在信息爆炸、技术日新月异的时代，人工智能（AI）正以其独特的魅力和潜力，成为全球科技创新的焦点。它不仅改变了我们的生活方式，也在重塑着经济和社会的未来。AI的发展，是一场关于智慧的较量，也是一次对未知世界的探索。

随着AI技术的不断成熟，它已经从实验室的理论研究走向了实际应用，从单一的技术突破走向了全面的产业生态构建。在这个过程中，全球涌现出了一批在AI领域深耕细作的科技公司，在算法、数据、计算力的赛道上你追我赶，试图在这场全球性的技术竞赛中占据先机。

百度作为中国AI领域的先行者，从早期的自然语言处理到今天的全方位AI布局，其每一步都紧扣时代脉搏，每一次转型都引领行业风向。

幻影成真

在科技浪潮中，AI已成为当今世界最具潜力和影响力的领域之一。百度从早期的探索者到如今的技术先锋，在AI领域经历了怎样的转变？

百度的AI布局可以追溯到十多年前。2010年，百度成立了自然语言处理部（NLP）。随后在2012年，鼓励全公司产品经理了解AI技术的最新趋势。在2013年，成立了深度学习研究院（IDL），开始进行AI前瞻性研究。这一系列动作标志着百度对AI的全面投入，而当时同样表现出重视AI的国内互联网公司寥寥无几。

此后，百度不断加大在AI领域的投入，涉及算法研究、数据积累、人才培养等多个方面。过去十余年，百度在AI研发上的累计投入超过1700亿元。至今，百度的AI布局涵盖了自动驾驶、智能云、大模型、深度学习框架等多个领域，基本形成了完整的AI产业生态。

百度在AI领域的长期投入和技术创新，使其在多个业务领域实现了转型和增长。百度智能云业务的快速增长就是一个例子。

11月21日，百度发布2024第三季度业绩公告，本季度智能云业务营收达49亿元，同比增长11%，AI收入占比提升至超11%，成为第二增长曲线。这表明，百度在AI技术的支持下，成功将传统云服务业务转型为更具创新性和增长潜力的AI驱动型业务。据IDC报告，在中国AI公有云市场，百度智能云已连续五年位居第一。

百度在AI基础设施上的技术优势，是推动智能云业绩增长的关键因素。三季度，百度智能云进一步提升数万卡集群的管理能力，实现99.5%的有效训练时长。同时，通过ModelBuilder，可将轻量级模型微调为专有模型，性能与文心4.0相近，且成本更低、推理速度更快。

百度的AI技术还广泛应用于其它传统业务，如百度搜索和百度文库。通过AI技术的赋能，百度搜索AI功能覆盖近70%的月活用户，且超过20%的搜索结果页面涵盖AI生成内容；百度文库的AI功能月活用户也突破了5000万，同比增长超300%，且用户付费意愿不断增强，第三季度订阅收入同比增长23%。这些数据也证明了AI在提升用户体验和业务效率方面的成效。

与一些国外互联网公司追求颠覆性技术的路径不同，百度更加注重应用驱动，通过接触实际场景和应用发现并解决问题，逐步推进AI技术的落地。百度创始人李彦宏也曾对媒体表示，百度战略取舍的第一性原理是应用驱动。

百度的这一战略选择可能有着比较多的现实考量。从技术与市场的平衡来看，颠覆性技术虽然具有巨大的潜力，但往往需要较长的时间才能转化为实际应用。百度选择应用驱动的路径，可以在短期内看到技术的实际效果，同时也能够及时调整和优化技术，更好地满足市场需求。例如，百度通过检索增强技术 iRAG（image based RAG）解决了大模型生成内容的幻觉问题，使大模型具备了实用价值。

从提升用户体验来看，AI技术的最终目的是改善用户体验，百度通过不断优化大模型，使生成的内容更加准确和可靠，从而提升了用户满意度。

例如，“自由画布”是百度文库、百度网盘行业首创的内容操作系统，通过大模型技术，打通了公域与个人授权的私域内容，通过“一拖一圈”的极简操作，实现对多格式、全模态文件的混合理解、生成、创作，并支持对富媒体文档的一键分享和存储，为用户提供“创作、编辑、存储、管理、查找、观看、使用、分享”的一站式服务，覆盖从内容生产的起点，到内容消费的终点的全流程。

商业模式和价值创新方面，在AI技术发展的早期阶段，市场对于能够解决实际问题的应用需求更为迫切。百度通过与各行各业的合作，深入了解企业的需求，将AI技术应用于实际场景，为企业提供切实可行的解决方案。

例如，百度与智联招聘合作，利用大模型重构了人岗匹配的核心环节，平均准确率高达93%，而大模型使用的成本却下降了约90%。这些创新不仅提升了企业的运营效率，也为百度创造了新的收入来源。

从泡沫幻影到技术先锋，并非一蹴而就的过程，而是需要长期的坚持、不断的创新和灵活的战略调整。百度注重应用驱动的策略，使AI能更好地满足市场需求，进一步推动AI技术的落地和普及。

应用爆发

随着AI技术不断演进，AI的应用场景日益丰富，智能体作为AI应用的一种新形态，正逐渐成为连接用户与服务的关键桥梁，为各行各业带来了新的创新机会和商业价值。

目前，百度文心智能体平台上已经有15万家企业和80万开发者，覆盖各类型的智能体，包括公司类、角色类、工具类和行业类智能体。这些智能体不仅能够提供传统的信息服务，还能主动推荐、及时响应和提供个性化的服务。

