“搜索是AI最大的应用场景”，百度集团高级副总裁、百度移动生态事业群（MEG）总经理何俊杰在日前举行的新经济王者大会上表示，目前百度搜索和百度APP是AI最大的应用场景，随着AI预训练大模型、AIGC、数字人等新技术的规模落地，AI带来的创新优势将更加凸显。

过去十年，AI与搜索的结合越来越紧密，AI通过从搜索中获取数据和反馈不断进化，进而极大提升了搜索的智能化水平。二者形成类似DNA的“双螺旋”结构，可以说是取之于搜索，用之于搜索。

在AI技术渗透到千千万万个传统行业的同时，也在互联网业务中不断落地，其中搜索引擎是最重要的场景，可以说是最早、最广、最深入的应用场景。

搜索引擎进入AI大模型时代

搜索作为使用最为广泛的互联网基础应用，始终伴随着用户，正因如此，其随着时间的推移而发生的演进，用户很难感知。但如果将时间线拉长，人们就会很容易感受到这种变化。当在搜索引擎中输入同一个关键词，今天的搜索结果与10年前的搜索结果有很大不同。

10年前PC时代的搜索引擎是什么样子的？想想我们用得最多的百度：一个带有搜索框的简单白页。输入关键词后，会得到一串网页列表。决定用户体验的因素只有一个：结果是否足够多、排序是否足够精准。当时搜索引擎背后的原理也比较简单：爬虫服务器不断爬取大量网页内容，形成“关键词-结果页”的索引数据库。搜索引擎接到请求后，将关键词拆开，然后在索引数据库中寻找答案。根据算法对结果进行筛选、排序，最终给出用户看到的搜索结果页面。

但如今广泛使用的百度App上，搜索结果页面已经不再是简单的网页列表，而是个性化、智能化的聚合内容。比如搜索“马云”，聚合页面包括马云的百科、新闻，还有相关互联网巨头、马云演讲视频等；比如搜索“天气”，我可以看到我所在位置的广州的天气组件，还有科普、天气小程序等。

除了搜索结果页面更加个性化之外，搜索还能够更好地理解用户的问题。

用户可以像询问身边的朋友一样，用口语提出问题，比如“那部讲述漂浮在空中的兽王船的韩国电影叫什么名字？”搜索引擎可以根据深层语义理解问题，并匹配答案。

用户可以直接搜索导购服务，例如问“智能锁哪个牌子好”，结果出来的就是一个品牌列表。

搜索还能理解视频内容，AI能从视频中智能选取能够回答搜索问题的片段。比如当用户问“扬子鳄有多长”时，就能得到更直观的视频内容。

如今，用户使用百度App时，已经不需要什么“专业搜索技巧”来问“傻瓜式”的问题了。除了文字，用户还可以更简单地用图片和声音进行搜索。在语音搜索功能中，除了普通话，百度App还支持粤语问答。汉语博大精深，有些地方有“五里不同音，十里不同调”的说法。可以预见，百度App未来将支持更多方言。

以上搜索的进化都得益于AI技术的应用，AI技术一方面可以更好地理解内容，另一方面可以更好地理解用户的搜索请求，从而提供更精准的答案，这对于移动搜索来说至关重要。随着物联网时代的多场景搜索入口，用户对搜索精准度的要求越来越高，比如语音助手只会给搜索引擎一次回答的机会。因此搜索的最终发展目标就是给用户只有一个答案——他最需要的答案，少即是多。做到这一点很难，但方向一直很明确：做AI驱动的搜索引擎，这也正是百度搜索过去10年进化的方向。

近两年，深度学习经过十余年的发展，预训练大模型成为AI行业新的技术热点。由于工业化阶段的AI需要支持更广泛的普适场景，满足更大更复杂的AI计算需求，人工标注数据的模型训练模式已经被用到极限。具有“海量数据、海量算力、海量算法”特征的AI预训练大模型成为产业智能的基本工具，它们能够利用自监督学习，从海量无标注数据中抽取并学习规则和知识。百度、等巨头的探索表明，基于预训练大模型的NLP技术效果已经超越了过去最好的机器学习能力。2022年AI绘画、AI作曲、AI外交官等热门应用，都是由AI大模型驱动的。

