（圖：騰訊集團高級執行副總裁、雲與智慧産業事業群CEO 湯道生）
5月17日，“騰訊雲生成式AI産業應用峰會”在北京舉辦，大會披露了騰訊混元大模型、行業大模型的最新能力升級，並推出知識引擎等多個智能工具和場景應用。
會上，基于混元大模型的一站式AI智能體創作與分發平台——騰訊元器首次亮相，企業和開發者可以基于騰訊元器直接創建智能體，使用騰訊官方的插件和知識庫，還能將這些智能體一鍵分發到QQ、微信客服、騰訊雲等渠道上。同時，多個版本模型hunyuan-pro、hunyuan-standard、hunyuan-lite通過騰訊雲對外開放，滿足企業客戶、開發者在不同場景下的模型需求，落地最優性價比模型方案。
目前，騰訊混元大模型已經在騰訊內部600多個業務和場景中落地測試。其中騰訊會議就基于混元推出AI小助手，通過簡單自然的指令，就可以完成發言提醒、觀點總結、會議紀要等能力，大幅度提升會議效率。過去四個月，騰訊會議AI小助手的用戶日調用量增長了20倍。
騰訊雲也專門推出了三款PaaS産品——“大模型知識引擎”、“大模型圖像創作引擎”和“大模型視頻創作引擎”，打造大模型原生工具鏈，助力企業在知識服務、圖像和視頻創作上提質提效。
以知識引擎爲例，它在RAG（檢索增強生成）技術架構基礎上，整合了OCR文檔解析、向量檢索、大語言模型、多模態大模型等技術，爲企業打造使用門檻低的模型應用開發平台，能夠快速在客服營銷、企業知識社區等各種以人爲中心的業務場景落地。這種方式相當于帶著“課本”去考試，可以大幅度降低幻覺，回答內容更安全可靠。
“大模型的打造只是起點，把技術落地到産業場景，創造價值才是目標”。騰訊集團高級執行副總裁、雲與智慧産業事業群CEO湯道生表示，騰訊始終以“産業實用”，作爲發展大模型的核心戰略，通過打造高性能的模型、高效率的工具平台、高敏捷的場景應用、高可用的算力基礎設施，以及強安全的模型環境，構建離産業最近的AI，助力千行百業智能化升級。
以下爲湯道生演講全文：
構建離産業最近的AI
非常高興和大家一起探討生成式AI在産業應用中的發展。今天也是一年一度的“世界電信日”，今年的主題是“數字創新，促進可持續發展”，與我們的發布會也非常契合。
作爲數字創新最重要的領域之一，生成式AI在過去的一年風起雲湧，各種大模型層出不窮。與很多大模型廠商不同，騰訊始終以“産業實用”，作爲我們發展大模型的核心戰略。去年發布大模型的時候，我們就強調“大模型的打造只是起點，把技術落地到産業場景、創造價值才是目標”。
在過去一年裏，我們發布的全鏈路自研的混元大模型參數規模達到了萬億級別，在國內率先采用混合專家模型 (MoE) 結構。根據沙利文的評測結果，混元的通用基礎能力和專業應用能力都處于國內大模型領跑梯隊，也高于國際大模型的均線。
目前，混元已經在騰訊內部600多個業務和場景中落地測試。例如，騰訊會議就基于混元推出AI小助手，通過簡單自然的指令，就可以完成發言提醒、觀點總結、會議紀要等能力，大幅度提升會議效率。過去四個月，用戶日調用量增長了20倍。
去年騰訊所倡導的模型應用發展方向——産業實用，獲得了業界的高度認同。今天，大家對于大模型的訴求更加務實，不僅關注模型技術的領先性，也要看怎麽融合到業務場景，怎麽降本增效解決實際問題。
同時，騰訊雲智能也推出行業大模型，以高濃度的行業數據，加強模型對行業專業知識的理解；結合搜索增強與實時查詢能力，提升模型解決産業問題的實時性、准確度、安全性等能力。目前，也已經在金融、醫療、教育、汽車、能源等20多個行業落地。
此外，我們也注意到産業對模型的需求也在不斷變化。一方面，隨著産業信息的載體多元化，模型的需求不僅僅是處理單純的文字，還需要處理圖片、視頻等多種信息。大模型的能力競爭，正在從單一的文生文，拓展到文生圖、文生視頻、圖生圖、圖生視頻等多模態能力。
另一方面，大模型在産業場景落地時，所面臨的問題還是非常多，比如場景的選擇、結果的准確、數據的保密、落地的成本、內容的安全等一系列問題。
如何打破這層玻璃，讓可見變爲可用？今天我也很高興能在這裏，分享我們全新的探索成果。我們將通過打造高性能的模型、高效率的工具平台、高敏捷的場景應用、高可用的算力基礎設施，以及強安全的模型環境，構建離産業最近的AI。
首先，混元大模型能力升級，打造智能體開放生態
在基礎的大模型能力上，我們的混元也推出靈活的模型規模，基于混合專家模型 (MoE) 結構的pro、standard、lite三個版本，正式通過騰訊雲向企業和個人開發者全面開放。我們今天也正式發布基于混元大模型的一站式AI智能體創作與分發平台——騰訊元器，企業和開發者可以基于騰訊元器，直接創建智能體、插件或者是知識庫。
