2015年3月29日清晨，博鰲的一個(gè)早餐會(huì)上坐著三個(gè)嚴(yán)肅的男人：蓋茨、馬斯克和李彥宏。
所謂早餐會(huì)，就是三個(gè)大佬每人一瓶礦泉水，然后餓著肚子看臺(tái)下的媒體記者們享用早餐。不過能把三個(gè)頂級(jí)人物湊在一起，放眼全球每年也沒幾次，在李彥宏流利的英文主持下，蓋茨和馬斯克這兩位日后經(jīng)常隔空互懟的冤家，此刻也乖巧地相敬如賓。
在早餐會(huì)之前，李彥宏特地在百度貼吧上向網(wǎng)友征集問題，這些問題的“成功學(xué)”濃度很高，比如問蓋茨“要怎么超過你成為首富？”，問馬斯克“你怎么能做這么多偉大的事情？”在沐浴了一鍋雞湯之后，李彥宏終于問出了那個(gè)他最想問的問題：
“你們?cè)趺纯慈斯ぶ悄躘1]？”
這并非一個(gè)會(huì)讓媒體老師豎起耳朵來的問題?；氐?015年，此時(shí)距離Alpha Go大戰(zhàn)李世石還有一年，主流輿論更關(guān)心硝煙未盡的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大戰(zhàn)，或許人工智能在某些主流人群聽不懂的領(lǐng)域里取得了突破，但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)算不上是熱門的商業(yè)話題。
這個(gè)問題的正確答案，對(duì)于知乎網(wǎng)友，可能是幾千點(diǎn)贊；對(duì)于求職的程序員，可能是一個(gè)豐厚的offer；而對(duì)于商業(yè)巨頭掌舵者來說，則可能價(jià)值百億甚至千億美金。“怎么看”三個(gè)字，背后指向的是微軟、特斯拉和百度三家企業(yè)的戰(zhàn)略思考。
作為計(jì)算機(jī)浪潮的受益者，蓋茨抓住了個(gè)人計(jì)算機(jī)普及的浪潮，李彥宏和馬斯克則抓住了web1.0的浪潮，后者又締造了電動(dòng)車的風(fēng)口。但所有企業(yè)家都害怕在酣睡時(shí)被列車拋下，所以這個(gè)問題的第二層含義是：人工智能會(huì)是下一波超級(jí)浪潮嗎？
對(duì)于李彥宏的問題，蓋茨和馬斯克給出的答案并沒有過份展現(xiàn)野心，但在之后的行動(dòng)更能說明他們的態(tài)度：馬斯克在會(huì)談結(jié)束不久后便跟Sam Altman勾勒了OpenAI的雛形，而微軟更是連續(xù)多年重金投資AI，最后成功擠進(jìn)了人工智能的舞臺(tái)中央。
百度面臨的選擇可能更加復(fù)雜。倒回到2015年甚至更早，那是一個(gè)中國移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)雄心未泯的時(shí)代，巨頭們?nèi)匀粐@著DAU和GMV來激烈廝殺，打車、外賣、短視頻、在線教育甚至共享單車看起來都是百億美金的賽道，略顯冷門的人工智能值得“托付”嗎？
8年之后的2023年3月，三個(gè)人的答案水落石出：馬斯克參與創(chuàng)辦的OpenAI已經(jīng)成為超級(jí)明星，自家的無人駕駛技術(shù)也遙遙領(lǐng)先同行；微軟成為了OpenAI的新主人，剛推出的Copilot給全球熱議添了一把火；百度則在3月20日正式發(fā)布了文心一言。
為什么現(xiàn)在發(fā)布？李彥宏回答道：
“其實(shí)百度在過去十幾年中持續(xù)在AI研發(fā)上堅(jiān)持投入，文心大模型第一個(gè)版本2019年就發(fā)布了，此后的每一年都發(fā)布一個(gè)新版本，從這個(gè)意義上說，文心一言的發(fā)布只是我們過去多年努力的一個(gè)自然延續(xù)?！?/span>