公司类智能体类似于企业的官方网站，但功能更为强大。它们不仅能提供公司介绍、产品展示等基本信息，还能主动推荐产品、及时响应用户咨询，甚至提供售后服务。例如，比亚迪的官方智能体上线后，销售线索转化率提升了119%。联想AIPC智能体在9月份的互动率提升了89%，销售线索转化率提升了80%。

角色智能体在大模型加持下，数字人逐渐变成了高度拟人化的智能体，更聪明、有情感、有态度。例如，在百度搜索“教育辅导”关键字，可以找到高度拟人化的数字人教师，不仅声音、肢体动作自然，甚至在直播场景下，还可以在合适的时机停下，回复网友现场提出的问题。

行业类智能体则针对特定行业的需求，提供专业服务。例如，法律行业的智能体“法行宝”上线半年多以来，已经为940万多人提供了高效的法律咨询服务。用户可以通过法行宝获取法律意见、计算赔偿金额，甚至撰写起诉状。法行宝不仅具备专业的法律知识，还能调用大模型的生成能力，为用户提供个性化的法律服务。

综合来看，智能体之所以成为AI应用的主流形态，主要基于低门槛、高灵活性和强大的应用能力等特点。

例如，在百度文心智能体平台上，甚至有11岁的小学生在创造智能体，然后通过搜索和其他渠道分发出去。这种低门槛的特点，使得智能体能够迅速普及，吸引更多开发者加入。

由此来看，智能体对产业的潜在影响主要体现在效率提升、服务模式创新、产业升级推动及工作方式变革等方面。

智能云是百度构建智能产业生态的主要依托，目前在智能云的千帆大模型平台上，已经累计帮助用户精调3.3万个大模型，开发出了77万个企业级应用，智能云已经拥有国内最大的大模型产业落地规模。

在2024年百度世界大会上，百度发布了基于大模型的100大产业应用，涵盖了制造、能源、交通、政务、金融、汽车、教育、互联网等多个行业。这些应用不仅展示了智能体在各个领域的应用潜力，也为其他企业提供了参考和借鉴，推动了智能体在更广泛领域的应用。

特别是百度重磅推出的无代码工具“秒哒”，这是一个不需要写代码就能够实现任意想法的软件，一个由大模型和智能体组成的全新软件。通过这个软件，人人都能将自己的想法变为实际可用的程序软件，通过自然语言交互，就可以完成一整套系统的搭建。

秒哒的出现，让每个普通人都能开发应用，是应用爆发的助推器。秒哒发布后迅速获得市场关注，吸引超5000家企业排队测试，推动了AI技术的商业化。应用的爆发，意味着百度将能为用户提供更加个性化、智能化的服务，从而进一步扩大其AI生态的影响力。

生态破局

在十几年的AI探索历程中，百度已从最初的搜索引擎优化到如今涵盖芯片、智能云、大模型、自动驾驶等多个领域的全面布局，构建了一个多层次、多维度的AI生态体系。

百度AI生态的未来潜力在于其能够持续推动技术创新，并将这些技术应用于更广泛的行业和场景中。随着智能体技术的发展，有望构建一个以搜索为入口的全新AI生态，这将使百度在AI应用的最主流形态中占据更重要的地位。

例如，文心大模型作为百度AI的核心技术之一，不断迭代升级，其日均调用量截至今年11月已达15亿次，日均处理Tokens文本超1.7万亿。相比去年四季度首次披露时的5000万次，一年内增长30倍。百度预计将于2025年初发布文心大模型的新版本。截至今年11月，文心一言用户规模已达到4.3亿，一年内增幅超500%。

同时，百度搜索业务在国内市场占据重要地位。财报显示，2024年9月，百度APP的月活跃用户达到7.04亿，同比增长6%。这为百度AI生态建设提供了庞大的用户基础。

然而，从技术到生态的构建并非一马平川，百度仍面临着诸多挑战，包括技术、商业化和用户认知等多个方面。

在技术方面，大模型的训练和推理需要极高的计算资源和能耗，如何在保证模型性能的同时降低计算成本，是需要解决的重要问题。AI模型的泛化能力和鲁棒性也需要进一步提升，以确保在各种复杂场景中的稳定性和可靠性。

此外，多模态技术虽然能够增强AI系统的感知和理解能力，但其开发和应用复杂度较高，需要大量的数据和计算资源支持，这就要求在多模态技术研发和应用上持续投入，以实现更广泛的应用场景覆盖。

在商业化方面，AI技术的商业化需要建立完善的商业模式和盈利机制，以确保AI技术的可持续性推进。同时，AI生态建设需要大量的资金和技术投入，如何在有限的资源条件下实现高效的资源配置和协同创新，是需要面对的另一个重要挑战。

在用户认知方面，尽管AI技术在多个领域展现出巨大的潜力，但用户对其认知和接受程度仍有待提升。许多用户对AI技术的了解有限，对其应用场景和实际效果存在疑虑，需要在用户教育和市场推广方面加大投入，提升用户对AI技术的认知和信任。

随着AI技术的广泛应用，数据隐私和安全问题也日益突出。百度作为一家拥有大量用户数据的公司，如何在合规的前提下充分利用数据进行AI模型的训练和应用，是必须要重视的问题。

在全球AI竞争中，百度已经展现出了技术实力和生态构建的能力。但AI生态建设是一个复杂而漫长的过程，不仅需要百度自身的技术积累和创新，也需要政策支持、行业合作以及用户认可，因为百度的AI生态建设不仅是一场技术的冒险，也是一场关于未来社会形态的实践。