1月10日，百度举办Create AI开发者大会（下称“Create大会”）。据了解，百度将本届Create大会称为首届“人机共创大会”，其将在大会中深度应用AIGC技术，创造、搭建、连接了数个未来科技感的数字化演讲场景。OFweek维科网·电子工程特意汇总了此次大会上百度在人工智能、自动驾驶、智能交通、智能搜索、量子计算、人工智能科学计算等领域的最新进展与众多嘉宾的演讲观点，分享给各位读者参考。

百度创始人、董事长兼CEO李彦宏在大会上，分享了百度的创新理念、AI技术布局，并指出属于AI开发者和创造者们的机会。

李彦宏表示，作为球为数不多的、进行全栈布局的人工智能公司，百度所做的事情可以分为四层：芯片层、框架层、模型层和应用层。从高端芯片昆仑，到飞桨深度学习框架，再到文心预训练大模型，各个层面都有关键自研技术，每一层之间都有很多反馈，通过不断获得反馈，实现端到端优化。

值得注意的是，李彦宏在演讲中提到了“芯片卡脖子很要紧，但软件卡脖子其实一样要紧”这一话题，还表示“必须要把软件的根扎下去，才能让创新持续发生，才能让顶层的商业更加繁荣。”

李彦宏2022 Create大会开场演讲全文如下：

创新驱动增长，反馈驱动创新

各位开发者们，大家好，今年是第五届百度 Create AI开发者大会，感谢大家的陪伴！每年我们都在这里，探讨技术发展和创新机会。

过去一年，我们看到，人们对“风口”的讨论少了一些，对增长的健康度关注更多了。

今天我的分享，就围绕“增长”这个话题展开。增长从何而来？什么会推动可持续的增长？

我这里有一张过去2000年世界人均GDP的曲线图。可以看见，在更早的1800年里，世界人均GDP的变化是不明显的。而在最近的250年左右，人均GDP出现了爆发式的增长。大家应该都已经想到了，这个爆发式的增长，是人类历史上的几次科技革命带来的。科技创新驱动了大的增长。

沿着这个思路，如果让我来判断第四次科技革命的标志，我认为是深度学习算法。这个技术能够带来的效率提升、能够驱动的经济增长，是比很多人想象的要更大的。与深度学习相关的重大创新，包括自动驾驶，也包括水电能等领域的智能调度系统。它们的应用会像汽车、互联网这些发明一样，产生重大社会影响，是重大创新。

所以，是科技创新驱动了大的增长。那创新本身，它又是从何而来呢？

我总结为“反馈驱动创新”。有科学家做过一个思想实验：把魔方打乱，交给一个盲人还原，假设盲人每秒转动一次，他需要多久才能将魔方复原呢？答案是137亿年。但如果盲人每转动一次魔方，就有人向他做一次反馈，告诉他是更接近目标了，还是更远离目标了，盲人需要多久能把魔方还原？答案是两分半钟的时间！没有外部反馈的时候需要137亿年，能及时获得反馈的时候只需要两分半钟，这就是反馈的神奇力量。

所以，创新不是闭门造车。创新，是你有机会进入市场，不断获得用户和客户的反馈，摸着“反馈”过河才能实现的。

百度在经营发展中，也有很多“反馈驱动创新”的实践经验。

我举个例子，百度昆仑芯片在AI芯片中性能非常领先，这是因为它已经为百度的搜索服务优化了十年。百度的搜索服务，每天响应几十亿次真实的用户使用需求，每天进行1万亿次深度语义推理与匹配，能够提供最真实、最及时的反馈，从而倒逼大模型、深度学习框架和芯片的优化。这就是一个典型的案例，大规模的真实反馈，驱动了创新。

再举个例子，百度从一年前开始，每个季度都发布萝卜快跑的订单量。我们的目标是保持自动驾驶出行服务订单量全球领先。这背后也是“反馈驱动创新”的理念。订单量最大，意味着我们能够获得最多的市场和用户反馈。北京有一个小伙，一年打了600多次无人车，打萝卜快跑，已经超过传统出行方式，成为他的出行首选。我们从社交平台看到，很多地方的网友，希望无人车出行服务能够开到自己家门口。这代表着，人们对自动驾驶的接受度很高，自动驾驶的落地速度，可能比预期要快。

很多时候，事物的实际发展路径，和最初的设想是大相径庭的。技术的发展，没有导航地图，只有指南针。在方向大致正确的情况下，基于实践反馈，一步步迭代，才能跑出有价值的创新。