不過，李彥宏也在發(fā)布會(huì)上大方承認(rèn)文心一言并不完美，很多內(nèi)測(cè)截圖也顯示了文心一言還有很大的改進(jìn)空間。盡管不完美，但百度的確是中國在這波浪潮里為數(shù)不多的追趕者，而且無論對(duì)文心一言論充滿希冀還是飽以嘲諷，都不應(yīng)該忘記一個(gè)事實(shí)：
當(dāng)年百度踏上人工智能這條路時(shí)，其實(shí)是一種孤注一擲。
其實(shí)在博鰲早餐會(huì)三年前，百度已經(jīng)決定入局人工智能——這一年也是人工智能發(fā)展史上極為重要的一年。2012年9月，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的大神Hinton帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)在李飛飛創(chuàng)建的ImageNet大賽上一鳴驚人，他們通過全新的深度卷積經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式，一舉將圖像識(shí)別的錯(cuò)誤率從30%左右降低至16.42%，人工智能似乎已經(jīng)展示出了接近甚至超越人類的潛力。Hinton團(tuán)隊(duì)奪冠使用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)叫做AlexNet，團(tuán)隊(duì)里核心成員之一是Ilya Sutskever，他日后成為OpenAI的聯(lián)合創(chuàng)始人之一。但倒回2012年，無論是AlexNet、Hinton、Sutskever甚至是李飛飛，在AlphaGo掀起人工智能的第一波出圈浪潮之前，有幾個(gè)人會(huì)去主動(dòng)了解這些人的工作？BAT這個(gè)級(jí)別的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，自然對(duì)這些技術(shù)突破有著極強(qiáng)的敏感性，但驅(qū)動(dòng)百度投入AI的“內(nèi)因”可能更加重要。2012年百度凈利潤首次突破100億人民幣，但李彥宏本人卻有一種強(qiáng)烈的危機(jī)感。一方面百度的核心業(yè)務(wù)依然在貢獻(xiàn)著穩(wěn)定增長的利潤；但另一方面，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)正在快速滲透，商業(yè)世界的巨大變革呼之欲出，這讓百度陷入了某種迷茫。2012年11月，臨近年底，李彥宏寫了一封在名為《改變，從你我開始》的內(nèi)部信中，在信中說[2]：“當(dāng)業(yè)務(wù)還在快速成長時(shí)，不應(yīng)該快速追求凈利潤，而是要把更多的錢投入到更多的新業(yè)務(wù)和創(chuàng)新上?！?/span> 他甚至寫道，“我們要淘汰小資、呼喚狼性?！?/span>西村吉雄在《日本電子產(chǎn)業(yè)興衰錄》中解釋過日本電子產(chǎn)業(yè)的坍塌：日本公司很擅長研究“怎么做”，卻疏于判斷“做什么”。這其實(shí)是大型科技公司都面臨的問題，它們往往有很高的毛利和大把的現(xiàn)金，但選擇一個(gè)方向進(jìn)行堅(jiān)定的“豪賭”，卻有極大的風(fēng)險(xiǎn)。不過到了2013年的年初，李彥宏不想再等了。在1月份的百度年會(huì)上，他宣布百度將成立專注于Deep Learning深度學(xué)習(xí)的研究院——即Institute of Deep Learning，簡稱IDL。這是百度歷史上第一個(gè)研究院，李彥宏親自擔(dān)任院長。日后業(yè)界回顧這段往事，總帶著思維慣性認(rèn)為百度做人工智能是因?yàn)檗D(zhuǎn)型移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)步調(diào)放緩。