9月7日，2023騰訊全球數字生態大會在深圳國際會展中心舉行，聚焦產業未來發展新趨勢以及自研技術產品的最新進展，展示了全方位的行業前沿與智慧洞見。在行業大模型及智能應用專場上，騰訊云副總裁、騰訊云智能研發負責人、騰訊企點研發負責人吳永堅發表《MaaS助力應用升級重塑智能時代生產力》主題演講。基于AI大模型技術，騰訊云更新升級近10款智能應用和解決方案，進一步加快模型產業落地。

騰訊云副總裁、騰訊云智能研發負責人、騰訊企點研發負責人吳永堅

吳永堅認為，AI大模型應用，催生“效率革命”，讓智能應用表現出更強的能力、更高的效率。例如，在AIGC應用方面，騰訊混元大模型正式通過騰訊云對外開放，用戶可以通過自然語言給模型輸入內容生成指令，提升文案創作效率。依托騰訊自研的AI繪畫模型，騰訊云AI繪畫實現輸入文本、圖片智能生成圖像，支持超過25種繪畫風格，共同為高質量、高效率的內容創作提供支持，加快在內容社區、電商等場景落地。

同時，騰訊云依托行業大模型解決方案，提升了圖像識別、數據分析、人機交互等多款智能應用生產效率，將更多元化的，即插即用的產品、服務推向市場，重塑智能時代生產力。

吳永堅介紹，在圖像識別領域，TI-OCR訓練平臺集成OCR大模型，借助端到端算法，助力客戶解決特定場景識別難題，減少訓練成本和訓練時長；在數據分析領域，騰訊企點分析·AI助手通過分析大模型，實現零門檻對話式分析，讓人人都能擁有專業數據分析能力，為業務一線提供決策支持。在人機交互方面，通過行業大模型中樞，對接海量知識和工具，實現文字、語言、視頻等多模態意圖理解，生成智能、精準答案輸出，支持更智能、更高效、更自然的智能客服、AI助手、數智人應用落地。

吳永堅表示，未來騰訊云將繼續推動AI大模型等先進技術，應用于內部PaaS、SaaS產品，驗證MaaS服務的可用性、易用性。另一方面，也將持續打造更多開箱即用的AI大模型產品、服務，打通AI產業落地全鏈條，助力客戶實現數智化升級。

以下為吳永堅主題演講內容整理：

各位線上的觀眾、媒體朋友們，大家好！我是騰訊的吳永堅，今天我分享的主題是《MaaS助力應用升級重塑智能時代生產力》。

今年6月，我們正式發布了騰訊云行業大模型解決方案，助力客戶將AI大模型應用于產業場景。與此同時，我們也推動內部實踐，基于行業大模型，推出騰訊企點智能客服、企點AI助手兩款產品，通過技術創新解決智能客服“不智能”，數據分析門檻高的難題。

隨后，我們將AI大模型能力應用到更廣泛的PaaS、SaaS產品。一方面，驗證我們MaaS服務的可用性、易用性。另一方面，也將更多開箱即用的產品、服務，向客戶開放，推動大模型在實際生產、運營場景發揮效用。

今天，借數字生態大會，和大家分享一下我們的最新實踐。

依托騰訊云多年深耕產業互聯網的經驗，我們從產業需求出發，基于自研騰訊混元大模型，同時支持主流開源模型應用，在TI平臺內置高質量行業大模型，為客戶提供不同規模的模型服務。通過升級大模型訓練、精調工具鏈，助力企業快速生成專屬模型，升級智能應用，加快模型產業落地。

首先和大家分享，我們基于騰訊混元大模型，在AIGC應用方面的探索。

過去，在文案創作場景，傳統創作以“人工”為核心，容易產生創意不足、時效性不足、質量不可控等問題。今天，騰訊混元大模型正式通過騰訊云對外開放，用戶可以通過自然語言給模型輸入內容生成指令，提升文案創作效率；通過參數選擇、多輪輸入，對生成內容進行控制、調優，提升文案創作效果；根據營銷、創作、效率等不同場景需求，生成對應專屬內容，提升文案可用性。同時，還可以與廣告平臺、UGC平臺、SaaS服務實現快速連接，加速落地，為各類場景提供更精準、高效的商業文案創作工具。

