今年AI领域的热门词汇，非”AI原生应用”莫属。
而现在，这个浪潮之巅的方向，又一件神兵利器有了成绩单证明—— 百度智能云千帆AppBuilder 。
作为百度智能云推出的产业级AI原生应用开发平台，AppBuilder致力于打通大模型到业务的最后一公里。短短推出半年以后，AppBuilder公布了成绩单：
总结起来就一句话： 确实易用、好用、用了起作用 。
但成绩之外，AppBuilder还在频繁迭代，以提供更专业的知识处理内核、更有效的AI周边组件、更灵活实用的开放方式。
百度智能云千帆AppBuilder，不仅要领先，还要持续领先。
应用已在200+行业场景落地
一个应用开发平台， 除了看它开发生态的活跃程度，还看它可落地场景的深入。
开头一系列的数据已经证明，AppBuilder已经构建出了属于自己的生态。
现在随着应用广场的开放，支持用户进行一个自身应用的分发；其他用户能够在此基础上进行复制和二次调优。
这样一来，其实促进了开发者之间的交流和碰撞，更多AI原生创新应用在这当中产生。
既如此，再来看它落地的各种垂类领域。
不同于个人应用开发，只关注大模型的性价比、易用性、实际效果就好； 产业级AI原生应用需要考虑的因素则更为复杂。
比如场景适配性，是否能与自身业务产线做到一个「无缝」融合；整个全生命周期开发的成本以及可持续性……
对于技术服务商来说，就不单是技术上挑战，更多是业务上的挑战，比如行业需求洞察、数据管理等等。企业需要快速迭代试错的开发工具链、灵活开放的集成与分发模式、丰富的组件与应用模版。
因此在垂类场景落地的深入，也就变成了AI原生应用产业级开发工具的核心指标。
AppBuilder产品负责人透露了两个典型案例。
在 基层政务服务 这一场景中，中卫慧通就基于AppBuilder构建智能咨询、政务Copilot等产品能力，再结合自身的能力（像多端应用开发和运营服务能力），形成面向基层政府的大模型应用解决方案。
截至今年5月，已在河南沈丘县、驻马店市驿城区、重庆丰都县、重庆巫溪县、天津市河西区、长沙市芙蓉区、安徽省歙县等7个区县上线，覆盖450+万人。
以重庆丰都为例，今年春节重庆市丰都县基层社会治理中心在“丰收号”政务小程序，就加入了一个知晓万事、随叫随到的“居民助手”。
它正是中卫慧通结合丰都县政务服务工作清单，构建了“问答知识库”，为居民提供咨询服务，预计今年完成60个区县落地。
像这种面向各区县长尾多元的需求，中卫慧通利用AppBuilder，可在小时级就完成效果认证，周级完成业务上线。
还有在AIoT平台。
大模型对于实体行业的赋能，AIoT或许是最佳的载体；GPT-4o的出现，给更多更丰富的人机交互体验带来想象空间，所有物理设备都有可能连上大模型，同人进行实时交互。
但随之而来，我们都知道，大模型从接入进AIoT到用户使用，这背后需要考虑的问题有很多，比如大模型的时延交互；从模型选择到接入过程的开发设计，以及硬件设备的受限都需要考虑到，最终达到模型效果与性能的平衡。
终端是最大的落地场景，国内某AIoT代表玩家第一时间选择了AppBuilder在产业中落地。 它联合AppBuilder共同打造解决方案，主要集中在K12消费电子、家居、蓝牙类智能终端上部署大模型应用，预计每年都有数百万设备的增长空间。大模型，毫无疑问地成为了企业的新动能。
除此之外，传统硬件行业需要有生产能力且稳定的供应链，然而行业规模体量大，且终端形态不一，需要有针对性的进行开发。而AppBuilder加AIOT，让各类硬件更方便地获取独有技能，借助大模型这一工具将能力快速输送到了端。
该硬件厂商透露， 原本开发一个AI技能需要一周的时间，但现在AppBuilder一天就能完成应用的开发与接入 。
此外，在教育、电商、居民服务、生活助手、企业服务助手等领域使用的频率较高。尤其像专业问答助手、基于问答的边查边办的业务是比较常见的场景。
△华北电力大学与AppBuilder联合开发的师生专属助理“i华电”
因此综上可以看到， 在AppBuilder助力下，这些AI原生应用场景都已实现产业化落地，而且在持续加速迭代中。
这需要用户自身的技术和资源积累，也与AppBuilder的产品与技术能力不无关系。
单就像企业招投标这样的场景，数据都是非结构化的，往往需要提取关键信息并且结构化输出，这对大模型在海量数据中理解逻辑和分析能力，提出了很高的要求。AppBuilder 预置高精度的知识理解与问答能力，基于定向调优的SFT模型，多场景问答准确率、友好回复、准确拒答可接受度95%以上。