但再過10年人們就會(huì)發(fā)現(xiàn)，與其把大量真金白銀變成外賣紅包和打車券，的確不如把錢砸進(jìn)人工智能——只有下游創(chuàng)新被卡住的時(shí)候，人們才會(huì)重視上游創(chuàng)新的重要性。李彥宏為IDL提出的的目標(biāo)是：要做中國人工智能領(lǐng)域的貝爾實(shí)驗(yàn)室，吸引全球最頂級(jí)的人才。貝爾實(shí)驗(yàn)室是高科技行業(yè)一個(gè)極具象征意義的符號(hào)，而作為大公司的研究部門本身，其成果同樣矚目。成立后的數(shù)十年里，貝爾實(shí)驗(yàn)室一共獲得了三萬多項(xiàng)專利，這些專利在字面意義上改變了人類的命運(yùn)，比如晶體管，太陽能電池和UNIX操作系統(tǒng)。貝爾實(shí)驗(yàn)室的幕后英雄既有高智商高學(xué)歷的科研團(tuán)隊(duì)，但更關(guān)鍵的是壟斷當(dāng)時(shí)坐擁美國通信市場90%份額的AT&T，可以義無反顧的將利潤投向技術(shù)科研。從這個(gè)角度看，2012年的百度也符合這樣的特征：有雄厚的業(yè)務(wù)基本盤，但對(duì)未來充滿危機(jī)感。百度也拿出了足夠多的誠意，IDL先后吸引了吳恩達(dá)、張亞勤、樓天城等一大批國內(nèi)外知名AI學(xué)者。同一時(shí)期，AlphaGo連挑李世石和柯潔，讓普通人第一次見識(shí)到了AI的神奇。AI浪潮再次洶涌而來：創(chuàng)業(yè)圈里，一度狂熱到以科學(xué)家數(shù)量給創(chuàng)業(yè)公司估值。但這條路線并非完美無瑕。過去半個(gè)多世紀(jì)里，AI浪潮已經(jīng)出現(xiàn)兩次，最終都潦草收尾。第一次興起于1956年，AI只會(huì)依據(jù)規(guī)則證明中學(xué)數(shù)學(xué)定理；1976年，第二次人工智能浪潮興起，專家系統(tǒng)登臺(tái)，能力的上限也只是下贏國際象棋。另一方面，AI是一個(gè)需要巨大投入的“豪賭”。在加盟百度之前，吳恩達(dá)一度想開發(fā)一個(gè)讓AI識(shí)別貓臉的算法，但即使是斯坦福大學(xué)，在當(dāng)時(shí)也供養(yǎng)不起這樣一個(gè)簡單算法所需要的算力消耗，每一次數(shù)據(jù)訓(xùn)練迭代背后都要花上幾十甚至上百萬元。事實(shí)證明，那時(shí)無論是李彥宏、IDL還是百度，都大大低估了AI研究所需要的成本，以及它能夠帶來的回報(bào)。2018年，百度CTO王海峰帶著一位名叫吳甜的總監(jiān)殺到了李彥宏面前，開了一場兩個(gè)半小時(shí)的會(huì)議，議題只有一個(gè)：要不要把百度的AI框架“飛槳”做的更大[6]。王海峰的身上有諸多名號(hào)，最標(biāo)志性的是ACL迄今50多年歷史上首位華人主席，這是自然語言處理領(lǐng)域世界上最具影響力的國際學(xué)術(shù)組織。吳甜則是在2005年就為百度知道引入AI技術(shù)的老員工，作為百度AI技術(shù)平臺(tái)體系執(zhí)行總監(jiān)，她還兼任深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程實(shí)驗(yàn)室副主任。“飛槳”則是IDL自2013年開始研發(fā)的AI框架。所謂框架，可以理解為一個(gè)集成了主流算法模型和模型訓(xùn)練工具的超級(jí)工廠。它向上承接各種模型和行業(yè)應(yīng)用，向下連接芯片，在AI產(chǎn)業(yè)中起到了類似操作系統(tǒng)一樣承上啟下的關(guān)鍵作用。但直到2018年，飛槳也還是一個(gè)只存在于百度內(nèi)部和實(shí)驗(yàn)室的小眾產(chǎn)品。