百度做 AI 的第十年，李彦宏的反思与希望

2009 年百度 World 大会上，李彦宏畅想了搜索的未来：用户在搜索栏中输入问题，系统就能明确识别需求，直接呈现相应的结果而不是给出需要点击的链接，比如搜某地的天气，直接在页面中呈现晴雨、温度，搜一家公司的股价，直接返回走势图。这项技术被百度称作 “框计算”，这是百度第一次公开谈论把人工智能应用到主营业务中。

随后十多年，百度对 AI 的投入大体可分为两个阶段。

2015 年之前，百度主要在招兵买马和确定技术方向。2013 年，百度在硅谷成立百度美国研究院，它的前身是 2011 年开设的百度硅谷办公室；同年，百度在中国建立深度学习研究院，李彦宏亲自任院长。中美两个研究院吸引了斯坦福大学计算机科学系教授吴恩达，慕尼黑大学博士、NEC 美国研究院前媒体研究室主任余凯等人。

2015 年-2016 年之后，百度进入一个探索 AI 技术产品化和商业化的阶段，AI 团队陆续拿出两大成果：2015 年 9 月，百度推出人工智能语音助手度秘（DuerOS），用户可以和度秘对话、聊天，当时机器的聊天还不像现在这么顺畅、自如；年底，百度成立自动驾驶事业部，时任百度高级副总裁的王劲任总经理，次年 4 月，Apollo 计划发布，瞄准全无人驾驶。

这也是一个创业期，2016 年前后，余凯、倪凯、彭军、楼天城、吴恩达等人相继离开百度，他们创立了地平线、禾多科技、小马智行和 Drive.ai（2019 年被苹果收购）等自动驾驶公司。

这些技术骨干的离开是当时 AI 创业热的一个缩影。Google 旗下 AlphaGo 在 2016 年战胜世界围棋冠军李世乭，引燃了投资者和潜在客户对 AI 产业化的期待。人们相信，AI 除了下围棋，还能帮更多行业提升效率，比如更快处理财务数据，更准确识别身份，解放人类司机、使汽车成为移动空间……

变化也发生在百度内部。2017 年初，在李彦宏力邀之下，微软前全球执行副总裁陆奇加入百度。同年，百度把 AI 提升为公司战略，提出 All in AI，百度深度学习研究院、自然语言处理、知识图谱、语音识别、大数据部门等核心技术部门被整合成了 AI 技术平台体系（AIG），由时任百度副总裁王海峰负责，向陆奇汇报；自动驾驶事业部被升级为智能驾驶事业群（IDG）。陆奇于 2018 年离职后，百度保持了对 AI 的重投入。

李彦宏在 Create 大会开幕演讲中提到，百度是如今少有的同时具备人工智能四层能力的公司，这包括芯片层的昆仑 AI 芯片、框架层的飞桨深度学习框架、模型层的文心大模型和应用层的搜索、自动驾驶、智能家居等产品。

四层布局对应 AI 的三驾马车，数据、算力和算法。数据是 “燃料”，算力是 “发动机”，它们共同训练出算法，基于算法训练的模型则像一套机械传动装置，能最终完成具体动作。算力由 AI 芯片提供，深度学习框架则是训练、优化模型的工具。

百度是中国第一批自研 AI 芯片的互联网公司。百度的昆仑 AI 芯片发布于 2018 年，研发始于 2011 年。对外发布时，昆仑已支持百度业务多年，到 2020 年秋天之前，已有超 2 万片昆仑芯片每天为百度搜索引擎、广告推荐和智能语音助手小度提供 AI 计算能力。

2016 年百度推出的飞桨在 2021 年成为中国开发者使用最多的深度学习框架，在全球排名第三。飞桨能帮开发者快速创建、部署模型，它现在已拥有 535 万开发者，服务了 20 万家企事业单位，创建了 67 万个模型。

基于上述技术基础设施，百度在 2019 年发布文心大模型，它可以根据用户的描述生成文章、画作、图表、视频等多种内容，这即是去年至今大热的 “生成式 AI”。

在文心的支撑下，百度搜索引擎可以用更聪明的方式呈现搜索结果，比如在百度手机 App 上搜索 “北京和上海的 GDP 谁高”，百度搜索引擎不会只返回谁高谁低的结果，而是生成两座城市历年 GDP 走势折线图，当用户手指沿时间轴滑动时，能显示不同年份的 GDP 差值。

2022 年，百度又发布了 “知一跨模态大模型”。跨模态指它可以理解文本、图片、视频等形态各异的数据。有了知一后，当用户提问 “窗框缝隙漏水怎么办”，百度搜索引擎会提供一段优质视频回答提问，该视频还能自动定位到处理步骤的部分，方便快速查看。

