这次的百度云智大会，可谓是亮点云集——
发布了包含42个大模型、41个数据集、10个精选应用范式的全新升级千帆大模型平台2.0，发布首个大模型生态伙伴计划，而且也预告了文心大模型4.0的发布，大模型服务的成绩单也非常秀：月活企业数已近万家，覆盖金融、制造、能源、政务、交通等行业的400多个场景。
而这次大会让我觉得眼前一亮的，莫过于文心大模型，以及基于大模型的重构四大行业解决方案，可以说从根本上，完成了对于行业的解构。
作为拥有最大的产业落地规模的文心大模型，现在的行业广度和覆盖的场景，以及实际应用的经验，放眼全国应该也是当之无愧的第一。而我这篇回答，干脆就接着我最感兴趣的部分，给大家详细讲讲这四大行业解决方案，从根本上探索“解构”的方式。
九州，名字和我喜欢的一本同名小说一样，而它的格局也确实真的打开了，它相当于给城市重塑了一颗大脑。它独创的“一网统管、一网通办、一网协同”数字政府建设核心理念，对于城市管理层面，可谓是真的如虎添翼。
打个比方来说，过往的城市治理其实非常复杂，一般都需要通过高频场景和静态分析作为主要的治理方式。但是现在通过大模型的一网统管辅助，不仅可以从城市历史内容中提炼全新的思维，理解问题并且及时给出最好的建议，而且还能在某种意义上对比过去的治理方式增添更多客观和科学依据。
而“一网通办”主要体现在为老百姓办事方面，大模型可理解各类政务知识和术语，老百姓每个人都可拥有自己的办事助手，就大大减少了咨询口和代办窗口的劳动力。
一网协同则主要体现在政府内部办公提效，从公文写作到部门统筹、决策支撑，办公效率可提升几十倍。
用AI来完善事物最大益处在哪？在于客观在于科学，但是更在于效率的执行，以及最快速递的相应需求——
这对于中国这种国土面积巨大且区域分散零碎的地区治理来说，简直就是降维打击。比如基层的城乡治理，根据当地不同风土进行的地方产业应用，用AI直接推动了城乡的结合协同发展。
其实金融层面，现在几乎是目前很多企业发展大模型的初心，很多企业创建大模型意义就在于服务金融，但是能做到文心大模型这个规模的，从技术门槛到落地门槛，都非常难。
而百度的开元把问题从宏观上缩小，集中在两个层面去解决金融行业的最大痛点——
运营效率和业务质量。
而这两个方面无疑是金融行业一直想解决，但是没有特别好方式解决的问题，最终的解决办法往往只有一个：堆人力。
效率低？加人，业务质量差？增加淘汰替换机制以及服务质量评比机制，最终还是需要加人。
而通过百度的开元，在运营效率层面，可以通过海量金融专业知识的压缩、学习，开元为金融机构打造了符合监管要求的金融大模型，贯穿金融机构业务前中后台，实现规模化的降本增效。
在业务质量，百度提供数智化业务运营、生成式协同办公两套智能应用解决方案套件，一方面通过“投研分析助手”等辅助员工日常工作，另一方面生成数字员工，二者协同，支撑业务增长。
如果把员工从过去繁杂、低效的工作中解放出来，还担心服务不够好么？
这就是从行业底层的理解和解构才能得出的完美解决答案。
其实工业的数字化程度，我国始终都处于一个比较尴尬的位置，数字化的推进工作确实一直都在做，但是实际落地的成本始终居高不下，这让很多中小工业企业的存活成本大大增加。
而开物是怎么做的？直接运用工业大模型的泛化能力帮助工业企业用更小的数据样本和算力、更短的时间构建更多的产线智能应用，而且大模型自己特有的能力——
生成式自动化能力，可以把工厂级模型之间完成智能化调度和管理，用一个大语言模型串联起不同产线的智能应用，实现企业级甚至产业链级的全局资源分配和智能数据流转，当数据实现无缝传输，自然就把行业产业的高效带动上来了。
对于城市交通，百度真的下了很大的功夫。
在过去的五年多时间里，百度在智能交通领域也是有很多的成果，也成为了全球唯一实现了车、路、云、图全栈核心技术闭环的公司，而在这个过程中，百度就是基于交通的基础要素进行最大程度的积累，比如动静态交通数据、交通行业知识图谱和工程化能力。
利用大模型强大的知识压缩能力，ACE 3.0可以将车、路、云、图的基本能力和交通全要素进行了聚合和泛化升级，针对地区的特殊性进行智能的交通方案。
打个比方说，对于交警部门来说，原本只有几十种的拥堵判别要素，现在可以通过大模型增加到一两百种，而且还能更快更好的完成交通组织方案基于大模型重新设计和优化，并把这个范围不断扩大。
以上，就是这次百度云智大会中对于行业解决方案的解读。这些方案牛就牛在，不仅把B 端、C 端业务的场景完成了解决方案的覆盖，而且还能有效的实现联通，可能现在来看实际的落地价值还没有完全被释放出来，但是当技术更加成熟，算力更加稳定，互联网时代的全新迁徙，或许会提前到来。
我也期待着一个大模型解决问题的时代正式到来。