百度是全球为数不多的、进行全栈布局的人工智能公司。我们所做的事情可以分为四层：芯片层、框架层、模型层和应用层。从高端芯片昆仑，到飞桨深度学习框架，再到文心预训练大模型，各个层面都有关键自研技术，每一层之间都有很多反馈，通过不断获得反馈，实现端到端优化。

这个技术架构，越往下越通用，越往上越专用。更通用，意味着不断降低行业使用技术的门槛；更专用，则是深入产业去深化应用。

具体来说，有两方面：

一方面，人工智能技术的通用性越来越好，开发和应用的门槛进一步降低。

比如说飞桨，是百度自研的开源深度学习框架。目前，飞桨凝聚了535万开发者，服务20万家企事业单位，基于飞桨创建了67万个模型，已经构建起一个繁荣的深度学习生态。飞桨就是人工智能时代的操作系统，让开发者能够像搭积木一样构建AI应用，大大降低AI的应用门槛。芯片卡脖子很要紧，但软件卡脖子一样要紧。必须要把软件的根扎下去，才能让创新持续发生，才能让顶层的商业更加繁荣。

2022年是大模型产业化应用元年，大模型已成为许多上层应用的技术底座。它能有效集成自然语言处理、计算机视觉、智能语音等多模态能力，可以结合多种行业和业务场景进行调优，从而摆脱传统AI应用碎片化、作坊式开发方式，为深度学习技术进入新阶段带来了机遇。百度文心已经累计发布了11个行业大模型。

另一方面，是人工智能深入产业，赋能实体经济发展。

比如智能交通，我把它看作一个“智能调度系统”，可以通过智能红绿灯控制交通流量，从而提升交通效率。通过对交通网络的智能化改造，可以把通行效率提升15％至30％。百度的智能交通方案已经落地全国63个城市，交通部也正式将百度列为交通强国的试点单位。我预测，智能交通方案可以使得，2027年之前，中国一线城市不再需要限购限行，从而激活汽车消费，为城市疫情之后的经济注入新活力。2032年之前，靠交通效率的提升，拥堵问题就基本可以解决。

智能交通的应用，为能源、电力、水务等领域创造了一个行业范式，依靠“智能调度系统”实现效率的显著提升。这正是开发者和创造者们的机会。

去年Create大会上我说，“随着技术应用门槛不断降低，创造者们将迎来属于人工智能的黄金10年”。今天，我想继续把这句话分享给大家。

这些发展的方向是明确的，但实现的过程却不会容易，甚至会非常困难非常有挑战。这就是技术发展的特点。技术战略，意味着长周期，而长周期不可能一帆风顺。

2000年1月，我回国创业。现在回头看，很多人会觉得赶上了好时机。但当时的实际情况是，就在我创业两个月后，互联网泡沫破裂，全世界蒸发了8万亿市值。那时候，很多人被困难动摇了信心，选择放弃、选择离开。最后，是那些坚持挺过寒冬的人，成就了互联网发展的黄金十年。

人工智能从今天走向未来的过程中，这样的起起落落还会发生。

积极的方面是，过去一年，无论是技术层面还是商业应用层面，人工智能都有了方向性的改变。技术层面，AI从理解内容，走向了自动生成内容，这包括AIGC用于作画、用于图文、视频等多类型的内容创作。

商业应用层面的改变，最具代表性的是自动驾驶。过去大家认为，从L2－L5是一步步来的。但其实L2之后，率先进入商用的很可能是L4，而不是L3。因为L2和L4的事故责任界定都是清楚的，L3的事故责任界定是不清楚的，因此普及需要更长时间。百度L4级自动驾驶落地很快，截至今年9月累计订单超过了140万单，在北京、上海等10多个城市运营，在重庆和武汉还开放了全无人商业化运营。

然而，我们必须意识到，挑战同样很大。事实上，实体经济很多领域的数字化改造尚未完成，而数字化本身并未能够带来效率的明显提升。智能化的广泛渗透还需要时间，智能化对实体经济的巨大拉升作用还没有成为广泛共识。因此人工智能的商业化还需在黑暗中摸索一段时间。

我用“危机和希望”为关键词，在百度AI作画平台一格上，由人工智能自动生成了这样一幅画。我觉得很传神。生机勃勃的新生命已经破冰而出，然而寒冷还没有完全褪去。所有伟大的企业、伟大的创造者也是一样，没有一帆风顺，只有不断地历经困难再凯旋。困难会刺激创新，而创新是增长的真正动力。

最后，百度将一如既往为社会、为产业培养AI人才。三年前，我们宣布五年内为社会培养500万AI人才，目前已培养了超过 300万。未来，百度会投入更多资源，与各位开发者们一道，为中国AI的发展尽我们最大的努力。

