|
|
来源：远川钻研所
bazs4xmmdj2.jpg
科技公司的2022年不算安静，地缘政治的颠簸，消费需要的委靡，推翻式翻新的长时间缺席。反应到资本市场，就是泛滥龙头公司不分国籍的如履薄冰。
在中国，科技公司的增长又笼罩了一层中心技术短板的焦虑与产业降级的语境。过来十年里，百度的研发投入超过1400亿元，简直每一个年都有最少50%的增长。在几天前的百度Create AI大会上，开创人李彦宏零碎性的论述了“百度用这些钱做了甚么”这个话题。
比拟短视频赛道的烈火烹油，几年前宣告All in AI的百度在大众背后的抛头露脸少了得多，面向开发者的Create AI大会是为数未几的视察百度技术投入与中心效果的窗口。
在收场演讲里，李彦宏回想了上一次互联网寒冬，感叹了一番坚持的首要性：
就在我守业两个月后，互联网泡沫决裂，全世界蒸发了8万亿市值。那时分，得多人被难题摆荡了决心，选择保持、选择分开。最初，是那些坚持挺过寒冬的人，成绩了互联网开展的黄金十年。
比拟20年前消费电子的翻新百花齐放，互联网的浸透刚刚起步，当下的高科技畛域少了些面对未知的英姿飒爽，多了点大象回身的犹豫不定。但在任什么时候期，预期与决心一直是推进技术提高的能源。
而百度要回答的问题是：它们从何而来？
摸着反馈过河
在演讲里，李彦宏提出了一个名为“反馈驱动翻新”的概念：
把魔方打乱，交给一个盲人复原，假定盲人每秒滚动一次，他需求多久能力将魔方还原呢？谜底是137亿年。但若盲人每滚动一次魔方，就有人向他做一次反馈，告知他是更接近指标了，仍是更阔别指标了，盲人需求多久能把魔方复原？谜底是两分半钟的时间。
高附加值产业、尤为是芯片产业中心技术的缺失，确实是洋溢在中国科技畛域最大的焦虑。在贸易磨擦中袒露的产业短板，也让技术翻新成了全民探讨的顶流话题。但实际上，技术翻新的中心在于市场，而非技术自身。
清华大学文一传授在《伟大的中国工业反动》一书中，提出了这样一个观念：市场是个低廉的公共品。
书中以当年清政府的洋务静止为例，中国不只派出少量人材去海内学习交流，也豪掷五千万两白银投资兵工，但出产的钢铁、枪炮等等产品没人买单，没无利润也就无奈完成自我循环，反而给政府形成了重大的财政担负。
如今热议的造芯静止也是一样的情理：一片曾经属于成熟制程的7nm芯片，其设计本钱3亿美元起步。即使做出了一块顶级算力的芯片，但没有市场需要，宏大范围的开消只能付诸东流。在得多畛域的翻新里，“做甚么”的含金量往往远远超过“怎么做”。
总结来讲，只要市场的实在需要，能力带动翻新减速。
李彦宏在演讲里举了两个例子，百度的昆仑芯片和萝卜快跑办事。
2020年，百度公布了本人的第一块量产AI芯片昆仑芯1代。和消费者日常接触的CPU、GPU与手机SoC不同，昆仑芯次要用于数据核心和云计算业务。二者的区分在于，英伟达的GPU能够胜任游戏、渲染、AI、挖矿等多个场景，而昆仑芯这种公用芯片就义了通用性，强化了某一特定功用，办事于某类特定业务。
很少有人知道，百度中心的搜寻办事，其实以后最大的AI运用场景之一。截至目前，百度的搜寻办事天天响应几十亿次用户需要，需求进行1万亿次深度语义推理与婚配，从而能够为AI芯片的落地提供最实在、最及时、最海量的反馈。
恰是基于本身的业务与需要，百度一方面能够基于此进行芯片开发，另外一方面，有了百度本身的大范围部署作为根底，才有了对内销售，实现自我造血的可能性。
eymdoxdcnen.jpg
