AI 与搜索的形态是什么？如何复制董宇辉？怎么让模型为业务创造价值？——这篇原文近万字的分享实录，是李彦宏关于 AI 的最新思考。
文｜周鑫雨
编辑｜苏建勋杨轩
《智能涌现》独家获悉，近日，百度召开 2024 年第三季度总监会，由百度集团创始人、董事长兼首席执行官李彦宏，以及百度内部总监级以上管理人员参加。
第三季度，也被称为百度的战略季。在李彦宏近万字的发言中，AI 仍然是主角。以 AI 为轴心，李彦宏提及了搜索、数字人、智能体、大模型调用、萝卜快跑等业务的发展战略。
更重要的是，在 AI 资源紧缺、造血尚早的当下，百度也需要对业务的发展策略进行取舍。比如，李彦宏提到，百度不碰 Sora 类的视频生成，“10 年、20 年都可能难以商业化应用”。
他也指出，ToB 业务尽量不碰吃力不讨好的项目制，尽量推出标准化产品。而文心一言改名后的 ToC 新搜索应用“文小言”，在推广上则不会像字节跳动的豆包、月之暗面的 Kimi 那样激进。
以下是《智能涌现》对百度 2024 年第三季度总监会李彦宏发言稿的整理和总结：
搜索：智能体是搜索与大模型结合的方向
李彦宏认为，搜索的重构进度是比较慢的，但是他也理解该业务历史沿革周期较长，员工的观念难以在短时间内做出调整和转变。
目前，他认为搜索和大模型的结合，更多应该是在智能体上。在他看来，智能体现在还并不是一个行业的共识，只是百度下的一个赌注，“我们会认为智能体未来会是内容、服务、信息的新载体，甚至是主要的载体。“
但基于这样的假设，李彦宏认为，智能体跟之前的视频流或者图文流内容生态，都会面临同样的问题：你怎么把它分发出去？
问题的解法，在他看来，搜索还是一个主要通道，“因为智能体的形态对话流。如果是靠上下滑动的操作，是没有办法跟智能体去做结合和交互的。”
对于智能体的发展趋势，李彦宏判断，随着基础模型越来越强大，智能体的门槛会越来越低；但与此同时，智能体也可以把天花板拉得非常高，因为智能体的自我反思、进化、工具的使用等技术，都还非常早期，以及多智能体的群体协作，目前在产业上还没有看到实际的落地。
因此，李彦宏认为，若是深入到各个场景中去研判，智能体能构建的东西还很多，想象力仍然存在。
他还提到，智能体已经初步验证了商业价值，“今天我们有几十万家广告主，已经有上万家在尝试接入商业智能体，让它的广告效果更好、转化率更好，然后更好地去触达和沟通这些目标客户，并且是愿意真金白银地付费。”
基于对搜索的全新认知，李彦宏认为，搜索的重构和重建应该分成两步：
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搜推融合：
搜索做任何的改变，不仅要看对搜索场景下核心业务指标的影响，也要看对 Feed 这个核心业务指标的影响。
空框推荐（比如百度搜索框中会预置一些词和句子）的本质是一种推荐，因为这个词不是由用户来 Input 的，只有用推荐的理念来做才是正解。
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AI 要和移动生态结合：
AI 需要跟移动生态做进一步融合，比如图像用户界面和自然语言界面怎么结合会更自然，这会是未来搜索发展的一个范式。
数字人：未来主流的产品形态是真人和虚拟人的交互
在李彦宏看来，PC 和移动互联网时代的主流交互形式，是真人和真人的交互，代表产品是微信。
“我们现在很难想象虚拟人和虚拟人之间的交互有什么实际价值”，李彦宏提到，“所以我觉得价值还是落在真人和虚拟人的交互。”
但他也坦言，真人和虚拟人交互的 Use Case，需要一定的摸索过程，这个过程会伴有阵痛——今年以来，百度就面临这样一种阵痛，因为虚拟人的效果开始没有那么好，此时往上强推，对用户体验是一种损害。
不过，李彦宏依然乐观地认为，技术的进步会倒逼产品的提升，未来虚拟人和真人之间的交互体验，甚至会超过真人和真人之间的交互。
具体到虚拟人的落地场景，李彦宏提到了直播。他认为，今年的电商直播是很主流的一个产品形态，他会思考董宇辉、辛巴这样的大V的特点和能力，能不能被数字人所复制，“这里面还是有一点想象空间的”。
李彦宏举了一个可以跑通的场景：百度电商直播有很大一部分已经是数字人直播，脚本完全由 AI 生成。现实中，有很多冗长的数据，真人主播不一定能完全记住，但是数字人在记忆上完全没有问题，甚至比真人更好。
除了 AI 脚本生成，李彦宏认为互动是另一个比较重要的场景，哪怕这一块对数字人来说还有难度。
在虚拟人上，李彦宏还看到了更多的产品形态。除了直播外，还有视频。他提到，数字人直播应该对标视频中的真人能力，而不是直播中的真人能力，因为数字人从理论上来讲，应该经过了大量的训练和打磨，就好比很多高质量的主流视频，也经过了一遍遍的打磨和重拍。
智能体：未来更多合成数据会被用于训练
李彦宏认为，数字人直播和智能体是同根同源的，因为数字人直播有自己的知识库，和 workflow 这些基本要素。当智能体和多模态两块技术相结合，可能就是未来数字人的演进方向。
他提到，百度自 2023 年 Q4 起开始重视智能体的技术发展，今年智能体领域越来越火热。他观察到，OpenAI 发布的 o1 模型是基于强化学习打造的，代表了 OpenAI 对智能体的期待，代表了训练范式从 Transformer 回归到强化学习，意味着需要设计很好的奖励模型。
目前对 Scaling Law 的质疑声越来越多，但李彦宏认为，中国市场环境中其实很多有价值的数据还没有被真正应用于训练，比如直播相关的数据和多模态数据。
在他看来，强化学习和 Scaling Law 一样面临着算力和数据的瓶颈，未来更多训练数据会靠合成数据来补充，而且是要靠对技术或者场景的具体理解来合成。
