深燃（shenrancaijing）原创
人工智能的火烧了很多年，2023年有了越烧越旺的迹象。
AI直播、AI绘画、AI作曲，AIGC（人工智能生成内容）的热度一波接一波；聊天机器人ChatGPT掀起的讨论还未停歇，技术加速向大众普及；产业端的应用更是百花齐放，人工智能进入大规模落地阶段。
在1月10日举行的百度Create大会（暨百度AI开发者大会）上，百度CEO李彦宏说，过去一年，无论是技术层面还是商业应用层面，人工智能都有了方向性的改变。
这种改变是在基础软件的推动下实现的。不论是移动互联网时代，还是如今的人工智能时代，蓬勃发展的关键节点都是基础软件实现了技术大飞跃。尤其是作为底层技术的操作系统，直接决定了产业天花板的高度。
然而外界对软件的关注还不够。过去人们热衷于讨论芯片，“缺芯”之痛让国人感同身受，基础软件的战争更多时候则是在水下进行。
李彦宏认为，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。
过去十年里，百度在人工智能领域投入上千亿资金，在深度学习框架上持续钻研，如今似乎到了开花结果的时候。
而随着后疫情时代社会全面复苏，全力拼经济成为各行各业的共识，如何保持高速增长、穿越经济周期，成为一个更重要的命题。人工智能产业突围的钥匙，就藏在这风起云涌的时代变局里。
熟悉互联网的人，应该对“操作系统”这个词不陌生。PC互联网时代，Windows操作系统让个人电脑得到普及，催生了互联网的繁荣；移动互联网时代，安卓和IOS操作系统让手机成为“智能手机”，开启互联网黄金十年。
作为技术底层的操作系统看不见摸不着，但它就像水电一样存在，承担着基础设施的作用。在操作系统之上，无数个应用软件被开发出来，构建起庞大的生态。
以手机为例，开发者可以推出各种功能的APP，消费者可以购买任意品牌的手机，但无论如何也绕不开安卓和IOS这两大操作系统。因为这是底座，难以被替代。
可惜的是，无论是PC还是移动时代，操作系统的主导权都掌握在国外科技巨头手里。微软、谷歌、苹果，都是美国公司。
华为开发鸿蒙系统，很大程度上就是为了实现基础软件的自主可控。芯片已经被制裁了，软件不能再重走被卡脖子的戏份。但即便强如华为，开发一款真正意义上的国产操作系统也不容易。
在国际局势异常复杂的今天，基础软件的竞争已成为国家战略科技竞争的制高点。在大国博弈中，掌握核心技术的科技巨头，很容易成为谈判桌上的筹码，甚至被作为武器推向战场中央。
科幻小说《三体》就很好地阐释了何为降维打击，在宇宙的黑暗森林中，三体人通过对地球文明的基础科学进行封锁，将人类科技的发展锁死在低级阶段。这种看不见的科技战才是最残酷的。
从移动互联网时代到人工智能时代，操作系统的竞争又发生了哪些变化？
越来越多的观点认为，深度学习框架相当于智能时代的操作系统。大国之间的人工智能竞赛很可能会演化成一场“框架之争”。
在人工智能技术体系中，深度学习框架是底层能力，和芯片一起构成了人工智能的基础设施。它向下接入各类芯片和大型计算机系统，向上承载各种AI业务模型、行业应用，处于贯通上下的腰部位置。
从架构上来看，深度学习框架是整个AI蓝图想象力的原点。用C++编程语言发明者Bjarne Stroustrup的话说，在人工智能时代，“人类文明运行在深度学习框架之上”。
基于深度学习框架，开发者可以直接绕过复杂的神经网络开发，从框架平台的模型库中进行选择，再导入数据进行模型训练，进而实现AI应用部署。这相当于解决了AI开发从0到1的问题，极大缩短了开发周期，降低了开发成本。
对于中国而言，人工智能的应用涉及广泛，安防、城市交通、公共服务等重要领域的安全风险等级高。芯片卡脖子要紧，软件卡脖子一样要紧。
从安全角度，只有把应用放在自己的平台上，才能避免被别人牵着鼻子走。
战争早就打响了。
谷歌在2015年11月推出了机器学习开源工具TensorFlow，Facebook（现更名为Meta）在2017年开源了深度学习框架PyTorch。这是国际主流的两大深度学习框架，这两家公司都是美国公司。