百度昆仑芯AI芯片
目前，昆仑1代仍然是国际独一一款阅历过互联网大范围中心算法考验的云端 AI 芯片。到了2021年量产的昆仑2代，更是在无人驾驶场景，完成了端到真个机能适配。
在主流视野以外，这实际上是国际科技公司攻坚芯片设计的主流标的目的，即避开传统通用芯片巨头的射程，基于本身业务和细分场景，选择历史包袱更轻，细分场景更多的公用芯片。先让产品获取市场反馈，完成自我造血，不停反哺产品迭代。
自动驾驶畛域，市场的“低廉”也体现的酣畅淋漓。
开展多年后，寰球自动驾驶从概念阶段，实现了低层级自动驾驶量产，初等级自动驾驶逐步趋于成熟，但一个新的问题泛起了：L2之后，是顺着等级划分间接进入L3，仍是间接迈向初等级自动驾驶？
这两头，存在一个L3定责悖论——传统的L2，车辆能够承当一定的驾驶工作，但要求驾驶员必需随时筹备接管车辆；L3则是有前提的自动驾驶，当功用申请时，驾驶员需求接管车辆。问题便泛起在这里：L3语境里的变乱如何定责？
百度的选择是跳过L3，间接进入L4及以上初级别自动驾驶。在这面前，萝卜快跑长时间的市场反馈功不成没。
作为中国首个无人车出行App，同时也是寰球单量至多的无人驾驶出行办事商，萝卜快跑在过来几年完成了限定区域自动驾驶、重庆成都等地商业化无人驾驶，在长周期的实在市场理论中，积攒了少量数据与用户反馈，在初等级自动驾驶的市场中完成了超预期的进度。
正犹如李彦宏所说：技术的开展，只能在标的目的大抵正确的状况下，基于理论反馈，一步步迭代，能力跑出有价值的翻新。
而套用《日本电子产业兴衰录》作者西村吉雄的观念，能够概括为“1+1=2能够做甚么”，往往比“为何1+1=2”更首要。
技术的长时间主义信徒
反馈驱动翻新经常会被引伸为一种曲解，即所有技术翻新的目的都是短时间疾速的商业化，继而演化为前两年大众对中国科技公司“模式翻新”的苛责。
但实际上，简直一切技术翻新都需求基于市场需要以及市场范围。科技行业简直一切高附加值的环节，无一不需求面对长时间的投入和极大的危险敞口。
早在2009年的百度技术翻新大会上，李彦宏就曾提出“框计算”的概念，即：用户只有在百度的搜寻框中输出问题，后盾就可以对此进行语义剖析、人机交互等处置，提供后续办事。而这也奠定了百度在AI畛域继续性投入的信心，过后间隔世界规模内AI的再次复苏，还有三年多的时间。
尔后，百度搭建的凤巢零碎，在商业化取得的胜利，也让百度在AI上不停尝到苦头，并在20十二年的人工智能再次复苏后，建设美国钻研院，将大手笔资源投入深度学习框架飞桨、AI大模型等等底层AI技术。
截至目前，环抱AI，百度用十年时间，搭建起了一个由芯片层、框架层、模型层以及运用层组合起来的技术架构，每一个层之间，均可以经过不停相互反馈，完成端到端优化。
在这面前是百度近十年累计投入超过1000亿元的研发开支，中心研发投入占中心支出比例延续8个季度超过 20%。
详细而言，在这个技术架构里，无论是资深技术工程师，仍是误入编程圈的小先生，都能经过百度飞桨以及面前的昆仑芯片反对，低本钱开发AI。目前，飞桨平台的开发者数量曾经达到535万，创立AI模型超过67万个，位列中国中国深度学习平台市场第一。
r5esk5fsmny.jpg
技术架构的顶层则通往专业化，将模型与顶层运用经过百度智能云的长时间投入，实现商业化闭环。
这实际上是国际许多科技公司的另外一种翻新门路：在一个新兴场景或细分业务里，经过中心技术的冲破带动生态繁华，继而用多元化的软件生态反哺中心技术的迭代。
