文：互聯(lián)網(wǎng)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(chǎn)業(yè)革命正在發(fā)生，新的希望在閃爍著光芒。
復蘇的基調(diào)下，科技行業(yè)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(xù)的創(chuàng)新，真實改變當下？
1月10日，李彥宏在百度AI開發(fā)者大會上說：“創(chuàng)新不是閉門造車。創(chuàng)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(xiàn)的。”
科技行業(yè)為什么要進行“反饋創(chuàng)新”？逆境中創(chuàng)新究竟意味著什么？接下來的復蘇中需要怎樣去挖掘創(chuàng)新？這些疑問亟待解答。
創(chuàng)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(nèi)，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(fā)式增長的。
4G推動了智能手機普及，進而促進了移動互聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)，5G推動物聯(lián)網(wǎng)，那么深度學習會不會推動智能經(jīng)濟的爆發(fā)？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(fā)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(nóng)業(yè)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(shù)據(jù)揭示了一個事實：技術的發(fā)展從來都不是線性的?！度w》用一個很酷的詞來概括這個現(xiàn)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(fā)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(chǎn)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(nèi)這一領域，目前也已經(jīng)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(chuàng)作的能力，自此，生產(chǎn)一條預警信息視頻的時間被縮短至 90 秒?；谖男拇竽Ｐ停珹IGC的能力正在進一步落地，AI正在幫助一些內(nèi)容創(chuàng)作行業(yè)提升現(xiàn)實的生產(chǎn)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(yè)來說，創(chuàng)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(wěn)定因素。過去的一年中，先進半導體制造回流美國，貿(mào)易全球化不確定因素增加，人們發(fā)現(xiàn)，只有重大技術的進步才能夠把大家從存量市場的內(nèi)卷中解脫出來。
技術進步依賴創(chuàng)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(xù)地投入和積累。另外一個則是持續(xù)創(chuàng)新的能力。這兩者百度都有。
在投入上，近十年累計研發(fā)投入超過 1000 億元，僅最近一個季度就有58 億元的研發(fā)投入，核心投入占核心營收連續(xù) 8 個季度超過 20%。這樣的研發(fā)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(fā)投入都能帶來確定的回報，但它保證了創(chuàng)新最重要的基礎條件。持續(xù)穩(wěn)定的高投入代表著足夠的戰(zhàn)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(chuàng)新”，AI創(chuàng)新迭代的新范式
事實表明，持續(xù)科研投入的另一面，就是保持持續(xù)創(chuàng)新的能力。在如何持續(xù)創(chuàng)新這件事上，百度也有自己的理解。
在AI領域，保持研發(fā)投入最大的支撐是落地必須要穩(wěn)。
一個是商業(yè)化上的穩(wěn)健。
2022三季度財報顯示，受百度智能云及其他 AI 驅動業(yè)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(chuàng)新有了更多的試錯成本，創(chuàng)新其實就是不斷試錯，從而找到正確的道路。
另一個是創(chuàng)新能力上的穩(wěn)健。
挑戰(zhàn)在于能不能找到一種能夠持續(xù)創(chuàng)新，推動技術進步的方式。百度給出的解法是“反饋驅動創(chuàng)新”。
什么是“反饋驅動創(chuàng)新”？
技術創(chuàng)新的某一個時期，總會有一種主導范式，比如經(jīng)驗積累導致的創(chuàng)新，新的計算方法、模型升級引發(fā)的創(chuàng)新。
反饋驅動創(chuàng)新是另一種范式：“以結果導向的，能夠持續(xù)正向迭代的創(chuàng)新。”
新的范式應用的結果，就是商業(yè)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(yōu)化。
再比如，百度蘿卜快跑的持續(xù)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(xù)對產(chǎn)品、技術優(yōu)化迭代。
“反饋驅動創(chuàng)新的范式”的意義在于，把不確定的創(chuàng)新引發(fā)的“質變”結果，轉化成了一個可以逐步去驗證、優(yōu)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(chuàng)新，最終朝著正確的方向去落地。
從行業(yè)角度來看，百度AI技術的創(chuàng)新不僅代表著百度自身，也代表著行業(yè)最頂尖的那波人。這波人的創(chuàng)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(chuàng)新的主力。
AI行業(yè)不管是技術創(chuàng)新還是商業(yè)創(chuàng)新，大部分從業(yè)者試錯的機會很少，“反饋創(chuàng)新”作為一種范式，更多的意義其實在于讓行業(yè)少走很多彎路，就像燈塔一樣，讓AI創(chuàng)新找到正確方向。
新的關鍵節(jié)點上，AI為實體經(jīng)濟復蘇注入動能
從現(xiàn)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(huán)境，更需要科技拉動復蘇節(jié)奏，經(jīng)濟復蘇需要依賴動能而不是勢能。
勢能是品牌優(yōu)勢、規(guī)模優(yōu)勢。動能則是，新流量、新市場、新技術。
產(chǎn)業(yè)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(yōu)勢。
比如，對交通網(wǎng)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(chǎn)業(yè)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(jīng)累計發(fā)布了11個行業(yè)大模型，AI通用化應用進入新的落地階段。
在工業(yè)領域，開物工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)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(jīng)濟仍然有很多領域的數(shù)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(tǒng)”深入實體，智能化的種子正在埋進各個行業(yè)深處。
技術戰(zhàn)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(fā)生，雖然依舊挑戰(zhàn)嚴峻，但值得慶幸的是，人們已經(jīng)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(chǎn)業(yè)。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(chuàng)立百度之初，正值互聯(lián)網(wǎng)泡沫破裂，全世界蒸發(fā)了8萬億市值，上市科技公司一片哀嚎，但僅僅數(shù)年之后，新技術再次把科技行業(yè)推向一個新的高峰。
會不會有一家偉大AI企業(yè)把科技行業(yè)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(jīng)過百年的時間去驗證的。190年前，電磁感應被發(fā)現(xiàn)，基于此誕生了我們現(xiàn)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。
申請創(chuàng)業(yè)報道，分享創(chuàng)業(yè)好點子。點擊此處，共同探討創(chuàng)業(yè)新機遇！
