放眼国内云计算市场，能够在每一层级都拿出自研技术、产品与生态的，除了百度智能云，几乎难觅第二家。尤其是在人工智能层，从底层的昆仑芯片，到中层的飞桨深度学习框架与文心大模型，百度成功打通了一条“芯片—框架—大模型—行业应用”的完整闭环路径。这一组合拳，使得端到端的优化真正落到实处。

新战略：云智一体，深度赋能产业升级

本次百度智能云正式发布“云智一体3.0”架构，核心思路十分清晰：从行业核心痛点出发，优先打造标杆应用，再以此拉动AI PaaS与AI IaaS层面的能力提升。简而言之，先打造具备竞争力的产品，再沉淀出高性价比的异构算力与高效的AI开发环境。向上可优化存量应用、孵化创新应用，向下则改造数字底座，使基础云更适配AI场景——从而形成螺旋上升、持续进化的正向循环。

百度智能云负责人沈抖明确表示：“将来，为了智能化解决产业的核心需求，我们必须更加深入产业。产业里丰富的应用场景，为人工智能与云的发展提供了最广阔的空间。”

由AI IaaS与AI PaaS组成的AI Cloud，实际上将百度在人工智能各层面的自研技术串联起来，让这些核心技术真正在产业场景中发挥价值。

自研技术全面贯穿云智一体3.0架构

百度智能云在技术路线上始终坚持自主研发。沈抖强调，云智一体3.0已形成“芯片—框架—大模型—行业应用”的智能化闭环，端到端优化绝非空谈。

在AI IaaS层面，昆仑芯2代已在百度搜索、自动驾驶、爱奇艺等内部业务，以及金融、工业等外部行业客户中成功落地。作为7纳米通用型GPU，其性能相较1代提升了最多3倍，性价比优于国外同类产品。以工业质检场景为例，昆仑芯2代已能替代非国产芯片，使成本直接降低65%。目前，昆仑芯3代正在研发中，预计2024年量产，届时将成为国内高端芯片需求的重要替代方案。

在昆仑芯的支撑下，百舸·AI异构计算平台同步升级至2.0版本，更贴合产业智能化的算力需求。应用百舸2.0后，药物蛋白质结构预测模型的训练效率提升2倍，量产车的自动驾驶迭代周期从月级别压缩至周级别。

依托飞桨深度学习框架与文心行业大模型的强力支撑，百度智能云的整体AI PaaS能力实现大幅跃升，进化为“AI大引擎”。该引擎能够更充分地利用AI算力，同时降低使用门槛，加速模型迭代。

本次大会还推出了智算中心1.0方案，专门应对大规模训练场景，可实现低能耗、高性能运行，满足地方城市大脑、生命科学、自动驾驶等前沿科创产业的需求。

在行业应用层面，百度智能云同样迎来了一轮全面升级。

首次发布的汽车云，从车企集团云、网联云、供应链协同云三个层次，深入汽车制造行业的数字化升级，直接解决生产、自动驾驶测试、供应链管理三大核心难题。可以说，百度智能云正在成为中国汽车产业崛起背后那只隐形的数字支撑力量。数据也极具说服力：中国销量前15的车企中，包括一汽、吉利、东风汽车等10家均为百度智能云客户；头部10家新能源车企中，百度智能云服务了5家。

开物工业互联网平台升级至2.0版本，累计超过200个工业解决方案，沉淀3.8万个工业模型，已在重庆、广州、苏州等多个城市落地。其目标十分务实：让人工智能成为中小企业触手可及的生产工具。

“九州”区县大脑是全国首个轻量级城市大脑方案，能够缩短50%以上的部署时间，将原本按月计算的部署周期压缩至以周为单位。通过弹性扩容，它可以快速响应区县的数字化发展需求，随时叠加数字农业、数字文旅等特色应用，将一线城市的治理经验快速下沉到区县。

此外，还推出了产业数字金融方案，助力全行业跨越“数字鸿沟”。基于百度网盘，百度智能云的个人云中小企业数字化解决方案，已累计为10万家中小企业提供存储、管理、分享等数字化升级服务，持续降低中小企业使用AI技术的门槛。

深入产业，加速数字技术与实体经济的深度融合——这确实是一份沉甸甸的历史使命。面向未来，各方携手前行，共同迈进中国产业智能的新时代。