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- {: G, H" H/ l8 X- N6 f+ d 原标题：百度“反馈创新”，打响科技拉动复苏的“第一枪”文：互联网江湖 作者：志刚2023是颇为关键的复苏年新的一年，人们有一种普遍的情绪是冷静而乐观冷静的一面是，人们对于复苏的长周期有心理预期；乐观的一面是，新的产业革命正在发生，新的希望在闪烁着光芒。
: N9 W* ~/ y3 ?: Y5 `( v, R 复苏的基调下，科技行业中能够确定的方向其实就是深度学习技术。但深度学习AI面临的困境是，怎么能够通过持续的创新，真实改变当下？ 
! C. T+ F' p1 U" z 1月10日，李彦宏在百度AI开发者大会上说：“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”科技行业为什么要进行“反馈创新”？逆境中创新究竟意味着什么？接下来的复苏中需要怎样去挖掘创新？这些疑问亟待解答。 ' V, ^, Z% ~" B, t) S
创新驱动增长的主线下，我们离GPT技术突破还有多远？过去一年，人们对风口的讨论少了，对增长的韧性关注变多了消费赛道比以往获得了更多的关注比如一段时间内，白酒、饮料赛道很受市场欢迎一些高成长估值赛道都有回撤。 8 F6 E5 _2 X9 q! Z$ P' ^8 `- B
事实表明，当下的市场情绪，相比高成长，更多的人们可能更关心的是回报深究本因，在于像科技赛道等高成长性赛道需要长期投入，但市场总是倾向于能够获取短期回报的领域这样的影响下，科技赛道短期估值遭杀，但长期来看这是一个价值被压实的过程。 8 ~5 _' ]: z5 q5 z: a
科技的成长价值不是线性释放的，而是爆发式增长的4G推动了智能手机普及，进而促进了移动互联网爆发，5G推动物联网，那么深度学习会不会推动智能经济的爆发？对于这个问题，李彦宏与百度给出了自己的答案“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。 ; r. P, A) [, R
”百度AI开发者大会上，李彦宏用一张图，阐述了他的观点过去2000年的世界人均GDP曲线显示，早期农业社会的GDP的变化并不明显，最近的300年间，全世界的GDP有了高速增长数据揭示了一个事实：技术的发展从来都不是线性的。
1 v( r+ x) d/ Z6 G( E1 f( b 《三体》用一个很酷的词来概括这个现象：技术爆炸我们有理由相信，深度学习算法技术很可能会引发下一轮“技术爆炸”在过去的一年中，ChatGPT为什么受到关注，核心就在于，他让人们看到了基于深度学习的AI作为新一轮GPT（通用目的技术）带来生产力变革。
* E7 h9 W' y+ b. P* u5 c 人们都说2022年是AIGC的元年，《科学》杂志也认为AIGC是年度十大科学突破国内这一领域，目前也已经有了实际突破和落地案例国家预警信息中心基于百度AI技术，有了用 AI 图文+视频创作的能力，自此，生产一条预警信息视频的时间被缩短至 90 秒。 8 s) Z5 j" f# t( Z' ^9 ^# G
基于文心大模型，AIGC的能力正在进一步落地，AI正在帮助一些内容创作行业提升现实的生产力这背后，深度学习作为新一轮科技革命的关键技术，正在开启一个新的GPT技术增长周期而新GPT周期开始，也更需要有人去做“难而正确的事”。
% \ h9 i3 n B$ U6 d1 @1 J, B 对于科技行业来说，创新驱动增长始终是一条不变的主线新旧周期交替也总是伴随不稳定因素过去的一年中，先进半导体制造回流美国，贸易全球化不确定因素增加，人们发现，只有重大技术的进步才能够把大家从存量市场的内卷中解脱出来。 D( ]: R/ R; [% @9 g
技术进步依赖创新进步这种进步需要两个关键要素，一个是在关键技术领域持续地投入和积累另外一个则是持续创新的能力这两者百度都有在投入上，近十年累计研发投入超过 1000 亿元，仅最近一个季度就有58 亿元的研发投入，核心投入占核心营收连续 8 个季度超过 20%。 5 B1 n( t$ N, A5 g' X
这样的研发投入即便是在科技公司中也是很罕见的虽然不一定所有研发投入都能带来确定的回报，但它保证了创新最重要的基础条件持续稳定的高投入代表着足够的战略定力，这一点也是李彦宏与百度面对寒冬最大的底气“反馈驱动创新”，AI创新迭代的新范式。
3 S0 N( s) L8 ?) k3 E 事实表明，持续科研投入的另一面，就是保持持续创新的能力在如何持续创新这件事上，百度也有自己的理解在AI领域，保持研发投入最大的支撑是落地必须要稳一个是商业化上的稳健2022三季度财报显示，受百度智能云及其他 AI 驱动业务的推动，非广告收入同比增长 71%。 * o( z0 ^+ ]* E. r
