文｜IT老友记

“AI applications are creating the world（AI应用正在创造世界）。”2024百度世界大会，李彦宏如是说。

从2023年3月16日文心一言的亮相，到2024年11月12日百度世界大会的启幕，近550多天内，国内AI领域发生“千模大战”、一众互联网巨头与明星创业者亲自下场，带动中国的生成式AI进入高速井喷期。

“截止2024年11月，文心大模型日调用量达15亿，这是过去两年中国大模型应用爆发的缩影。”李彦宏说。

与此同时，生成式AI技术更是在“火箭式”发展中得到不断完善。“过去24个月，这个行业最大的变化是大模型基本消除了幻觉，回答问题的准确性大幅提升。”

当然，技术与应用的飞速发展之下，行业也从生成式AI初兴时的爆红追捧，进入了资本“由攻转守”、企业”苦练内功“的新一轮冷静期，外界也传出了不少质疑之声。

但越是浮躁之时，对AI保持坚定信仰的声音，就显得尤为重要。

“当年我对互联网的信仰，还是今天我对AI的信仰，都没有一丝丝改变。”2020年世界人工智能大会上李彦宏的这番发言，今天听来依旧振聋发聩。

过去十多年，百度一直坚定推行AI战略，为此在AI研发上累计投入1700亿人民币，奠定了扎实的AI技术和生态基础。

回首来时路，作为中国互联网最坚定的“AI信仰者”，李彦宏是如何带领百度布局人工智能战略？透视这一次百度世界大会，百度又将如何打造新时代的大模型智能生态？

百度AI，来时的路

“我们熬得过万丈孤独，藏得下星辰大海。”2021年，在总结过去十年百度的AI战略时，李彦宏在《致股东信》中写道。

十年前的2012年，李彦宏通过一封内部邮件，鼓励全体百度产品经理了解AI技术的最新趋势，他们当时甚至希望收购AI“深度学习”之父、2024年诺贝尔物理学奖得主Geoff Hinton的团队，但由于种种原因，最终未能与百度成功合作。

在这三年之后，2015年底，在世界顶级的人工智能学术会议NIPS（后更名NeurIPS）上，OpenAI才正式宣布成立，目标是开发“通用人工智能”技术。

但当时，海内外的科技公司对人工智能发展前景的认知并不全面；学界已经涌现出一些前瞻性的研究成果，可具体到产研方面，行业内暂时还缺乏代表性的AI产品与AI应用场景。

在行业前景暂不明朗之前，百度的目标是先做好顶层设计，如2013年成立深度学习研究院、次年相继成立大数据实验室和硅谷人工智能实验室，做好AI的人才储备和技术方向确定。

同时，百度也在AI产品和应用层面做好了铺垫准备，比如在2013年就开始投入研发自动驾驶、2015年就对外开放百度云（当时还叫百度开放云）。

今天看来，这些准备都非常具有先见之明。

转机发生在2016年，那一年，AlphaGo击败围棋世界冠军李世石；次年，国务院印发并实施《新一代人工智能发展规划》，人工智能也首次被写入政府工作报告。

AI浪潮在即，百度也首次明确将AI战略列为公司级战略，其在AI上的储备和布局到了收获期。2016年后，百度以战略、技术和人才为驱动，加速推进AI在各场景的实际应用，构建起以云、自动驾驶、大模型等为核心的AI生态。

在此期间，李彦宏作为“AI信仰者”的身份愈发鲜明。有数据统计，作为全国政协委员，李彦宏在连续八年的两会上，累计提出了13份AI相关提案。

但从消费互联网到产业互联网，一个明显的变化在于，消费者或许无法明确感知到技术对提升生活便利所带来的变化，而当时的AI技术和产品确实都处于早期增长阶段，并且更多应用于后端产业环节中。

