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李彦宏：文心一言确实不完美，发布是因为有市场需求。

全文共计5155字，预计阅读时间8分钟

来源| 数据观综合（转载请注明来源）

编辑| 蒲蒲

被外界誉为“中国版ChatGPT”终于来了。

3月16日，百度在北京召开新闻发布会，宣布“文心一言”正式发布。

百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏出席及百度首席技术官王海峰出席，并展示了“文心一言”在文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成五个使用场景中的综合能力。

发布会上，百度公布了“文心一言”的邀请测试方案。3月16日起，首批用户即可通过邀请测试码，在“文心一言”官网体验产品，后续将陆续开放给更多用户。此外，百度智能云即将面向企业客户开放“文心一言”API接口调用服务。3月16日起正式开放预约，搜索“百度智能云”进入官网，可申请加入“文心一言”云服务测试。

然而，市场给出的反应并不如预期。百度盘中股价跌幅一度扩大超10%，报120.1港元，截至发稿，跌幅收窄至7.34%，报123.8港元。

李彦宏：对标ChatGPT门槛很高，百度是全球大厂第一个

据李彦宏介绍，百度在过去十几年间一直在AI研发上持续投入，文心大模型的第一个版本在2019年就发布了，此后每一年都要发布一个新的版本。

“全球大厂中百度是第一个发布的”，李彦宏坦承，这段时间不断有人问他为什么现在发布“文心一言”，百度是否真的准备好了，“从我自己在内测过程中体验到的“文心一言”的能力来说，当前确实不能叫作‘完美’”。李彦宏表示，发布是因为有市场需求――百度的各个产品线都在等待这样的技术，客户也在等待，因而需要尽早推出。

人类进入人工智能时代，IT技术的技术栈发生了根本性变化，从过去三层到“芯片-框架-模型-应用”四层。李彦宏认为，百度AI全栈布局的优势在于，可以在技术栈的四层架构中实现端到端优化，大幅提升效率。尤其是框架层和模型层之间，有很强的协同作用，可以帮助构建更高效的模型，并显著降低成本。

李彦宏预测，大语言模型将带来三大产业机会。第一类是新型云计算公司，其主流商业模式从IaaS变为MaaS。“文心一言”将根本性地改变云计算行业的游戏规则。“文心一言”将通过百度智能云对外提供服务，帮助企业构建自己的模型和应用。

第二类是进行行业模型精调的公司，这是通用大模型和企业之间的中间层，他们可以基于对行业的洞察，调用通用大模型能力，为行业客户提供解决方案。

第三类是基于大模型底座进行应用开发的公司，即应用服务提供商。李彦宏断言，对于大部分创业者和企业来说，真正的机会是基于通用大语言模型抢先开发重要的应用服务，这可能才是真正的机会。目前，基于文本生成、图像生成、音频生成、视频生成、数字人、3D等场景，已经涌现出很多创业明星公司，可能就是未来的新巨头。

“文心一言”与GPT-4同台竞技

值得注意的是，在百度正式发布“文心一言”的前一天，因为ChatGPT爆火的OpenAI再次发布新模型――GPT-4。

与此前的版本相比，GPT-4具备强大的识图能力，文字输入限制也提升至2.5万字；GPT-4的回答准确性也显著提升，还能够生成歌词、创意文本从而实现风格变化。同时，GPT-4在各类专业测试及学术基准上也表现优良。

“这是OpenAI努力扩展深度学习的最新里程碑。”OpenAI介绍，“GPT-4是一个大型多模态模型，它接受图像和文本输入、进行文本输出，虽然在许多现实场景中它尚且不如人类，但在各种专业和学术基准上表现出与人类相当的性能。”

