5月17日，在腾讯云生成式AI产业应用峰会上，腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人吴运声发表了题为《打造大模型时代原生工具链，助力客户低门槛、一站式打造AI原生应用》的主题演讲。

　　吴运声指出，随着大模型技术的快速发展，人工智能已成为企业数字化转型的核心动力。Gartner的调研显示，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，反映出企业对大模型技术的迫切需求。

　　面对企业在应用大模型技术时所需的降低使用门槛、提高平台适配性、保障安全合规等核心诉求。腾讯云正式推出大模型知识引擎、图像创作引擎、视频创作引擎三大工具，旨在通过PaaS接入方式，简化数据工程、模型精调、应用开发的流程，使企业能够更高效、简单地将大模型能力应用于生产、销售和服务等场景。

　　吴运声特别强调了大模型知识引擎在知识服务场景中的应用，该引擎基于大语言模型，解决了复杂文档解析、任务规划、行业适配等难题。通过应用模板简化创建流程，企业用户可以在5分钟内搭建出一款知识应用，并通过一站式流程快速验证、投产。此外，其还展示了大模型知识引擎在金融、教育、出行、零售等行业的落地案例，以及在腾讯内部知识管理领域的应用。

　　在图像和视频创作领域，腾讯云推出的图像创作引擎和视频创作引擎，基于自研混元模型，提供了文生图、图生图、视频转译、风格化等能力，大幅提高了创作与生产效率。

　　会上，腾讯混元大模型能力也持续升级，多个版本模型hunyuan-pro、hunyuan-standard、hunyuan-lite通过腾讯云对外开放，满足企业客户、开发者在不同场景下的模型需求，落地最优性价比模型方案。

　　吴运声表示，腾讯致力于开发更多专业、易用的工具，以降低大模型应用的门槛，让更多人能够享受到大模型技术带来的便利。他期待这些工具能够快速普及，为社会创造更大的价值。

　　我是腾讯吴运声，今天我分享的主题是《打造大模型时代原生工具链，助力客户低门槛、一站式打造AI原生应用》。过去一年，大模型产业快速发展，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。前不久，Gartner发布一份调研显示，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。可以看到，企业对应用大模型技术的迫切感。

　　那么，如何将想法变为现实，帮助企业打破大模型技术落地障碍？在过去一年和广大客户的共创中，我们发现，要让企业用上大模型，用好大模型，还需要解决三大挑战。

　　第一，降低使用门槛。只有进一步降低工具使用门槛，减少对技术人才及专业技术能力依赖，让一线生产、经营人员也能“零门槛”用上大模型，才能加速生产经验与模型技术的融合，用技术为企业解决实际问题。

　　第二，提高平台适配性。未来，企业生产场景都将建基于AI 能力，企业的产品设计、运营流程、管理形式都可能围绕AI 重构。企业选择的大模型工具，既要能匹配、适应不断迭代的大模型技术，也需要满足不断扩大的场景需求，满足可持续的投入产出比。

　　第三，保障安全合规。生成式AI具有强大的归纳、生成、推理能力，但也面临全新的安全挑战。只有保障生成结果的安全、准确，才能满足企业对稳定性的需求，让企业管理者放心加大投入建设。

　　应对上述挑战，需要打造一套大模型时代的原生工具链。为此，我们今天正式发布大模型知识引擎、图像创作引擎、视频创作引擎三大工具，通过PaaS接入大模型，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、简单地将大模型能力应用于生产、销售和服务等场景。

　　首先，我们针对知识服务场景，推出大模型知识引擎。这是一款基于大语言模型的知识应用开发平台。他解决了知识服务场景常见的“复杂文档解析”、“复杂任务规划”、“专属行业适配”等难题。

　　在模型层，它集成了腾讯混元大模型、行业大模型等优势模型能力；在服务层，通过应用模板，简化创建流程。企业用户只需要输入 模型选择、角色设定、知识库管理 等基本信息，5分钟就可以搭建出一款知识应用。同时，我们还提供了 测试-修正-发布-反馈增强的一站式流程，助力快速验证、快速投产，在客服营销、企业知识管理等业务场景落地。

　　只需三步，企业客户就用自然语言开发出一个知识应用。以API的形式，还可以快速地部署、集成到各类业务环境中，最大化放大企业知识价值和产出。在腾讯内部，与知识管理相关的客服场景，是我们最早投入的领域之一。基于大量产品实践，我们沉淀出大模型知识问答的核心能力，专注解决产业场景难题。

　　在问答效果上，知识引擎以RAG（检索增强生成）技术架构为基。