摘要：历经两年的持续进化，AI大模型进入产业落地阶段。其中，泛娱乐作为大模型应用的重要领域，备受行业关注。大模型将重构这些领域的效率提升、体验优化、模式创新等，已经成为业内的共识。

科技云报到原创。

历经两年的持续进化，AI大模型进入产业落地阶段。其中，泛娱乐作为大模型应用的重要领域，备受行业关注。大模型将重构这些领域的效率提升、体验优化、模式创新等，已经成为业内的共识。

但AI大模型开发成本、精准度以及模型效率等是限制其落地的重要制约因素。大量的游戏、影视、AR/VR、3D生成等公司仍在探索，大模型应该以什么方式融入业务场景，才能带来真正意义上的降本增效，以及全新的科技新体验？

目前，这条落地路径率先被百度智能云找到了。11月22日，百度智能云在业内首次发布了“空间智能解决方案”，从底层的AI基础架构，到大模型应用开发层，再到上层的大模型AI应用，给予泛娱乐行业用户全面的业务支撑。

这套方案不仅吸引了Unity、米哈游、上影集团等游戏影视巨头前来合作，也吸引了哇嘶嗒（VAST）、智能AR眼镜Rokid、生数科技等不少明星初创公司的深度共创，发布会现场更是挤满了想要面对面交流的业内人。

在游戏、影视、3D生成等行业，百度智能云彻底破圈了。

何为空间智能

此次百度智能云的发布中，有一个概念备受关注：空间智能。

作为人工智能的下一个方向，空间智能既让人充满无限想象，也处于混沌之中。空间智能到底是什么，整个业界还未达成共识。

百度智能云泛科技业务部总经理张玮认为，空间智能是步入智能进化征程的起点，能够赋予AGI在多维空间中感知、理解、交互虚拟与现实互相映射的能力。

百度智能云泛科技业务部总经理 张玮

不仅如此，张玮认为空间智能不局限于2D、3D，而是从2D到5D的全面智能化。

“2D和3D比较好理解，4D是在3D空间的基础上加上了时间，空间智能可以随着时间的变化，使空间的逻辑、物体的特征都随之变化，5D是把空间里的物理感知，如：触觉、嗅觉等，以及物理的反馈都加入进来了”，张玮表示。

大模型的快速发展为空间智能应用落地打开了新的大门。

大模型特有的推理和生成能力，能够很好地增强空间智能系统的环境感知能力，理解复杂的场景结构，如：室内布局、物体位置关系等，这对于实现精确的物体追踪和场景重建至关重要。同时，大模型也可以用来生成高质量的3D模型、纹理、动画等，从而丰富虚拟世界的细节。

结合空间智能，大模型还可以使虚拟角色或对象具备更高级别的交互能力。例如，通过训练大模型来理解用户的语音指令或手势，虚拟助手可以在AR环境中提供个性化的服务；或者在VR游戏中，NPC可以根据玩家的行为做出更加自然的反应等。

简单来说，现阶段大模型的出现，使得空间智能实现的可能性大大增强。不仅提升了虚拟内容的创造性和互动性，也为用户带来了更加丰富和沉浸式的体验。

正如张玮所说，大模型对于2D到5D全面理解之后，将为用户带来更多的消费内容和原先不可能达到的交互体验，并且基于这些新的交互体验衍生出新的硬件，从而提供新的娱乐方式。

对于游戏、影视、动画、AR/VR等泛娱乐行业来说，这无疑意味着全新的、广阔的市场空间。

空间智能落地充满挑战

空间智能的前景固然激动人心，但对于具体的行业来说，它到底意味着什么，该如何落地，能做到什么程度，所有人都在摸着石头过河。

哇嘶嗒（VAST）是一家致力于通用3D基础模型研发的明星初创企业，它在2023年底面世的一款3D生成工具——Tripo，成为全球3D-AIGC领域最具竞争力的产品之一。今年3月，VAST和Stablity AI联合推出的3D生成模型TripoSR，0.5秒就能通过单张图片生成3D模型，一上线就引爆了全球的游戏开发者。

事实上，3D动画、游戏、AR/VR蕴藏着千亿级市场势能，目前却受限于生成效率和成本，但VAST这种大模型技术公司的出现，无疑大幅提升了游戏、动画、影视等空间智能行业的创作效率，降低了内容制作的门槛，甚至可能创造出新一代的互联网应用。