同樣，傳統繪畫創作，也需要耗費大量的時間和精力，并且嚴重依賴于創作者的專業水平和主觀經驗，給企業帶來較大的運營成本。我們推出騰訊云AI繪畫，輸入文本、圖片即可智能生成圖像，支持超過25種繪畫風格。值得注意的是，依托騰訊自研的AI繪畫模型，騰訊云AI繪畫具有強大的中文理解能力，可以更好地支持中文元素的圖像生成，例如古詩詞理解、水墨剪紙等；我們也大幅降低了API接口耗時，相較業內平均水平降低50%，為高質量、高效率的內容創作提供支持。

深入產業，我們發現在內容社區、電商等場景，圖文結合的形式，可以提供更豐富、更個性、更有創意的廣告信息，有效提升轉化率。基于剛剛介紹的兩種方式，用戶只需輸入主題和產品描述，即可一鍵生成種草文案、商品詳情描述等內容。AI繪畫，還可以在內容配圖，宣傳海報等環節，提供創意輔助，實現智能營銷+智能創意雙重提效。現在，歡迎大家申請試用騰訊混元大模型，也可以登錄騰訊云官網試用AI繪畫。

在此之外，今年6月，我們還公布了騰訊云行業大模型解決方案。

由大量專業知識學習，以及強大推理能力，構建出的專屬行業大模型，在特定領域的表現力及適應性更強。基于此，我們進一步提升了圖像識別、數據分析、數智人、客服等智能應用生產效率，將更多元化的，即插即用的產品、服務推向市場。

在圖像識別領域，既往OCR文字識別，需要經過圖片輸入、檢測、識別、結構化等多個流程。一方面，多流程操作容易導致錯誤累積，降低模型準確率；另一方面，每一個業務場景的圖片識別需求有所不同，導致單一模型難以復用于新場景，每一次定制都需要增加成本。

升級為“端到端”的OCR大模型后，從圖像到文字，一步生成識別結果。比如，針對票據示例，可直接提問“委托日期是什么時候”，大模型在理解圖片后給出回答，大幅縮減識別流程，提升識別準確度。針對發票混貼的場景下，一個模型可支持多種類型圖像識別，泛化性進一步提高。

與傳統模型相比，OCR大模型突破技術局限，有效降低了落地成本。例如，針對手寫體，復雜表格難識別的問題，OCR大模型通過全面理解圖片，直接提取相關字段，提升識別準確度；針對拍攝背景復雜的圖片，OCR大模型可以借助端到端算法，避開干擾信息，直接回答相關問題；針對訓練成本，在特定場景下，傳統模型訓練提升指標，需要依賴超過2000個訓練樣本，48到60個小時訓練，而OCR大模型，只需要50到100個訓練樣本，訓練2個小時，即可實現3%到20%的效果提升。

目前，OCR大模型已經集成到TI-OCR訓練平臺，供客戶依據自身業務場景，進行小樣本精調使用。

以新能源領域為例，客戶通過TI-OCR訓練平臺進行圖片標注，以小樣本企業數據對OCR大模型進行精調，實現對彎曲電線字符、水印銘牌、復雜電表圖片等識別，推動自動化信息審核。在OCR大模型輔助下，字符讀取準確率達到98%以上，自動化審核預計為客戶節省超過80%的人力投入。

在數據分析場景，當用戶希望了解“最近的銷量情況”時，傳統數據分析流程復雜，需要高度依賴專業人員，經過分析思路拆解、數據指標導入等環節，才能生成結論，鏈路長效率低。面對同一個問題，通用大模型因為缺乏分析專業知識和洞察力，則容易生成冗余或無效的答案。

為此，我們打造了支持零門檻對話式數據分析的分析大模型。

和通用大模型相比，分析大模型內化了專業的數據分析知識、不同行業的分析指標體系，可以依據行業特點進行意圖理解、思路拆解、數據推理，從分析師視角生成結論。

例如，通過分析大模型的意圖理解能力，銷量這個詞匯會被關聯為“銷售額”“訂單數”，“最近”被關聯為“近7天”，經過與用戶交互，明確分析任務為近7天的訂單數趨勢。

通過分析大模型的數據推理能力，還將進一步建議用戶從不同銷售渠道，分析訂單數變化原因。

基于分析大模型，我們升級推出騰訊企點分析AI助手，覆蓋對話式分析，輔助數據配置，提取智能結論、一鍵生成報告四大場景。今年9月，企點分析AI助手正式向大客戶開放內測申請。未來，人人都能擁有專業數據分析能力，讓數據跑得更快，為業務一線提供決策支持。

