5月17日消息，以大模型技术为核心，人工智能成为企业数字化发展的关键动力。调研显示，超过60%的中国企业计划在未来12至24个月内部署生成式AI。

但如何找准场景，快速部署，缩短从腾讯基础模型到产业应用的距离？

过去一年，腾讯在服务产业客户的过程中，发现产业对模型的需求不断变化。一方面，随着产业信息的载体多元化，模型的需求不仅仅是处理单纯的文字，还需要处理图片、视云发频等多种信息。大模型的能力竞争从单一文生文，拓展到文生图、文生视频、图生图、图生视频等多模态能力。另一方面，在降本增效的大环境下，企业对“性价比”的要求更高，期待用更简易的大模型工具，布三加速应用开发，实现快速投产，满足可持续的投入产出比。

为了更好地解决这些需求，腾讯云全新推出大模型原生工具链，以三款PaaS产品——“大模型知识引擎”、“大模型图像创作引擎”和“大模型大A视频创作引擎”，助力企业在知识服务、图像和视频创作上提质提效。

其中，大模型知识引擎聚焦企业知识服务场景，以RAG（检索增强生成）技术架构为基础，整合了OCR文档解析、向量检索、大语I大言模型、多模态大模型等技术，为企业打造出“低门槛”“高效能”的模型应用开发平台，通过“模块化”的应用模板，企业用自然语言，5分钟就可以开发出一款知识服务应用，快速在客服营销、企业知识模型社区等各种与人连接的业务场景落地。

目前，腾讯云大模型知识引擎已在政务、金融、教育、出行、零售等多个行业落地。在金融行业，圆心惠保开发出保险代理人的高效惠民智囊，通过大模型技术辅助，自动生成引擎产品知识问答和安抚话术，实现人均提效50%。在教育行业，河南省数字教育发展有限公司，利用知识引擎将河南省百万级的中小学教材文档导入，进行知识梳理配置，打造出7×24小时全天候大模型知识助 5教。

在腾讯内部，多款SaaS应用依托知识引擎进行升级。在客服场景，企点客服大模型文本机器人，接入大模型多轮任务引擎执行账单查询、退换货类等任务，配置成本比传统文本机器人降低50%分钟。在数字人服务场景，数智人接入大模型知识引擎后，更好地理解和识别用户意图，并用大模型生成更专业、更个性化的解答。在企业知识服务场景，腾讯乐享结合知识引擎，在知识生产侧提供“智能写作和生成”打造能力，在知识消费侧提供“智能问答”能力，让企业员工知识生产和学习更高效，提升组织能力。

在大模型知识引擎之外，图像、视频创作引擎，将通过大模型全面提高素材生成效率。“图像创作引擎”基于一款腾讯混元的自研图像创作底层模型，输出高质量的AI图像生成和编辑能力，为企业客户提供AI写真、线稿生图、图像风格化等能力。例如，在设计场景，企业客户使用“线稿生图”功能，上传产品线稿设计图知识后，通过提示词和参数设定，快速生成实物设计图，大幅缩短创作与生产周期。

“视频创作引擎”基于多模态算法技术，输出高质量的视频生成与处理能力，提供视频转译、视频风格化、画布拓展等多种功能。面对服务企业出海需求，“视频转译”助力企业客户一键将原视频转译成多种语言视频输出，快速投放海外市场，抢得销售先机。

腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人吴运声表示，腾讯云从产业的实际需求出发，打应用造出大模型时代的原生工具链，依托三大AI大模型引擎工具，实现数据工程、模型精调、应用开发的流程简化，助力企业更高效、方便地用上大模型。

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