文：互聯網江湖 作者：志剛

2023是頗為關鍵的復蘇年。新的一年，人們有一種普遍的情緒是冷靜而樂觀。

冷靜的一面是，人們對于復蘇的長周期有心理預期；樂觀的一面是，新的產業革命正在發生，新的希望在閃爍著光芒。

復蘇的基調下，科技行業中能夠確定的方向其實就是深度學習技術。但深度學習AI面臨的困境是，怎么能夠通過持續的創新，真實改變當下？

1月10日，李彥宏在百度AI開發者大會上說： 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，摸著 反饋 過河才能實現的。

科技行業為什么要進行 反饋創新 ？逆境中創新究竟意味著什么？接下來的復蘇中需要怎樣去挖掘創新？這些疑問亟待解答。

創新驅動增長的主線下，我們離GPT技術突破還有多遠？

過去一年，人們對風口的討論少了，對增長的韌性關注變多了。

消費賽道比以往獲得了更多的關注。比如一段時間內，白酒、飲料賽道很受市場歡迎。一些高成長估值賽道都有回撤。

事實表明，當下的市場情緒，相比高成長，更多的人們可能更關心的是回報。深究本因，在于像科技賽道等高成長性賽道需要長期投入，但市場總是傾向于能夠獲取短期回報的領域。這樣的影響下，科技賽道短期估值遭殺，但長期來看這是一個價值被壓實的過程。

科技的成長價值不是線性釋放的，而是爆發式增長的。

4G推動了智能手機普及，進而促進了移動互聯網爆發，5G推動物聯網，那么深度學習會不會推動智能經濟的爆發？對于這個問題，李彥宏與百度給出了自己的答案。

如果讓我來判斷第四次科技革命的標志，我認為是深度學習算法。 百度AI開發者大會上，李彥宏用一張圖，闡述了他的觀點。

過去2000年的世界人均GDP曲線顯示，早期農業社會的GDP的變化并不明顯，最近的300年間，全世界的GDP有了高速增長。數據揭示了一個事實：技術的發展從來都不是線性的。《三體》用一個很酷的詞來概括這個現象：技術爆炸。

我們有理由相信，深度學習算法技術很可能會引發下一輪 技術爆炸 。

在過去的一年中，ChatGPT為什么受到關注，核心就在于，他讓人們看到了基于深度學習的AI作為新一輪GPT（通用目的技術）帶來生產力變革。

人們都說2022年是AIGC的元年，《科學》雜志也認為AIGC是年度十大科學突破。國內這一領域，目前也已經有了實際突破和落地案例。

國家預警信息中心基于百度AI技術，有了用 AI 圖文+視頻創作的能力，自此，生產一條預警信息視頻的時間被縮短至 90 秒?；谖男拇竽Ｐ?，AIGC的能力正在進一步落地，AI正在幫助一些內容創作行業提升現實的生產力。

這背后，深度學習作為新一輪科技革命的關鍵技術，正在開啟一個新的GPT技術增長周期。而新GPT周期開始，也更需要有人去做 難而正確的事 。

對于科技行業來說，創新驅動增長始終是一條不變的主線。

新舊周期交替也總是伴隨不穩定因素。過去的一年中，先進半導體制造回流美國，貿易全球化不確定因素增加，人們發現，只有重大技術的進步才能夠把大家從存量市場的內卷中解脫出來。

技術進步依賴創新進步。

這種進步需要兩個關鍵要素，一個是在關鍵技術領域持續地投入和積累。另外一個則是持續創新的能力。這兩者百度都有。

在投入上，近十年累計研發投入超過 1000 億元，僅最近一個季度就有58 億元的研發投入，核心投入占核心營收連續 8 個季度超過 20%。這樣的研發投入即便是在科技公司中也是很罕見的。

雖然不一定所有研發投入都能帶來確定的回報，但它保證了創新最重要的基礎條件。持續穩定的高投入代表著足夠的戰略定力，這一點也是李彥宏與百度面對寒冬最大的底氣。

反饋驅動創新 ，AI創新迭代的新范式

事實表明，持續科研投入的另一面，就是保持持續創新的能力。在如何持續創新這件事上，百度也有自己的理解。

在AI領域，保持研發投入最大的支撐是落地必須要穩。

一個是商業化上的穩健。

2022三季度財報顯示，受百度智能云及其他 AI 驅動業務的推動，非廣告收入同比增長 71%。這意味著，在落地上，百度創新有了更多的試錯成本，創新其實就是不斷試錯，從而找到正確的道路。