此時(shí)，這兩位為百度AI開疆拓土的老將站在了同一條戰(zhàn)線上：他們想讓百度飛槳從一個(gè)少數(shù)科學(xué)家、大企業(yè)才用得起的產(chǎn)品，變成整個(gè)社會(huì)的基礎(chǔ)設(shè)施。不夸張地說，要普及人工智能，做出一個(gè)好用的框架是第一步。另一方面，則是基于框架之上的AI模型，兩者的關(guān)系可以簡單理解為硬件與操作系統(tǒng)。對(duì)于百度來說，AI框架的開發(fā)者越多，框架的開發(fā)迭代速度就越快；開發(fā)迭代內(nèi)容越豐富，使用的用戶也就越多。所以在那次會(huì)議上，李彥宏當(dāng)場拍板：我們決定要做，要什么資源都給。2019年，僅僅為推廣一站式開發(fā)平臺(tái) AI Studio ，百度就拿出總價(jià)值1億元的免費(fèi)算力開放；2020年，為培養(yǎng)高校AI人才，飛槳啟航計(jì)劃投入總價(jià)值5億元的資金與資源；2021年，飛槳再發(fā)布“大航?！庇?jì)劃，3年投入15億元資金和資源，李彥宏稱，要為中國培養(yǎng)500萬AI人才。目前，飛槳的開發(fā)者數(shù)量達(dá)到535萬，生態(tài)內(nèi)創(chuàng)建模型量達(dá)到67萬個(gè)，服務(wù)20萬家企事業(yè)單位，位列中國深度學(xué)習(xí)平臺(tái)市場綜合份額第一，并一舉超越谷歌 TensorFlow 成為全球第二大AI框架[3]。五年過去，百度對(duì)飛槳的支持力度，顯然超出了王海峰與吳甜的預(yù)想。而飛槳也的確如李彥宏所愿，成功實(shí)現(xiàn)了從專業(yè)到普惠的破圈。同一時(shí)期，恰好是外界對(duì)百度的爭議和質(zhì)疑最猛烈的一段時(shí)間。一方面，隨著新經(jīng)濟(jì)公司輪番上市，“百度錯(cuò)過移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)”似乎板上釘釘；另一方面，高附加值產(chǎn)業(yè)、尤其是芯片產(chǎn)業(yè)核心技術(shù)的缺失，成為彌漫在中國科技領(lǐng)域最大的焦慮，對(duì)中國公司的苛責(zé)也與日俱增。這其實(shí)是百度的AI探索相對(duì)尷尬的地方：AI這類前沿科技的成長曲線往往不是線性的，而是大量的研發(fā)投入和資本開支的積累，才能形成一個(gè)突破的里程碑，其發(fā)展路徑與制造業(yè)中技術(shù)突破后的產(chǎn)能規(guī)模膨脹，遠(yuǎn)不可同日而語。同時(shí)，AI在近幾年的應(yīng)用大多集中于數(shù)據(jù)中心、智慧城市等企業(yè)和公共服務(wù)領(lǐng)域，即便是在消費(fèi)市場的應(yīng)用，也往往集中在某些功能和特性層面，普通消費(fèi)者對(duì)其感知并不算強(qiáng)。比如2020年，百度發(fā)布了自己的第一塊量產(chǎn)AI芯片昆侖芯1代。和消費(fèi)者日常接觸的CPU、GPU與手機(jī)SoC不同，昆侖芯主要用于數(shù)據(jù)中心和云計(jì)算業(yè)務(wù)。到了2021年量產(chǎn)的昆侖2代，百度在無人駕駛場景，實(shí)現(xiàn)了端到端的性能適配。很少有人知道，百度搜索其實(shí)是當(dāng)前最大的AI應(yīng)用場景之一。截至目前，百度的搜索服務(wù)每天響應(yīng)幾十億次用戶需求，需要進(jìn)行1萬億次深度語義推理與匹配[7]。圍繞AI，百度用十年時(shí)間，搭建起了一個(gè)由芯片層、框架層、模型層以及應(yīng)用層組合起來的技術(shù)架構(gòu)，每一層之間，都可以通過不斷互相反饋，實(shí)現(xiàn)端到端優(yōu)化。在這背后是百度近十年累計(jì)投入超過1000億元的研發(fā)開支，核心研發(fā)投入占核心收入比例連續(xù)8個(gè)季度超過20%。