百度李彦宏:创新没有一帆风顺,只有不断地历经困难再凯旋

发布时间:2023-01-12 17:28:49

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1月10日,百度举办Create AI开发者大会(下称“Create大会”)。

作为首个“人机共创大会”,AIGC技术被深度应用,创造、搭建、连接了多个科技感爆棚的数字化演讲场景。Create大会每年都会吸引全球开发者关注,不仅仅是中国的AI技术高地,也是全球新兴技术产业发展的“风向标”。

百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在大会上,分享了百度的创新理念、AI技术布局,并指出属于AI开发者和创造者们的机会。



创新驱动增长

反馈驱动创新


过去一年,人们对“风口”的讨论少了一些,对增长的健康度关注更多了。那增长从何而来?回顾过去2000年世界人均GDP增长曲线,李彦宏表示是“科技创新驱动了大的增长”。

李彦宏判断,深度学习算法是第四次科技革命的标志。与深度学习相关的重大创新,包括自动驾驶,也包括水电能等领域的智能调度系统。它们的应用会像汽车、互联网这些发明一样,产生重大社会影响,是重大创新。

李彦宏认为,创新驱动增长,而反馈驱动创新。

创新不是闭门造车。创新,是你有机会进入市场,不断获得用户和客户的反馈,摸着“反馈”过河才能实现的。

百度在经营发展中,有很多“反馈驱动创新”的实践经验。比如百度昆仑芯片在AI芯片中性能领先,因为它已经为百度的搜索服务优化了十年。百度搜索服务,每天响应几十亿次真实用户使用需求,每天进行1万亿次深度语义推理与匹配,能够提供最真实、最及时的反馈,从而倒逼大模型、深度学习框架和芯片的优化。

再比如,百度从一年前开始,每个季度都发布萝卜快跑的订单量,目标是保持自动驾驶出行服务订单量全球领先。订单量最大,意味着能够获得最多的市场和用户反馈,进而推动技术提升和创新。

芯片卡脖子要紧

软件卡脖子一样要紧

百度是全球为数不多的、进行全栈布局的AI公司。百度AI技术架构分为四层:芯片层、框架层、模型层和应用层。从高端芯片昆仑,到飞桨深度学习框架,再到文心预训练大模型,各个层面都有关键自研技术,每一层之间都有很多反馈,可以通过不断获得反馈,实现端到端优化。这个技术架构,越往下越通用,越往上越专用。

这一方面,让AI技术通用性越来越好,开发和应用门槛进一步降低。比如飞桨,是百度自研的开源深度学习框架。目前,飞桨凝聚了535万开发者,服务20万家企事业单位,基于飞桨创建了67万个模型,已经构建起一个繁荣的深度学习生态。飞桨是人工智能时代的操作系统,让开发者能够像搭积木一样构建AI应用,大大降低AI的应用门槛。

李彦宏强调了基础软件的重要性:

“芯片卡脖子很要紧,但软件卡脖子一样要紧。必须要把软件的根扎下去,才能让创新持续发生,才能让顶层的商业更加繁荣。”

另一方面,让AI得以深入产业,赋能实体经济发展。比如百度的智能交通解决方案,可以看作一个“智能调度系统”,可以通过智能红绿灯控制交通流量,提升交通效率。目前已经落地全国63个城市,交通部也正式将百度列为交通强国的试点单位。

李彦宏表示,“通过对交通网络的智能化改造,可以把通行效率提升15%至30%。”并预测“智能交通方案可以使得,2027年之前,中国一线城市不再需要限购限行。2032年之前,靠交通效率的提升,拥堵问题就基本可以解决。”

AI技术应用门槛不断降低

开发者将迎来黄金十年

AI技术的发展,也为开发者和创造者们带来机会。李彦宏重申了他在2021年Create大会上的观点:“随着技术应用门槛不断降低,创造者们将迎来属于人工智能的黄金10年。”

AI技术发展方向是明确的,但实现的过程却不会容易,这就是技术发展的特点。李彦宏回顾了2000年回国创业,经历互联网泡沫破裂的场景:“那时候,很多人被困难动摇了信心,选择放弃、选择离开。最后,是那些坚持挺过寒冬的人,成就了互联网发展的黄金十年。”

人工智能技术的发展也还会经历起伏。在李彦宏看来,积极的一面是,过去一年,无论是技术层面还是商业应用层面,人工智能都有了方向性的改变。技术层面,AI从理解内容,走向了自动生成内容,包括AIGC用于作画、用于图文、视频等多类型的内容创作;商业应用层面的改变,最具代表性的是自动驾驶。L2之后,率先进入商用的很可能是L4,而不是L3。因为L2和L4的事故责任界定都是清楚的,L3的事故责任界定是不清楚的。

而挑战的一面是,实体经济很多领域的数字化改造尚未完成,数字化本身并未能够带来效率的明显提升。智能化的广泛渗透还需要时间,智能化对实体经济的巨大拉升作用还没有成为广泛共识。

李彦宏在大会现场最后说到:

“所有伟大的企业、伟大的创造者也是一样,没有一帆风顺,只有不断地历经困难再凯旋。困难会刺激创新,而创新是增长的真正动力”

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