全球范围内，美国科技公司亚马逊、Google 也有类似的多层布局，而中国只有百度、阿里和腾讯。在应用层，阿里和腾讯暂未涉足前景巨大、挑战也巨大的乘用车全无人驾驶。

在语言大模型中，百度甚至要做得比全球巨头更多，因为中文更难被 AI 处理。百度搜索产品总监张燕蓟在 Create 大会前的沟通会中称，中文语义的理解难度远大于非中文，因此百度必须研发一个更难、更复杂的大模型。

自己建立 AI 各层能力的好处是，可以自己掌握芯片层、框架层、模型层和应用层间的效果反馈，能更高效地优化每一层能力。

这是李彦宏在 Create 大会中提出的技术观，“反馈驱动创新” 的一部分。李彦宏说：“技术的发展，没有导航地图，只有指南针。在方向大致正确时，基于反馈、一步步迭代，才能跑出有价值的创新。”

他举了一个魔方的例子：让一位盲人还原被打乱的魔方，在没有人提示时，假设盲人每秒转动魔方一次，他需要 137 亿年才能将魔方复原；而如果每转动一次都有人告诉他离还原是更近还是更远了，这个过程会缩短到两分半。“这就是反馈的神奇力量。” 李彦宏说。

技术和商业上，反馈驱动创新，首先意味着复杂技术系统各部分间的反馈。李彦宏在 Create 大会中举了一个例子：在搜索引擎中，昆仑 AI 芯片负责数据的处理与计算，飞桨框架、大模型 “知一” 负责中文语义理解。百度现在每天要完成 1 万亿次语义推理，各环节配合，使整体检索成本下降了 50%。

更大的反馈，是需求和技术间的反馈。在去年底内部讲话中，李彦宏反思了百度的有些技术 “离市场很远，很多时候是自嗨”：“发了顶会的论文，申请了专利，打了哪个榜，但是过一两年之后发现这东西没有人用。” 技术团队有时连公司内部客户的需求也没摸清楚，“当你去问负责的同学你愿意为这个技术付多少钱，他会说白用可以，让我出预算，我不愿意出。”

李彦宏说，这种脱节持续久了，会使创新业务不再思考商业盈利时间表：“时间长了以后，大家觉得亏钱是理所应当的，不会去想这个业务再过三年能赚钱，还是再过五年能赚钱，还是再过一百年也不会赚钱。”

李彦宏对技术产业化的另一重思考是看 “业务健康度”。李彦宏从去年就在强调这一概念，它指业务不只要有规模，还要毛利润率合理、标准化程度高、有长期盈利能力。

一些百度的技术相关业务被李彦宏指出自研占比太低，他在年底内部讲话中说：“我们一个明星业务、高增长业务，仔细一看，自研产品只占收入的 20% 多，70% 多的东西都是转售。那你跟贸易公司有什么区别？有多少人意识到了其实这个收入质量不高？”

百度的技术布局相对全面，近年市场对百度的一些疑虑与组织与管理有关。

年底的讲话中，李彦宏对百度的组织风气有比较严肃的反思。在百度工作多年的一位人士称，过往的年底全员分享上，李彦宏大多关注员工成长话题，很少严肃谈论公司经营和工作方式。

李彦宏重点批评了百度周报的 “报喜不报忧”：“有些人的周报永远都是好消息，但是他负责的那些事儿真的永远都符合预期吗？不可能吧？如果你不说哪些东西不符合预期，在哪儿遇到了困难，你的上级怎么帮你？反而你的上级都被你蒙住了，他以为你做得特别好，不需要任何帮助。”

百度集团资深副总裁、HR 体系负责人崔珊珊 2021 年接受《晚点 LastPost》采访时说：“要提升创新能力，百度需要解放思想、实事求是，实事求是就是要一切从实际情况出发来研究和解决问题。认清现状，诚实面对，不可自欺。”

在年底的内部讲话中，李彦宏还提到了一些沟通技术问题，重点讲了 “对齐难”。一家大公司从 CEO 到一线基层员工中间隔了 5、6 层，信息流通不畅、对齐难几乎是所有成规模公司的通病。

李彦宏提到，百度的考核工具是 OKR，目标向下传递时会层层递减，传到最基层真正干活的一线员工时，他根本不理解 “我为什么要干这个事”。李彦宏希望每一级的员工站在一个更高的角度去思考这个问题。