正如ChatGPT今年引起的熱潮一樣，前沿科技的探索總是隱藏在一個(gè)又一個(gè)不為人知的角落，以至于它的所有成功看起來都像是橫空出世。2022年9月，紅杉發(fā)表了一篇題為《Generative AI: A Creative New World》的文章，盛贊大模型背后的商業(yè)應(yīng)用潛力，并預(yù)言很快會(huì)出現(xiàn)“殺手級(jí)應(yīng)用”。而該文的署名作者GPT-3，一個(gè)來自O(shè)penAI團(tuán)隊(duì)的大模型。緊接著，基于大模型的AI繪畫問世，在全世界范圍內(nèi)卷起一陣AI作畫浪潮；時(shí)隔幾個(gè)月，OpenAI團(tuán)隊(duì)的新一代大模型ChatGPT推出，能寫代碼、寫小說、做數(shù)學(xué)題，還能與人類連續(xù)對(duì)話，越來越接近科幻小說中AI該有的樣子。事實(shí)上，Chat-GPT的本質(zhì)，其實(shí)是以GPT-3模型為框架，通過“對(duì)話”這一場景，搭建了一個(gè)普通用戶也能使用的AI應(yīng)用。換句話說，Chat-GPT在技術(shù)上已經(jīng)非常成熟，但由于GPT-3模型長期以來離主流消費(fèi)者太遠(yuǎn)，在一定程度上塑造了Chat-GPT本身的驚艷。不過伴隨Chat-GPT熱潮持續(xù)，對(duì)國內(nèi)公司的質(zhì)疑又一次甚囂塵上，但翻一翻前兩年的新聞能發(fā)現(xiàn)，早在GPT-3時(shí)代，中國公司已經(jīng)與世界先進(jìn)水平幾乎齊頭并進(jìn)。2019年，百度在內(nèi)部推出了“文心”大模型，從轟動(dòng)一時(shí)的AI繪畫產(chǎn)品文心一格，到產(chǎn)業(yè)級(jí)搜索系統(tǒng)文心百中，以及即將推出的AI對(duì)話產(chǎn)品文心一言，基礎(chǔ)都是類似GPT-3的“文心大模型”。
文心一格根據(jù)要求進(jìn)行的不同風(fēng)格AI繪畫
無論是GPT-3還是文心大模型，其難度都遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止于技術(shù)。有機(jī)構(gòu)算過一筆賬，訓(xùn)練一個(gè)GPT-3，至少需要1024張A100顯卡持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)足足一個(gè)月，簡單估算下來，僅硬件成本支出就高達(dá)兩千五百萬美元。同時(shí)，大模型在訓(xùn)練過程中需要的參數(shù)量大、消耗的計(jì)算資源大，整個(gè)算力集群調(diào)度、模型調(diào)優(yōu)同樣讓人頭大?？简?yàn)的是企業(yè)在算法、數(shù)據(jù)、框架、資源調(diào)度等全棧和全流程的綜合能力。更關(guān)鍵的其實(shí)是資源，更通俗來說是優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)。ChatGPT發(fā)布之后，不甘人后的谷歌也迅速推出了大模型Bard，可惜首秀即翻車，甚至編造了“太陽系外行星的第一張照片，是用 JWST 拍攝”這樣的謠言，問題正是出現(xiàn)在訓(xùn)練所用的數(shù)據(jù)質(zhì)量上。與此同時(shí)，做出中文大模型的難度甚至更高。英文大模型的訓(xùn)練背后，是一座由數(shù)不清的英文文獻(xiàn)資料庫，Quora 、Reddit、github等高質(zhì)量社區(qū)組成的富礦；而中文環(huán)境下，不同APP之間是一座座信息的孤島。另一方面，以中文的博大精深，對(duì)上下文語境理解要求更高。