在云计算领域，算力往往被视为行业的“新石油”。毕竟，云服务最基本的价值就是提供“算力”，而计算的不断复杂化导致对算力的需求呈指数级增长。
但很多人并不知道算力的真实用途：近五年国内算力行业平均增速超过30%，算力位居世界第二。目前，很多地区的云服务计算能力已经过剩。现实是我们不缺算力，而是对大量分散的计算资源进行打包聚合的能力；此外，我们缺乏高可靠性、高性能和低成本的突破性应用。场景受限的能力。
云服务的深层价值在于为各行各业提供各种数字化和智能化能力，以寻找智能AI解决方案，而不单单是计算能力。这也给行业留下了一个疑问——如何真正将算力与业务结合起来，深入行业？
对于百度智能云行业的资深玩家来说，他们早就认识到云服务与行业的关系。不久前，百度智能云也在新一届智慧经济高峰论坛上发布了新战略。深度行业”和“云智能3.0”架构。相比“云智能2.0”架构，“云智能3.0”强调从行业核心场景切入，通过打造行业标杆应用，带动和沉淀AIPaaS层和AIIaaS层的能力，打造超高的性价比的异构算力和高效的AI开发运营能力。
可以简单理解为，“云智能3.0”基于2.0对千行百业的关注，触及产业带的更多角度。
向上，可以优化现有应用，孵化新应用；向下，可以改造企业的数字化基础，使基础云更适合AI应用，形成螺旋式演进的效果。
这么一说，大家似乎都有些疑惑了。在这里，可以代入一个特定的工业场景，让你“看到管子里的豹子”。
广州市白云区作为广州的中心城区，非流动人口约370万人。该地区对水和排水的需求非常大。仅该地区就有9万多户排水户。然而，只有48个水质监测点。易发生内涝、积水的隧道、涵洞有50多条。
在水务行业，一直存在着“人力为主，技术为辅”的现象。随着慢慢的变多的城市对水务监管的重视，水务管理的人力越来越难。很多环节都靠人，自然是太忙了。.
针对白云区水利水务感知监测设施有待完善，智能业务支撑有待加强，水利水务模型分析预警能力有待提升的问题，百度智慧云在白云智慧水务项目中打造了“1+1+N”的架构。
其中，“1+1”分别对应数字基础和智能引擎，“N”指场景化业务应用。一个智能大脑支持N个应用模型的分析、预测和操作。通过基于智能传感器的PH值等常态化实时监测，“智慧水大脑”可在后台直接监测白云区9万余户排水户的污水排放，确保排放水质全面达标.
此外，双方还重点推进区域内河湖管理、水利工程管理、防汛应急管理、智能排水管理四大业务应用的发展。
在“城市绿肺”白云区和龙水库，以往既要防止人们闯入水体如排污等破坏水体的行为，也要时刻注意水情，避免洪水事故，甚至要注意大坝建筑的安全，进行反恐演练，人少、事多、任务重，慢慢的变成了和龙水库的正常运行。
过去，和龙水库的巡查员每天要花两个小时左右的时间巡查水库。虽然本地基础信息设施已经建立，但由于硬件设施的智能化程度较低，没办法实现智能入侵检测功能，限制性还是很大。现在，通过百度智能云平台，白云区和龙水库管理处的工作人能对24.8平方公里的水库环境进行实时预警，实现“一屏全管”的智慧模式。
智能巡检只是和龙水库智能监管的应用之一。百度智慧云通过在水体中布置智能传感器，让“智慧水脑”基于智能数据获得洞察，让龙河水库“智慧控水”。比如用监测数据来进行智能排洪排洪，代替“经验主义”；基于历史、气象、实时监测和预测模型，为防洪、供水、灌溉等提供辅助决策；科学有效地管理水体，安全防灾并举。充分的发挥水库蓄水功能价值。
基于此，白云区水务也启动了“加速云迁移”。经过半年的历练，韧性水务、高效水务、民生水务已成为白云区的三大亮丽名片。
近年来，我国全力发展智慧城市、新型基础设施、智慧经济，帮助更多地区建设“智慧大脑”，用人工智能保护绿水青山。百度智能云在行业重点行业可见一斑。例如，国网福建电力、百度智能云参与“两库一平台”新型基础设施建设，处理问题的能力沉淀在平台上。国网福建省电力可轻松快速打造满足场景需求的智能应用；百度智能云与恒逸化纤联合研发的智能质检设备，一根锭的检测时间仅为2.5秒，效率比人工提高70%；国电集团龙源电力与百度智能云合作后，从北京轻松管理分布在全国各地的12000多台风机和200多个风电场；在火力发电风冷岛项目中，百度智能云通过深度学习实时调试风扇转速，降低每度电能耗。1.55克标准煤，不要小看这1.55克，换算为全国能轻松实现600万吨碳减排。
这也印证了百度集团常务副总裁、百度智能云事业群总裁沉斗在2022智能经济峰会上的讲话中向外界表示的信念：“深入行业，加速进入...数字技术与实体经济的深层次地融合，是重中之重的历史使命。”
需要强调的是，在精准滴灌行业进程中，百度智能云的作用不单单是卖算力的IaaS，因为它已经跟不上数字智能的主流发展路线。百度智能云形成了“AIIaaS+AIPaaS”的软硬结合，成为企业上云的“骨骼和肌肉”。
