科技创新驱动了增长。
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从商业演进史来看，每个时代都会诞生出一些极具代表性的企业，他们共同拥有的一大特征，就是在某种程度上都肩负着社会经济“基础建设”的重任。从信息通讯时代，到互联网、移动互联网时代，再到今天的数字经济时代，莫不如此。
与此同时，少数成功跨周期的企业也在成就自身商业价值的同时，以更加开放、共创的姿态，带动国内千行百业、甚至微观到个人，实现数智化的生产生活。
百度便是其中一家。
今天的百度，身上早已不止于搜索、内容等几个人们早已熟识的价值“标签”，随着科技创新能力的进阶，其骨子所潜藏的价值观正在被加速释放——一种由表及里、由自身业务到对外赋能的科技信仰。
周期轮转背景下，当“风口论”渐渐退潮，人们所关注的新方向指向何处？李彦宏口中的“第四次科技革命的标志”指的是什么？什么是“反馈驱动创新”，这种模式的意义体现在哪里？“技术至上”共识下，怎样能在发展过程中，站在未来谋局，并保持对市场规律的敬畏？
这一切都可以从1月10日举办的“第五届百度 Create AI开发者大会”中找到答案。
01
站在月亮看地球
倘若站在多年回望今天，人们一定会深刻感知到，互联网技术为当下各产业赛道的优化和迭代所带来的革命性创新，是多么令人震撼。
新技术、新模式、新基建的涌现和搭建，让越来越多的企业在新变量的“簇拥”下拥有了从线性增长到指数增长的可能性。更重要的是，他们还能在“不确定环境下寻找些许确定性”的过程中，确认数智化改造对抗风险周期的重要意义。
即便是如伊利、海尔等一些传统行业中的龙头企业，他们同样也在积极寻找和尝试一些新的技术方案，希望能够借此提高自己甚至是上、下游企业的生产管理效能。
在刚刚举办的第五届百度Create AI开发者大会上，李彦宏开篇便以“增长”作为关键词展开分享的。
参照现场展示的一张过去2000年世界人均GDP的曲线图，在更早的1800年里，世界人均GDP的变化是不明显的。但在最近这250年里，人均GDP出现了爆发式增长，而这个爆发式的增长，几乎都是人类历史上几次科技革命带来的。
“科技创新驱动了更大的增长”，沿着这个思路，李彦宏判断第四次科技革命的标志是深度学习算法。
“这项技术能够带来的效率提升、能够驱动的经济增长，会比很多人想象的来得更大。与深度学习相关的重大创新，如自动驾驶技术、水电能等领域的智能调度系统等。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。”
近年来，有关科技助力产业链优化和提振实体经济的讨论一直是市场关注的焦点之一。
这个话题之所以长盛不衰，一方面在于绝大部分企业都有经营、管理等方面的基本诉求，旺盛的数智需求的确存在；另一方面则是站在最终的应用维度，当下不少实际问题也极大限制着企业进化。
如何在需求、掣肘这一阴一阳两仪之间更好地做出平衡和疏通，不仅需要科技企业拥有更多的产业智慧，同时也是摆在其面前“研以致用”的最大关卡。
对此，李彦宏提出了一个新的定义，即“反馈驱动创新”。在他看来，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。这也是他为百度立下的技术信条。
纵观百度过去二十几年的成长之路，其中有不少比较典型的“反馈驱动创新”实践案例。
诸如主要服务于搜索业务昆仑芯片。百度的搜索服务每天要响应几十亿次用户使用规模，每天进行1万亿次深度语义推理与匹配，正是这些海量真实需求的存在，从而倒逼大模型、深度学习框架和芯片的优化。这也是昆仑芯片在AI芯片中处于领先地位的根基。
再如，百度从一年前开始每季发布旗下自动驾驶出行服务平台“萝卜快跑”的订单量。订单量越大，用户使用体验和潜在需求（像路线开辟之类）越多，都意味着百度能在真实市场反馈的基础上进一步做出创新。
这种模式亦如达尔文所讲过的，这个世界上能够生存下来的物种，不是那些最凶猛的，也不是那些最聪明的，而是那些最能与时俱进的。
这句话同样适用于今天的商业世界，企业想要开拓出更宽广的生存机会，就要“站在月球上看地球”，基于时代的变化、明天的市场需求做出今天的布局。
02
赋能需要“底气”，更要逻辑
另一个客观事实是，尽管今天已有越来越多企业明确意识到，推进数智化建设所带来的最直接的作用就是降本、增效，甚至“一个人便可成为一直队伍”，但他们中大多数自身并没有足够的资源和能力去应对这种变革，有些企业甚至对某些具体技术的理解都十分有限。
太强的科技创新力，或是对科技本身的理解。
