燃次元（ID:chaintruth）原創
作者 | 呂敬之
編輯 | 饒霞飛
經過幾年的沉澱後，網際網路迎來新的時代，精細化發展的序章正在開講。
曾經的「BAT（百度、阿里巴巴、騰訊）」也都紛紛踏出主營業務的舒適圈，開始積極尋找第二、第三增長曲線。騰訊依託微信流量逐漸挖掘視頻號變現空間；阿里雲業務先發制人率先實現單季度盈利；而百度則在人工智慧各個領域沉澱多年，隨著蘿蔔快跑的上線，自研自動駕駛也踏上商業化之路。
新年伊始，「BAT」紛紛對過去一年做出總結，分析團隊管理、運營需要改進之處，也紛紛求「增長」，尤其是「高質量增長」。
2023年，百度便將重點放在「增長」上，1月10日召開的百度Create大會上，李彥宏就圍繞「增長」展開演講，探討「增長從何而來？什麼會推動可持續的增長？」
在李彥宏看來，「增長」需要去「創」。過去10年，百度以超1400億元（人民幣，以下未標註則同）的研發投入，以及創新成果來創造高質量的增長。
而創新的基底來自於對人工智慧的全棧式布局：從晶片層、框架層到模型層和應用層。
創新的成果則體現在對於行業的賦能，比如智能交通的持續布局、比如深度學習框架飛槳的搭建；以及，商業化的初步成果，比如到2022年第三季度已經突破單季47萬訂單量的蘿蔔快跑平台，比如2023年開始銷售的ROBO-01。當然，也有逐漸開始商業化探索的AIGC營銷內容生產工具等等。
不過，接連不斷的好成績下，百度仍在直面長期主義帶來的危機與挑戰，去思考如何進一步控制成本、向商業化和盈利化邁向更遠的一步，去實現以創新求增長的最終目標。
01
Create大會，究竟聊了什麼？
若論創新，百度的投入向來大手筆。
過去10年，百度的研發投入超過了1400億元，並且幾乎每一年的同比增長都超過100%。在這次的Create大會上，李彥宏不僅表述了這些錢成就了什麼，更是講述了花這些錢的理念。
數據來源/百度財報 燃次元匯總製圖
「創新，固需要底層技術的支持，不過創新也不是閉門造車創新，是有機會進入市場，不斷獲得用戶和客戶的反饋，摸著『反饋』過河才能實現的。百度在經營發展中，也有很多『反饋驅動創新』的實踐經驗。」李彥宏這樣描述百度的創新理念。
所謂反饋從何而來？答案是從商業化的項目中。
舉例來說，百度自研晶片崑崙從2020年開始就開始大規模地商業化部署。2021年，崑崙晶片已經替代了相當一部分百度搜尋引擎的推理能力；而後推出的崑崙芯2代已完成無人駕駛場景端到端性能適配。
「以搜索和自動駕駛為應用場景來部署自研晶片是百度非常智慧的戰略。」傑西卡這樣對燃次元分析道，因為這兩項業務用戶數量大，且數據反饋及時、活躍。
在用戶基數上，搜索已然成為人們的剛需使用場景。數據顯示，截止到2022年第三季度，百度APP月活用戶已經達到6.28億，每天響應幾十億次真實的用戶使用需求。而自動駕駛隨著電動汽車滲透率達到30%並且不斷的提升，也將成為駕駛員們日常的剛需場景。據百度2022年第三季度的財報，蘿蔔快跑訂單量已經超過47.4萬。
另一方面，不論是搜索還是自動駕駛，都有即時的信息反饋，這些極度活躍的數據構成了百度自然的大資料庫，不斷幫助業務人員做出調整和修正，再用升級後的晶片不斷賦能到更複雜的使用場景中。
以自動駕駛為例，在2022年9月21日，燃次元去了位於亦莊的百度APOLLO PARK無人駕駛中心，現場體會到「反饋」在百度業務中的重要性。在APOLLO PARK，有專門的研究人員坐在超大的、多顯示屏前的電腦前，盯著螢幕中不斷變化的畫面。
百度工作人員向燃次元透露，螢幕上是百度運營的無人車的車載攝像頭所捕捉到的路況畫面。這些畫面可以看到無人車駕駛的情況，以及車身和車上的安全員是否做出了合適、及時的處理，在極端的緊急情況下，百度的研究員也可以接管車輛的控制權，不過這種極端情況也幾乎不會出現。重要的是，這些數據都會反饋到整個自動駕駛研發的資料庫，為後續的研發做正向的修正。
而「反饋」有的時候，亦可以改變事態的格局。
李彥宏在本次演講中就提到，「很多時候，事物的實際發展路徑和最初的設想是大相逕庭的。」
