報告顯示，亞太地區企業數智化升級過程中，超 60% 的專案都需要每週重新訓練模型，使得企業對端到端模型開發和生命週期管理產品的需求爆發增長。針對資料採集與標註、模型開發與訓練、模型管理、推理部署以及與業務場景匹配的應用構建等一系列 AI 全生命週期環節，百度智慧雲提供了多層次、全流程的產品能力支撐，助力企業更高效、更快速掌握 AI 能力研發、應用與運營能力。
其中，報告高度認可的百度智慧雲全功能 AI 開發平臺 BML 和零門檻 AI 開發平臺 EasyDL 雙平臺，便是用於資料準備、模型訓練、開發、評估、部署、MLOps 及可信性的端到端整合平臺，能夠滿足專業演算法工程師、業務人員和應用開發者等不同群體的開發需求。IDC 觀點稱，BML 和 EasyDL 廣泛適用於尋求從邊緣到雲的變革性創新企業以及對模型可信度要求高的企業。
百度智慧雲 AI 開發 “雙平臺” 整合了自主研發的產業級深度學習框架飛槳和產業級知識增強大模型文心，貫通 AI 產業鏈。依託飛槳繁榮開源生態，BML 和 EasyDL 不斷為開發者提供高精度模型效果和高效能的產品體驗。最新資料顯示，飛槳已經凝聚 535 萬開發者，建立 67 萬個模型，涵蓋超過 600 個產業模型庫。不斷進化和擁抱行業的文心知識增強大模型，能夠有效提升企業場景化 AI 模型開發的效率和效果。當前，BML 和 EasyDL 正在為金融、能源、航空、物流等多個領域輸送 AI 全生命週期能力。
金融領域，依託百度智慧雲 AI 中臺解決方案，中國郵儲銀行構建了國內大型商業銀行中首個落地的全行範圍統一機器學習平臺“郵儲大腦”，幫助郵儲銀行逐步構建起科學高效的 AI 技術運營管理體系。上線應用後，相同模型訓練更新週期從月級縮短至小時級，影像模型部署擴容從天級縮短至秒級，極大提升效率，助力郵儲銀行更快速實現使用者端體驗升級與服務創新。
能源領域，國網福建透過引入百度智慧雲 AI 中臺，構建了人工智慧電力關鍵業務資料的全鏈條智慧處理能力，實現需求、樣本、模型、應用和迭代的全流程業務貫通，支撐國網福建電力更高效、規範地打造 AI 精品應用。國網不僅依託 AI 中臺進行了統一的平臺搭建，也實現了場景應用突破。比如山東棗莊電網便基於百度智慧雲打造了時序建模引擎的高精度母線負荷預測系統，現已覆蓋棗莊電網 34 條母線，預測準確率超 98%，保障電力安全的同時實現了智慧應用的創新。
航空領域，隨著機場人臉通行、智慧航顯人臉識別、貴賓廳尋人、車輛管理、行李防暴力運輸、機務維修質檢等智慧化應用在航空領域的廣泛落地，建立統一的演算法管理中心至關重要。百度智慧雲 AI 中臺助力某航空公司，搭建了演算法實驗平臺與演算法管理中心，一方面，為演算法和業務人員提供豐富的建模工具和快速易用的研發環境；另一方面，實現 AI 資產共享與跨團隊複用，並將 AI 能力標準化使用與運維，訓練與服務資源也實現統一管控，按需排程。不僅減少了重複建設，也加快了創新智慧應用與服務的上線速度，提升旅客的智慧化體驗。
深入產業的同時，百度智慧雲也屢受行業認可。IDC 調研報告中，EasyDL 和 BML 已連續三年保持中國機器學習平臺份額第一。今年 8 月，BML 透過了中國信通院組織的 “可信 AI” 四項評測。此次，百度智慧雲憑藉 AI 全生命週期能力再次獲得權威認可，併成為唯一一家入圍的中國科技企業，彰顯了卓越級水平。未來，百度智慧雲還將基於 “雲智一體” 技術架構，不斷深入產業，助力更多企業實現人工智慧“開箱即用”，為產業智慧化提速。