OpenAI新模型的发布，又一次次点燃了再次点燃整个科技圈的想象力。“见证历史了。”看到GPT4的发布后，有多位业内人士感叹道。

而原本定在第二天发布、被业内称为“中国版ChatGPT”的百度“文心一言”，毫无疑问就这样站在了与GPT-4同台竞技的舞台上。

据百度宣布，目前已经有包括互联网、媒体、金融、保险、汽车、企业软件等行业的650家企业宣布加入百度“文心一言”生态。

虽然不至于肩负“全村唯一的希望”，但市场普遍认为，“文心一言”之于2023年的百度，或将成为一个期盼已久的拐点。

“文心一言”实力如何？

从现场展示来看，“文心一言”某种程度上具有了对人类意图的理解能力，回答的准确性、逻辑性、流畅性都逐渐接近人类水平。但李彦宏也多次提及，这类大语言模型还远未到发展完善的阶段，进步空间很大，未来这段时间它一定会飞速发展，日新月异。

在文学创作场景中，“文心一言”根据对话问题将知名科幻小说《三体》的核心内容进行了总结，并提出了五个续写《三体》的建议角度，体现出对话问答、总结分析、内容创作生成的综合能力。此外，“文心一言”准确回答了《三体》作者、电视剧角色扮演者等事实性问题。面对“于和伟和张鲁一有哪些共同点”、“于和伟和张鲁一谁更高”这类问题，“文心一言”也基于推理能力得出了正确答案。

连续三次内容创作生成中，“文心一言”既能准确理解人类意图，又能清晰地表达，这是基于庞大数据规模而发生的“智能涌现”。“文心一言”大模型的训练数据包括万亿级网页数据、数十亿的搜索数据和图片数据、百亿级的语音日均调用数据，以及5500亿事实的知识图谱等。

“文心一言”还具备了一定的思维能力，能够学会数学推演及逻辑推理等相对复杂任务。面对“鸡兔同笼”这类锻炼人类逻辑思维的经典题，“文心一言”能理解题意，并有正确的解题思路，进而像学生做题一样，按正确的步骤，一步步算出正确答案。

多模态生成方面，李彦宏现场展示了“文心一言”生成文本、图片、音频和视频的能力。“文心一言”甚至能够生成四川话等方言语音；“文心一言”的视频生成能力则因成本较高，现阶段还未对所有用户开放，未来会逐步接入。

据王海峰介绍，新一代知识增强大语言模型“文心一言”，是在ERNIE及PLATO系列模型的基础上研发的。它的关键技术包括有监督精调、人类反馈的强化学习、提示、知识增强、检索增强和对话增强。前三项是这类大语言模型都会采用的技术，ERNIE和PLATO中已经有应用和积累，在“文心一言”中又有了进一步强化和打磨；后三项则是百度已有技术优势的再创新，也是“文心一言”未来越来越强大的基础。

在知识增强方面，“文心一言”的知识增强主要是通过知识内化和知识外用两种方式。知识内化，是从大规模知识和无标注数据中，基于语义单元学习，利用知识构造训练数据，将知识学习到模型参数中；知识外用，是引入外部多源异构知识，做知识推理、提示构建等等。

在检索增强方面，“文心一言”的检索增强，来自以语义理解与语义匹配为核心技术的新一代搜索架构。通过引入搜索结果，可以为大模型提供时效性强、准确率高的参考信息，更好地满足用户需求。

在对话增强方面，基于对话技术和应用积累，“文心一言”具备记忆机制、上下文理解和对话规划能力，实现更好的对话连贯性、合理性和逻辑性。

“百度特有的技术，现在已经应用在文心一言上”，王海峰也坦言，技术有了，但是大模型的训练的还不够充分。不过文心大模型建立起人类反馈、奖励模型和策略优化之间的飞轮机制，随着真实用户的反馈越来越多，“文心一言”的效果会越来越好，能力越来越强。

那些年，百度错过的风口

百度作为中国最大的搜索引擎和互联网公司之一，自2000年成立以来经历了许多机遇和挑战，也取得了巨大的成就。但是从2010年开始，百度由于各种各样的原因和失误，错失许多风口。