百度的優(yōu)勢(shì)在于，旗下不僅有面向?qū)I(yè)的百度文庫，還有日常向的百度知道、百度貼吧、百家號(hào)，同時(shí)還向外投資了知乎這樣的高質(zhì)量社區(qū)。而在技術(shù)層面，百度是市場上少有的全棧布局自研的人工智能公司。所謂全棧，即人工智能從芯片、框架、模型，再到應(yīng)用的四大環(huán)節(jié)。在技術(shù)和資源的雙重加持之下，百度基于文心大模型研發(fā)的數(shù)字人度曉曉去年“參加高考”，針對(duì)“本手、妙手、俗手”這樣的拗口題目，40秒寫下40篇高考作文。文心行業(yè)大模型已經(jīng)在很多個(gè)高精尖領(lǐng)域落地，比如在航空領(lǐng)域，文心大模型能夠應(yīng)用在故障部位信息抽取、工程文獻(xiàn)情報(bào)分類、文獻(xiàn)檢索與摘要生成等多個(gè)應(yīng)用場景。在傳統(tǒng)制造領(lǐng)域，TCL-百度·文心大模型能夠在訓(xùn)練樣本減少到只有30%～40%的情況下，即可達(dá)到原有產(chǎn)線效果，從而縮短產(chǎn)線上線的開發(fā)周期。除此之外，百度的行業(yè)大模型還覆蓋了能源電力、金融、文娛等多個(gè)領(lǐng)域，與國家電網(wǎng)、吉利汽車、泰康保險(xiǎn)、浦發(fā)銀行等多家機(jī)構(gòu)展開了合作。能夠?yàn)楦餍懈鳂I(yè)帶來實(shí)際的好處，這是AI從科學(xué)變成產(chǎn)業(yè)的第一步，也是最關(guān)鍵的一步。2021年3月，百度赴港二次上市之際，李彥宏在致股東信里再次回顧了創(chuàng)業(yè)21年來的風(fēng)風(fēng)雨雨：過去的21年中，每當(dāng)百度徘徊在十字路口，我都會(huì)問自己，什么能夠讓你真正制勝未來？我認(rèn)為就是兩方面：一是你信仰什么，二是你有多大的決心。從過去到現(xiàn)在，我們的信仰沒有變，我們相信技術(shù)可以改變世界。對(duì)李彥宏來說，在技術(shù)改變世界之前，它得先改變百度。在過去十幾年間，AI帶來的變革，實(shí)實(shí)在在地在百度內(nèi)部發(fā)生著：2005年，百度知道上線，在AI的作用下匹配問題和回答者；2012年，在語音識(shí)別領(lǐng)域，百度僅用了三個(gè)月就上線了語音搜索，55天就開發(fā)完成了語音助手。在圖像處理上，百度上線了全球首個(gè)人臉?biāo)阉鳟a(chǎn)品，以圖搜圖準(zhǔn)確率從20%提升到80%。作為百度支柱業(yè)務(wù)的搜索，也在被AI悄無聲息地改變著。以框計(jì)算、智能計(jì)算為代表的AI技術(shù)，已經(jīng)替代了李彥宏二十年前發(fā)明的超鏈，成為如今搜索引擎的核心技術(shù)支撐。拿百度去年發(fā)布的新索引技術(shù)“知一”來說，借助跨模態(tài)大模型，它可以從文字、圖片、視頻、結(jié)構(gòu)化信息等資源中不斷學(xué)習(xí)，從而更精準(zhǔn)地呈現(xiàn)搜索結(jié)果。與之同時(shí)發(fā)布的還有一個(gè)叫做“千流”的索引技術(shù)，它通過AI技術(shù)解決了內(nèi)容質(zhì)量參差不齊的問題。最核心的搜索之外，AI也改變了公眾對(duì)于百度是誰的認(rèn)知。在2017年之前，公眾對(duì)于百度的印象仍然停留在“搜索”上面，直到這一年的百度AI開發(fā)者大會(huì)才恍然大悟：百度竟然還是一家科技公司。大會(huì)當(dāng)天，李彥宏坐在一輛自動(dòng)駕駛汽車趕來會(huì)場。在全程直播畫面中，百度的自動(dòng)駕駛汽車在車水馬龍的北京道路上穿梭，完美避障、行駛平穩(wěn)。