百度还将AI大模型运用到核心的搜索业务中。在2022万向大会上，百度发布了跨模态大模型“知易”和新一代索引“千流”。“知易”可以理解全网视频、文字、图片、信息流等多种形态的资源，让搜索不再受限于信息形态。“千流”可以索引海量内容，更快速地筛选出与搜索相关的答案。相比传统搜索引擎，成本降低一半，速度提升一倍。

在“智能搜索+智能推荐”双引擎模式下，百度搜索每天响应来自100多个国家的数十亿次搜索请求。随着搜狗等老牌搜索企业相继退出，不少人认为搜索行业正在走向没落。但百度数据却给出了相反的结论。百度财报显示，今年9月百度App MAU达6.34亿，同比增长5%。何俊杰在WISE大会上表示，“一年多来，百度搜索规模持续提升，同比增长17%。百度APP也增长强劲，第三季度移动搜索查询量同比增长实现两位数，百度App信息流内容分发同比增长23%。”

搜索引擎是最古老的互联网应用之一，时至今日，依然是最基础的互联网应用之一。从百度提供的最新数据来看，搜索引擎作为“国民必备应用”的属性没有发生改变。无论短视频、直播等媒体内容形态如何变化，人们都需要使用搜索。从百度发布的跨模态大模型“知易”、新一代指数“千流”来看，搜索引擎一直在“吃”最前沿的AI技术，不断进化。

何俊杰表示“搜索成为AI第一大应用场景”，这可能在一些人看来是意料之外的，但在罗超频道看来却合情合理。搜索一直是AI的核心训练场，AI技术诞生在实验室，却发展在搜索，时至今日，搜索引擎依然是AI技术的核心训练场。

搜索是人工智能的核心训练场

AI 的发展历史源远流长，1982 年物理学家 John 发明了神经网络，1986 年深度学习之父 提出 BP 算法加速神经网络的发展。但由于缺乏相应的算力、场景和数据，AI 一直未能迎来爆发。随着 2012 年前后 项目的曝光，深度学习开始受到大众的关注。此后深度学习算法在图像识别等应用领域不断取得进展，2016 年谷歌战胜人类，一举成名。

但真正大规模商用AI技术是从搜索引擎开始的。在 推出的同时，国内搜索巨头百度也在积极探索AI，但最初并没有将AI应用到图像识别或者国际象棋上，而是从搜索的基础技术之一自然语言处理入手。2010年，百度成立了自然语言处理部（NLP），以“听懂语言、拥有智能、改变世界”为使命。此外，还有互联网数据研发部（包括知识图谱和互联网数据挖掘）、推荐引擎与个性化部、多媒体部（包括语音和图像技术）、图像搜索部、语音技术部等。这些部门研发的技术都与AI强相关，尤其是自然语言处理技术，被视为人工智能皇冠上的明珠。

2013年，百度正式成立深度学习实验室（IDL）。当2014年李彦宏宣称“百度的大脑智能接近三岁小孩”时，AI技术已经在百度得到广泛应用。语音搜索、图片搜索、百度翻译、百度地图……都离不开大量人工智能技术的支撑。哪怕是最简单的文字搜索，百度的结果也变得更加精准，因为在AI的驱动下，它能够更好地理解用户需求，理解海量内容。当2016年深度学习被热议时，百度已经走了很长一段路。

AI最早在搜索引擎场景实现大规模商业化应用并不令人意外。

首先，人工智能和搜索本质上都是“数据驱动”的，人工智能技术的出现为搜索引擎带来了新的可能性：基于海量数据训练出来的模型，让搜索引擎能够“自学习”，从而更好地理解需求和内容，为用户提供更好的体验。