换言之，当时的AI领域，还缺乏一个领军型的消费级应用。

直到这一轮，生成式AI浪潮到来。

此前，李彦宏曾提到一个观点：中国AI市场将迎来爆发性的需求增长，其商业价值的释放将是前所未有的、指数级的。事实也确实如此，近两年互联网行业竞逐“千模”，几乎到了每个行业都在做大模型，或者适配自己行业的“中小模型”。

根据作者的观察，浪潮之下，基于百度长年以来的技术积累和应用生态布局，在生成式AI领域的多个关键节点都快人半步。

比如百度在2023年3月率先首发基于新一代大语言模型的生成式AI产品——文心一言。发布节奏如此之快，也是因为百度自2010年成立自然语言处理（NLP）部，在NLP领域的技术沉淀足够深厚。

同时，百度也是业内首个提出要卷大模型应用的科技大厂，并且用AI重构了百度文库、百度搜索、百度网盘等百度系产品。

以百度文库为例，去年8月，百度文库就上线了PPT智能生成、文档智能生成、智能编辑、智能辅助阅读4个AI能力；其依托百度文心大模型进行了全面的“AI重构”。截至2024年10月，百度文库AI用户数累计超过2.3亿，AI功能累计使用次数超过28亿。

在这次的大会上，百度文库和百度网盘联合发布了「自由画布」，其充分融合了二者优势，能够实现输入自由、编辑和创作自由、分享自由。

用「自由画布」生成漫画

如今，在百度的AI生态之下又多了大模型这一重要环节，这也是百度在新技术领域内发展智能生态的关键一步。

不仅是实际的产品和场景应用，基于对于生成式AI未来发展的判断，百度还率先将智能体作为重要战略方向。

对于AI智能体，李彦宏曾在内部表示，大模型发展起初是对人进行辅助，需要人的把关，这是Copilot阶段；再往下走就是Agent智能体，主要区别就是具备了相当的自主性，可以自主使用工具、反思、自我进化等能力。

而对于为何从“卷应用”到“发展智能体”，李彦宏认为，很多人不知道“卷应用”该怎么做，其中有大量不确定性，但是智能体提供了一个非常直接、高效、简单的方式，并且门槛低，这也是为什么今天每周都有上万个新的智能体在文心平台上被创造出来。

从行业角度来看，“智能体是大模型最重要的发展方向”这个判断，其实是一个非共识。像百度这样把智能体作为大模型最重要的战略、最重要的发展方向的公司并不多。

从最初的智能研究院，到文心一言大模型，这是最初的由“点”到“线”，再到重构百度全场景应用形成的“面”，以及当下布局的AI应用智能体的“体”，百度在生成式AI领域形成的“点线面体”，正在让自身的智能生态变得更加羽翼丰满，也在场景应用上变得更加开放。

聚焦本次百度世界大会，百度展示了智能体的最新进展以及各类AI技术新成果。

聚焦当下，智能体战略当先

“智能体是AI应用的最主流形态，即将迎来它的爆发点。”李彦宏在2024百度世界大会上表示。

那么，AI时代的智能体到底是什么？百度给出了自己的答案：用生成式AI重构产业、行业和细分场景，是AI时代的一次产品能力升级。

具体而言，百度在大会期间推出了四大智能体：公司类智能体、角色智能体、工具智能体和行业智能体，以上智能体平台都是通过AI技术，对过去相对传统的产品或场景，进行了一次AI式升级，使其变得更灵活高效，也更加适应当下的技术应用环境。

比如公司类智能体，就相当于一个AI时代的公司官网，它不仅具备传统官网的能力，如公司介绍、产品图片和线下门店位置等，同时还有传统网站的主动推荐、及时响应和服务能力。

比亚迪公司智能体为用户推荐车型

数据显示，在比亚迪的官方智能体上线后，销售线索转化率提升了119%；联想AIPC智能体在今年9月的互动率提升了89%，销售线索转化率提升了80%。

还有角色智能体，相当于用生成式AI对数字人进行全面重构，一改之前传统数字人说话声音、肢体动作、口型都非常机械呆板的问题。在大模型加持下，数字人逐渐变成了高度拟人化的智能体，更聪明、有情感、有态度。