虽然“生态”这个词如今看来有些褒义，但在高度分工的科技畛域，一个产品的胜利往往是机能、兼容性、开发者与用户范围多重作用的后果。许许多多咱们相熟的硬件公司，抉择其护城河深度的都是软件构成的宏大生态，即使是光刻机制作商ASML也不例外。他们的民间网站上有这样一段话：
您可能将ASML视为一家硬件公司，但实际上咱们具有世界上最大、最具创始性的软件社区之一。假如没有咱们开发的软件，咱们的客户就不成能制作出10纳米或更小的尺寸的芯片。
公众眼中“后发先至”的百度智能云，实际上是“笨鸟先飞”。
穿梭周期
2022年9月，红杉的两位合伙人在官网公布了一篇雄文，标题为《生成式AI：一个发明性的新世界》。文章思绪逻辑其实不繁杂：大模型为根底的生成式AI，从过来的了解内容，走向了生成内容，将来将带来咱们任务、创作和文娱形式的推翻式变动。
无独有偶，百度在几年条件出，深度学习为代表的人工智能技术，将会成为人类社会的第四次工业反动。以人工智能为根底的自动驾驶、智能调度零碎、生成式AI，将犹如过来几百年间的汽车、互联网同样，成为社会的根底设施，发生严重的社会影响。
但在技术的开展过程当中，只管开展标的目的无比明白，完成的进程却往往难题重重。
技术翻新在中国往往有两层含意，其一是面对东方高附加值环节的微小落差与追逐，其二则是面对新兴技术畛域，如安在有数的未知中压中标的目的，以后行者的姿势坐上牌桌。
典型如自动驾驶，主流的看法一直是Robotaxi将取代人类司机，但在这个过程当中，L3是不是有须要开展？激光雷达是不是需求成为标配？高精地图为中心的车路协同与单车智能哪一个会成为阶段主流？问题仍旧一个接着一个。只要不停朝着指标试探，在过程当中不停反馈式翻新，不停修改。
又如近期被ChatGPT带火的AI，哪怕从IBM的深蓝计算机克服卡斯帕罗夫算起，AI的开展也几十年的历史。但真正意义上，深度学习率领的AI再次复苏至今，不外十年时间。
三年前，百度曾宣告五年内为社会造就500万AI人材，目前已造就了超过300万。但300万的进度，比拟带动千行百业智能化降级的指标，显然还有间隔。
乃至如百度自身，过来的技术投入是正确的吗？在AI这个标的目的上，是否要一条路走到黑？到底何时能力真正迎来播种期？谜底是肯定的，进程却是未知的。
回顾以ICT产业为代表的“第三次工业反动”，无论是贝尔试验室里的科研效果，仍是东京通讯工业车间里的第一台索尼收音机，或是让英特尔大放异彩的8086处置器。有数改写产业格式的技术杰作降生以前，身处此间的每一个集体或许都无奈预见到本人表演的角色。
而许许多多咱们看下来横空出生的技术翻新，往往都需求在漫长的时间里反抗有数个让人望而生畏的瞬间。以致于人们经常疏忽了在这个进程里，作为开辟者所需求的坚持和决心。正如李彦宏所说：
一切伟大，都不会一路顺风，只要不停地历经难题再凯旋，而翻新，是克服所有难题的最大驱能源。
在百度Create AI大会上，李彦宏以“危机和但愿”为症结词，在百度AI作画平台一格上作画，画面中冰冷尚未褪去，新的生命在冰面显露萌芽。
b5ns4hnito4.jpg
在这个由芯片和软件定义的世界里，似乎所有均可以被算力和机能量化。但推进科技提高的原始能源，一直属于那些面对未知不屈不挠的技术信徒。
l5eiajjp3ph.jpg
作者：刘芮
编纂：李墨天
视觉设计：疏睿
责任编纂：李墨天
z4abtuuhmwj.jpg
|
|
中级会员