“角儿是座儿叫出来的”，这句话不仅适合相声艺术，也很符合AI大模型商业化的现状。
今年以来，“大模型落地”成为AI和云产业的高频词。避免“叫好不叫座”，让AI大模型更快地融入行业场景之中，被各行各业真正用起来，是当务之急。
行业用户多、落地案例丰富的大模型及AI服务生态，才算完成从实验室到商业化的闭环，才能在市场竞争中站稳脚跟。
最近恰逢2024火山引擎AI创新巡展，来到了天津站，分享豆包大模型的最新进展，并携手南开大学发布教育行业大模型应用开发平台。豆包大模型成功走进“象牙塔”，打造了“AI+教育”的落地标杆。
另外值得一提的是一组最新数据，截至7月，豆包大模型平均每家企业客户日均 Tokens使用量，较5月15日模型发布时期增长了22倍。在零售、汽车、智能终端等行业，都携手企业用户，落地了不少AI实践。
火山引擎，让AI大模型越来越“叫座”，在行业智能化中扮演着越来越重要的角色。
传统相声曲艺界有句话，叫“北京是出处，天津是聚处”。天津并非相声发源地，却将相声艺术发扬光大。有人说，因为天津观众的欣赏眼光高，接受住天津观众的考验，才算在相声界站稳脚跟。
我们也不妨就从南开大学的“AI+教育”实践开始，看看火山引擎到底经受了哪些考验，才最终在行业站稳了脚跟。
要说哪些行业对AI技术和服务的要求较高，教育行业一定排在前列。
简单来说，教育行业的用户数字素养普遍比较高，对数字服务和体验的要求也更高。而且，由于教学信息化、数字化变革早，科研任务的数据量大，高校数字基础设施建设也相对成熟，对AI的需求更多在于如何提升教学/管理/服务水平。
所以，AI大模型要融入教育场景，带来用户体验和管理效率上的实际提升，收获认可，并不是一件容易的事。
以南开大学为例，通过深入的调研和测试，最终选择与火山引擎合作，为师生的学习、工作和生活提供更加便捷、高效的服务。
此次“AI+教育”实践，体现出三个特点：
1.融合程度深。南开大学利用火山引擎的AI技术，改革教学、科研及管理体系，打造国内首个全面融合大模型能力的智慧校园，在全国范围内属于先例，具有标杆意义。
2.落地范围广。目前，双方已经在“AI技术设施”与“AI 管理服务”两个场景，落地一批“AI+教育”场景化应用，如教学场景中的“大学语文学习助手”“编程实训助手”，服务场景的“新一代校园AI智能融合门户”“部门服务助手”，以及管理场景中的“数据管理助手”，全面满足南开师生在教学和服务场景下的智慧学习、智能办事、教学咨询、数据查询、知识答疑等需求。
3.升级难度校此次南开大学的智能化升级，火山引擎帮助建设了先进的AI基础设施，全力优化AI总体技术服务的底座与能力，提供了从硬件算力到开发工具、推理部署的一系列系统。这个完备的AI服务生态，让南开大学可以更聚焦于自身擅长的能力和行业经验，减少了智能化升级的难度。
比如已经落地的南开大学大模型应用开发平台，现已开放给南开的广大师生，使用大语言模型变成像使用Windows操作系统一样简单、易用，教育智能化的创新速度和效率，自然也就大大提高了。
目前来看，一系列AI赋能项目的实施和AI应用的落地，让南开大学在教学质量、科研效率和校园管理等方面都取得了显著进步。
（南开大学副校长、教授、博士生导师方勇纯）
南开大学副校长、教授、博士生导师方勇纯表示：“南开大学携手火山引擎，共同探索‘AI+教育’的创新模式，落地一批AI应用场景，培养一支高水平的AI人才队伍，全场景拥抱大模型，推进‘数字南开’智慧校园建设。”
可以看到，火山引擎的全栈AI技术服务生态，已经在海河之滨，点亮了一座AI在教育行业的落地灯塔。
与南开大学的合作中，火山引擎输出的不只有豆包大模型，还有火山方舟大模型服务平台、HiAgent AI应用创新平台以及AI全栈云等多种能力。这并不是孤例，而是很多行业引入AI的普遍现象。
随着以大模型为主的AI技术不断进化，涉及的相关技术体系也越来越庞杂，行业想要引入AI，需要考虑到算力资源、成本、开发工具、应用等方方面面，每一个环节都可能形成阻碍。这就使得行业从以往单一地采购硬件、算力或技术，转变为系统性地引入AI能力。
这时候，综合能力过硬的火山引擎，就迎来了惊艳亮相的舞台机会。
相声艺术的基本功是说学逗唱，火山引擎也在大模型落地行业场景时用到了三大基本功。
（火山引擎副总裁 张鑫）
功力一：更强模型。
行业用户最担心的，就是模型效果不达预期，无法在真实的生产环境中，利用大模型的理解、生成等能力，为业务提质增效。解决办法，就是把AI能力构筑在足够先进的模型底座上。
