在AI技术飞速发展的今天，各大科技巨头纷纷投身于大模型的军备竞赛，而百度却走出了一条与众不同的道路。作为中国最早布局AI的企业之一，百度在李彦宏的领导下，始终保持着对AI应用的独特见解和前瞻布局。本文将深入剖析百度AI战略的核心，揭示李彦宏一系列'非共识'观点背后的深刻洞察，以及百度如何通过技术创新和生态构建，引领AI应用的新时代。
非共识的战略眼光
在中国AI领域，李彦宏堪称最虔诚的信仰者。早在2012年，他就带队组建了国内最早的AI研究院；到2019年前后，他在40次公开演讲、15万字的文章中，次次不离AI；作为全国政协委员，他在连续8年的'两会'中提出了13份AI相关提案。这种对AI的执着坚持，为百度在AI领域的领先地位奠定了坚实基础。
2022年底大模型爆发后，李彦宏对AI的'布道'更加密集。当国内'百模赶考'如火如荼时，国产大模型数量从2023年6月的不到80个，激增到同年10月的超过230个。面对这场'造轮子'运动，一向低调的李彦宏直言：'不断地重复开发各种各样的基础大模型，是对社会资源的一个极大浪费。'
红杉资本的数据显示，2023年英伟达芯片订单高达500亿美元，而整个生成式AI企业的收入仅30亿美元，其中OpenAI等少数头部玩家又拿走了绝大部分。李彦宏敏锐地指出：'要卷AI应用，不要重复造轮子'，'没有构建于基础模型之上的、丰富的AI原生应用生态，大模型就一文不值。'
这一观点在随后的行业发展中得到了验证。美国做基础大模型的企业从高峰期的数十家锐减到如今的5家（OpenAI、Anthropic、Meta、谷歌等）；国内不少头部大模型企业也罕见地不再谈AGI，转而分享落地方向和进展。
ToB业务的战略远见
当行业转向应用时，许多人开始争相打造C端AI爆款，试图复制互联网时代'超级APP'的神话。然而，作为互联网时代最成功的创业者之一，李彦宏却有着不同的判断：'大模型对于ToB业务的改造，比互联网对于ToB的影响力要大一个数量级。'
这一预判在随后的行业发展中被证明极具前瞻性。相比C端用户对AI产品体验的高要求，B端企业更关注实际效益和效率提升。2023年5月9日，百度发布百度智能云千帆平台，作为面向企业客户的大模型平台，提供大模型推理服务和模型精调开发全套工具链，帮助企业加速将大模型能力应用到具体场景中。
百度的这一战略选择，使得深扎产业应用成为其做大模型的显著特色。通过千帆平台，百度帮助众多企业实现了AI技术的落地应用，为产业智能化转型提供了有力支撑。
智能体的前瞻布局
在应用落地的探索中，李彦宏又敏锐地捕捉到下一个趋势——智能体。在智能体还属于行业新物种、非共识的阶段，他就预判：'智能体是AI应用的最主流形态，即将迎来它的爆发点。'
这一认识得到了多位AI大牛的呼应。吴恩达看好智能体工作流，扎克伯格判断其数量会达到数十亿，比尔·盖茨认为智能体会颠覆软件行业，成为像Android、iOS和Windows一样的平台。
李彦宏将大模型发展分为三个阶段：首先是Copilot阶段，需要人类辅助、把关；然后是Agent智能体阶段，具备自主性，能自主使用工具、反思、自我进化；最后是AI Worker，能像人一样独立完成各种脑力和体力劳动。他认为，当下正处于Agent智能体阶段。
'智能体相当于PC时代的网站和自媒体时代的账号，'李彦宏解释道，'最明显的特点是门槛足够低，谁都能上手，天花板又足够高，可以做出非常复杂、非常强大的应用。'
技术创新：iRAG与无代码工具
围绕'超级有用'的应用理念，百度在技术创新上不断突破。在刚刚结束的百度世界2024大会上，百度发布了检索增强的文生图技术（iRAG）和无代码工具'秒哒'。
过去两年，文本生成大模型基本消除了幻觉，回答问题的准确性大幅提升，但图像等多模态内容和RAG的结合还不够。例如，让大模型生成北京天坛的照片，天坛是3层建筑，AI却生成了4层——明显的信息错误，这将限制多模态大模型的规模化应用。
百度的iRAG技术依托百度搜索的亿万图片资源和强大的基础模型相结合，可以生成各种真实且准确的图片。用户只需输入关键信息，如'帮我画一张马斯克和一只迅猛龙在后备箱里剥豆角'，立马可以获取一张信息无误、超真实的图片，即使该场景现实中不存在，也能生成特定人物和环境的图片。
相比过去千篇一律的漫画风、卡通风AI图像，iRAG生成的照片不仅少了'AI味儿'，更是在真实度上有了巨大提升，为多模态AI的应用开辟了新可能。
而在智能体开发方面，'秒哒'无代码工具的推出标志着AI应用开发门槛的大幅降低。利用'秒哒'，用户只需要向大模型表达出需要的智能体工作流等信息，大模型就能直接生成代码构建专属智能体。