在人機交互方面，我們通過行業大模型中樞，對接海量知識和工具，實現文字、語言、視頻等多模態意圖理解，生成智能、精準答案輸出。接下來，我將詳細為大家介紹智能客服、語音助手、數智人方向的探索。

圍繞客服場景，今年6月騰訊企點發布全新一代智能客服，引入大模型能力，對對話交互、人工輔助和知識構建三個層面進行提升。最近，我們進一步升級了管理端配置能力，提升知識構建效率，優化C端用戶體驗。同時，我們積極與各行各業進行產業實踐，在文旅、泛政、地產等領域落地標桿案例。

例如，在知識構建方面，通過企業專屬知識“導入-校驗-調優”閉環，可以提升復雜文檔讀取、理解效果，進一步優化冷啟動效率，降低運維成本。在文字文檔基礎上，我們增加了對圖文混排、多列排版等復雜文檔接入。通過語義切塊，生成向量，以高可用、可擴展向量數據庫方案，豐富問答組合及內容；通過快速生成問答對，以及問答原文的回溯，提高問答校驗的效率；通過提供對話測試和運營工具，讓運營人員快速實現調優，提升問答準確率。

在對話交互層面，大模型迭代向量數據庫、搜索引擎能力，智能生成擬人化答案，可以讓智能客服應對更復雜的需求。例如，傳統客服無法支持“操作步驟講解”這類復雜需求。新一代智能客服通過上下文信息補全，基于企業知識庫進行問答推理，可以將復雜問題解決率提高30%。

在用戶體驗上，大模型加持，也讓智能客服更接近“真人客服”。例如，可以準確地識別用戶情緒，及時給出安撫。可以分辨任務型、知識型、閑聊型話題，通過聊天的方式解決任務需求。在圖片示例中，我們看到，即使在業務辦理過程中，用戶插入了“閑聊”話題，也不會導致任務中斷，保證了業務辦理成功率。

除了智能客服，出行大模型的引入，也極大提升了車載語音助手的語義理解能力、交互體驗。

傳統車載語音助手，以規則+小模型的方式，理解用戶請求，存在對話呆板不自然、機械式回復無情感、功能單一等問題。加入大模型后，通過復雜意圖識別，提供更自然的對話能力；通過設定人設，實現更富情感化的語音交互。同時，隨著大模型能力迭代，將支持更多出行場景能力。

例如，基于出行大模型，通過簡單提問，語音助手可以自動生成行程規劃。根據車輛情況，語音助手會主動提示加油，并在導航中添加沿途加油站。同時，大模型也融合了車身信號信息，可以為用戶進行車輛故障診斷。

在數字人領域，數智分身技術發展，推動數字人從定制化走向普惠化。我們通過行業大模型，進一步降低數字人應用門檻，提升生產效率及交互體驗。

今年4月，我們推出了數智人工廠，24小時即可生成小樣本數智人。今天，在AI大模型技術的加持下，我們再次提升生產效率，發布“通用口型”版小樣本數智人，無需訓練，上傳素材后，1小時內即可獲取專屬數智分身，數智人生產效率再次獲得提升。雖然流程、時間都大幅簡化，但形象效果依然很逼真。

大模型技術的加持，也讓數智人實現更高效、更自然、更智能的效果。我們全新升級的“交互式”小樣本數智人，可以根據真實對話場景，進行手勢的停頓、變化，更接近于真人交互狀態。具有交互能力的小樣本數智人，未來將不再局限于短視頻生產這類單向播報場景，也可以被用于服務咨詢等交互場景。

在3D數智人生產運營領域，依托AI大模型技術，我們推動照片式生成3D形象，改變手工作業形式，大幅提升生成速度。也可以實現智能動作驅動，基于語義為3D數智人自動匹配動作，讓“數智員工”服務體驗接近于真人員工。

可以看到，AI大模型應用，正在催生“效率革命”，讓智能應用表現出更強的能力、更高的效率，落地更多場景。未來，我們將持續將AI大模型等先進技術，應用于內部PaaS、SaaS產品，打通AI產業落地全鏈條，重塑智能時代生產力。讓更多開箱即用的AI大模型產品、服務，助力客戶實現數智化升級。