与之类似的大模型技术公司，还有生数科技。作为国内最早布局多模态通用大模型的团队之一，今年4月，生数科技联合清华大学发布了国内首款全面对标Sora的视频大模型Vidu。市面上的主流AI视频工具在生成4秒左右的视频片段时，用户通常需要等待1到5分钟，而Vidu只需30秒。

这意味着在游戏制作、影视后期、动画设计、内容社交等空间智能场景中，用户可以在极短的时间内生成大量视频素材，将大大降低生产成本、提升效率。

这些丰富的行业大模型应用，正在一步步完善空间智能的版图。然而，技术和应用之间，始终隔着一道鸿沟，在技术向应用转化时充满荆棘。

首先，对于大模型技术本身来说，其生产效率还不够高，成本没有做到极致，对于人类意图的理解也还不够精准，转化成行业应用时就存在大量的优化空间。

例如，在VAST对3D大规模模型的训练过程中，就面临着训练周期冗长与成本高昂的双重挑战。

其次，游戏、影视等行业用户对大模型技术不了解，在使用过程中难以真正发挥大模型优势。同样，IT技术人员对于行业也不了解，双方需要长时间的去碰撞，才能打磨出适合行业的垂类大模型和相关应用。

事实上，技术和应用之间的鸿沟，谁能够先越过去，谁就能先抵达成功的彼岸。

百度智能云推出“空间智能解决方案”

对于这道难题，百度智能云已率先上马，迎难而上。

在百度智能云泛科技业务部总经理张玮看来，空间智能相关场景在使用大模型技术时，往往会遇到几大挑战：

首先，空间智能企业在落地大模型时，从集群创建、开发实验，到模型训练、推理的全旅程算力需求，需要应对超大规模GPU集群高成本、难运营的问题。

因此，百度智能云在AI基础架构层推出了【百度百舸AI异构计算平台】，包括：中心云服务、边缘云服务、实时互动RTC、AI数据服务等多种基础服务，提供面向万卡、十万卡集群的算力管理能力。

一方面，百舸预置了主流的大模型训练工具，能够实现工具层面的秒级部署，并将万卡集群运行准备时间从几周缩减至1小时，极大地提升部署效率，缩短业务上线周期。

另一方面，百舸提供可观测大盘，能够对多芯适配、集群效能、任务自动容错等方面进行全方位监测，提供直观决策依据，帮助用户更好地把控整体项目。

在万卡任务上，百舸4.0可以保障有效训练时长占比达到99.5%。针对目前国内芯片供应紧张的问题，为了保证企业供应链的安全和弹性，一云多芯是必然选择，目前在万卡规模上，百舸4.0将两种芯片混合训练下的效率折损控制在5%以内。同时，在跨地域的机房部署上，百舸4.0通过提供高效的拓扑结构、跨地域无拥塞高性能网络和高效的模型并行训练等方案，在横跨几十公里的多机房组成的万卡规模的集群上，把单一训练任务的性能折损控制在4%以内，保持业界领先。

目前，VAST、生数科技、Liblib、光魔科技等空间智能赛道的大模型公司，都选择了百舸作为其底层的AI计算平台。

例如，VAST基于百舸，解决了高性能计算、存储网络等基础设施的使用和运维。同时，基于百舸的AI加速套件，使用了大模型训练和推理场景的IO预处理优化、通信效率优化、显存利用优化和模型算法优化等功能，极大提升了分布式训练、推理的性能和效率。

再比如，光魔科技推出的AIGC创作平台“白日梦”，需要依托各种视频、图片的剪辑能力以及大模型的生成效果。基于百舸，光魔科技搭建了整套边缘算力节点，大幅降低了敏感算力的成本，并基于跨境专线CDN服务实现了海外加速。同时，基于百舸视频云，光魔科技将多张生成的图片，利用百度MCP产品的拼接能力，将无序的图片变换成一个连环短片。在大模型应用上，基于百度千帆大模型平台，实现了更加便利的生成剧本内容，以及对剧本内容进行理解并实现⼈设、分镜等功能。

其次，空间智能的业务场景相当复杂，需要高效的大模型工具链去满足复杂多样的需求。

对此，百度智能云推出了【千帆大模型平台】，它分为应用开发、模型服务、模型开发三层，为企业提供最易用的应用开发工具、最丰富的大模型和最全面的模型开发工具链，帮助企业将大模型深入到自己的生产力场景。

