大模型实战案例集！65%央企都在用的大模型实践范本-优快云博客

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6月6日，由人民日报文化传媒、百度公司联合主办的2025智能经济论坛在人民日报社举行。会上，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖分享了百度智能云以全栈自主可控能力赋能企业创新和产业升级的实践与成果。

百度智能云深入产业实践，沉淀中国经验，打造从应用、模型到国产算力的“人工智能+”基础设施，已经服务65%的央企客户，同时也支撑着千行百业客户的AI创新。

百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖

精选行业智能体家族

越来越多的企业对大模型的需求，已经从最初的“提示词优化”进化到“更系统的智能体建设”。

百度智能云发布精选行业智能体家族，针对行业场景深度优化，只需轻量定制，即可把这些能力快速嵌入到自己的系统当中。“轻量定制”的行业智能体，正在成为大模型产业落地的捷径。

百度智能云“人工智能+”基础设施

如何高效开发智能体应用，选哪个模型，用什么算力，成为企业的新挑战。

百度智能云提供“人工智能+”基础设施，覆盖算力、模型开发、应用开发、数据管理，全栈自主可控，为应用而生。

未来，百度智能云将坚定投入，打造更先进、高效的人工智能基础设施，服务更多的中国企业，加快推动大模型产业化发展，释放更多场景价值。

汇集央企客户和合作伙伴大模型落地实战经验，百度智能云特别整理《2025百度智能云精选案例集》，聚焦12大行业、72家头部客户的大模型实战，提炼可复制的AI落地方法论，助力企业突破“技术落地难”瓶颈，拥抱新质生产力。

核心案例亮点速览

智慧工业

与国家电网共建国内首个千亿级多模态电力大模型，革新电力系统智能化水平。

智能交通

为河北高速集团定制行业首个高速公路运营管理场景大模型，即将开启交通智慧化新篇。

智能汽车

助力长安汽车搭建142亿亿次/秒算力智算中心，GPU资源利用率提升40%+，加速自动驾驶研发，累计完成超3万次AI算法训练。

智慧金融

为邮储银行构建“邮储大脑”，实现零售信贷审批从5分钟压缩至10秒内，模型迭代效率提升超100倍，支撑14亿账户风险建模。

智能终端

赋能荣耀YOYO实现长会议纪要智能生成、多体裁内容创作等六大能力升级，非通用问答准确率与交互体验显著提升。

具身智能

携手北京人形机器人创新中心打造全球首个“一脑多能”通用具身智能平台，构建百万量级高质量数据集，加速机器人多场景应用落地。

这些标杆案例不仅是技术实力的印证，更是企业破解增长困局的“智能转型说明书”。

左右滑动亮点抢先看

点击下方链接，获取《2025百度智能云精选案例集》，掌握从算力、模型到场景落地的全链条经验，让AI成为企业增长新引擎。

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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2025最新大模型学习路线

明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。

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针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

大模型经典PDF书籍

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路！

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配套大模型项目实战

所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等
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博主介绍＋AI项目案例集锦

MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。

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这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【`保证100%免费`】

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为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用，大模型作为其中的重要组成部分，正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域，为各行各业带来了革命性的改变和机遇。

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适合人群

在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。