不过这也只是AppBuilder背后实力的一部分，那么从整体宏观角度来看，AppBuilder背后方法论是什么？
缩短“到应用的最后一公里”
先从宏观市场来看。
市面上，号称支持AI原生应用开发的工具和平台数不胜数。这是一场不见血的激烈竞争。
3月21日升级至今，AppBuilder在这场游戏中，早早锚定了自己的出路： 端起“产业级平台”的饭碗 。
在市场中找准自己的发力位置，永远是摘得最终胜利的重要开始。
不过，为什么是产业级？
AppBuilder的思考是，因为 产业级用户是大模型进入到千行百业业务中的最后一公里。
所有产业，只要想进行AI原生应用的开发，都要先搭好框架、选好组件，然后组装好一个个AI原生应用，再往外一层一层地集成包装成一个更完整的业务系统。
而AppBuilder要做的就是帮助企业缩短这“到应用的最后一公里”，并提供全开发周期的工具链。
到今天，AppBuilder上有三种代码形式可以选择：零代码态、低代码态、代码态。
零代码态 ，适用于普通需求的非技术企业，可以直接选用官方的框架、组件，无需任何代码，通过自然语言，经Agent自动调度形成应用。
最快三步，就能用零代码态完成应用的创建与分发。
代码态 ，这一形态适合有更高DIY功能需求的产业企业，但注意，代码态不意味着要开发人员全部写代码。
AppBuilder预置了丰富的接口、配备了一些参数，以及开箱即用的组件与框架，为开发者提供快速上手的方式，如直接调接口、调用SDK。
这种选择高度灵活，支持开发不同功能集成到不同场景中。
处于二者之间的是 低代码态 。这个形态适合那些有一定技术基础和接口需求的开发人员，AppBuilder为这类需求提供丰富的多模态AI组件，并支持画布式灵活编排工作流开发自定义组件，可快速将企业系统API接入应用。
应用能力，能无限拓展；输出内容，更稳定、更可控。
不同类型、不同需求的企业，都能找到合适的使用方式；且每一种使用方式，都是同等难度下最易用的模式。
这样的自身定位和用户定位角度，为AppBuilder团队指明了下功夫的方向，然后再来具体地缩短产业级用户“到应用的最后一公里”。
具体是这么完成的：
首先 ，AppBuilder身后是百度文心大模型，下场早、技术强，是国内大模型tier 1水平。
基于此，AppBuilder预先封装和配置了大模型驱动的开发AI原生应用所需的各种组件和框架，高灵活满足各类开发需求。
据团队透露，他们专门针对框架、指令、数据链路和组件等方面进行了全方位的调优。在问答、智能体、数据处理等应用场景中，即使在同等规模的模型条件下，也能实现更优的性能表现。
原因是团队针对Agent规划能力、RAG知识离线处理在线检索架构等方面，对AppBuilder进行了很多定制化特调，“试出来的效果，比开发者自己单独接API调配后开发AI应用的效果更好”。
再者说 ，对于用户到底要什么、痛点在哪儿，不得不说一句AppBuilder它超懂的。
相对于个人开发门槛低、速度快、可用性高等需求，产业化AI原生应用开发的难点不只是把个人需求规模化那么简单。
对于团队侧而言，没有业务的固有用户可以服务、没有业务可以集成、缺行业需求洞察/数据与API/解决办法……
更进一步的，AppBuilder团队把洞察市场后搜集整理的企业需求做了个分类：
上述种种，有的需要很好的处理能力，有的需要很强的灵活性，有的需要长久的维护运营合作。而AppBuilder希望为每一类提供企业满意的解决方案。
不过很快，至少目前已经能够看到，以上的问题和痛点都迎来了新的解决办法——
AppBuilder支持企业级数据管理，支持批量数据的评估与测试，支持企业级权限管理、文件管理、资源管理、生产监控。
同时在容量、并发、响应、弹性、稳定、安全方面具备行业竞争力。
上述所有强平台能力，都被AppBuilder放在了各行各业的应用样板间里，所见demo即所得。
除上述外，AppBuilder还拥有与市场其他应用开发工具的领先至少一个身位的优势。
关于这一点，可以从以下四个方面来看：
一是 强内核 。
如上所述，以文心大模型为基座，以百度生态的知识能力护航，兼有百度积淀深厚的搜索架构实践、搜索技术组件，同时在长文档解析、多模态信息处理方面有所优势。
二是 广开放 。