目前，不少职业律师、教师和医生等群体都在文心智能体平台创建了自己的角色智能体，比如拥有百万粉丝的法律博主张嘉良律师，他所创建的角色智能体不仅能给用户提供日常的法律咨询，还能通过转化组件收集高意向用户的信息。

相当多的智能体正不断涌现，并且在实际场景中得到广泛应用，无论企业还是个人，借助开放的智能体平台，可以进一步解决“卷应用”时方向不明确、技术不完备、效果不到位等问题，让自身不落后于AI新时代，让实际场景变得更高效、便捷。

早在2024年7月，百度文心智能体平台（AgentBuilder）就已经免费开放文心大模型4.0，支持广大开发者根据自身行业领域、应用场景，采用多样化的能力、工具，打造大模型时代的原生应用。

数据显示，截至2024年11月，百度文心智能体平台已经吸引了15万家企业、80万名开发者入驻。

不止是智能体，百度在本次世界大会上还带来更多新技术、新产品，能够让AI时代的图片生成，乃至创意生成都更加高效、准确。

本次大会，百度推出了检索增强的文生图技术iRAG，将百度搜索的亿级图片资源跟强大的基础模型能力相结合，就可以生成各种超真实的图片，整体效果远远超过文生图原生系统，去了机器味儿。

同时，百度还发布了无代码产品“秒哒”，其定位为“一个不需要写代码就能够实现任意想法的软件”，能够实现无代码编程和多工具（网页检索、iRAG、地图API等）调用，并且是多智能体协作，这是基于文心大模型思考、规划等能力，实现对不同类型智能体的调度、编排。

试想一下，过去开发者要将idea转化为实际产品或应用，可能需要在核心创意和具体的代码编程上都投入时间精力，并且还要协同各类外部资源。但如今，借助“秒哒”，开发者可以真正做到“解放自己”，让创意转化这件事真正变的智能、便捷。

用「秒哒」生成邀请函

“只要有想法，你就可以心想事成，我们将迎来一个前所未有的只靠想法就能赚钱的时代。”在技术乐观派的眼中，这样充满机遇的新时代，确实让人无比振奋和憧憬。

从移动互联网时代到生成式AI浪潮，过去移动时代的惯性思维并不完全适用，判断一个应用或产品的有用性，主要还是看对产业、对应用场景能产生多大增益，而一个产品实际的用户量并不是最重要的，因为产业增值的作用就已经非常有价值了。

“我们不是要推出一个‘超级应用’，而是要不断地帮助更多人、更多企业打造出数以百万‘超级有用’的应用。”李彦宏表示。

当然，实现“超级有用”的生成式AI时代，必然是一件长期主义的事，在优化各个主要产业实际痛点、解决实际需求的过程中，这本质上是全球AI领域的一次共同竞逐。

长期主义，AI技术高地之争

2019年，马云和伊隆马斯克曾在世界人工智能大会上进行了一场45分钟的对话，他们对于机器人和人工智能的发展，有着并不相同的看法。

当时，马云认为，机器不可能比人更聪明，因为机器是人类发明的。但马斯克觉得，我们可以创造比我们更聪明的东西，他们并不一定要是人。

今天再看，两位“马老板”的判断都有合理性，但也都不全对。

其实，无论机器人还是人工智能，每一种新兴技术诞生之初，都会有不同的声音和“噪音”，对于产业所带来的颠覆性改变，势必会在一定时间内遭到反对和质疑，但长期来看，技术带来的产业优化会有更大的社会价值。

李彦宏也曾提及过，每次创新和技术革命发生时，被替代的都是最辛苦、最艰难、对人们来说不是那么愉快的工作。但技术所创造的新工作，是更舒适、更体面、压力更小的工作。并且替代旧工作、创造新工作，不是一夜之间就会发生的，这需要很长的周期。

