上周末，我和新芒X的创始人王之波逛了一圈山姆会员商店。货架前来来往往的购物车开启“人山人海”模式，我们有一种恍如隔世之感：谁能想到，就在一个月前，大街上、商场里几乎空无一人。
山姆超市的人气恢复只是2023年初这波复苏潮的冰山一角，这段时间我还去了天津武清、河北廊坊以及北京亦庄、朝阳等地走访，切实地感受到，后疫情时代经济走上了加速复苏的快车轨。在武清和北京通州的交界区域，昔日绝迹的小商小贩重新归来，烟火气弥漫道路两侧，我购买了一些当地农民种植的大棚蔬菜，满载而归;在天津佛罗伦萨小镇，包括阿迪达斯、Gucci、呷哺呷哺等在内的门店排起了长队;从北京到亦庄开车到朝阳区会友，竟然通过了三次拥堵路段，这在过去三年是极为罕见的。
经济迎来复苏潮有多个方面的因素，但更深层次的因素还在于——科技创新。是科技创新解放了生产力，是科技创新带来了千百个行业，是科技创新提升了生产、运输、运营效率，这些变化带来了人民收入的提高，这些变化带来了供给的多元。简而言之，科技创新，提升了生产和消费两端的效率，科技每进步一点，经济就多一点繁荣，这是最为朴素的道理。
正如百度CEO李彦宏在Create大会分享的一则“GDP变化曲线图”案例所言，在人类2000年发展历史早期的1800年里，世界人均GDP的变化是不明显的。而在最近的250年左右，人均GDP出现了爆发式的增长。这个爆发式的增长，是人类历史上的几次科技革命带来的，科技创新驱动了大的增长。
当前，谈及经济复苏和科技创新的关系，必谈数字化基础设施，因为我们的社会经济活动越来越离不开数字基础设施。既然数字基础设施已经成为水和电一般的生产基本要素，那么数字化基础设施如何全面实现自主掌握，不被他人“卡脖子”，是我国科技创新领域亟需面对的课题。
芯片要自主可控 基础软件也要自主可控
过去，对于一个国家来说，最重要的资源要素是石油、煤炭、天然气等等，现在数据是最重要的资源，成为国家之间资源禀赋比拼的核心。
我国在十四五规划建议中，47次强调创新，36次提及科技，人工智能成最优先发展的领域之一，并提出“把科技自立自强作为国家发展的战略支撑”，“坚持创新驱动发展”被摆在各项规划任务的首位，进行专章部署。
很显然，过去几年因为“限芯”事件，让我们感受到被人扼住咽喉的感觉很不好，要想破解，除了芯片层面要努力市场自主可控，基础软件层面也要实现自主可控，这就就需要我国研发一大批自主可控的科技产品和服务，在这其中人工智能领域无疑是重中之重。
上文提到的百度，从2016年就开始研发自主可控的深度学习框架飞桨，从某种程度上来说，从一开始就开源的飞桨，就是要联动各方，构建一个各方可用、易用的生态体系，杜绝被人卡脖子，实现中国化的基础软件自主可控。
目前，飞桨凝聚了535万开发者，接入20万家企事业单位，基于飞桨创建了67万个模型，这些模型正在进入我们生活、工作、生产的方方面面，这些模型还在不断升级迭代，基本解决在了我们在人工智能领域被“卡脖子”的问题。过去一年，来自金融、交通、农业、能源、工业等众多领域的行业头部企业，利用飞桨解决产业难题，在关键产业场景探索创新，实现AI技术的应用价值。
比如，在工业制造领域，TCL工业研究院与格创东智落地了半导体显示面板自动缺陷检测技术应用，引入百度文心大模型提升识别精度。面对产线繁复、质检工艺复杂且精度要求高的痛点，飞桨大模型技术获得更加准确的缺陷识别效果，提升了企业检测效率;比如在金融保险领域，中国工商银行将飞桨前沿技术应用在了信贷管理场景。基于飞桨的遥感影像识别能力，实现风车、光伏、建筑物、塔吊等多个工业工程进度监控，有效解决了贷后管理环节调查成本高、频率低、监控不全面等痛点，为融资项目管理提供各项数据支撑，为后续决策提供辅助。
在数据资源成为基础生产资源的当下，基础软件杜绝被人卡脖子、实现自主可控的重要性怎么提升都不过分。
正如百度CEO李彦宏所言，芯片卡脖子要紧，软件卡脖子一样要紧的相关论述。我想，我们相关企业和组织只要把要紧的技术实现了自主可控，未来在参与国际竞争时就有了更多的定力和魄力，进而实现更大突破。
从输出式创新到反馈式创新 提升创新落地效率
前文提到的飞桨，一句话理解就是人工智能时代的操作系统。它的出现，可以让开发者能够像搭积木一样构建AI应用，大大降低AI的应用门槛。我在《AI绘画是否能替代真人画家?》等文章提到的百度文心大模型AI绘画，背后就离不开飞桨的助力。
百度的AI作画堪称过去一年行业级的网红爆款，它在短短数月内实现了N次升级和迭代，发展水平一日千里。百度文心的产品在多个领域陆陆续续出现以假乱真的文本呈现能力，让人感受到AI深度学习/自主学习蕴含巨大潜力。
这是什么实现的?百度的创新机制有何优势?