先说硬实力，也就是强调AI的原生计算基础设施，是构成“云智融合3.0”的骨架。
其中最重要的是百度的“昆仑二代”芯片。作为7nm的通用GPU，昆仑二代相比1代性能提升高达3倍，性价比远高于国外同级别产品；在工业质检场景，昆仑芯片2已经能够替代进口芯片，成本降低65%。
此外，第二代昆仑芯片已量产并实现规模商用。现在第二代昆仑芯片已经部署在百度搜索、无人驾驶、爱奇艺等业务，以及金融、工业等行业客户。据节点财经了解，第三代昆仑芯片已经在研发中，预计2024年量产，将成为国内高端芯片需求的替代品。
在“昆仑芯”的加持下，百度百歌也在不久前正式进化到了2.0版本，其特点简单用一个词来形容——快。通过百格2.0的应用，药物蛋白质结构预测模型的训练效率提升了一倍，量产车的无人驾驶迭代周期从月级缩短到了周级……
在软实力算法方面，百度智能云打造的AIPaaS主要由百度飞桨和文信大模型组成。
目前，Paddle是国内首个自主研发的深度学习框架，相当于AI时代的操作系统。目前，飞跑拥有477万+开发者，服务超过18万家企业和事业单位，AI输出能力已形成规模。在国内综合市场占有率方面，已经超越谷歌的TensorFlow和Facebook的Pytorch，位居市场第一。
文心大模型是当前人工智能发展的一个重要方向。有了这种深入行业的“预训练大模型”，开发者就可以像站在计算机之父图灵的肩膀上，放眼世界一样“一目了然”。Small”，它可以整合从大规模知识和海量数据中学习，效率更加高，效果更好。
百度智能云从行业核心场景出发，在构建标杆应用的同时，将知识和经验沉淀到AI中台（AIPaaS层），大量的经验和场景数据可以反馈百格异构计算平台和昆仑芯片等（AIIaaS层）。AIIaaS+AIPaaS组合形成的AI云是百度智能云在业内最大的差异化能力，也是众多传统行业选择百度智能云的原因。
比如在工业智能化的大潮中，汽车等制造业的转型一直比较保守。说到上云，工程师不是很感兴趣，这可能与试错成本高有关。不过，百度智能云已经赢得了吉利、上汽、蔚来、理想等领先车企的信任，并建立了深度合作。在吉利汽车中，通过工厂数字大脑平台，将吉利的整个生产制作的完整过程在云端生动展示，包括自动排单、订单完成率、设备开工率等，降低了容错率很多，并管理操作和维护。成本也降低了30%。
而前不久，随着云智融合3.0架构的发布，还有百度智能云近期围绕汽车行业的“三朵云”，即围绕汽车制造的供应链云、车企集团云，以及网络连接云。
因此，显而易见传统云服务商在现有供需框架内提升生产效率；而百度智能云则通过AIIaaS+AIPaaS突破现有的供需框架，设计底层研发架构、过程中的销售服务、事后的产品交付，更深入地了解企业的痛点和需求。每个行业，创造供需双方的增量。
限于篇幅，我们没办法列举百度智能云深入“上云”在各个行业的场景，但这一些行业生产力和生产关系的变化所呈现的服务认知已经促成了百度智能云的综合能力。客观的评价。可以说，现阶段，百度智能云慢慢的变成了云服务渗透行业的最重要入口之一。数据就是最好的证明。根据IDC调查，百度AI云市场占有率连续六次蝉联第一，这也反映了它正在开放各行业的know-how，形成明显的长期商业经济价值，利用“”软件和硬件集成”的方式，准确重构过去的业务形态。
特别是随着云智融合3.0架构的部署，百度智能云的know-how特性将更加包容和微妙。目标是打造极具性价比的算力和高效的AI开发运营能力，加速工业智能化。它将降低企业上云的门槛，让大家“想用、敢用、能用”。
一是聚焦产业链核心，通过央企带动全产业链智能化升级，打破云壁垒，实现产业链上下游协同升级。
目前，百度智能云已在贵阳、重庆、桐乡、苏州、广州、宁波等16个地区实施园区云和产业云，并根据区域产业带的业务特点提供对应的解决方案。例如，仅在苏州，百度智能云就与110家企业深度对接，帮助近20家企业推进智能化转型和数字化转型工作，为183家公司可以提供咨询诊断服务，覆盖电子、汽车零部件、纺织、化工等苏州特色产业。
新的商业时代马上就要来临。作为领先者，百度智能云有责任将更好、更高质量、更实用的解决实际问题能力的云服务普及到千行百业。企业上云的技术门槛，提供开放平台，让企业更容易上云。
因此，除了照顾好自己的“一亩三分地”，百度智能云肩上的下一个重要任务就是有效提升中国企业的上云率，帮企业“去脂增肌”。“在工作效率方面。是社会向百度智能云发布的OKR。毕竟，在数字化时代，如果天空要给斯里兰卡的公司承担很大的责任，就必须先做技术、做服务、做能力。
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