“一些全新的工作机会也正在冒头，例如数据标注师、提示词工程师等。”李彦宏说。

而对于当下生成式AI所出现的“泡沫”，李彦宏在今年10月对谈哈佛商业评论主编时提出过一个判断，他认为，生成式AI时代的泡沫过后，那些无法满足市场需求的伪创新将会被清洗掉，在这之后，有1%的企业将脱颖而出，继续成长，为社会创造巨大价值。

如今，继续留在牌桌上的中外企业，都在争取成为最关键的1%。

服务咨询机构Dealroom和Flow Partners公布的报告显示，市值总额达14万亿美元（约占标普500指数的32%）的美股“七姐妹”（英伟达、特斯拉、微软、meta、Alphabet、亚马逊、苹果），目前每年在AI和云基础设施上投资高达4000亿美元。

全球化时代的AI竞逐正当时，相比于海外，国内各家科技企业和初创公司，在本轮生成式AI浪潮爆发之初，都迅速推出了自研大模型，以确保自身不失位。根据各地网信办发布的公告，截至2024年7月30日，全国范围内已有197个生成式人工智能服务通过网信办备案。

当然，从0到1的步子迈过后，实现大模型的独立自研、推动大模型达到一流水准也是各家企业需要持之以恒努力的方向，其中的基础之一就是要不断储备AI人才。

以百度为例，多年来，百度与100余所高校有着深度的人才培养合作，与高校共同培养创新实践型AI人才。2020年6月，百度宣布未来五年预计培养AI人才500万，并且在今年4月提前完成计划；在去年，百度发布人才培养星河计划，将为社会再培养500万大模型人才。

不仅是模型层和相关的人才储备，应用层也是重点的竞逐方向。

根据服务咨询机构Dealroom和Flow Partners的报告，应用层(application layer)目前占AI总投资的32%，而AI应用存在大量机遇，包括医疗保健、媒体、气候、教育、制造业等，AI的经济潜力可达50万亿美元。

显然，在做好大模型“基础设施”的同时，未来还要跑出更多量级的“超级有用”，让大模型在更多实际场景投入使用，在优化场景效率和效能的过程中，发挥更大的产业价值，也在全球化的AI竞逐中争取领先优势。

以Robotaxi（无人驾驶出租车）领域为例，目前百度旗下萝卜快跑所在的武汉，截止2023年年底，全市累计开放测试道路里程已突破3378.73公里，超越此前Waymo服务的美国凤凰城，成为全球最大的无人驾驶服务区。

不止是企业，政策端也在不断提级人工智能作为国家级战略的重要性。今年《政府工作报告》首次提出“人工智能+”行动，并提出要“深化大数据、人工智能等研发应用”。

长坡厚雪。

如今再回看，生成式AI的泡沫结束何尝不是件好事，当行业不止是盯着资本量级和用户量数据，产业互联网才能回归技术的本质，让技术在产业环节中发挥应有的价值，生成式AI才可能变成长期主义。

实际上，资本市场的冷静期将更有利于生成式AI的技术拓展，因为企业将更聚焦于“练内功”，将资源和精力投入到提升大模型水准、跑通更多“超级有用”等环节上，也更能带动中国AI产业更聚焦、更凝聚的发展。

放在全球化视野中，生成式AI浪潮几乎是中国与海外企业“同频竞争”，而国内在人才储备、技术推动、战略提级和企业参与等各个角度都有深厚积累，在AI的“长期主义叙事”中，我们显然有着巨大的机会去抢占AI技术高地。

在今年的“文心杯创业大赛第二季”上，李彦宏再次谈到对AI的坚定信仰，他表示，人们往往会高估技术的短期价值，却低估技术的长期价值，“但大模型是一次颠覆式的技术革命，我对它的长期前景非常乐观。”

“悲观者永远正确，而未来是由乐观者创造的！”