简单来说，就是百度完成了从输出式创新到反馈式创新，把广大开发者(第三方开发者)、用户、机构一道变成了创新的参与者和共建者。
传统的单向输出式创新，就是一种以企业自我意识主导的产品研发或服务创新模式，企业会按照自我认知和规划，进行产品研发、落地、升级，用户被动地接受这种产品和服务。这种研发和创新模式有什么问题?或许你已经猜到了，那就是缺乏有效的互动和反馈，长期下去企业创新和用户需求脱节，企业抱怨用户不再下单，用户抱怨企业的产品不理解我们。
李彦宏在Create大会上重点强调的反馈式创新，是一种把用户由被动的“观众”，变成主动的“参与者”的创新模式。当然，我这里提到的用户不仅仅是咱们C端消费者，还包括B端组织和各大开发者、机构、企业等等。举个简单的例子，百度地图很早就推出的“用户上报”功能，就是一种典型的反馈式创新的落地服务。让千百万用户化整为零，成为百度产品是“测试员”“体验员”，参与到产品的改革和升级过程，最终产品越来越完善，用户体验越来越好。
在当天的活动上，李彦宏也引用“昆仑芯”阐述了反馈式创新理念。这里简单介绍下昆仑芯，昆仑芯是百度研发的一款高通用性、高易用性、高性能的通用人工智能芯片(云端芯片)，消费者一般感知不到它的存在，但我们经常使用的百度搜索服务、百度智能硬件、百度自动驾驶业务等等，背后就有昆仑芯的助力。
昆仑芯为什么越来越强大?就是因为无数的服务落地后，带来了无数最真实、最及时的反馈(仅仅百度搜索一项服务每天就有几十亿次反馈)，这些反馈倒逼芯片持续优化。当然同步优化的不止是芯片，还包括相关联的大模型、深度学习框架和具体的前端产品服务。
大规模的真实反馈，驱动了创新。创新又带来了企业经营效益提升、企业组织优化、企业市场竞争力增强，反过来企业又将投入更多资源进行创新，最终形成正向循环。
总之，有了用户反馈之，把用户变成企业创新的“参与者”之后，企业的创新效率会大幅度提升，企业的发展就会多一条路径和可能。比如深圳有几个青年做了一个名为OICQ的聊天工具，一开始的梦想是做一个聊天工具，给一部分人提供服务。后来在用户的反馈建议下，产品改了名，那个名字叫QQ。后来也是在用户的反馈建议下，QQ不止是QQ，裂变出来其他服务，才有了我们今天看到的一切。
正如李彦宏在当天的大会上分享的一样，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。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。
摒弃“技术和人抢饭碗”认知 创新必然创造更多机会
这两年，随着人工智能的发展，有一种认知在业界流传。大意是AI技术这么牛，AI可以画画，可以写作，可以评判错题，以后会和人类抢饭碗，很多人将丧失工作，最终带来社会失业率上升。
关于这种错误认知，我想起了百度创始人李彦宏之前有一个论述(原话不是这个，大意如此)，AI就像工业革命一样，取代了很多工种，但却带来了更多的工种和就业岗位。退一万步讲，将来哪怕AI真的代替了画师某些重复的时候，也会诞生出来新的工作岗位，比如AI标注师、AI大数据训练师等等，让AI更好的服务人类。
以近来备受热议的AIGC为例，AI创作和人类创作并不是非A即B的关系，而是可以相互融合，比如AI画作类服务就可以辅助人类画家更好地开展工作。我们可以把这类AI服务看成一个“灵感和素材的放大器”，能够帮助他们进行创作时提供信息和灵感，拓宽思维视角。
百度明白，人工智能不是单纯的某项技术，而是一个技术应用体系，它考验到国家和企业方方面面的协作能力和研发能力，以及市场应用能力。因此，在当天的大会上，李彦宏也表示百度将一如既往为社会、为产业培养AI人才。三年前，我们宣布五年内为社会培养500万AI人才，目前已培养了超过 300万。
我和朋友在讨论百度这项举措时，谈了一个观点：“百度的百度，正在成为行业的百度。”
回到正题。未来，越来越多的人才进入AI行业，投身科技创新，那么我们被人卡脖子的可能性就会降低，我们的护城河就会越来越坚固。