第二，人工智能和搜索的最终目标是具备“认知”能力。

图像识别、语音识别等AI技术只具备“感知”能力，属于弱人工智能，而强人工智能则要求机器具备认知能力，即获取知识和运用知识的能力。知识也是搜索的基石，目前谷歌、百度等主流搜索引擎的底层也拥有庞大的知识图谱，它们演进的主要方向就是在AI技术的基础上不断强化认知能力。

第三，几乎所有的人工智能技术都可以通过搜索找到应用场景。

搜索引擎不仅仅是一个搜索框，如今搜索无处不在，除了智能手机、PC等传统设备，智能音箱、智能汽车、智能家居、可穿戴设备等智能设备都有大量的搜索应用。大量的搜索场景为AI技术创造了很大的应用空间，语音、图像、智能预测、智能翻译、智能推荐、数字人、AIGC等AI技术都在搜索引擎上得到落地。

AI从搜索引擎开始被广泛应用，也蔓延至社交IM、信息流、短视频、图片、在线教育等互联网应用，如今已渗透到更多行业，成为各行各业的数字化基础设施。在从搜索的“中心”向更多“圈子”蔓延的过程中，AI也在数据和场景的反馈下不断进化，涌现出深度学习框架、预训练大模型等重量级AI技术。时至今日，搜索依然是AI最核心的应用场景。

搜索引擎为什么也能扛起人工智能创新应用的大旗？

很多人以为自动驾驶、智慧交通、工业互联网等产业场景是“AI密集型产业”，其实搜索引擎也是AI创新应用的排头兵，从一开始搜索就是AI的核心场景，所以全球最强的AI公司都是以搜索引擎为主营业务的公司，比如国外的，国内的百度。搜狗在被腾讯收购之前，也是国内AI行业的强者，腾讯之所以将其吞并，更多的是因为看中了其在搜索、输入法上磨练出来的NLP、知识图谱、语音等AI技术。

做好AI，不仅需要强大的算法，还需要大规模的商业场景。场景意味着数据和反馈。最早做AI的科技巨头是IBM，1997年它的计算机“深蓝”战胜了国际象棋冠军卡斯帕罗夫；2011年开发出沃森超级计算机，这是一个相当于10台普通冰箱大小的计算机系统，但在AI方面的表现不如Siri。IBM做AI很早，但进不了第一阵营？因为没有场景，没有数据，也没有反馈。

在WISE大会上，何俊杰也谈到了反馈对于技术创新的重要性。他甚至表示，百度持续技术创新的秘诀就是“反馈驱动创新”。只有“市场不断给你反馈，你才有机会一步步向前，实现创新”。由此可见，一项技术如果不能走出实验室，不能落地到应用场景，就很有可能是闭门造车。当技术成功走出实验室后，才能在场景中不断得到反馈、反馈、进化。这也是百度搜索成为AI最大应用场景的关键。

百度搜索之所以能成为AI第一大应用场景，扛起创新AI应用大旗，有几个核心原因：

1、AI技术必须在现实场景中磨练，通过“吃数据”不断进化。AI的四大要素是算力、算法、数据、场景。无论是AI芯片、深度学习平台、大模型还是语音等AI应用算法，都需要现实场景的数据反馈。百度搜索是国民级的互联网应用，百度APP月活跃用户达6.34亿，百度搜索每天响应数十亿次搜索请求。此外，随着万物互联时代的到来，搜索从“搜索框”走向“无处不在”，呈现出多场景、多设备、多入口的特点，从小度智能音箱、无人驾驶汽车、小度天天智能健身镜，到百度App、百度地图、好看视频、百度贴吧、百度输入法、百度网盘、百度健康、YY直播以及百度生态内的海量互联网应用，再到数字人、元宇宙……百度智能搜索已经服务于用户家庭、工作、出行、娱乐、虚拟等生活的方方面面。也正因为如此，何俊杰有底气说，百度移动生态有“离用户最近的反馈窗口，可以不断测试新技术、新产品”。