AppBuilder接入的不仅有自家模型。有的开发平台只能调用几个大模型，AppBuilder的可选模型列表有几十个，自定义的模型也可以通过ModelBuilder接入。在多源模型的基础上，做到开放框架、开放渠道、集成接口。
三是 高体验 。
这一点更多体现在多模交互上，根据规划，未来，AppBuilder可以很好地完成3D生成等多类型信息处理；另一方面，团队计划赋予它数字形象（这也是百度所擅长的），更具有贴身助理的真人感。
四是 企业级特性 。
不仅全栈自研，国产可控；而且利百度智能云四层结构协同优化加速，实现最高性价比，两款主力大模型已经宣布免费。
一个时代有一个时代的开发平台
在AI时代之前，开发工具与平台的格局与今天有很大不同。
上个世纪50、60年代，程序员们的世界里出现了编译器，依托其开发软件的时代开始。
而后一步步，C语言、C++，Java/C#、中间件出现并流行……这些开发工具让每个人可以通过0和1改变世界。
2010年前后，云计算时代来临，应用开发因此开始进入云原生时代。一些支持自动化的代码构建、测试和部署流程的开发平台，开始发挥重要作用。
现在， AI时代也有AI时代的诉求 。
一方面，AI原生应用还是一片荒芜，正处于一个快速发展阶段，有着巨大的市场潜力和商业价值，等待着产业与开发者们的共同挖掘——今年4月，量子位智库发布《中国AIGC应用全景报告》，预计到2030年，AI应用市场可能达到万亿规模。
另一方面，大模型的能力涌现，比低代码更低的门槛——每个人只用三两句自然语言，就可以进行应用开发，成为了开发平台和工具的必修课。于是，零代码开发方式出现并开始流行，更低门槛的开发时代来到眼前。
人人都想在“属于这个时代的开发平台”这块蛋糕上分一杯羹，因此AI时代的应用开发平台开始大量出现。
然而当下像是潮水初起的乱纪元，市面上突然涌现出大量的新的工具及平台，往往也意味着品质的参差不齐。
怎么才能挑选到一个技术前沿、保证维护、持续投入，并且能及时跟进时代技术发展的开发平台？
这个问题如今或许有了一个确定的答案。
百度智能云千帆AppBuilder 。
在过往的扎实基础上，作为AI 2.0时代原生的应用开发平台，近期，AppBuilder在三个方向和纬度上完成了自身的升级，分别是大模型优化、工作流完善、应用广场开放。
但这并不是AppBuilder的最终态，我们了解到，对于这个平台而言，目前已经好用、易用的状态，其所提供的能力可能只是最终目标的30%。
据介绍，AppBuilder有清晰的奔头，也是它瞄准的5个产品目标：
1、 开箱即用 。不管哪个垂类产业，都能快速搭建个性化应用，低成本满足瞬息万变的业务需求。
2、 即刻可用 。能够快速冷启，对于行业通用场景，提供业界领先的效果和性能。
3、 灵活可调 。业务逻辑、处理环节可调可控，支持用户结合自有数据，在业务场景达极致效果。
4、 可上规模 。可满足在企业场景，进行生产级的开发及应用，支持大规模并发处理，在高负载环境下依然保持高性能和稳定性。
5、 广泛落地 。预制丰富的行业模型、行业模版、应用样板间、组件，并具备丰富的传播方式，广泛吸引各行各业、各类用户。
目标清晰，全力以赴。
人人都在期待AI时代原生超级应用的诞生，AppBuilder不是Killer App本身，但AppBuilder在做的，就是服务好，并助推和加速它出现的进程。
肉眼可见的，AI 2.0接下来的竞赛，不再只是头部大模型创业公司/大厂之间的竞争，更被抬到台前的是AI原生应用的涌现、优化、生态建设与繁荣。
在这波浪潮里，百度智能云通过AppBuilder，更加具象地定义了这一波AI的下一步发展。
人工智能在哪些行业得到应用？
制造业实现智能制造、基于互联网,物联网,包括企业和社会,整个生产过程,该行业的4.0“智能工厂”,“智能”、“智能物流”进一步扩展到使用“智能”,在整个生产过程中“情报服务”的情报,只有在某种意义上,我们才能真正意识到我们正面临着前所未有的局面。 人工智能在制造业中的应用主要包括三个方面:一是智能设备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人、数控机床等具体设备。 二是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理和集成优化等具体内容。 最后是智能服务，包括大规模定制、远程运维、预测与维护等具体服务模式。 