另一個是創新能力上的穩健。

挑戰在于能不能找到一種能夠持續創新，推動技術進步的方式。百度給出的解法是 反饋驅動創新 。

什么是 反饋驅動創新 ？

技術創新的某一個時期，總會有一種主導范式，比如經驗積累導致的創新，新的計算方法、模型升級引發的創新。

反饋驅動創新是另一種范式： 以結果導向的，能夠持續正向迭代的創新。

新的范式應用的結果，就是商業化的成功。

比如，百度昆侖芯片有很強AI計算性能，響應幾十億次真實的用戶使用需求，能夠在每天進行1萬億次深度語義推理與匹配，進而倒逼大模型、深度學習框架和芯片的優化。

再比如，百度蘿卜快跑的持續落地，出行服務訂單量很大，意味著百度能夠獲得最多的市場和用戶反饋，進而能持續對產品、技術優化迭代。

反饋驅動創新的范式 的意義在于，把不確定的創新引發的 質變 結果，轉化成了一個可以逐步去驗證、優化的 量變 的過程。

對于自動駕駛，過去大家認為，從L2-L5是一步步來的。但其實L2之后，率先進入商用的很可能是L4，而不是L3。這個演化的過程，就需要通過落地去反饋、創新，最終朝著正確的方向去落地。

從行業角度來看，百度AI技術的創新不僅代表著百度自身，也代表著行業最頂尖的那波人。這波人的創新方向，引領著很多的追隨者，而他們則代表著中國AI技術創新的主力。

AI行業不管是技術創新還是商業創新，大部分從業者試錯的機會很少， 反饋創新 作為一種范式，更多的意義其實在于讓行業少走很多彎路，就像燈塔一樣，讓AI創新找到正確方向。

新的關鍵節點上，AI為實體經濟復蘇注入動能

從現實意義上來看，AI技術對于實體增長的拉動正在變得更為關鍵。

當下的市場環境，更需要科技拉動復蘇節奏，經濟復蘇需要依賴動能而不是勢能。

勢能是品牌優勢、規模優勢。動能則是，新流量、新市場、新技術。

產業端需要依賴新技術動能，達成更高的周轉效率和降本增效的空間，獲取競爭優勢。

比如，對交通網絡的智能化改造，解決擁堵問題后不需要限購，汽車消費就有了新增量？

目前，這一領域的實踐正在探索，百度的智能交通方案已落地全國63個城市，此后，擁堵問題有望進一步解決。

這兩年，整體的一個趨勢是，AI技術向應用端的滲透在變深。

2022年是大模型產業化應用元年，大模型已成為許多上層應用的技術底座。比如，百度文心已經累計發布了11個行業大模型，AI通用化應用進入新的落地階段。

在工業領域，開物工業互聯網平臺為工廠構建出 感知 和 思考 的能力，在能源、水務領域，AI智能化管理正在進一步提升這些基礎領域的運行管理效能。

不過，我們也應當理性地看到，實體經濟仍然有很多領域的數字化改造尚未完成，智能化的廣泛滲透還需要時間，但隨著飛槳 操作系統 深入實體，智能化的種子正在埋進各個行業深處。

技術戰略，意味著長周期，而長周期不可能一帆風順。

當下，AI在各領域的化學反應正在發生，雖然依舊挑戰嚴峻，但值得慶幸的是，人們已經找到了正確的方向。

未來，像電力、半導體、計算機那樣，AI技術能夠誕生新的產業。接下來穿越周期之后，AI技術以及百度，能夠怎樣改造這個我們所熟知的世界，也就有了更多期待。

李彥宏在演講中說，創立百度之初，正值互聯網泡沫破裂，全世界蒸發了8萬億市值，上市科技公司一片哀嚎，但僅僅數年之后，新技術再次把科技行業推向一個新的高峰。

會不會有一家偉大AI企業把科技行業推向另外一個高峰？恐怕還需要更多的時間來證明。

結語：

歷史是一個圈，人們能從歷史中探尋未來，未來也總是在重復歷史。

歷史證明，偉大的技術是需要經過百年的時間去驗證的。190年前，電磁感應被發現，基于此誕生了我們現在的電氣化、信息化時代。

如今的人類只是看到了深度學習技術閃爍的希望之光。未來AI技術帶來的改變，可能會超乎我們這個時代的想象。

剛剛結束的“WISE2022新經濟之王”大會上，百度集團資深副總裁、百度移動生態事業群組總經理何俊杰在主旨演講中斷言：“百度搜索、百度APP是AI規模最大的應用場景，隨著AI預訓練大模型、AIGC、數字人等新技術的規?；涞?，其AI帶來的創新優勢將更加凸顯。”

在經過一系列的“內部調整”之后，百度交出了一份超預期的財報。北京時間11月22日，百度發布了截至2022年9月30日的第三季度財務報告。第三季度，百度實現營收325.4億元，同比增長2%;歸屬百度的凈利潤(non-GAAP)達到58.9億元，同比增長16%。

最近百度推出了一個辦公文檔網站：百度愛伴功（abg.baidu.com），主要提供PPT、word、excel、PDF文檔、簡歷文檔等常用的辦公文檔下載?？磥戆俣茸鰷蕚渥鋈a業鏈了，只要是和網站開頭的都是“愛”字頭

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