面对那些已经在操作系统领域建立起护城河的巨头们，中国公司拿什么去竞争？我们已经错过了两波浪潮，这一次有把握抓住吗？
有人说，打败安卓的，一定不是另一个安卓。这句话放在人工智能竞赛中非常适用。
微软是PC时代的霸主，拥有专利壁垒和网络效应，苹果转换赛道，用智能手机把微软拉进移动互联网的战场，从而建立了竞争优势。如今跨进人工智能时代，同样存在赛场转换的窗口期。新战场会诞生新的王者，突破深度学习技术，就抓住了人工智能时代突围的钥匙。
深度学习框架已经得到国家战略层面的支持。
早在2017年，国家发改委批复筹建深度学习技术及应用国家工程实验室，由百度牵头，这是国内首个深度学习领域的国家工程实验室。
2021年3月公布的国家十四五规划，针对核心的“新一代人工智能”领域，明确提出要加强“深度学习框架”领域创新攻关。
中国的科技企业很早就开始布局，以避免像PC和移动互联网时代那样输在起跑线。
百度在2016年推出开源的深度学习框架PaddlePaddle，并于2019年正式有了中文名称“飞桨”。2020年，国内开源框架迎来了第一波集中爆发。旷视的天元（MegEngine）、华为的昇思（MindSpore）、清华大学的计图（Jittor），都在这期间诞生。
在这场突围赛中，百度是排头兵和领头羊。
从布局时间来看，百度是继谷歌、Facebook、IBM之后，全球第四家、中国第一家开源深度学习开发框架的科技公司，且日益成为这些国际巨头的有力竞争对手。
IDC数据显示，2019年下半年，飞桨在中国的份额排名第三，位居TensorFlow、PyTorch之后。但是到了2021年，飞桨在深度学习平台综合份额中的排名超越TensorFlow、PyTorch，升至中国第一。
中国信通院与深度学习技术及应用国家工程研究中心联合发布的《深度学习平台发展报告（2022年）》（以下简称《报告》）显示，百度飞桨在中国深度学习市场应用规模第一。
从一开始，百度就将谷歌、Meta这些国际巨头作为竞争对手，飞桨的技术文档是中英文双语面向全球用户，飞桨也是目前唯一一款由中国公司自主研发、冲入世界前三的深度学习框架。
在和国际巨头硬碰硬的竞争中不占劣势，且在中国市场取得领先地位，百度为中国人工智能的突围打了个样，同时也带动了整个人工智能生态的繁荣，普及到更多的开发者和企业。
根据百度透露的数据，飞桨已凝聚535万开发者，服务20万企事业单位，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。《报告》还公布了另一个信息：我国已成为全球开发框架生态发展最快的国家。
相比芯片领域的热闹和喧嚣，人工智能深度学习框架的博弈隐秘而深远，这或许是中国互联网在步入下一个十年的路途中，少有的能弯道超车的机会。
李彦宏说，他感觉过去一年人们对“风口”的讨论少了一些，对增长的健康度关注更多了。
这是深度学习框架越来越受到产业界关注的一个重要原因，百度也是因为这一点，坐到了人工智能产业的风口上。
但在过去相当长的时间里，百度是在坐冷板凳。短期看不到商业前景的人工智能，曾被很多人质疑。尤其是深度学习框架，对技术、资金、耐心的要求极高，坚持投入的企业屈指可数。
百度在2013年就开始研发深度学习框架，当时主要为了解决主流开发框架仅支持GPU应用、无法进行大规模数据处理的问题。经过三年探索，百度在2016年开源飞桨深度学习平台。
在科技创新这条路上，先驱者的角色不好当，因为很多时候无迹可寻。后来者可以摸着前人留下的石头过河，但先驱者只能靠自己。按照李彦宏的话：是摸着“反馈”过河。
“很多时候，事物的实际发展路径，和最初的设想是大相径庭的。技术的发展，没有导航地图，只有指南针。在方向大致正确的情况下，基于实践反馈，一步步迭代，才能跑出有价值的创新。”李彦宏说。
用户和客户的反馈，被百度视为驱动创新的重要因素。不论是百度昆仑芯片长期服务于百度搜索，根据反馈倒逼大模型、深度学习框架和芯片的优化，还是定期公布萝卜快跑的订单量，根据反馈来预判自动驾驶的落地速度，都体现了“反馈驱动创新”。
这让百度在人工智能深度学习算法的研发和应用上，走出了一条与众不同的路。