虽然目前的人工智能解决方案不能完全满足制造业的需求，但作为一项通用技术，人工智能与制造业的融合是时代的潮流。 家庭智能家居主要是以物联网技术为基础，通过智能硬件、软件系统、云计算平台形成一套家居生态系统。 用户可远程控制设备，实现设备互联、自主学习，优化整体安全、节能、方便的家居环境。 值得一提的是，随着近两年智能语音技术的发展，智能音箱已经成为一个突破口。 智能音箱不仅是音频产品,还包括内容服务、互联网服务和语音交互功能的智能产品,不仅有一个无线连接,与音乐、有声读物和其他内容服务和信息查询,在线购物,如互联网服务,也可以连接到智能家居,智能家庭控制实现的场景。 金融人工智能的出现和发展，不仅增强了金融机构的主动性和智慧，有效提高了金融服务的效率，也提高了金融机构的风险控制能力，对金融业的创新和发展产生了积极的影响。 人工智能在金融领域的应用主要包括:智能客户获取、身份识别、大数据风险控制、智能投资管理、智能客户服务、金融云等。 该行业也是AI渗透最早、最全面的行业。 未来，人工智能将继续推动金融行业的智能应用升级和效率提升。 零售人工智能已经广泛应用于零售业，并正在改变人们的购物方式。 无人驾驶便利店、智能供应链、客流统计、仓库/车辆无人驾驶都是热门方向。 通过大数据与业务流程的紧密合作，人工智能可以优化整个零售产业链的资源配置，为企业创造更多的利益，为消费者提供更好的体验。 在设计过程中，机器可提供设计方案;在制造过程中，机器可以全自动制造;在供应链中，计算机管理的无人仓库可以预测销售量和库存需求，合理的进行补货和转移。 在终端零售环节，机器可以智能选择位置，优化产品陈列位置，分析消费者的购物行为。 交通大数据和人工智能可以让交通更加智能。 智能交通系统是交通系统中通信、信息和控制技术的产物。 通过对交通流和速度的收集和分析，可以进行交通监控和调度，有效提高交通能力，简化交通管理，减少环境污染。 人工智能应用领域有哪些?人工智能已经广泛应用于零售业，并正在改变人们的购物方式。 无人驾驶便利店、智能供应链、客流统计、仓库/车辆无人驾驶都是热门方向。 通过大数据与业务流程的紧密合作，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，也可以点击本站的其他文章进行学习。
如何看待外贸行业首个 AI 应用落地，能覆盖外贸生意所有环节？将给行业带来哪些变化？
外贸行业首个AI应用落地是一个重要的里程碑，它将为该行业带来诸多变化和机遇。
首先，AI应用的落地将大大提高外贸生意的效率和准确性。外贸业务涉及众多环节，包括市场调研、供应链管理、订单处理、物流管理等。传统的人工操作容易出现错误和延误，而AI应用可以通过自动化和智能化的方式，将这些过程优化和加速。AI可以通过大数据分析和机器学习等技术，提供更准确的市场预测和需求分析，帮助企业做出更明智的决策并减少风险。另外，AI可以优化供应链管理和物流配送，提高效率和准确性，减少成本和时间。
其次，AI应用的落地将改变外贸行业的商业模式和竞争格局。AI技术的运用将使得外贸行业更加智能化和数字化。企业可以通过AI应用提供更个性化、定制化的服务，满足客户不断变化的需求，并提供更具竞争力的产品和解决方案。此外，AI还能帮助企业发现潜在的市场机会，优化营销策略和销售渠道，提升竞争力和市场份额。这将加剧外贸行业的竞争，促进创新和发展。
再次，AI应用的落地将为外贸行业带来更多的创新和发展机会。AI技术在外贸领域的应用还处于初级阶段，有很大的发展潜力。随着技术的进一步成熟和普及，将会有更多的AI应用在外贸生意的各个环节得以落地。这可能包括语音识别、机器翻译、智能仓储和物流、虚拟售后服务等方面的应用，这些应用都将极大地改变外贸行业的工作方式和效率，为企业带来更多的商机和竞争优势。
然而，AI应用的落地也带来一些挑战和问题。首先， AI技术涉及大量的数据和隐私信息，如何保护客户和企业的数据安全，成为了一个重要的问题。另外，AI应用的发展还需要专业人才和技术支持，企业需要投入大量的资金和资源来推动AI技术的落地应用。因此，外贸企业需要积极应对这些挑战，加强人才培养和技术研发，与时俱进地推动AI技术的应用。
综上所述，外贸行业首个AI应用的落地将为该行业带来诸多变化和机遇。它将提高外贸生意的效率和准确性，改变商业模式和竞争格局，带来更多的创新和发展机会。然而，也需要注意解决相关的问题和挑战，才能实现AI技术在外贸行业的最大价值。外贸企业需要积极应对这个趋势，积极推动AI技术的应用和发展。