对齐难也发生在管理层，李彦宏说自己对同一批管理层讲过无数次不看收入只看利润，但下次开会时，大家汇报的依然是明年有多少收入：“花这么多力气在这对齐，讲一遍可能还不够，但总比不讲要强。”

对于公司内的贪腐，李彦宏没有回避。

内部会上有员工问到李彦宏怎么看马化腾在腾讯的内部讲话，马化腾谈及了业务部门的改革浮于表面、内部贪腐 “触目惊心” 等问题。李彦宏说：“马化腾说的那些问题，百度也都有，我们也在试图积极解决。” 一同参加全员会的崔珊珊补充：“反腐的例子百度也经常看到，也是 ‘吓死人’。”

李彦宏内部演讲中回顾这一年时感叹，自己活了 50 多岁，也觉得 2022 年是一个特殊的年份：“这些都是人生经历。发生了没想到的事情，再想办法应对，进一步找到其中可以做得更好的地方，对人的成长也有好处。”

全员会的展望 2023 部分，崔姗姗用几张图展现了百度管理层的一些观察，包括去年底召开的中央经济工作会议。“一句话概括会议内容，就是 ‘明年是全力抓经济的一年’” 崔姗姗接着问李彦宏：怎么判断新一年的宏观形势和新机会？

李彦宏说他对经济的长期发展感到乐观：“中央经常说我们的经济韧性十足，其中一个关键因素就是，中国民族文化就是 ‘我想干事儿、想赚钱、想生活得更好，哪怕吃点苦’，一旦有机会，很多人真的会冲上去。”

值得百度 “冲上去” 的新机会是正在快速进化的 AI 技术。百度布局的技术中有两个最值得关注的方向：生成式 AI 和无人驾驶。

百度在 2021 年发布了支持生成式 AI 的文心大模型，其前身可追溯到 2019 年发布的预训练模型 ERNIE 1.0。华为、阿里也在 2021 年发布了盘古和通义大模型。

去年至今，市场上出现了能生成画作的 DALL-E 和 Stable Diffusion 等应用。微软曾投资 10 亿美元的 OpenAI 在去年底发布 ChatGPT，它能像人一样回答问题、写商业企划书、甚至改代码，马斯克形容其效果 “好到令人害怕”，生成式 AI 热潮被推向新高峰。

据报道，ChatGPT 发布后，Google 管理层宣布 “红色警戒”（Red Code），评估它对搜索引擎的挑战，这是 Google 内最高级别的业务预警。使用 ChatGPT 时，发问者可以直接得到一段有逻辑的回答，使用搜索引擎得到的是一排网页链接。

无人驾驶则是百度投入已久的方向，一旦实现，它能改变已延续百年的出行方式。百度无人驾驶业务布局全面，各方向都有进展：萝卜快跑是全无人驾驶商业化落地的探索；2021 年春天与吉利合资成立集度汽车后，百度也有了部署高级别辅助驾驶的载体。

在甚少有硬件业务的中国大互联网公司中，百度是罕有的自己下场造车的公司，合理性在于：自己同时掌握汽车硬件层和智能驾驶系统层，能更好掌握反馈效果，获得更高的迭代效率。

类似的安排是，去年 5 月，原本属于人工智能体系（AIG）的百度地图被调整至智能驾驶事业群。百度称此次调整是为了更好地让地图数据与路测数据结合，这一变化也符合李彦宏总结的反馈驱动创新。

在内部讲话的最后，李彦宏说：“三个或四个新业务，只要有一个跑出来，我就觉得做得不错，新业务到 2022 年底还是 0，希望 2023 年出来一个 1。”

如果单纯以商业价值衡量，百度利用过去十年的更高效方法是把 AI 用到一些如今大行其道的移动互联网应用上，如信息流推荐和短视频等。从这个角度，百度错过了 AI 过去几年最大的落地机会：推荐算法。

百度十年前开始投入的一些方向是 “后天” 才会发生的事，它们来得更晚，带来的变化也更大，如完全替代人类司机、改变整个汽车行业的无人驾驶，以及能和人自由对话的智能系统。

百度的强项是技术，相比之下以往的弱项是把技术变成产品的能力。过去有个时期，百度因为搜索的成功获得了巨量资源和太多的选择，投入又关停的方向包括外卖、团购、各种 O2O 生活服务等。但即使经历波折，百度依然保留了相对全面、多层次的 AI 技术火种。AI 并非每个阶段百度最大的重点，但它是百度坚持最久的事之一，也契合百度成立之初形成的技术基因。

百度仍是中国互联网公司中，最有可能等到 “后天的回报” 的一个。前提是，更好地解决实事求是的问题，拉近技术和市场的距离。