【環球網科技報道 記者 林迪】1月10日，百度舉辦Create AI開發者大會（下稱“Create大會”）。作為首個“人機共創大會”，AIGC技術被深度應用，創造、搭建、連線了多個科技感爆棚的數字化演講場景。

會上，百度創始人、董事長兼執行長李彥宏分享了百度的創新理念、AI技術佈局，並指出屬於AI開發者和創造者們的機會。

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創新驅動增長，反饋驅動創新

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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增長曲線，李彥宏表示是“科技創新驅動了大的增長。”

李彥宏判斷，深度學習演算法是第四次科技革命的標誌。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慧排程系統。它們的應用會像汽車、網際網路這些發明一樣，產生重大社會影響，是重大創新。

李彥宏認為，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，不斷獲得使用者和客戶的反饋，摸著‘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。比如百度崑崙晶片在AI晶片中效能領先，因為它已經為百度的搜尋服務優化了十年。百度搜索服務，每天響應幾十億次真實使用者使用需求，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、深度學習框架和晶片的最佳化。

他還指出，百度從一年前開始，每個季度都發布蘿蔔快跑的訂單量，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，意味著能夠獲得最多的市場和使用者反饋，進而推動技術提升和創新。

據介紹，百度AI技術架構分為四層：晶片層、框架層、模型層和應用層。從高階晶片崑崙，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，可以透過不斷獲得反饋，實現端到端最佳化。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，開發和應用門檻進一步降低。比如飛槳，是百度自研的開源深度學習框架。目前，飛槳凝聚了535萬開發者，服務20萬家企事業單位，基於飛槳建立了67萬個模型，已經構建起一個繁榮的深度學習生態。飛槳是人工智慧時代的作業系統，讓開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。

李彥宏強調了基礎軟體的重要性：“必須要把軟體的根紮下去，才能讓創新持續發生，才能讓頂層的商業更加繁榮。”

另一方面，讓AI得以深入產業，賦能實體經濟發展。比如百度的智慧交通解決方案，可以看作一個“智慧排程系統”，可以透過智慧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為交通強國的試點單位。

李彥宏表示，“透過對交通網路的智慧化改造，可以把通行效率提升15%至30%。2032年之前，靠交通效率的提升，擁堵問題就基本可以解決。”

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技術應用門檻不斷降低，開發者將迎來黃金十年

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AI技術的發展，也為開發者和創造者們帶來機會。李彥宏重申了他在2021年Create大會上的觀點：“隨著技術應用門檻不斷降低，創造者們將迎來屬於人工智慧的黃金10年。”

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，經歷網際網路泡沫破裂的場景：“那時候，很多人被困難動搖了信心，選擇放棄、選擇離開。最後，是那些堅持挺過寒冬的人，成就了網際網路發展的黃金十年。”

人工智慧技術的發展也還會經歷起伏。在李彥宏看來，積極的一面是，過去一年，無論是技術層面還是商業應用層面，人工智慧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、影片等多型別的內容創作；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。因為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。

而挑戰的一面是，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。智慧化的廣泛滲透還需要時間，智慧化對實體經濟的巨大拉昇作用還沒有成為廣泛共識。

“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。”李彥宏在大會現場最後說道。