在技术实力、功能体验、生态规模这三个最重要的指标上，百度飞桨构建起了一定的壁垒。
百度非常看重技术投入和创新，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。在AI专利申请量方面，百度超过1.3万件，连续四年位列中国第一，深度学习专利申请量更是位列全球第一。
在科技行业，专利是一家公司最重要的护城河。有了专利壁垒，后来的竞争者就很难赶超。
在功能体验上，飞桨让AI开发和使用的门槛不断降低，它对很多算法进行完整封装，开发者只需要导入自己的数据就可以执行运行的命令，简单易上手，“让开发者能够像搭积木一样构建AI应用”。
这方面最直接的案例是大模型的产业化应用。2022年堪称大模型产业化应用元年，百度文心已经累计发布11个行业大模型，这大幅降低了大模型应用门槛，摆脱了传统AI应用碎片化、作坊式开发的方式。
做操作系统的挑战除了技术，更在生态。飞桨从一开始就全面开源，构建开放生态。它把自己的技术释放出来，联合一帮生态伙伴共同打造AI生态，这也是飞桨在中国市场能够快速应用的重要原因。
从当年的冷板凳选手，到如今的主力选手，百度用十年时间开发出了一款适合中国智能时代的“操作系统”。这其中的冷暖，只有深入产业之中才能有所体味。
随着底层技术的成熟，人工智能的应用步入发展快车道。
最典型的一个例证是，AIGC技术在应用方面取得了很好的突破。AI从理解内容，走向了自动生成内容，这包括AIGC用于作画、图文、视频等多类型的内容创作。
百度为中国青年网的短视频平台青蜂侠定制的数字人主播“青小霞”，通过百度AIGC技术，只要几分钟，搭配基础文本，就能产生一条字幕配音齐全的视频，“精通”多国语言，还能24小时不停播。
国家预警信息中心基于百度TTV技术，实现了从AI图文+视频创作能力的落地，将生产一条预警信息视频的时间缩短至90秒，两年内总发布量高达100万篇，触达人次408亿。
AI代替人工生产内容，产生如此颠覆性的效率提升，这在过去是不敢想象的。
百度的人工智能技术在实体经济中的应用效果也相当震撼。
比如智能交通，百度的智能交通方案已经落地全国63个城市，通过对交通网络的智能化改造，可以把通行效率提升15%至30%。李彦宏将之形容为一个“智能调度系统”，他认为2032年之前，靠交通效率的提升，拥堵问题就基本可以解决。
再比如智能检测，百度智能云推出了工业互联网品牌开物，以减少企业数字化建设成本，避免重复造轮子。百度AI对东南相互电子公司检验工人多年沉淀的复核经验进行学习，形成一个与资深人员拥有相同检验质量标准的AI模型，模型被装入到产线，短短几秒钟就能判定成品是否异常。这让工厂的品质良率提升近3%，报废成本一年降低1000多万。
这两个案例只是百度在众多产业应用中的一个缩影。在能源、电力、水务、农业等领域，很多公司通过百度AI实现了效率的显著提升。这些故事发生在2022年，也将在接下来的十年里继续发生。
在2021年的百度Create大会上，李彦宏说过这样一句话：“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”。一年过去了，李彦宏说他依然坚持这个观点。
2022年对于很多行业都不容易，人工智能产业也是在波折中艰难向前。疫情冲击、技术封锁、大国博弈，时代的灰尘落在企业头上，就是一座大山。很多企业被压垮了，但也有一些企业坚持了下来。这些活下来的企业，将有机会享受到人工智能黄金十年的红利。
“发展的方向是明确的，但实现的过程却不会容易，甚至会非常困难非常有挑战。这就是技术发展的特点。技术战略，意味着长周期，而长周期不可能一帆风顺。”李彦宏说。
在这一次百度Create大会上，李彦宏通过百度AI作画平台一格，用“危机和希望”为关键词，由人工智能自动生成了一幅画。
在这个寒冬即将结束，春天尚未到来的特殊时期，对于企业和个人开发者而言，信心比黄金更重要。李彦宏呼吁大家要直面困难，用创新驱动增长。
从技术垄断到艰难突围，从潜心研发到开放开源，从孤注一掷到百花齐放，中国人工智能产业在底层技术的创新，走过漫漫长路，迎接下一个黄金十年。