在应用开发层，针对空间智能落地大模型的高频应用场景，提供企业级RAG、企业级Agent、一句话创建企业应用等关键能力，赋能企业高效开发企业级大模型应用。

在模型服务层，除了支持文心大模型外，也支持语音识别、物体检测等传统模型，企业可以根据场景，合理搭配大小模型，通过直接调用大幅提高自己的业务效率。

在模型开发层，千帆大模型平台提供了完整的工具链，上线了DPO、KTO等模型训练算法和PTQ等模型量化算法，能够更高效地支持超大参数模型的微调和定制。不仅是大模型开发，升级后的千帆大模型平台3.0还支持CV、NLP、语音等传统模型的开发，并实现数据、模型、算力资源的统一纳管和调度，为企业提供一站式的大、小模型开发体验。

最后，不同的空间智能企业，在数据、场景和业务逻辑上呈现出行业差异，需要在通用大模型和行业大模型的能力基础上，进一步增强行业能力，让行业AI应用的开发事半功倍。

对此，百度智能云推出了完全适用于空间智能的AI应用及开发平台。

例如，在空间内容创造方面，围绕“人、场、物”多维互动打造空间智能新阵地。其中，空间智能Avatar能够制作虚拟分身，空间智能平台能够生成虚拟空间场景，数字创作中心能够实现多维数字的生成、分发、管理。

在空间智能交互方面，百度智能云提供从2D到5D的多维多模态实践平台，为打造全方位的空间构建提供了一站式的AI解决方案。

总的来说，百度智能云“空间智能解决方案”通过大模型+行业增强的能力，为空间智能的AI应用落地提供了真实的生产力——提高开发效率、降低开发门槛、实现快速创新，为空间智能领域多样化的场景需求提供了强大的技术支撑。

百度智能云“破圈”

百度智能云为何在泛娱乐行业里破了圈？

尤其是空间智能是一个全新的领域，所有人都还在摸黑前行，百度智能云却率先找到了一条切实可行的落地路径，这是为什么？

显然，这和百度一直以来对AI的追求息息相关。

凭借在人工智能领域长期的技术积累和高压强式、马拉松式研发投入，百度是国内最早推出AI大语言模型的企业，也是国内少有的能够早早预判AI发展大趋势的科技企业，这使得百度在AI领域总有“领先半步”的前瞻性。

过去2年，百度创始人李彦宏时不时因为“清醒发言”出圈，比如当国内还在聚焦百模大战时，李彦宏就说“不要卷模型，要卷应用”。百度对于大模型落地以及AI原生应用的深刻理解，使其在技术、产品乃至组织上都是AI原生的，为行业落地AI做好了准备。

比如，在AI基础设施上，百度智能云的算力、算法、数据是业界最全面的；在AI应用上，百度至今已推出100+AI原生应用，展示了其难以超越的AI产品开发能力。数据显示，已有超过60%的央企和大量的民营企业，在联合百度智能云进行AI创新，通过百度智能云千帆大模型平台，累计精调了3.3万个大模型，开发出了77万个企业级应用。

实实在在的数据，展示了百度智能云在帮助各行各业落地AI、打破大模型技术障碍的超强执行力。这也就不难理解，为什么百度智能云能够最先看到空间智能的市场潜力，找到和AI大模型结合的落地路径，并且能够快速地将相关的技术和解决方案推向市场。

不仅如此，面对空间智能这一新领域，百度智能云更是拿出了深耕的决心，愿意和行业客户一起去探索落地——研究业务场景，理解业务需求，将需求转化为技术进行落地，同时也愿意投入商业化资源去推广行业应用，与客户、生态伙伴一起将空间智能产业做大。

在百度智能云的商业生态版图中，未来的空间智能将涵盖游戏、电商、体育、智能设备、具身智能、教育、AI科技与影视动漫等多个行业，这将带来千亿级乃至万亿级别的产业规模。

随着大模型技术的成熟，空间智能应用进一步落地，必然会为企业降本增效、打开新的可能性，带来深远影响。

这一过程显然漫长而艰难，但对于百度智能云这样的“长期主义者”来说，这本身就是一种修行，能够沉下心去面对一切市场的喧嚣，撇去技术的泡沫。

正如百度智能云泛科技业务部总经理张玮所说，空间智能从概念到落地具体应用还有很长的路要走，希望能把产业联盟做得更完善，有更多的生态厂商一起来探索落地，“落地到有边界的场景、可以服务的客户、具象化的行业产品和功能，逐步去满足空间智能大部分的需求”。

或许在某个时刻，空间智能产业会临近奇点、迎来爆发，但技术带来的产业革命总是静默而深刻。当我们在未来回头望去，才会意识到，这场变革早已开始。

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