从财报上来看，2010-2015年，百度主要的战略主要是：拓展视频业务和深化垂直搜索布局。

2010年百度成立奇艺网（爱奇艺前身），2012年，百度控制了爱奇艺的控股权，并在2013年收购PPStream，与爱奇艺合并。

2011年，百度取得了去哪儿网的控制权，目的是通过搜索+旅游领域的结合为有旅游需求的用户提供更精准的信息。

2011年，百度投资安居客，目标是占领地产类搜索的高地。

值得注意的是，2011年百度有啊（电子商务平台）与百度说吧关闭，标志着百度退出了电商与社交网络的业务试水。

在此阶段，百度的业务中心仍在是深挖本身的优势―搜索，继续巩固自身通用搜索的地位，同时融合垂直领域搜索与通用搜索的结合。百度此阶段的成功主要还是搜索业务的红利期还在，以及谷歌退出给百度带来的当仁不让的地位。

2013年，百度出资19亿美元收购91无线已发行的全部股本，这笔收购被看作是百度在试图努力追上移动互联网的步伐。然而，很多观点认为，91无线的估值是偏高的。

因为当时各个手机厂家都开始集合自己的应用市场，厂商们集中在这一阶段进行互联网化，以小米为代表的先驱已经开始创造自己的应用商店平台。而像腾讯这样的巨头，靠着QQ等社交巨无霸研发出的应用宝顺着4G和Wifi时代一骑绝尘。因此，91无线并没有看上去那么高（19亿美金）的价值。

2015年，百度正式意识到移动互联网业务的重要性，这一年百度对集团组织结构进行了调整，2015年2月2日，李彦宏群发邮件，决定“将重心转向移动互联网，扩大百度在移动入口的优势。”而这距离2011年腾讯推出微信已过去了四年。

由于没有及时跟上移动互联网的趋势进行早期商业布局，百度后续针对移动互联网的布局都略显被动。此后，无论是各种APP争夺用户和打车软件烧钱PK、还是百团大战，亦或电商疯狂补贴，这些超级APP的发展故事中鲜少出现百度的身影。

这一次，百度能飞上AI风口吗？

在互联网巨头和后起之秀的前后夹击下，错失互联网风口的百度选择了全面进军AI，成为了全国第一个提出“ALL in AI”的科技公司。

自2010年开始，百度开始布局和构建AI技术体系。2013年-2014年，百度成立了百度美国研究院、百度深度学习研究院两大研究院，以及大数据实验室、硅谷人工智能实验室两个实验室；2017年7月首次发布人工智能开放平台的整体战略、技术和解决方案，正式宣布All In AI。

投入至今，百度在AI技术架构的芯片层、框架层、模型层和应用层都做了全栈布局。从高端芯片昆仑芯，到飞桨深度学习框架，再到文心预训练大模型，百度在各个层面都有关键自研技术，这在国内堪称独树一帜。

其中，模型层是近年来IT技术栈全新增加的分类，背后蕴藏着一场人工智能落地模式的变革。百度是构建大模型的先驱之一，根据IDC发布的《2022中国大模型发展白皮书》指出，百度旗下文心大模型在市场格局中处于第一梯队，产品能力、生态能力、应用能力全面领先，受到行业广泛认可。

在应用层面，百度搜索、百度智能云、百度无人驾驶汽车等业务均处在业界领先位置，将是“文心一言”落地应用的最佳土壤。

在研发层面，百度是中国研发投入强度最高的科技企业之一。据最新发布的百度2022财年业绩报告，全年实现营收1236.75亿元，净利润（非美国通用会计准则）206.8亿元，同比增长10%；核心收入连续四个季度业绩超市场预期。财报显示，2022年百度核心研发费用达到214.16亿元，占百度核心收入比例达22.4%。