同時，行業大模型也在提升專業能力，在安全可控的專屬環境下，有更多行業場景的實踐落地。
比如，騰訊雲醫學行業大模型，已經達到大模型 SOTA（最優效果）的水平。6B的小模型就能支持好“問醫問藥”，也能輔助醫生撰寫專業文書，比如電子病曆、出院小結等。目前，這個模型已經在上海瑞金醫院超過10個頭部臨床科室，爲醫生和患者提供導輔診、隨訪建議、生成電子病曆等能力。以體檢報告生成爲例，平均每5秒即可自動生成一份總結報告，每天自動生成超過500份，報告采納率達到96%以上。
其次，是工具升級，助力模型應用開發高質高效。
企業非常期待將大模型快速應用于生産、銷售和服務多環節，快速創新，以應對行業激烈競爭。
文本、圖片、視頻是信息的三種基本載體。今天，我們正式推出三款PaaS産品，——“大模型知識引擎”、“大模型圖像創作引擎”和“大模型視頻創作引擎”，打造大模型原生工具鏈，助力企業在知識服務、圖像和視頻創作上提質提效。
以RAG（檢索增強生成）技術架構爲基礎，我們推出了“知識引擎”，整合了OCR文檔解析、向量檢索、大語言模型、多模態大模型等技術，爲企業打造使用門檻低的模型應用開發平台，能夠快速在客服營銷、企業知識社區等各種以人爲中心的業務場景落地。
企業可以利用自有的知識庫與專業文檔，結合多模態技術，加載到知識引擎。當用戶提問時，系統會先匹配相關文檔片段，然後大模型基于提取的內容來生成回答，因此大幅度降低幻覺，回答內容更安全可靠。
例如，在汽車購買中，都會搭載一本厚厚的汽車使用手冊，車主使用起來非常不方便。我們與一家汽車廠商合作，將50多款的汽車手冊，直接加載進知識引擎。未來，用戶只要用自然語言提問，客艙智能助手就能用圖文或者語音精准回答，還會搭配上詳細的操作示意圖，大大提升用戶體驗。
今天的企業是知識型組織，員工對專業知識的掌握，在産品服務、生産流程、組織管理中的應用，都決定了業務經營與任務執行的效果。每家企業都應該構建起專屬的大模型知識引擎，把智能助手融入到不同業務場景，提升員工的專業技能與工作效率。
比如在客服場景，知識引擎可以融入到客服系統，讓客服人員更准確、更高效率地解答客戶的問題；在産品營銷場景，知識引擎可以整合到騰訊企點營銷SCRM中，提供更優質的服務，提升客戶轉化率；在人才培訓場景，知識引擎可以結合騰訊樂享知識學習平台，把員工的智慧聚集成企業知識庫，促進內部知識分享和傳播。
最近我們也和中國大熊貓保護研究中心，聯合開展了“AI+大熊貓保護”。廣東工業大學的學生們基于我們的人工智能開發服務平台TI-one，打造出第一個“大熊貓智能行爲識別模型”。可以連續24小時記錄大熊貓進食、喝水等行爲，減輕飼養員大量重複的觀察工作。他們也在探索結合知識引擎，基于監測行爲自動生成分析報表。讓飼養員只要問一下，就知道熊貓今天的飲食情況，並且給出健康提示和飼養建議。
在知識引擎之外，我們的第二大引擎是“圖像創作引擎”，基于騰訊混元的底層模型，實現業界領先的AI圖像生成和編輯能力，支持文生圖、圖生圖等不同需求。調用我們的API接口，可以實現秒級出圖，處理時間遠低于業內平均水平，可以被廣泛應用在營銷、設計等領域。
我們的第三大引擎是“視頻創作引擎”。它基于多模態算法技術，實現了視頻轉譯、視頻風格化、畫布拓展等多種功能。我們可以將一部廣告片生成不同的風格，比如把真人轉爲動畫人物，也可以一鍵調整視頻廣告規格，把豎屏轉爲橫屏，適應不同的投放場景，大大節約了視頻二次制作的成本。
最後是模型的安全合規，保護企業的敏感數據。
安全合規是企業人工智能應用的底線。我們針對AIGC場景，推出了系統化的安全解決方案。
在內容安全方面，大模型生成內容經常會遇到虛假信息、內容侵權、誘導風險、個人隱私泄漏等風險。我們發布了騰訊雲天禦AIGC 內容風控解決方案，結合機器審核、安全專家與版權驗證等能力提供一站式服務，機器處理的准確率達到95%以上。
在數據安全方面，我們推出了大模型安全治理解決方案。通過密鑰管理、堡壘機、API安全監測等工具，在數據的收集與存儲、模型的訓練與應用全流程豎起防火牆，保護企業敏感數據，保障數據收集的安全合規。
最後我想說，大模型的發展方興未艾，我們也將與生態夥伴一起，爲産業場景挖掘新需求，創造新價值。許多行業應用廠商在不同行業深耕多年，服務于業務的核心場景；在集成了混元大模型、TI-One與知識引擎等工具後，可以爲客戶帶來産業升級的新動能，並打開新的創收機會。今天，我們也將推出生成式AI生態計劃，培育大模型賽道專業夥伴，共同推動AI落地千行百業，助力産業高質量發展。
面向智能未來，我們將堅持用技術去解決一個個實際問題，也將堅持以生態開放與行業、夥伴共建一個美好的智能未來。