这意味着，在落地上，百度创新有了更多的试错成本，创新其实就是不断试错，从而找到正确的道路另一个是创新能力上的稳健挑战在于能不能找到一种能够持续创新，推动技术进步的方式百度给出的解法是“反馈驱动创新”什么是“反馈驱动创新”？ 4 k# ?8 D3 e( h# s5 K: p4 R% b
技术创新的某一个时期，总会有一种主导范式，比如经验积累导致的创新，新的计算方法、模型升级引发的创新反馈驱动创新是另一种范式：“以结果导向的，能够持续正向迭代的创新”新的范式应用的结果，就是商业化的成功 
* y! o: n8 m. Z/ m 比如，百度昆仑芯片有很强AI计算性能，响应几十亿次真实的用户使用需求，能够在每天进行1万亿次深度语义推理与匹配，进而倒逼大模型、深度学习框架和芯片的优化再比如，百度萝卜快跑的持续落地，出行服务订单量很大，意味着百度能够获得最多的市场和用户反馈，进而能持续对产品、技术优化迭代。
/ |9 _# p$ r9 K+ x5 H “反馈驱动创新的范式”的意义在于，把不确定的创新引发的“质变”结果，转化成了一个可以逐步去验证、优化的“量变”的过程对于自动驾驶，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。 % }2 O- D/ T# i
这个演化的过程，就需要通过落地去反馈、创新，最终朝着正确的方向去落地从行业角度来看，百度AI技术的创新不仅代表着百度自身，也代表着行业最顶尖的那波人这波人的创新方向，引领着很多的追随者，而他们则代表着中国AI技术创新的主力。 9 t q' R4 D0 g4 f- b1 i
AI行业不管是技术创新还是商业创新，大部分从业者试错的机会很少，“反馈创新”作为一种范式，更多的意义其实在于让行业少走很多弯路，就像灯塔一样，让AI创新找到正确方向新的关键节点上，AI为实体经济复苏注入动能。
6 A1 j+ ]2 b% \/ ?6 S; H+ u 从现实意义上来看，AI技术对于实体增长的拉动正在变得更为关键当下的市场环境，更需要科技拉动复苏节奏，经济复苏需要依赖动能而不是势能势能是品牌优势、规模优势动能则是，新流量、新市场、新技术产业端需要依赖新技术动能，。
! P6 G5 P5 h, x, ^7 D T 达成更高的周转效率和降本增效的空间，获取竞争优势比如，对交通网络的智能化改造，解决拥堵问题后不需要限购，汽车消费就有了新增量？目前，这一领域的实践正在探索，百度的智能交通方案已落地全国63个城市，此后，拥堵问题有望进一步解决。 : g5 t: i$ N: f$ c
这两年，整体的一个趋势是，AI技术向应用端的渗透在变深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比如，百度文心已经累计发布了11个行业大模型，AI通用化应用进入新的落地阶段在工业领域，开物工业互联网平台为工厂构建出“感知”和“思考”的能力，在能源、水务领域，AI智能化管理正在进一步提升这些基础领域的运行管理效能。 ' h0 t" [- Q2 m# `1 I" o# X
不过，我们也应当理性地看到，实体经济仍然有很多领域的数字化改造尚未完成，智能化的广泛渗透还需要时间，但随着飞桨“操作系统”深入实体，智能化的种子正在埋进各个行业深处技术战略，意味着长周期，而长周期不可能一帆风顺。
5 U+ H0 F, x6 D) o 当下，AI在各领域的化学反应正在发生，虽然依旧挑战严峻，但值得庆幸的是，人们已经找到了正确的方向未来，像电力、半导体、计算机那样，AI技术能够诞生新的产业接下来穿越周期之后，AI技术以及百度，能够怎样改造这个我们所熟知的世界，也就有了更多期待。
- M( j3 S" c4 M0 X3 B4 K/ a 李彦宏在演讲中说，创立百度之初，正值互联网泡沫破裂，全世界蒸发了8万亿市值，上市科技公司一片哀嚎，但仅仅数年之后，新技术再次把科技行业推向一个新的高峰会不会有一家伟大AI企业把科技行业推向另外一个高峰？恐怕还需要更多的时间来证明。 4 W+ w1 M. b' Y/ M3 X
结语：历史是一个圈，人们能从历史中探寻未来，未来也总是在重复历史历史证明，伟大的技术是需要经过百年的时间去验证的190年前，电磁感应被发现，基于此诞生了我们现在的电气化、信息化时代如今的人类只是看到了深度学习技术闪烁的希望之光。 5 N" c- g2 X$ R
未来AI技术带来的改变，可能会超乎我们这个时代的想象返回搜狐，查看更多责任编辑： ) v1 P; X. }$ b7 A9 _
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