目前，百度已经形成了以AI为核心，以智能云、智能驾驶、AI服务平台飞桨、百度大脑、智能音箱小度、元宇宙希壤、数字人希加加、度晓晓的全景生态。

与此同时，百度对AI的投入也是巨大的。过去10年，百度在AI的潜伏期坚持投入，研发总额超过千亿元，因而打造了强大的AI技术护城河。国家知识产权局知识产权发展研究中心发布的《中国民营企业发明专利授权量报告（2021）》也显示，百度位居Top10，其中AI专利授权连续5年获得第一。

自ChatGPT走红后，“文心一言”站上了百度发展的C位。在百度的设想中，“文心一言”将与现有业务深度融合，带来新的商业可能。李彦宏在电话会议上表示，百度计划将多项主流业务与“文心一言”整合。一是与搜索整合；二是通过百度智能云对外提供服务；三是将“文心一言”大模型搭载到Apollo智舱系列产品；四是与小度进行集成。

但百度能否凭借“文心一言”打个翻身仗，目前看来仍然未可知。

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aigc技术趋势 aigc技术在商业领域的应用

当下，以ChatGPT为代表的认知智能技术突破引发了全球关注和热议, 与之相关的人工智能也成为*期间的热议话题。全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰提出，应当加快推进我国认知智能大模型建设，在自主可控平台上让行业尽快享受AI红利，让每个人都有AI助手。

在许多代表委员们看来，人工智能是数字技术创新最活跃的领域之一，以生成式AI（AIGC）、大规模预训练模型、知识驱动AI为代表的新技术释放着行业新机遇，需要抓住技术发展的“时间窗口”。

一、政策持续落地，行业发展加速

2 月 24 日，科技部表示将把人工智能作为战略性新兴产业，作为新增长引擎，继续给予大力支持。2 月 25 日，上海市副市长李政表示加快多模态通用大模型研发攻关，建设更具影响力的人工智能上海高地，形成面向人工智能行业的多层次资本集群；上海经信委也表示积极发展 AIGC，加快构筑活跃的产业生态，形成 AIGC的自主关键技术。根据政策表述，未来支持的着力点包括关键人才培养、核心技术突破、产业生态构建以及下游应用探索等方面。

此前已有谷歌、百度、京东、科大讯飞、三六零等国内外科技巨头表示布局 AIGC 产业并推出类 ChatGPT 产品。随着阿里、Meta 等公司也纷纷跟进，有望开启人工智能军备竞赛时代，AIGC 应用加速可期。

1. AIGC 应用价值

（1）降本增效：通过 AI 技术低成本、高效率地生成文字、图像等内容，降低人工和时间成本。如机器写稿，通过 AI 自动生成并由人工进行校对和修改，可以大幅提升工作效率。

（2）提升内容质量：AI 模型经过大数据的训练，知识积累量远高于人类水平，可以生成更高质量的内容。如 OpenAI 的 AI 作画产品 DALL・E 2，由 120 亿参数版本的 GPT-3 模型经过 4 亿对图像和文本训练而来，生成的内容已经接近中等画师的水平。

（3）增加内容多样性：AI 模型逐渐由单模态向多模态方向发展，多模态技术是指将图像、声音、文字等多类型内容融合学习，比如将“人”这一文本与人的图片联系在一起。

（4）生成个性化内容：AI 模型可以根据个人喜好生成个性化内容。

目前国内已有 AIGC技术的应用落地，包括机器写稿、对话式 AI、报告生成等，技术价值主要在于替代人工实现降本增效。AIGC 的落地痛点在于成本高昂的通用大模型与下游垂直应用场景需求的不匹配。ChatGPT 热度持续提升，一方面推动了科技巨头持续加大 AI 投入，另一方面也直接带动下游付费意愿提升，进一步加速 AIGC 应用落地和商业变现，AIGC 产业迎来发展良机。