這次的亮相讓李彥宏和百度自動(dòng)駕駛引起了轟動(dòng)，但卻不是以技術(shù)實(shí)力，而是上了社會(huì)新聞：有網(wǎng)友發(fā)現(xiàn)，當(dāng)時(shí)北京尚不允許無人駕駛汽車上路，李彥宏“違章駕駛”了；于是，百度先吃到了一張來自交警的罰單。但就連百度也沒有想到，這個(gè)計(jì)劃外的烏龍開頭卻間接改變了中國自動(dòng)駕駛法律法規(guī)的進(jìn)程：四個(gè)月后，北京自動(dòng)駕駛路測(cè)新規(guī)落地；此后幾年內(nèi)，百度的無人車又相繼落地上海、廣州、深圳；去年，百度在重慶、成都等地實(shí)現(xiàn)了全無人自動(dòng)駕駛出租車的商業(yè)化運(yùn)營，曾經(jīng)遙不可及的Robotaxi也似乎照進(jìn)了現(xiàn)實(shí)。此時(shí)，距離李彥宏決定做自動(dòng)駕駛已經(jīng)過去了四年。一直以來，李彥宏都將自動(dòng)駕駛視作是人工智能最頂級(jí)的工程，他堅(jiān)信智能汽車會(huì)像是智能機(jī)器人一樣，徹底改變?nèi)祟惖墓ぷ骱蜕睢?/span>百度的許多業(yè)務(wù)都是如此，它們?cè)诟淖儼俣鹊耐瑫r(shí)，也改變了我們對(duì)未來世界的想象。在百度AI改變世界的故事里，不只是有科學(xué)家、工程師們的身影，還有形形色色的普通人：12歲的初中生，通過使用飛槳中零門檻的easy DL，開發(fā)出了一款口罩佩戴檢測(cè)程序，實(shí)現(xiàn)了三千多次調(diào)用。零基礎(chǔ)的小白，也能在工具的幫助下，快速步入AI的世界。有年輕人借助百度的AI算法簡單訓(xùn)練，就開發(fā)出了盲人頭戴式露面實(shí)時(shí)信息采集設(shè)備，以語音或震動(dòng)形式為盲人導(dǎo)航。有了低成本的AI加持，善意加速流向那些不曾被關(guān)注的角落。還有西藏的邊區(qū)醫(yī)生，利用百度的電子圖像識(shí)別技術(shù)，訓(xùn)練AI識(shí)別寄生蟲卵，準(zhǔn)確率高達(dá)97%。即便是在缺醫(yī)少藥的西藏邊區(qū)，也能享有國內(nèi)頂尖專家的醫(yī)療服務(wù)[8]。無論是文心大模型、飛槳平臺(tái)，還是自動(dòng)駕駛，百度AI正在以不同的方式越來越多地介入到我們的工作和生活中，李彥宏距離那個(gè)AI改變世界的夢(mèng)想，也越來越近了。1962年，肯尼迪總統(tǒng)在賴斯大學(xué)做了個(gè)演講，號(hào)召美國人支持登月計(jì)劃。說起這個(gè)，他激情澎湃：“我們決定登上月球，并非因?yàn)樗p而易舉，正是因?yàn)樗щy重重?！?/strong>在當(dāng)時(shí)，登月計(jì)劃并不被美國民眾所理解，一些人認(rèn)為這只是無意義的太空競賽，并不能對(duì)社會(huì)帶來什么實(shí)質(zhì)性的好處。登月很貴，這讓它招致了大量的批評(píng)。登月計(jì)劃發(fā)布之后，美國宇航局NASA的開支水漲船高：第一年就花掉了100萬美元，四年后變成了每三個(gè)小時(shí)就要花100萬美元，NASA一躍而成為預(yù)算第三大的聯(lián)邦機(jī)構(gòu)，與農(nóng)業(yè)并列。一項(xiàng)數(shù)據(jù)表明[4]，這是人類迄今為止做過的最難的事情。巔峰時(shí)期，超過41萬美國人為了這項(xiàng)計(jì)劃而努力。從宇航員到一線工廠工人，數(shù)十萬人在地球上工作了28億小時(shí)——換來了11次載人任務(wù)中，宇航員在太空中停留了2502個(gè)小時(shí)。這個(gè)野心勃勃的計(jì)劃不像原子彈那樣實(shí)現(xiàn)了一項(xiàng)基礎(chǔ)科學(xué)的重大突破，卻在科學(xué)、工程、計(jì)算機(jī)等多個(gè)領(lǐng)域催生了數(shù)以千計(jì)的創(chuàng)新。拿芯片來說，1960年，德州儀器做出了全球第一款商用集成電路產(chǎn)品。但它的真正落地，卻是在兩年后的阿波羅計(jì)劃中。