人工智能应用领域有？
人工智能应用的七大领域人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 人工智能具有广阔的前景，日前“AI+”已经成为公司，发展至今，下面是2019人工智能应用最为广泛的几大场景。 家居智能家居主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的智能家居生态圈。 用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。 值得一提的是，近两年随着智能语音技术的发展，智能音箱成为一个爆发点。 小米、天猫、Rokid 等企业纷纷推出自身的智能音箱，不仅成功打开家居市场，也为未来更多的智能家居用品培养了用户习惯。 但目前家居市场智能产品种类繁杂，如何打通这些产品之间的沟通壁垒，以及建立安全可靠的智能家居服务环境，是该行业下一步的发力点。 零售人工智能在零售领域的应用已经十分广泛，无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是热门方向。 京东自主研发的无人仓采用大量智能物流机器人进行协同与配合，通过人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等技术，让工业机器人可以进行自主的判断和行为，完成各种复杂的任务，在商品分拣、运输、出库等环节实现自动化。 图普科技则将人工智能技术应用于客流统计，通过人脸识别客流统计功能，门店可以从性别、年龄、表情、新老顾客、滞留时长等维度建立到店客流用户画像，为调整运营策略提供数据基础，帮助门店运营从匹配真实到店客流的角度提升转换率。 交通智能交通系统是通信、信息和控制技术在智能交通系统中集成应用的产物。 ITS 应用最广泛的地区是日本，其次是美国、欧洲等地区。 目前，我国在ITS方面的应用主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实施监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。 医疗目前，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。 尽管智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥着重要作用，但由于各医院之间医学影像数据、电子病历等不流通，导致企业与医院之间合作不透明等问题，使得技术发展与数据供给之间存在矛盾。 教育科大讯飞、乂学教育等企业早已开始探索人工智能在教育领域的应用。 通过图像识别，可以进行机器批改试卷、试题答题等；通过语音识别可以纠正、改进发音；而人机交互可以进行在线答疑解惑等功能。 AI 和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题，从工具层面给师生提供更有效率的学习方式，但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。 物流物流行业通过利用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人操作。 比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。 目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节，京东、苏宁、菜鸟争先研发无人车、无人机，力求抢占市场机会。 安防近些年来，中国安防监控行业发展迅速，视频监控数量不断增长，在公共和个人场景监控摄像头安装总数已经超过了1.75亿。 而且，在部分一线城市，视频监控已经实现了全覆盖。 不过，相对于国外而言，我国安防监控领域仍然有很大成长空间。 截至当前，安防监控行业的发展经历了四个发展阶段，分别为模拟监控、数字监控、网络高清、智能监控时代。 每一次行业变革，都得益于算法、芯片和零组件的技术创新，以及由此带动的成本下降。 因而，产业链上游的技术创新与成本控制成为安防监控系统功能升级、产业规模增长的关键，也成为产业可持续发展的重要基础。