比如在数字化产业中，不少从业企业经常会被问到，你是做“云”的，还是做解决方案的；还有在一些新兴赛道中，人们往往会听到这样的提问，你是技术创新，还是模式创新；再如在平台型企业中，不少人会纠结在，平台模式到底是B2C、还是B2B，亦或是C2C。
似乎任意两者之间，必须要存在一个清晰的、分明的技术界限。
但，无论是产品、服务等项目孕育前期的行业调研、方向确立，还是中期的过程决策、战略调整，亦或是后期的落地应用、甚至是对产业链及链属企业的分级助力，这些需求往往都是强关联且高连续的。
或许，多元化、弹性化的技术服务逻辑并不难想到，但能在今天称得上真正做到的企业却并不多见。想要实现切合不同需求的灵活交付，这需要能够对外输出技术支持的企业，在全栈技术上没有过于明显的短板，并已建立一定的体系化服务优势。
作为全球为数不多的全栈布局的科技企业，百度所做的事情主要分为四层：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。
按照李彦宏的介绍，这个技术架构越往下越通用，越往上越专用。
通用，意味着不断降低行业使用技术的门槛。
百度自研的开源深度学习框架飞桨就是低门槛的典型代表。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。此外，百度飞桨文心已经累计发布了11个行业大模型技术基座。
“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。”李彦宏如是说。
专用，则代表要站在实体经济角度，深化产业层的技术应用。
百度的智能交通服务，李彦宏将其视为一个“智能调度系统”：通过智能红绿灯控制交通流量，从而提升15%-30%的通行效率。目前，百度的智能交通方案已经落地全国63个城市，交通部也正式将其列为交通强国的试点单位。
李彦宏预测，倘若智能交通方案被广泛普及，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。
广而通，垂而专。
这也是百度“云（服务承接和传输的载体）－算（算法与算力）－网（飞桨+文心人工智能网）－业（不同产业链的数智迭代）-端（涵盖企业用户、个人用户的终端服务）”的底层逻辑，当然，这也关乎这家技术公司未来的价值走向。
03
穿越周期，雪里已知春信至
国内千行百业数智化需求的激增，让已投注AI、云等领域的科技企业拥有了更大的想象空间。除了以拥有先发优势的百度、阿里、腾讯、华为等科技企业之外，字节跳动及旗下火山引擎也进入到这些领域的竞争当中。
2022年底以来，腾讯、阿里接连宣布将要在业务及组织架构等方面做出调整，无论做出这种战略决策背后真正的缘由如何，相同点都是，调高了以云为代表的业务板块在整个商业版图中的占位。
这其实不难理解。任何一家企业在做出重要决策之前，首先考虑的是身处什么样的经济周期，周期对企业成长轨迹、应对风险及估值回报等方面影响巨大。特别是，周期所带来的问题往往无法避免。
从近年来国家对于专精特新企业的大力扶植，以及，地方政府围绕不同产业链提出的延链、补链、强链等种种政策指引来看，通过技术创新穿越经济周期，将成为企业跨越周期、逆境成长的动力。
李彦宏也连续两年在Create大会讲过“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”，对于借力技术韧性来拉动社会经济的复苏，他也给出了这样三点建议——
其一是保持对市场变化的敏感性。永远不要放弃对外界的观察，新需求、新观念都会影响企业的认识和分析能力。思他人之所思，为他人所不为，拨开所谓“危机”“挑战”的外壳，才能获得持续改善的可能。
其二是要有“长期主义”的思维。居安思危，永远为明天做好准备，尤其是在萧条的市场环境展开更为积极的操作，择时部署技术和资本，实现自己及合作伙伴的长期主义。这也是百度十年研发投入1000亿元的关键。
其三是培育和输送更多人才资本。每一个员工的成长，都会为企业和社会经济注入不竭的能量。三年前，百度宣布将在五年内为社会培养500万AI人才，目前已培养了超过 300万。未来，百度还会将更多资源投入于此，与开发者们一道为中国AI的发展尽力。
当然，“技术战略”也意味着长周期，而长周期则不可能一帆风顺。对于市场瞩目的AI等创新技术如何实现商业化这类问题，李彦宏称“还需在黑暗中摸索一段时间”，但在企业家的眼中，问题尚需破立、危机亦是转机。
Create大会上，他以“危机和希望”作为关键词，在百度AI作画平台“文心一格”自动生成一幅画并给出释义——
“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。”（完）
