“過去一年，人們對‘風口’的討論少了一些，對增長的健康度關注更多了。那增長從何而來？回顧過去2000年世界人均GDP增長曲线，是‘科技創新驅動了大的增長’。”1月10日，百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏在Create AI开發者大會大會上回答了“增長從何而來”的問題。同時，李彥宏分享了百度的創新理念、AI技術布局，並指出屬於AI开發者和創造者們的機會。

“AI技術發展方向是明確的，但實現的過程卻不會容易，這就是技術發展的特點。”李彥宏回顧了2000年回國創業，經歷互聯網泡沫破裂的場景：“那時候，很多人被困難動搖了信心，選擇放棄、選擇離开。最後，是那些堅持挺過寒冬的人，成就了互聯網發展的黃金十年。”

“創新驅動增長，反饋驅動創新”

“深度學習算法是第四次科技革命的標志，與深度學習相關的重大創新，包括自動駕駛，也包括水電能等領域的智能調度系統。它們的應用會像汽車、互聯網這些發明一樣，產生重大社會影響，是重大創新。”李彥宏認爲，創新驅動增長，而反饋驅動創新。

“創新不是閉門造車。創新，是你有機會進入市場，不斷獲得用戶和客戶的反饋，摸着“反饋”過河才能實現的。”

百度在經營發展中，有很多“反饋驅動創新”的實踐經驗。比如百度昆侖芯片在AI芯片中性能領先，因爲它已經爲百度的搜索服務優化了十年。百度搜索服務，每天響應幾十億次真實用戶使用需求，每天進行1萬億次深度語義推理與匹配，能夠提供最真實、最及時的反饋，從而倒逼大模型、深度學習框架和芯片的優化。

再比如，百度從一年前开始，每個季度都發布蘿卜快跑的訂單量，目標是保持自動駕駛出行服務訂單量全球領先。訂單量最大，意味着能夠獲得最多的市場和用戶反饋，進而推動技術提升和創新。

AI深入產業，賦能實體經濟發展

百度是全球爲數不多的、進行全棧布局的AI公司。

百度AI技術架構分爲四層：芯片層、框架層、模型層和應用層。從高端芯片昆侖，到飛槳深度學習框架，再到文心預訓練大模型，各個層面都有關鍵自研技術，每一層之間都有很多反饋，可以通過不斷獲得反饋，實現端到端優化。這個技術架構，越往下越通用，越往上越專用。

這一方面，讓AI技術通用性越來越好，开發和應用門檻進一步降低。比如飛槳，是百度自研的开源深度學習框架。目前，飛槳凝聚了535萬开發者，服務20萬家企事業單位，基於飛槳創建了67萬個模型，已經構建起一個繁榮的深度學習生態。飛槳是人工智能時代的操作系統，讓开發者能夠像搭積木一樣構建AI應用，大大降低AI的應用門檻。

李彥宏表示，讓AI得以深入產業，賦能實體經濟發展。比如百度的智能交通解決方案，可以看作一個“智能調度系統”，可以通過智能紅綠燈控制交通流量，提升交通效率。目前已經落地全國63個城市，交通部也正式將百度列爲交通強國的試點單位。

“通過對交通網絡的智能化改造，可以把通行效率提升15%至30%。”並預測“智能交通方案可以使得，2027年之前，中國一线城市不再需要限購限行。2032年之前，靠交通效率的提升，擁堵問題就基本可以解決。”李彥宏認爲。

人工智能技術發展還會經歷起伏

AI技術發展方向是明確的，但實現的過程卻不會容易，人工智能技術的發展也還會經歷起伏。李彥宏重申了他在2021年Create大會上的觀點：“隨着技術應用門檻不斷降低，創造者們將迎來屬於人工智能的黃金10年。”

李彥宏表示，過去一年，無論是技術層面還是商業應用層面，人工智能都有了方向性的改變。技術層面，AI從理解內容，走向了自動生成內容，包括AIGC用於作畫、用於圖文、視頻等多類型的內容創作；商業應用層面的改變，最具代表性的是自動駕駛。L2之後，率先進入商用的很可能是L4，而不是L3。因爲L2和L4的事故責任界定都是清楚的，L3的事故責任界定是不清楚的。

而挑战的一面是，實體經濟很多領域的數字化改造尚未完成，數字化本身並未能夠帶來效率的明顯提升。智能化的廣泛滲透還需要時間，智能化對實體經濟的巨大拉升作用還沒有成爲廣泛共識。

“所有偉大的企業、偉大的創造者也是一樣，沒有一帆風順，只有不斷地歷經困難再凱旋。困難會刺激創新，而創新是增長的真正動力。”李彥宏說。

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