秋婉表示，大模型作为产业智能化转型的关键引擎，将从以下四方面驱动环境产业创新发展：

大模型为行业智能化应用提供了新的交互范式；

大模型为环境产业领域提供数据治理新路径；

大模型创新环境产业行业知识应用，引领行业智能化问答与决策新时代；

大模型的强大调用能力为环境产业的综合决策、智慧调度等综合场景提供重要技术支撑。

百度基于自身能力及行业需求，构建出环境产业大模型总体架构，具体包括基础设施层、平台层、智能应用层。

环境产业大模型基础设施层：着重构建包括GPU处理能力、CPU处理能力和异构算力调度等能力。

环境产业大模型平台层：提供从数据接入处理、模型训练和部署、模型运营的技术支撑体系，大幅提升行业大模型开发和运行效率。平台层通过模型生产、运营支撑以及AI原生应用开发三个层面协同作用，构建高效、稳定的行业大模型，支撑便捷的大模型调用以及AI原生应用构建，赋能环境行业业务场景的创新应用。

环境产业大模型智能应用层：基于基础设施层、平台层构筑的大模型开发及应用能力，为城乡基础设施、环境产业保护与修复、减污降碳协同、智慧环保执法与应急响应、数字环境产业预测预报、天空地海一体化监测网络、环境产业信息化整合、公众参与与教育等业务的智能化发展带来了新的机遇和可能。通过大模型技术应用，环境产业领域行业可以更加科学治污、精准治污和高效保护环境资源，提升公众对美丽中国的幸福感。

02基础架构与应用平台深度融合实现产业与技术融合创新

在大模型综合应用开发工具的具体操作中，将为用户提供对话式用户界面、数据与知识交互式问答、决策辅助及超级助手四方面核心功能。

汪秋婉表示，AI基础设施将百度智能云的基础架构laaS与应用平台PaaS能力深度融合，发挥IT资源极致效能，全要素、端到端地整合百度的AI优势，为环境产业提供最强的智能算力支持，满足环境行业对于低门槛、快速部署等智能计算需求。帮助环境行业从上云，进入到用数、赋智的快车道，极大降低AI产业应用的门槛，提升效率，让环境行业用户可以把精力聚焦在业务上，充分挖掘智能化带来的价值，实现产业与技术融合创新。

大模型驱动环境产业场景应用能力上具体从全面感知（视觉/遥感识别）、精准认知（态势研判）、辅助决策（智能调度中枢）、人机交互(智能交互终端)四方面提供升级。

汪秋婉表示，环境产业大模型的应用开发是有明确范式的。基于大模型的环境监管顾问，通过LLM大模型及具体的API、文档、数据等，形成环境行业及其他行业的专业模型。并通过对主题域、思维链及LLM应用的管理，形成环境健康评估助手、应急调度辅助分析助手、设备巡检/运维助手、环境质量洞察舱、急预案辅助编写、专业知识问答等应用。

03多场景+案例共同构建环境产业大模型共赢范式

目前，AI AGENT 可以覆盖设备运维、安全生产、智慧调度、工艺顾问等多个场景。汪秋婉以下述场景为例做了详细介绍：

场景1｜基于CV大模型的厂区智能巡检

融合AI视觉智能、无人巡检等联动功能，助力垃圾焚烧厂区安全生产。实现主动预警：7x24小时AI实时监测，实现异常情况秒级发现；提升监控人效：大幅减少人工盯看监控的工作量，监控人效提升300%；提升处置效率：发现问题自动分级推送，处置效率提升10倍以上；快速利旧：1台一体机支持100路视频接入，每路摄像头可配置6-10个AI技能，不改动监控硬件的情况下快速实现AI视频智能。

场景2｜设备运维知识助手

提升设备运维效率，解决数据知识丢弃、缺乏知识智能化应用、过度依赖专家经验等痛点问题。设备运维助手将提供事前知识沉淀、事中解决查询、事后分析复盘的设备运维全生命周期支持。

场景3｜动态驾驶舱的智能升级

随心控制数据展现，让固化的智慧驾驶舱变得可灵活洞察、动态生成。基于生成式BI的环保集团动态驾驶舱，通过自然语言的对话式交互，实现了运行数据、生产预算数据的便捷查询和呈现，建立了“对话即洞察”的数据分析新范式，提高了环境产业业务管理、决策指挥和公共服务的效率和质量。

汪秋婉表示，在行业沉淀中大模型部署形成了公有云、私有化以及混合云三种范式，她以案例形式进行了详细介绍。

公有云案例-某电力大学校园助手

基于公有云的方式，通过AppBuilder将学校应用系统构建出来形成校园助手。可以进行角色设定后，也可以查询图书馆借阅情况、一卡通购物、学生成绩等该系统下的所有内容。

私有化案例-矿山行业大模型一体机

“电博士”通过注入供电专业相关知识、经验、规则、规范等，让大模型具备煤矿供电的专业知识和技能，解决交互待提升、知识待沉淀、故障定位难、问题未闭环等难题，成为煤矿供电专业的资深贴身助手，实现陪伴式辅助运维。

混合云案例-基于大模型的污水处理调度中枢

污水厂具备良好的信息化基础，但存在业务知识沉淀缺乏手段，老师傅经验传承难 ，应用过程中资源融合程度尚有不足等问题， 通过完善文心大模型（公有云）的数据库、知识库、大模型应用等，形成加药模型、机理模型等。实现污水工艺顾问、运营驾驶舱、设备运维助手、报告辅助编写、操作票生成五大智能体应用，全面提升企业生产运营效率。

目前，大模型的发展存在数据质量、业务知识、专业模型与隐私安全等局限性。基于通用大模型，汪秋婉表示百度智能云愿意与数据提供商、技术开发商与算法研究机构、行业专家与咨询机构、政策制定者与监管机构、硬件设备与解决方案提供商一起，环境产业大模型共赢范式。

智能，生成环境产业无限可能。

编辑：李丹