而若說2022年關於人工智慧有什麼趨勢是讓市場始料未及的，那麼AIGC也許是一個。因為，AIGC的誕生意味著人工智慧技術方向性的改變。AI從理解內容，走向了可以生成內容，甚至能夠創造出獨立價值和獨立視角的內容。
面對這樣顛覆性的「反饋」，百度也要「見招拆招」。
2022年12月21日，百度發布了AIGC營銷內容生產工具「營銷內容AI助理團」，進一步促進AIGC技術的商業化探索。百度集團資深副總裁、百度移動生態事業群組總經理何俊傑表示，營銷行業是AIGC的「先行示範區」，可以讓Web3.0時代「人、貨、場」的構建效率大幅提升。
AI內容行業的創業者呂先生對此觀點表示認可。他表示，目前，整套的營銷內容從策劃到產出需要多個部門的配合，包括策劃、文化、圖片設計等。對於許多中小企業來說，如果長期招人，可能也沒有那麼多的宣傳需求，最終造成人力成本的浪費。如果選擇外包，則在預算和質量上也很難保證。而隨著AIGC概念的出圈，如果能將整個業務鏈進行AI自動創作和生成，對這些企業來說是既能降本也能增效。
不過，呂先生也指出，目前市場對整個AIGC的概念只是認知的初步階段，如果想要實現規模的商業化，在市場上如何精準定位細分需求，以及在技術上如何能夠讓AI生成的作品更貼合用戶本來的需求，都需要時間的探索。
02
百度，默默做了很多
反饋式創新、擁抱變化以及直面困難，這是百度研發的精神。但研發不能只有精神還得有成績，而百度研發的成績有一些是大家熟悉的。
比如，業界所熟知的蘿蔔快跑無人駕駛出行平台。蘿蔔快跑於2021年推出，目前已經在北京、上海、廣州、深圳、武漢等城市的特定地區順利運營。
百度相關市場負責人曾對燃次元評價道布局網約車，在該負責人看來，一方面，可以將蘿蔔快跑收集的數據重新賦能到百度自動駕駛研發中，形成「反饋驅動創新」的閉環；另一方面，也是想要解決短途網約車短缺的問題。人工接單的司機會比較傾向於跑客單價更高的中長途，而算法接單不會有長短途的偏好，可以更好彌補短途網約車的缺口。
北京一個男生就在過去的一年中打了600多次蘿蔔快跑，蘿蔔快跑顯然已成了他上下班短程通勤的必選方式。
而另一位蘿蔔快跑的高頻用戶菲菲雖然沒有一年600次，但大部分上下班也會用到。她就對燃次元說，「我上班大概3公里左右，蘿蔔快跑如果領到優惠券可以便宜到5元之下，非常合算。而且，上下車確認方便、行駛得也非常安全，是我這種『社恐打工人』最愛的出行方式。」
除此之外，在剛剛結束的廣州車展上，ROBO-01揭開了神秘面紗，也讓百度造車交上了又一份答卷。ROBO-01基於吉利SEA浩瀚平台打造，採用了高端車型標配的前雙叉臂、後多連杆懸架、搭載寧德時代100kWh三元鋰電池，續航超600km、前後永磁同步雙電機配置，雙電機峰值總功率400kW，零百加速僅3.9秒。
一位正在考慮加購的新能源車主表示，「零百加速3.9秒、續航600KM，這兩點就讓我非常感興趣。現在就等著看賣多少錢，如果售價會在26-29萬元這個區間，說不定能超越極氪001成為目前最具性價比的純電車。」
圖/廣州車展上展示的ROBO-01 來源/燃次元拍攝
而百度的研發成果遠不止於此，還有很多大家並不熟悉卻至關重要的。
比如，智能交通。
李彥宏就表示，它類似一個「智能調度系統」，可以通過智能紅綠燈控制交通流量，從而提升交通效率。通過對交通網絡的智能化改造，可以將通行效率提升15%至30%。目前，百度的智能交通方案已經落地全國63個城市，交通部也正式將百度列為交通強國的試點單位。
再比如，百度自研的開源深度學習框架「飛槳」。
截至目前，基於飛槳已創建了67萬個模型、凝聚了535萬開發者、服務20萬家企事業單位，已經構建起繁榮的深度學習生態平台。
百度為什麼選擇紮根行業、搭建平台呢？
一位不願具名的行業專家這樣對燃次元分析，「布局城市智能交通是大局觀。往小了說，汽車自動駕駛的成熟也需要依託於智能交通的發展。自動駕駛不是說技術多牛就可以，是需要對城市、街道的交通情況有大數據信息，做出實時判斷和反應。而往大了說，這也可以提升整個城市的運輸效率。」
至於創造技術平台，則更多出於成本控制考慮，越來越多的開發者可以基於一個開放平台去構建應用，就好比製造業實現量產後其均攤成本會隨之降低，而整體的效益也會提升。
03
未來，危機與希望並存
