李彦宏喊出“要卷就卷创新” 百度计划如何卷创新？

    目前，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。经济发展迈上更高质量、更有效率、更加公平、更可持续、更为安全的发展之路。在此背景下，无效内卷已经是过去式，而科技创新将成为经济增长的重要驱动力。

    党的二十大报告指出，必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力，深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，开辟发展新领域新赛道，不断塑造发展新动能新优势。

    11月9日，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在出席一场活动时表示，“要卷就卷创新！”他认为，创新才是企业跨越产业周期的增长动力。

    “卷创新”就是卷专利投入、卷AI人才，是什么样的底气让李彦宏喊出“卷创新”的？

    过去一年，无论是在技术层面还是在商业应用层面，人工智能都有了巨大的进展，有些甚至是方向性的改变。作为一家技术公司，百度每年研发占比都超过15%，去年更是达到23%，过去十年间百度累计研发投入超过1000亿元。

    5年培养500万AI人才 百度成AI人才的“黄埔军校”

    科技竞争的底层逻辑就是人才的竞争，百度的“卷”首先体现在“卷”人才储备上。

    在业内，百度被称为中国AI人才的“黄埔军校”。早在2010年，百度便默默研发机器学习，直到2013年才对外公布AI战略，并宣布成立深度学习研究院，启动无人车项目。十年来，百度为自动驾驶领域培育尖端技术人才，用科研创新助推第四次科技革命的浪潮。

    2020年6月份，百度宣布未来5年预计培养AI人才500万，为中国智能经济和智能社会的发展提供AI人才保障。截至目前，百度已培养超过200万AI人才。

    200万人才是如何培养起来的？

    一方面，百度与全国100多所高校进行深度人才培养战略合作，多学科领域的师资培训项目覆盖近700所高校；连续九年支持教育部产学合作协同育人项目，累计支持了数百位教师建设AI专业课程，超过20000名学生学习并使用飞桨AIStudio、Apollo、超级链等平台；在900多所高校举办AI师资培训班、累计培训了4000多位高校教师。

    同时，百度与全国11家职业教育集团联合发布"大国智匠"人才培养计划，为高职院校提供了一个覆盖教师、学生群体，集培训、实践学习、项目孵化等于一体的"综合治理"方案。

    另一方面，百度举办了“百度之星程序设计大赛”“百度国际大数据竞赛”“中国高校计算机大赛-人工智能创意赛（C4-AI大赛）”三大技术竞赛，培养出一批优秀的选手，以连续举办18年的百度之星程序设计大赛为例，累计参赛人数达30余万人，获奖选手更是人才辈出，包括小马智行联合创始人及CTO楼天城，北京旷视科技有限公司联合创始人兼CTO唐文斌，文远知行创始团队成员陈世熹等。

    此外，百度还设立了百度奖学金、CCF-百度松果基金，并连续11年支持“CCF-IEEECS青年科学家奖”，为顶尖学者的科研工作提供了课题基金、平台、数据、技术等多维度的支持与服务。

    有业内分析师表示，正是基于百度坚持长期主义，有预见性的投入培养人才，为中国AI产业高速发展及时提供养分，从而促使中国企业在无人驾驶技术、产业级深度学习平台等领域广泛开花。

    十年累计研发投入超过1000亿元 产学研结合落地场景丰富

    党的二十大报告指出，加强企业主导的产学研深度融合，强化目标导向，提高科技成果转化和产业化水平。

    李彦宏表示，发展的本质是增长，增长由创新驱动。而研发是技术创新的基础。百度一直坚持压强式、马拉松式的研发投入。近十年累计研发投入超过1000亿元。2022年第二季度，百度研发投入为63亿元，其中核心研发投入占核心收入比例连续7个季度超过20%。

    在此背景下，百度收获了一系列研发成果，从多维度推动了我国人工智能行业发展，截至2022年4月份，百度全球人工智能专利申请超过2.2万件，其中，中国专利申请量超过1.6万件，中国授权专利超过4600件。

    目前，百度已经累计斩获13项AI中国专利奖，包括1项金奖，6项银奖，AI领域高级别奖项累计数量第一。2021年，百度荣获人工智能交互领域的唯一中国专利金奖，成为人工智能领域获得中国专利奖奖项最多、获奖级别最高的高科技企业之一。

    李彦宏表示，创新需要反馈进行驱动。

    具体来看，百度实现了“芯片-框架-算法-场景”全面布局，端到端优化，在深度学习平台、大模型、多模态等技术方面具有显著优势，百度基于百度大脑、文心大模型、飞桨、QIAN（量子计算）等平台工具基础，在丰富的落地场景层面推动产业升级。

    以航天大模型为例，百度在2022年百度世界大会上联合中国航天发布了世界上首个航天领域的大模型——航天-百度·文心大模型，从航天领域的数据和知识中融合学习，可以对航天数据进行智能采集、分析和理解，助力深空智能感知、规划和控制等技术突破。

    可以说，百度在人工智能的各个层级都有领先的自研技术，从最底层高端芯片昆仑，到飞桨深度学习框架，再到预训练大模型，最后到应用层，建立层与层之间的反馈，从而实现端到端的优化。（吴展）

    （CIS）