接下来，我的同事会为大家介绍更多技术进展，希望大家继续关注。谢谢！

“深度学习＋”，创新发展新引擎

此外，百度CTO王海峰也在此次大会上带来主题分享《“深度学习＋”，创新发展新引擎》。

王海峰表示，从蒸汽时代到电气时代，再到信息时代，人类已历经三次科技革命浪潮，如今人工智能正掀起第四次科技革命，深度学习是AI发展的关键核心技术。

“当前规模化的AI大生产已然形成，深度学习从技术、生态、产业等多个维度逐渐成熟，人工智能的技术创新和产业发展，进入‘深度学习＋’阶段，让创新创造大有可为。”王海峰表示，从技术角度，深度学习＋知识，是人工智能技术进一步发展的重要方向。百度AI艺术与创意辅助平台“文心一格”能够自动生成表意准确、纹理精致的画作，其背后是知识增强跨模态大模型。从生态角度，深度学习＋上下游生态伙伴，芯片、框架、模型及应用构成深度学习良性发展生态。从产业角度，深度学习＋千行百业，深度学习技术在交通、制造、金融、医疗等多个行业，都将进一步解放和发展社会生产力。

不仅如此，AI还将承载人类探索未知的梦想。百度做为中国探月与航天工程人工智能全球战略合作伙伴，在去年7月，还与中国航天共同发布了全球第一个航天领域大模型——“航天－百度·文心大模型”。月球及火星探测器副总设计师贾阳在大会中表示，未来，百度将有更多的先进技术在航天领域中得到应用。

而这或许只是第四次科技革命的序章。王海峰认为，人工智能技术引领的新一轮科技革命和产业变革浪潮，将有助于升级我国的现代化产业体系，推动经济社会进入智能时代。

众多“黑科技” 重磅亮相

此外，百度这次还带来了众多“黑科技” ，九位科技大咖分享了百度在人工智能、自动驾驶、智能交通、智能搜索、量子计算、人工智能科学计算等领域的最新进展与思考。同时，他们面向全球开发者发出了科技理想邀约，期望能有更多的技术信仰者与百度同行，探索AI技术的星辰大海。

·搜索领域，百度搜索杰出架构师辜斯缪介绍了两项“杀手锏”技术－－跨模态大模型“知一”和新一代索引“千流”。跨模态大模型“知一”具有跨模态、大规模、高效率三大特点，能够打破资源形态界限，将最满足需求的结果呈现给用户；新一代索引“千流”则推动了搜索效能的大幅飞跃，让优质信息内容得到最有效的呈现与分发，帮助每个用户更好更快地解决问题。

·AIGC技术，作为首届“人机共创大会”，大会深度应用的AIGC技术尤为引人注目，在这背后是三位能力超群的天才创造者——“天才编剧”文心ERNIE 3．0 Zeus、“美术师、插画师”文心ERNIE－ViLG 2．0，以及“剪辑师和动画师”视频内容生成与编辑技术。据百度技术委员会主席吴华介绍：“如果你掌握了这项内容创作能力，那你几乎可以完成一部影片的许多重要工作，成为天才创作者。再配上自己设计的虚拟人演员，那你就可以成为一个真正的‘独立’制作人、真正的‘独立导演’。”

·智慧出行领域的“顺风耳”与“千里眼”，百度研发了全球第一个普适的支持在手机端实现自然流畅的全双工语音交互方案，以及车路一体的BEV自动驾驶感知方案。此外，还带来了关于“智路OS 1．0”的详细介绍。

·元宇宙领域，百度推出了全球首个独立元宇宙解决方案——希壤元宇宙底座MetaStack，将动辄半年到一年的开发周期压缩到最快40天，一站式搭建自主可进化的元宇宙，有效解决行业开发效率低、运营运维成本高两大痛点。

·量子计算领域，百度专门制定了名为QIAN的“乾”战略，瞄准量子硬件与实际应用之间存在着巨大的鸿沟，致力于真正推进中国的量子产业化。

·AI科学计算领域，深度学习平台飞桨通过灵活、高效深度学习框架和开源工具组件，广泛支持AI在计算流体力学、生物计算、量子计算等前沿方向的科研探索和产业应用。飞桨同样可以构建在生活中帮助人们“预知未来”的能力引擎，业界首个同时支持复杂算法＋超大图＋超大离散模型的大规模图学习训练技术PGLBox就可以大幅提升出行时间预测和信息推荐等服务的准确性。

·智能计算领域，国内首个全栈自研的AI基础设施“百度AI大底座”再升级，重磅发布IaaS层两大产品——新一代计算架构百度太行DPU2．0和AI异构计算平台百度百舸2．0。