智源研究院旗下的 FlagEval 大模型评测平台6月发布的评测榜单显示，在闭源大模型的“客观评测”中，豆包大模型以综合评分75.96分排名国产大模型第一，并且还在不断升级演进。2024火山引擎AI创新巡展－上海站最新数据显示，豆包大模型综合能力提升了20.3%，角色扮演等6个维度性能最高提升38.3%，可以支撑行业用户构建更优质的语音对话、文本理解与生成、图像识别等AI应用。发布2个月以来，平均每家企业客户日均Tokens使用量增长22倍。建立在规模使用量上的“数据飞轮”转动起来，模型能力持续领先。
功力二：更易落地。
在实际业务中，AI大模型面临的环境更复杂、干扰源也更多，因此算法的准确率、鲁棒性等也会受影响，行业用户要真正把AI用起来，还需要结合知识库、专有数据、finetune进一步优化。
让AI落地无忧，火山引擎打造了从算力到应用的一系列平台和解决方案。比如一站式大模型服务平台火山方舟，提供模型精调、推理、评测等全方位功能与服务；模型层，豆包大模型家族，提供丰富的垂类模型，适配多种业务场景；应用层，企业级AI应用开发平台扣子专业版，提供专业级SLA和多种高级特性，使AI应用更易落地。AI 应用创新平台HiAgent，让业务人员可以轻松构建智能体，适配企业个性化需求，简化AI应用创新。火山引擎 AI 全栈云依托字节跳动的海量资源共池，支持多芯、多云架构，拥有超大规模算力，解除“买不到、买不起”算力的后顾之忧。
在此次天津站活动中，不仅南开大学分享了基于火山引擎全栈云与AI服务的智慧校园应用探索，中国国航、协和医院也分享了AI赋能业务的相关实践。
功力三：更低价格。
随着AI走向各行各业和生产环境，日常训练和推理的使用量不断增大，成本也变成了行业用户在引入AI时最关注的要素之一。模型价格高，试错成本高，会阻碍行业AI应用创新的意愿和行动。因此，更普惠的AI才是行业真正需要的。
帮助企业卸下成本负担，火山引擎一方面从当前入手，直接削减大模型推理成本，通过技术手段优化，让豆包大模型在各家大模型最强版本价格对比中，比行业价格低98%以上；另一方面着眼于长期使用，提供业内最高标准的初始TPM（每分钟Tokens）和RPM（每分钟请求数），每分钟处理Tokens 限额最高可达同梯队模型数倍，以更低价格、更高吞吐，让大模型在生产环境中用起来。
“叫好又叫座”的AI，不仅是发布会和实验室里碾压同行的漂亮数据与排名，更要走上行业舞台、直面群众，变成实际的案例与价值。
这是AI商业化所必须解决的挑战，也是云和模型厂商猛攻的新赛道。而火山引擎，已经亮出了具有说服力、全面而深厚的AI功底。
行之有效的行业案例，可以证明大模型确实有实用价值，才能推动各行各业“移风易俗”，向AI奔涌而来。
从这个角度看，已经在教育、零售、汽车、智能终端等领域点亮了AI灯塔的火山引擎，正吸引着越来越多的行业客户奔赴而来，为什么？
首先，“灯塔式”案例，可以照亮前路。当行业用户不知道AI有什么用、怎么用，这些示范案例可以像灯塔一样指明方向，让其他同类用户直接“抄作业”，减少创新的不确定性。
除了与南开大学进行“AI+教育”探索，火山引擎还在零售领域，推出了解决方案，包括以豆包大模型为基础的智能导购、VOC洞察分析、零售客服质检、零售客服陪练、练播房提升主播带货水平、企业商品知识库等技术和工具，助力零售智能化升级和业务增长。
在汽车行业，2024年8月梅赛德斯-奔驰与火山引擎合作，探索大模型、生成式人工智能和大数据等技术在智能座舱、车载应用等领域的落地。
有了这些案例，行业用户或许可以更勇敢一点，积极拥抱AI。
“灯塔”给出了升级方向，千行万业用户还要在陌生的智能航路上，独自探索，其间可能遭遇的暗礁与孤独感，这时则呼唤着伙伴同行。
为行业护航，火山引擎不仅亲自出马，搭建了完整的AI服务生态体系，也格外重视生态联盟的建设。
今年5月成立的智能终端大模型联盟，吸引了OPPO、vivo、三星、华硕等多个厂商，共同探索AI智能硬件的新路线；同月成立的汽车大模型生态联盟，除了一汽红旗、吉利、长城等车企外，还包括中国电动汽车百人会等行业组织也都加入，围绕汽车大模型应用场景及路径、汽车大模型行业标准、汽车大模型评估体系建设落地，行业白皮书发布等方向为汽车行业创新合作发展带来新模式。
8月成立的零售大模型生态联盟，则以AI交互为核心，将联合零售上下游企业，重新定义购买、营销、产品、供应链等场景，加速零售业的运营和周转效率，全面提升消费者的购物体验，推动行业进步发展。
上述生态联盟的意义在于，能够聚合产业的变革力量，让行业用户不再是AI路上的独行者。
火山引擎的一系列生态化动作，正推动AI从落地企业，进入到了落地产业的新阶段，让智能化从一家企业、一个行业的探索，变成整个产业都在加速拥抱的未来。而火山引擎自身，也成为连接AI与产业的核心枢纽。
或许未来，当我们回顾这段产业智能化的升级历程会说：火山引擎，既是AI技术的出处，也是千行百业的聚处。