该智能体还能充分调动、合理编排文心大模型内多种知识库、智能体和工具，如网页检索、IRAG、地图API等，智能高效完成任务。基于无代码产品，每个用户及企业都能通过自然语言交互，自己搭建并指挥多个智能体协同完成任务，不需要基础的代码能力，也不需要专业开发人员，每个人都拥有了'程序员'的能力。
生态构建：从1到数百万的加速
基础设施从0到1的铺垫之后，如何完成从1到100，再到100万乃至数百万的加速？李彦宏给出的答案是：生态。
在这一理念指导下，一个新的产业分工开始形成：基础设施的提供者们基于大模型的压强投入与海量的数据积累建立起技术的钢铁长城；开发者们则凭借专业垂直的知识积累，补全技术落地的最后一块拼图。
在基础设施侧，截至2024年11月初，百度文心大模型的日均调用量超15亿，相较5月披露的2亿，增长7.5倍，相较一年前首次披露的5000万次，更是增长约30倍，数据远超预期。
在产业应用方面，李彦宏公布了百度的新进展：基于大模型的100大产业应用，涵盖制造、能源、交通、政务、金融、汽车、教育、互联网等众多行业。通过百度智能云千帆大模型平台，有60%的央国企和大量的民营企业与百度智能云合作，累计帮助用户精调了3.3万个大模型，开发出了77万个企业级应用。
以百度和智联招聘的合作为例，通过自然语言对话获取求职者关键信息，结合岗位描述快速绘制精准匹配画像，精准推荐职位并筛选人才，提升用人和求职双方效率。双方已合作沉淀出系列提示词模板，在数万条数据中验证，场景平均准确率高达93%，为招聘行业带来革新。
在客服领域，百胜集团依托百度的客服产品和大模型能力打造的相关智能体，已经可以解决识别客户意图和上下文关联难题，并覆盖百胜全线业务，日会话峰值达数十万，调用量峰值数百万，问题解决率提升至90%。
李彦宏在大会现场展示的文心智能体平台上的TOP100智能体，既有农民院士智能体等角色类，也有工具、行业、职场、情感、娱乐等各类场景的智能体，涵盖各行各业应用的方方面面。此外，百度还发布了全新工具类智能体自由画布。
沙利文发布的报告《2024年全球AI生态全景概览》对百度的AI生态建设成果做了精准总结，在全球AI生态全景中，百度与谷歌、OpenAI位于AI-Native Giant同一象限，标志着百度在全球AI生态中的重要地位。
长期主义与未来展望
百度的AI战略并非一蹴而就，而是源于长期主义的坚持。2014年，风华正茂的百度就在太庙与美国的奇点大学进行了一场关于人工智能的主题分享，并现场提出一个判断：十年内，人工智能的发展将会迎来'奇点'，在此之后，人类的能力进化将永远迟滞于AI的边界扩张，即便是小公司，也能依靠人工智能与行业巨头站在同一竞技舞台。
那时的人工智能，既没有迎来AlphaGo大战李世石的举世瞩目，距离ChatGPT惊艳全人类也有八年之遥。但正是在人工智能还无人问津的时刻，百度开始坚定投入AI研发，向大洋彼岸的尚未拿下诺贝尔奖的Geoff Hinton抛去橄榄枝，并由李彦宏亲自带队建立起了深度学习研究院。
在此后的十年时间里，百度延揽'谷歌大脑之父'吴恩达等领军人才、发布'少帅计划'，年薪百万招募全球30岁以下的AI精英，搭建起了一个由芯片层、框架层、模型层以及应用层组合起来的完整AI技术架构。
这十二年的漫长探索，跨越了AI的多个发展周期，见证了从深度学习到大模型每一个关键发展阶段的潮起潮落，从深度学习平台到千帆平台、智能体开发平台再到如今的无代码工具，不变的是百度一直在用技术去解决实实在在的问题，将普通人开发应用的门槛打下来。
表面看，这是一个搜索起家在AI上拥有先手优势企业的顺势而为，内核里，却是百度对AI长期主义信仰的坚持。在这一过程中，时间的价值就在于，在海面之上，用一盏灯点亮另一盏灯。基于百度AI架构搭建起的AI生态，正如李彦宏所说：'我们即将迎来AI应用的群星闪耀时刻。每一个应用都是一颗星，每一个应用都将成为改变世界的力量。'
百度AI生态全景图，展示从基础设施到应用层的完整布局
结语
百度在AI领域的战略布局，展现了李彦宏作为企业家的远见卓识和作为技术信仰者的坚定执着。从'不要重复造轮子'的警醒，到预判ToB业务潜力远超C端，再到前瞻性布局智能体生态，百度走出了一条与众不同的AI发展道路。
通过iRAG技术提升多模态准确性，通过'秒哒'无代码工具实现人人可创建智能体，百度正在构建一个开放、包容、创新的AI应用生态。这一生态不仅降低了AI技术的应用门槛，也为产业智能化转型提供了强大动力。
在全球AI竞争日益激烈的今天，百度的战略选择和布局为我们提供了一个宝贵的案例：真正的AI领导力不在于拥有最强大的模型，而在于如何让AI技术真正服务于人类需求，解决实际问题。正如李彦宏所言，'以应用为核心'既是百度做大模型的初心，也是其取得今日成果的'军功章'。
随着AI技术的不断发展和应用场景的持续拓展，我们有理由相信，百度所构建的AI生态将迎来更加辉煌的未来，而李彦宏所预言的'AI应用的群星闪耀时刻'，也终将成为现实。