二、AIGC 应用空间广阔，商业价值凸显

科技部高新技术司司长陈家昌表示“自然语言的大模型已经具备了面向通用人工智能的一些特征，在众多行业领域有着广泛的应用潜力”。

微软、谷歌、百度等纷纷表示将率先将 AI 技术应用于搜索领域，对话式 AI 能显著提升搜索体验，未来或将成为落地最快的应用场景。除此之外，AIGC 在办公软件、教育、医疗、城市、元宇宙等垂直行业也有着广泛应用。

根据红杉资本预测，应用落地节奏为：文字=代码＞图像＞视频/3D/游戏。预计文字类和代码类 AI 生成将在 2023 年进入成熟期（可用于科学论文等），图像类 AI生成将于 2025 年进入成熟期（可用于产品设计、建筑等领域），视频类 AI 生成将于2030 年进入成熟期（可用于 AI 机器人等）。

1. AI+搜索：重塑信息生成方式，或将成为新的流量入口

搜索是互联网的流量入口，微软、谷歌、百度均表示将率先将 AI 技术应用于搜索领域。根据 【【淘密令】】 数据，2023 年 1 月，Google、Bing、Baidu 在全球搜索市场的份额分别为 84.69%、8.85%、0.54%。

AI 与搜索结合有望重塑信息生成方式，或将成为新的流量入口。ChatGPT 的对话模式对于用户更有吸引力，由于训练数据有限，同时真实性也无法得到保障，尚不具备替代搜索引擎的能力。ChatGPT 类 AI 聊天机器人与搜索引擎结合，则可以结合搜索和聊天的优点，有望改善搜索体验，重塑信息生成和呈现方式，成为新的流量入口。

谷歌已将预训练模型用于改善搜索。谷歌此前已将基于 【【淘密令】】 的 BERT模型以及 MUM 用于改善搜索，包括对多语种的理解以及在视频中标记关键时刻。2023 年 2 月 6 日，谷歌推出类 ChatGPT 聊天 AI 产品 Bard，并表示 AI 技术将率先应用于搜索业务，自动提炼搜索结果便于了解全局。

2. AI 写作：应用场景丰富，已规模化商业落地

AI 写作应用场景丰富。AI 写作应用可分为结构化写作（如新闻播报等，具有较强的规律性）和非结构化写作（如剧情写作、营销文本等，需要一定个性和创意）。

在结构化写作方面，AI 写作支持文本自动生成、辅助成稿、句子补写、文本校对等功能。一个人完成一篇新闻稿大概需要 7-8 个小时，如果通过 AI 根据关键词自动生成并由人工进行校对和修改，仅需要 1-2 个小时，大幅提升工作效率。

预计 2030 年智能内容处理市场规模将达 774 亿元。根据赛迪顾问报告，智能内容处理市场在智能检校、内容创作、内容审核、机器翻译等领域持续取得突破，AI技术在涉及重要信息抽取和语言生成的领域迎来高速发展。预计到 2030 年智能内容处理市场规模将达 774 亿元，2022-2030 年均复合增长率达 28.3%。

3. AI 对话：ChatGPT 将对话 AI 提升至新的高度

AI 对话是指使用自然语言处理 (NLP) 来帮助用户通过文本、图形或语音与Web 服务或应用进行交互。对话式 AI 的定位和功能包括：（1）替代人类完成大量重复性、规则性对话任务，比如 FAQ 机器人，经过训练后，可以根据预先设定与用户沟通，可广泛应用于客服、营销、通知等场景。（2）作为个人虚拟助理，响应用户请求，比如苹果的 Siri、微软的 【【微信】】 等，为用户提供优质对话体验和服务质效。