公文包大小的阿波羅計(jì)算機(jī)
當(dāng)時(shí)，MIT要為NASA設(shè)計(jì)阿波羅計(jì)算機(jī)，便從德州儀器那里買了64塊集成電路。結(jié)果，MIT發(fā)現(xiàn)這款集成電路的速度相比晶體管提升了2.5倍，同時(shí)所需空間少了40%——即便是“小型”計(jì)算機(jī)也有冰箱那么大，而阿波羅計(jì)算機(jī)只有公文包大小，每秒可以處理85000條指令。因?yàn)榘⒉_對(duì)大規(guī)模計(jì)算的需求，自此美國計(jì)算機(jī)芯片產(chǎn)業(yè)駛上了快速路：1962年，NASA買下了所有的芯片，每個(gè)售價(jià)1000美元；1963年，NASA采購了3000個(gè)芯片，每個(gè)芯片降到了15美元；到了1969年，每個(gè)芯片只需要1.58美元[5]。結(jié)果就是，芯片的價(jià)格急速下降，政府采購占比越來越低，越來越多的企業(yè)開始用上了便宜的芯片——現(xiàn)在，iPhone14每秒可以運(yùn)算17萬億次，當(dāng)年的阿波羅計(jì)算機(jī)需要工作2315天。阿波羅計(jì)劃暫時(shí)還沒能把我們帶向一個(gè)太空時(shí)代，但數(shù)字時(shí)代卻是因它而起。眼下，無論是百度的文心大模型，還是海外OpenAI的GPT大模型，正是全人類在AI時(shí)代的登月計(jì)劃。在這背后，是算力、算法、數(shù)據(jù)各種核心要素的集中試煉；以此為牽引，人才供給、科研支持、商業(yè)應(yīng)用，一個(gè)龐大的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建形成，為創(chuàng)新提供了源源不斷的養(yǎng)分。而大模型背后的框架引擎，則是一個(gè)時(shí)代的核心“根技術(shù)”，以開源的理念，平等的共享來自最頂級(jí)大腦的思維火花與研究成果，在此基礎(chǔ)上終將會(huì)長出萬物智能的參天大樹。正如李彥宏在“文心一言”發(fā)布會(huì)的結(jié)尾所說的：“我們相信，人工智能會(huì)徹底改變我們今天的每一個(gè)行業(yè)。AI的長期價(jià)值，對(duì)各行各業(yè)的顛覆性改變，才剛剛開始。未來，將會(huì)有更多的殺手級(jí)應(yīng)用、現(xiàn)象級(jí)產(chǎn)品出現(xiàn)，將會(huì)有更多的里程碑事件發(fā)生?！?/span>最引人注目的科技進(jìn)步，往往來自孤注一擲的決定和漫長時(shí)間里的等待。無數(shù)人都在暢想星辰大海，但只有極少數(shù)人愿意去嘗試摘下那顆星星。參考資料
[1] 博鰲李彥宏對(duì)話蓋茨和馬斯克，新浪
[2] 李彥宏內(nèi)部郵件：從PC到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)需要狼性
[3] 百度CTO王海峰公布飛槳最新進(jìn)展：535萬開發(fā)者、20萬企事業(yè)單位，百度
[4] The one statistic that shows that going to the Moon is the hardest thing we’ve ever done
[5] How NASA gave birth to modern computing—and gets no credit for it
[6] 與百度有關(guān)的日子，淺黑科技
[7] 百度的十年，中國科技創(chuàng)新的技術(shù)路徑，遠(yuǎn)川研究所
[8] 人工智能助力提升基層醫(yī)療能力，中國網(wǎng)