2、百度在AI领域深耕10余年，拥有真正的AI技术。

百度在2010年就成立了多个AI相关团队，目标就是做搜索，可以说是最早做AI+搜索的场景。

此后十余年，百度一直将AI视为公司的核心战略。前段时间的2022联想创新技术大会上，百度创始人、董事长兼CEO李彦宏透露了一组关键数据：“作为一家科技公司，百度近十年累计研发投入已超过1000亿元。”并且投入了数千亿的巨额资金用于AI前沿、底层技术以及相关应用技术的研发。

当然，百度的千亿AI投入不仅仅应用在AI搜索上，除了昆仑AI芯片、深度学习平台、文心AI大模型等AI基础部件，还有AI与量子计算、科学计算、生物计算、航天等前沿技术的融合，以及百度智能云驱动的AI应用产业化。但百度这些年一直没有停下的一件事，就是在AI与搜索的结合上不断探索。从底层芯片到预训练大模型再到上层算法应用，百度全栈自研AI能力都将首先应用在搜索场景上。

例如今年在百度App上线的个性化AI陪伴度小小，由文心模型驱动，是百度在数字人方面的最新技术成果。作为国内首个可互动的虚拟偶像，其可在百度App上为用户提供全AI聊天式互动搜索功能，刷新搜索体验。

百度为何总是先将AI技术大规模应用到自己的“核心业务”搜索上？除了搜索引擎是AI天然的“训练场”之外，我认为百度此举一举两得：

一方面，AI技术能够直接提升搜索体验，无论是更精准的搜索，还是更具创新性的搜索，都有助于强化百度在搜索行业的地位。夯实核心业务，才能稳住基本盘。何俊杰说，百度的AI“能爬珠穆朗玛峰，爬不上玉龙雪山”。通过高压、马拉松式的投入，百度在人工智能各个层面都拥有领先的自研技术。百度搜索则“近水楼台先得月”，率先将自己强大的AI技术应用到不断进化、一步步升级体验中。我想，这也是百度搜索多年来稳坐中文搜索老大位置的关键。

另一方面，在溢出效应之下，向行业开放AI技术也成为百度新的增长曲线，其Q3财报显示，其智能云、智慧交通等业务均对增长有所贡献。而经过大规模C端消费应用“验证”和“锤炼”的AI技术，在向行业开放时也更具竞争力、号召力和吸引力。这也是阿里云强调其技术“跟双11一样”的原因。

以昆仑芯片为例，作为我国首款自主研发的云端全功能AI芯片，成为国产芯片和AI芯片领域的领先IP。为什么能做到这一点？何俊杰对此给出了解释：昆仑芯片在前端有一个巨大的应用“搜索”，可以根据反馈实现端到端的优化。比如昆仑一号已经在百度搜索引擎、小度等业务上部署超过2万片，服务超过50个外部客户，是国内唯一一款经历过互联网大规模核心算法考验的云端AI芯片。“有了搜索等国家级产品的实时海量反馈，新技术、新产品不仅在实验室里拥有理论高度，在大市场上也有实践实力。”

百度早就从搜索引擎升级为AI公司了，但这并不意味着百度不再做搜索，相反，百度真正掌握了“AI+搜索”这个东西，搜索和AI形成了很强的协同效应，双方都受益。

3.百度不仅是一个搜索引擎，也是一个超级内容平台。

移动时代，不同平台都在筑起围墙，将内容圈起来，这对于搜索引擎来说并不是一个好消息。好在百度早有准备，一方面通过投资、合作、小程序等方式不断汇聚第三方内容，另一方面不断完善自身内容生态，打造超级内容平台。在搜索和信息流双引擎分发机制下，百度移动的内容生态已经覆盖了第三方网站/APP、百家号/好看视频创作者、小程序、托管页面等广泛的内容供给。

如何让内容生态更有活力？提供更强大的创作工具，帮助创作者降低成本、提高效率、创造创新至关重要。百度给出的答案是AIGC百度搜索几次会出来联想词，即人工智能生成内容。这里的技术背景是，人工智能技术正在从感知向认知演进。