AI 对话产品下游应用市场广阔。Gartner 认为，85%的客户与企业交互无需人工参与，因此 AI 对话产品的典型应用场景为金融、互联网、运营商、政务等拥有大量C 端用户群体的行业。根据艾瑞咨询数据，目前金融领域的头部银行与互联网企业走在前列，已经开始实现由客服场景到营销场景过渡；金融领域的保险、证券公司，以及运营商和政务领域，大多仍处于对话式 AI 产品的替代与辅助的升级进程中，预计 2026 年金融、互联网、运营商细分市场规模分别为 30、27、19 亿元。

4. AI 翻译：ChatGPT 具备更强理解能力，表现惊艳

随着需求的持续增长，机器翻译市场快速发展。根据谷歌披露，在 2013 年，每

天使用谷歌翻译的用户就达到 2 亿人。根据 Global Market Insights 数据，2021 年全

球机器翻译市场规模为 8 亿美元，预计 2030 年超 75 亿美元，2022-2030 年复合增速

达 30%。

在 AI 技术支持下，机器翻译效果持续优化。机器翻译是指根据算法直接将文本转换为目标语言，缺点是准确性较差，往往需要结合人工翻译。随着技术的发展，机器翻译逐渐引入机器学习、深度学习、神经网络等 AI 技术，翻译的准确性大幅提升，可以达到接近人类水平。

谷歌翻译和DeepL 均采用基于深度学习和神经网络的神经机器翻译（NMT）技术，使翻译结果更接近人类语言, 基本原理是经过数据训练后，实现两种语言的匹配，在广义理解方面仍面临挑战。ChatGPT 则为预训练语言大模型，通过大量的语料训练和人工标注后，对自然语言具有更强的理解能力。

如翻译“我现在有点方”，大部分翻译引擎会翻译为“I am little s【【微信】】”，ChatGPT 则具备理解关键词的能力，可以进行准确翻译。在盘古智库的翻译测试中，ChatGPT 也准确地理解了字面意思，并且可以用流畅的中文表达了翻译内容。在大模型、大数据和高算力的支持下，ChatGPT 翻译表现在部分情况下已优于专业翻译工具 DeepL 和谷歌翻译。

5. AI 作画：商业价值凸显，应用空间广阔

AI 作画是多模态技术的应用。多模态技术是指将图像、声音、文字等多类型内容融合学习，比如将“人”这一文本与人的图片联系在一起。CLIP 等跨模态图文模型的出现，打通了文本和图形域，让文字输入实现 AI 作画成为可能。从单模态向多模态的发展，丰富了 AIGC 的内容，使 AIGC 应用更具有通用性。

AI 作画目前主要面向 C 端用户，收费模式相对确定。从用户群体来看，根据6pen 对国内 AI 作画用户的调查统计，56%的用户用于自己欣赏或分享给朋友，23%的用户会发布在社交网络媒体以增加粉丝关注。从收费模式来看，目前 AI 作画产品已有相对确定的收费模式，主要采用按量收费或月度订阅的收费方式。

文心一格是百度推出的基于文心大模型能力的 AI 艺术和创意辅助平台，输入关键词即可生成画作。文心一格基于知识的 Prompt 学习，对用户输入的文字，通过自动创意规划，能够大幅提升易用性，降低内容生产成本。目前，文心一格产品已经对外发布使用，大众用户均可使用，此外也参与了一些重要场合的合作共创。

6. AI 视频：下游需求旺盛，应用潜力大

AI 技术持续发展，已应用于视频制作的多个环节。视频制作环节包括前期准备（文案、场景、设备、演员等）、拍摄和后期处理（剪辑、字幕、特效、封面等）等。多模态 AI 技术的持续发展，已经可以辅助完成视频生成、替换、剪辑等多项任务。

AI 视频下游需求旺盛。比如短视频领域，抖音的剪映、快手的快影、百度的百家号、【【微信】】 的必剪都支持根据文案，一键拼接图片和视频素材并同步生成字幕和配音，大幅降低视频制作成本。此外，画质较差的老视频也能通过 AI 增强软件提升视频画质和分辨率。

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资料来源：经济参考报、开源证券、人民邮电报

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