技術與創新是放長線，任何長周期的事情在創造更大能量的同時，也都會面臨更多的挑戰與危機。
賺錢難向來是技術研發的一大難題，百度也沒少為此花心思。就拿自動駕駛來說，百度計劃2023年在蘿蔔快跑上投入第六代量產無人車Apollo RT6，除了其技術與安全性的升級之外，成本控制也是核心原因。據悉，實現量產後Apollo RT6的單車成本將會控制在25萬元。
這意味著什麼？BT財經曾統計，蘿蔔快跑平台每台車每天平均接單量在20單左右，而Apollo RT6的使用壽命是5年，50萬公里。換算一下，每台車每一單的均價只要超過7元，就可以在一年的時間收回車的生產成本。
極大降低的生產成本讓蘿蔔快跑向商業化變現跨進了一大步。不過，想要突破商業化瓶頸還得盈利，那麼，宣傳、研發費用，以及車輛安全員、研發人員和各種相關工作人員的工資也都要算進去，這就又給蘿蔔快跑的盈利增加了不小的負擔。
來源/視覺中國
另一方面，自動駕駛的全面商業化也取決於其安全穩定性，以及政策的推進速度，而這兩者都形成了正循環的因果關係。然而，過去一年，自動駕駛的事故頻頻傳入消費者的耳朵，特斯拉、小鵬、蔚來等標杆車企都曾發生事故。
因此，不少業界人士均對燃次元表示道，自動駕駛的全面商業化可能還需要5-10年。
而2022年大火的AIGC目前在國內的商業化之路也才剛起步，並且同樣面對挑戰。
首先，是需求的差異化。AIGC能寫也能畫，但是用戶的需求卻不同。比如，有的人寫廣告文案，有的人寫商業企劃，有的寫政企文件。而想要滿足所有細分的需求就要拿不同資料庫訓練AI，這可能需要企業多業務線開發AIGC，其時間和成本也會隨之上升。
這其中，如何不斷縮小數據誤差，避免生成內容驢唇不對馬嘴，也是需要時間解決的技術問題。
這些技術的不穩定性，加之政策的不明確性也讓AIGC的全面商業化需要更長的時間。呂先生就推測，「個人認為AIGC規模性商業化還需要3-5年。」
既然挑戰重重？為何堅持創新？——因為與挑戰一樣多的是希望。
首先，是相關法規體系的完善和應用範圍的擴大。
以自動駕駛為例，「十四五」後自動駕駛升級為國家戰略，徹底加速了自動駕駛行業的發展。2022年6月，深圳市發布了《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》，作為國內首部關於智能網聯汽車管理的法規，對自動駕駛汽車行業的進一步商業化發展起到了關鍵性的作用。
而未來，自動駕駛管理體系不斷完善的趨勢下，自動駕駛的應用場景也會進一步擴充，比如末端配送、廠區物流等等場景都會陸續實現商業化的落地。
另一方面，是市場需求的不斷擴大。從人工智慧整體行業而言，艾媒諮詢就統計道，2020年中國人工智慧核心產業規模達1500億元，預計在2025年將達到4000億元。
從自動駕駛市場需求方面而言，智研諮詢就曾預測，到2025年，我國L2級乘用車滲透率有望達到50%，銷量達到1305.5萬輛，相較於2021年L2級乘用車18%的滲透率要翻上兩倍不止。
從AIGC市場需求方面而言，據Gartner預測，AI所創造的數據將在2025年占到人類已生產數據總和10%，能夠產生數萬億美元的經濟價值。而國泰君安則表示，未來5年或將有10%-30%的圖片內容由AI參與生成，這代表整個領域可能產生600億元以上的市場。
2022年9月，中國信息通訊研究院更是發布《人工智慧生成內容(AIGC)白皮書》，提出AIGC在傳媒、電商、影視、娛樂、產業升級五大領域的應用場景，這些發展將為數字世界內容消耗與供給的缺口彌合提供極大助力。
而百度能做的，還遠不止這些，元宇宙、虛擬人、雲等等，這些推動著網際網路和產業數字化創新的領域，都有百度投資或者研發的身影。
未來，百度會繼續堅持以創新來創造高質量增長。堅持雖然不容易，但做正確的事，必定會有所收穫。
參考資料：
《產業趨勢！2022年中國自動駕駛行業全景速覽：L3發展進程加速》，來源：智研諮詢。
*題圖來源於燃次元拍攝，部分內文配圖來源於視覺中國。
*文中菲菲、呂先生為化名。
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