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　　（原標題：緊抓AI智能體爆發元年機遇 推動新質生產力加快發展）

　　3月9日，百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏在人民網發表《緊抓AI智能體爆發元年機遇 推動新質生產力加快發展》署名文章。

　　李彥宏表示，推理大模型涌現出讓人驚嘆的深度思考能力，它將推動人工智能的一個重要應用方向，即“AI智能體”的落地，2025年可能會成為AI智能體爆發的元年。原生多模態大模型，打破之前先訓練單模態模型再拼接的方式，通過統一架構實現文本、圖像、音頻、視頻等多模態數據的‌原生級融合，實現對復雜世界的統一理解，這是邁向通用人工智能（AGI）的重要一步。

緊抓AI智能體爆發元年機遇 推動新質生產力加快發展

　　3月5日公布的政府工作報告，“智能”一詞被提及10次，“大模型”則首次被寫入。作為大模型和人工智能領域的領軍企業，我們感到非常振奮，同時深感責任重大。

　　報告在介紹今年政府工作任務時提出，“因地制宜發展新質生產力，加快建設現代化產業體系”。在談到“激發數字經濟創新活力”時明確提出，持續推進“人工智能+”行動，“支持大模型廣泛應用”，“大力發展智能網聯新能源汽車、人工智能手機和電腦、智能機器人等新一代智能終端以及智能制造裝備”。在談到“培育壯大新興產業、未來產業”時，特別提到了培育“具身智能”等未來產業。國家對人工智能的重視，對大模型廣泛應用的支持，是前所未有的。我有三點學習體會：

　　第一、堅決投入大模型和生成式人工智能的技術研發，發展新質生產力。人工智能是新質生產力的代表。隨著大模型和生成式人工智能的爆發，人工智能正加速賦能工業、制造、能源、交通、政務等行業，成為發展新質生產力的重要引擎。

　　人工智能大模型、人工智能芯片等，都是全球科技領域最具前沿性和顛覆性的技術。當前，人工智能大模型還處于發展的早期，技術還在以“周”甚至以“天”的速度快速迭代。比如，RAG技術（檢索增強的生成），顯著減少了生成內容的事實性錯誤，基本消除了大模型的幻覺，人工智能才得以在各場景中廣泛應用。推理大模型涌現出讓人驚嘆的深度思考能力，它將推動人工智能的一個重要應用方向，即“AI智能體”的落地，2025年可能會成為AI智能體爆發的元年。原生多模態大模型，打破之前先訓練單模態模型再拼接的方式，通過統一架構實現文本、圖像、音頻、視頻等多模態數據的‌原生級融合，實現對復雜世界的統一理解，這是邁向通用人工智能（AGI）的重要一步。

　　當下，全球人工智能領域的競爭空前激烈。為確保我們始終處在這場技術革命的最前沿，我們必須在人工智能芯片、數據中心、云基礎設施上更大膽地投入，打造更好、更智能的下一代模型。這些先進的模型，不僅人人均可免費使用，還將向企業、開發者全面開源開放，促進人工智能的規模化應用，加速技術創新和產業創新。作為人工智能大模型的算力基礎，人工智能芯片的研發也在不斷突破瓶頸。今年年初，我們成功點亮了國內首個自研的P800萬卡集群，未來還將進一步點亮三萬卡集群，為產業提供強大的算力支持，同時降低大模型訓練成本。

　　第二、扎實推進“人工智能+”行動，讓“智能經濟”跑出加速度。我特別注意到，開展“人工智能+”行動連續兩年被寫入政府工作報告，“支持大模型廣泛應用”則首次被寫入政府工作報告。報告還首次提出，“開展新技術新產品新場景大規模應用示范行動”。國家層面提出這些行動計劃，就是要抓住這次人工智能技術突破的機遇，使中國的數字技術與制造優勢、市場規模優勢充分結合，推動人工智能大模型的廣泛應用，推動人工智能真正能夠賦能千行百業。

　　首先，我們將通過技術創新，不斷降低大模型和人工智能的成本。科技創新的本質是成本與效率的革命，是成本下降與生產力提升。如果看“摩爾定律”，每18個月性能就會翻倍而價格減半。但大模型的推理成本，每12個月就降低90%以上，遠超“摩爾定律”。我們將通過人工智能四層技術棧，即芯片、模型、框架、應用之間的端到端優化，大幅降低大模型預訓練成本和推理成本。隨著大模型技術的迭代和成本的直線下降，我們將進入一個真正的變革階段，迎來人工智能應用的大爆發。

　　其次，我們將大力推動人工智能的規模化應用。為什么“規模化應用”很重要？因為重大的技術突破，顛覆式的創新往往是規模化應用的結果，而不是原因——沒有萬卡集群就不會有大模型的智能涌現，就不會有這次生成式AI的浪潮；沒有數以億計的運營公里數，無人駕駛就不可能比有人駕駛安全十倍；沒有大量的AI原生應用的推動，國產人工智能芯片就不可能真正成熟。

　　大模型API調用，是當前落實“人工智能+”行動最重要的抓手。一方面，來自教育、招聘、電子商務、文旅等行業領域的AI應用快速增長，大模型API調用量以一年數十倍的速度迅猛增長。這表明人工智能正在走向千行百業，推動產業的智能化躍遷。另一方面，隨著大模型技術的突破，人類第一次讓機器學習和理解人類語言，完成復雜任務，這一顛覆性變革提升了人機交互的便捷性和效率。人工智能手機和電腦、智能機器人等新一代智能終端，以及無人駕駛汽車，都將由大模型驅動，大量新產業、新業態、新模式將涌現出來。數字經濟躍升到“智能經濟”新階段，并將跑出加速度。

　　不過，推進“人工智能+”行動，在某些行業領域，還面臨一些困難與挑戰。比如無人駕駛，目前中國的無人駕駛仍以小規模、區域性試點為主，對車輛規模也有嚴格限制。如果能在安全可控前提下，逐步擴大車輛規模，推動無人駕駛進入城市核心區域、實現全域覆蓋的規模化應用，無疑將促進無人駕駛相關的新質生產力發展壯大。

　　第三、民生為大，讓人工智能造福于民。云南怒江一個縣有60萬農民種旱地稻，但能教他們怎么種的科學家卻數量有限。怎么辦？如果做一個農民院士AI智能體，把院士裝到手機里，就可以隨時隨地為農民答疑解惑；一個完全不懂直播的貴州山區果農，怎么把粉紅水晶蜜柚賣出去？用AI直播數字人，帶貨效果或許比真人還好......這只是人工智能改變我們生產和生活的開始。未來，我們將擁有超人類智力水平的AI，我們每一個人都可能會擁有一位智力超群的AI律師、AI醫生、AI老師，我們正在走向一個更美好的智能社會。

　　當然，人工智能發展過程中，也會出現崗位轉換、社會治理等新挑戰。政府工作報告就提到，“統籌好新技術應用和崗位轉換，創造新的就業機會”。我們始終堅守最基本的AI倫理，即“AI存在的價值是教人學習，讓人成長，而非超越人、替代人”。隨著人工智能的發展，許多全新的工作崗位創造出來，比如提示詞工程師、數據標注師、智能駕駛系統工程師等。據北大國發院的一份報告，智能駕駛系統工程師招聘職位數同比增速達49%、導航算法工程師增速達47%。我們還將積極承擔社會責任，為社會培養大量的AI人才，尤其是懂大模型和生成式AI的人才，幫助更多人加入智能產業，融入智能社會，享受智能社會帶來的福祉。