在中國，AIGC 的商業機會正在迅速增長，尤其是在企業服務領域。金沙江創投主管合伙人朱嘯虎指出，    AIGC 的初期發展將主要面向 toB 市場，因為企業用戶能夠迅速看到生產力的提升和實際效果，更愿意投資。

如今，大模型在國內火了一年，國內的 SaaS 企業越來越意識到，利用 AI 來升級他們的服務，是實現企業智能化轉型的關鍵戰略?？梢灶A見，隨著 AIGC 技術的不斷發展和成熟，它將在不久的將來成為企業運營中不可或缺的一部分。

3 月 8 日，崔牛會游學活動首站走進百度，眾多 ToB  軟件企業創始人/CEO、CTO 及產研負責人等，與百度智能云應用平臺部總經理婁雙雙、AI 能力引擎業務負責人楊曉梅以及大模型應用生態合作總監李揚一起，深入探討了 ToB 軟件與大模型結合的實踐策略，以及企業在 AI 戰略進程中的落地場景打造。

百度智能云應用平臺部總經理  婁雙雙

不管個人意愿如何，人們正在加速奔向 AI 時代。隨著大模型技術的落地應用，越來越多的人開始關注如何在 AI 時代下基于模型進行應用開發，即如何運用大模型來開發這些 AI 原生應用。

百度智能云應用平臺部總經理婁雙雙指出，AI 原生應用的開發范式正在經歷深刻的變革，傳統的以框架和組件為主導的開發方式，正在逐漸轉向以創意驅動為核心的開發模式。這種轉變使得開發者能夠更加靈活地運用大模型技術，創造出更具創新性和實用性的 AI 應用。

為了支持這種新型的開發范式，百度智能云推出了 AppBuilder，一個強大的 AI 原生應用開發平臺。AppBuilder 的底層是百度智能云的千帆大模型平臺，它提供了豐富的模型資源和強大的計算能力，為開發者提供了堅實的基礎。在千帆大模型平臺之上，AppBuilder 構建了一套完整的開發框架和工具鏈，包括組件層、應用框架和場景應用等。

婁雙雙圍繞 AppBuilder 的組件層、應用框架和場景應用等做了詳細介紹。她強調，當利用大模型進行應用開發時，我們必須充分考慮業務場景和領域的特殊性。大模型就像一個博學多才的通才，對各個領域都有所涉獵，但并非萬能。在解決實際問題時，我們需要針對特定的應用場景，對大模型的能力進行精細化的限定和引導。

 百度智能云應用平臺部 AI 能力引擎業務負責人  楊曉梅

百度智能云應用平臺部 AI 能力引擎業務負責人楊曉梅圍繞其軟件應用——智能文檔分析平臺 TextMind，分享了在企業文檔智能化處理和分析方面的經驗與洞見。她指出，ToB 軟件在處理企業文檔時面臨諸多挑戰，包括文檔種類繁多、格式多樣、版式布局多變，且訓練樣本稀缺；企業文檔常為非固定版式，傳統 AI 開發方法定制化程度高，訓練樣本大，開發周期長，導致整體成本高昂；傳統AI文檔審查存在規則配置繁瑣、邏輯推理能力等。

為了應對這些挑戰，百度借助大模型驅動的 AI 能力進行賦能和升級。然而，在 AI 能力生產、業務集成到應用反饋的整個進化過程中，遭遇了一系列典型問題。例如，訓練樣本的規模不足是一個關鍵問題，傳統模式下每個場景或模型都需要大量數據支持，這在現實中難以實現。此外，訓練周期長、工程化定制開發難度大以及模型泛化能力有限等問題也亟待解決。

如何克服這些困難，百度結合跨模態預訓練大模型進行增強和補充，以提升模型的穩定性和處理多模態數據的能力。同時，關注本地化部署和推理需求，優化模型性能并確保數據安全隱私。

百度智能云大模型應用生態合作總監  李揚

百度智能云大模型應用生態合作總監李揚指出，在 ToB 業務中，大模型調用的收入和服務調用量與 C 端相比，存在顯著差距，反映出 B 端場景落地相對困難。為此，大模型企業需要針對 B 端業務制定更合適的策略，以提升大模型調用的效率和應用價值。

李揚看好傳統應用軟件開發商在大模型領域具備的巨大潛力和優勢。這些優勢體現在對業務流程的深入理解、豐富的業務數據和長期積累的經驗，能更好地將大模型能力融入實際業務場景中。因此，他建議傳統應用廠商加大在大模型領域的資源和投入，探索更多可能性。

為助力傳統應用軟件開發商在大模型領域的拓展，百度智能云推出了生態伙伴計劃。該計劃涵蓋綜合伙伴、應用伙伴、初創企業和代理伙伴等多個層面，通過提供項目商機、專項資金、培訓資源以及融資融智支持，來共同推動大模型技術的發展和應用場景的拓展。

現場，學員們積極與嘉賓互動，針對其分享的內容提出了富有深度的疑問。同時，大家還結合自身的產品特點和業務需求，就大模型結合應用及落地方面的困惑和疑慮進行了深入的交流。