在预训练大模型的支持下，AI有望从弱AI走向强AI。相较于强调“感知”的图像识别、人脸识别、语音助手等，强人工智能更需要“认知”，不仅要理解内容（图片、文字、视频等），还要创造内容。今年的AI绘画、AI构图就是典型的强AI应用，需要AI具备一定的认知能力，而认知的底层是“知识”而不仅仅是“数据”，这也正是搜索引擎和百度的强项。百度知识图谱早在2014年上半年就开始提供线上服务，基于训练的文心大模型也具备“知识增强”的差异化特征。

在AI文心模型的支持下，2022年高考期间，度晓晓挑战高考作文，得分超过75%的高考考生。也就是说，在“作文”方面，AI可能已经超越了大多数人的水平。AI创作的内容除了可以帮助百度移动生态创作者产出更好的内容外，未来还可以纠错、聚合内容，升级用户搜索体验。

除了AI构图，AI视频制作在百度APP中也得到了广泛的应用。部分视频内容就是AI自动将百家号的文字和图片内容转化而成的。我的百家号“罗超频道”就启用了该功能，发布内容后，很快就能自动生成有图有文、有配音的视频。前段时间，甚至有同事问我，为什么写完文章就能这么快做出视频？有团队吗？我告诉他，是AI生成的，可见AI生成视频的技术已经比较成熟了。

作为一名创作者，我坚信AI无法完全取代创作者，但可以大大提高创作者的效率。何俊杰也在WISE大会上表示：“未来AIGC将颠覆现有的内容生产模式，以十分之一的成本、百倍、千倍的生产速度，创造出具有独特价值、独立视角的内容。”

何俊杰介绍，百度推出“创作者AI助手团队”，基于AI技术，可以实现从文案、图片到文字转视频的自动化创作。百度认为，创作将迎来“人机共创”模式，媒体和创作者可以进一步将宝贵的精力集中在创意上，创作者可以实现“一人就是一个团队”，互联网的内容生态也将迎来新的革命。

2022年爆红的数字人，也是百度移动生态AI创新的一大亮点。今年9月，百度百家号推出数字主播解决方案，目前已被多家媒体机构应用。如中青报社官方短视频品牌“青蜂侠”联合中青网基于百家号平台推出的数字主播“青小侠”，可高度复制真实主播的声音和表情，实现高质量、大规模的内容产播，降低媒体运营和内容生产成本。

何俊杰在WISE大会上表示，百度要让内容创作者实现“数字人自由”，将逐步开放更多“数字人能力”，进一步降低“人均一个数字人”的成本。如果数字人自由成为现实，未来很多创作者都能拥有自己的数字人主播，那些文笔好但不擅长上镜的可以做直播，主播们睡觉的时候也可以让自己的“虚拟化身”“不间断直播卖货”。

从文章创作到视频生成再到数字人，百度针对创作者推出了一套AIGC组合，此举势必将推动内容供给实现高质量增长，创造出更多创新、优质、差异化的内容，为用户提供更优质的搜索体验。

综上所述：

创新有很多种叫法，比如微创新、渐进式创新、颠覆性创新等等。在WISE大会上，何俊杰谈到了百度的创新理念：“反馈驱动创新”。

百度的AI创新不仅需要攀登珠穆朗玛峰（实现技术创新和突破），更需要脚踏实地（吸收用户反馈），打持久战（与生态伙伴长期运营）。搜索引擎是百度与用户最近的窗口，是百度获取市场反馈的第一道防线。如今AI产业化时代已经到来，以搜索起家的AI正在加速走向千行百业，越来越多的AI应用正在涌现，甚至成为人们生活和工作的一部分。但在可预见的未来，搜索仍将是AI最核心、最大的应用场景。在AI技术的支撑下，结合大规模用户场景的“反馈驱动创新”，搜索引擎未来必将为用户、行业、AI产业带来更多可能。