李彦宏判断，未来智能体能大幅提高人类的工作效率，但要释放智能体的潜力，还需要很多技巧。2023 年 3 月，李彦宏曾提到 50% 的人类工作，到最后还是提示词工程。如今，他还是持相同的观点。打磨提示词，是释放智能体潜力的其中一个技巧。
再者，李彦宏提到，智能体上下文的语境中有个很重要的概念，叫“工作流”。工作流简单来讲就是“套路”，如果能把套路拆解清楚，那它就成了工作流，未来 AI 和机器就能把它自动化。
“今天世界上大部分方法论，其实还没有被数字化。”李彦宏认为，其中还有很大的价值释放。
大模型的调用：AGI 是百度的长期目标
李彦宏提到，现在大模型的调用有一些新的共识，比如通过大模型蒸馏出的小模型，在小模型当中是很有竞争力的，会比从头开始训的小模型能力更强。
当下，李彦宏比较重视 API 的调用量，因为调用量越大，反馈越多，就能去提升基础模型的能力，也代表市场对百度基础模型能力的认可。
同时，李彦宏也提到了一些非共识的判断：
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API 的调用质量比数据更重要。如果只强调调用数量的话，很容易引起作弊；
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大模型的效果整体还是优于调优过后的小模型。如果对响应速度和推理成本要求很高，可能更适合使用调优后的小模型；但对时间不敏感，想要效果好，还是用大模型。
他也强调，AGI 是百度的长期目标。李彦宏认为，AGI 不可能是半年、一年内就能实现的。
因此在发展过程中，百度需要有所取舍。李彦宏提到，短期内大模型还是要为场景去做优化，他也不追求一个统一的、通用的、在排行榜上能测出来第几名的大模型，而是想看看在应用场景中，百度的模型是不是超越了竞品，是不是真正实现了比真人做的东西更好、效率更高。
关于团队组织形式，他认为百度要内外部的协同，比如共享研发资源，共同承担研发成本，而且要确定在百度选定的核心场景中去领先，而不是追求一个完全通用和强大的版本。
萝卜快跑：数据飞轮越简单越好
李彦宏认为，萝卜快跑已经走在了世界的前列。
他提到，所谓的 L4 的技术路线一直都有争论：一条是所谓的特斯拉坚持的端到端纯视觉，另一条是基于规则的路线。在他看来，两条路线各有各的道理，主要看谁先跑出 L4。
比如，今天特斯拉的方案，能不能在武汉实现完全无人化驾驶，或者两到三年后能不能超越分层的端到端。李彦宏认为，二三十年后是可以实现的，但是拐点在哪里，决定了百度现在采用什么技术路线去解决这个问题。
针对 2024 年 7 月萝卜快跑代替人类司机的话题，李彦宏也分享了两点思考：
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历史上的工业革命其实都是在颠覆底层最辛苦的工作，同时也创造了一些更舒适、更优雅的工作。比如说今天没有人抬轿子了，也没有马夫了。
李彦宏认为，搞创新就是要去替代那些最辛苦的工作，让劳动力转移到更不辛苦的工作上去。技术的进步，总体来说还是比较积极的。
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人工智能时代，甚至是 AI 和大模型带来的机遇中，应该也包含着组织创新和流程创新的机遇。
李彦宏认为，数据飞轮是 AI 原生应用成功的充分必要条件，但这其中还有很多大家想不清楚的东西：
比如数据飞轮应该是基于特定领域的 know-how 或者数据来做的，但业务流程是不是真的在不断生产这个领域的知识和数据？这件事情你是不是有意识地去做？李彦宏认为，这方面的行业意识还没那么强。
同时，他认为数据飞轮越简单越好。因为节点越多，转起来越慢、越复杂，每个飞轮的规模也不大。所以李彦宏希望设计的少就是多，简单就是复杂。
资源分配：基础模型至少要在中国领先同行半代
李彦宏认为，目前百度的资源主要聚焦在让长板更长。至于补短板的时间点，就是当不补短板，长板就成不了的时候。
在他看来，目前百度的资源分配重点有以下几块：
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基础模型至少要在中国领先同行半代。百度会继续保持对基础模型的投入；
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在重点场景上要超过竞品，要能为业务和产品创造价值，而不是毫无差别地去提升基础模型的通用能力；
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在新一轮的组织调整中，HCG（健康事业群组）并入了 MEG（移动生态事业群），这样整体效率会更高；
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内容生态要建设得足够稳固和有特色，才能做成很多其他工作。比如智能体可以说是“诗和远方”，但眼下还是要做好用户心智，让创作者知道来百度创作或者提交内容有什么好处，或者让用户感知到在百度上可以看到什么样的内容，或者百度擅长什么样的内容。
其中，李彦宏特别提到了对于 ACG（智能云事业群组）的规划：
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首先，ToB 业务一定要标品化。标品化对应的就是项目制，项目制有很多需求，需要派很多驻场人员，要有很多的后台研发改造。
像 Comate 这样的标准化产品，虽然现在还卖不了多少钱，不够有竞争力，但李彦宏觉得没关系，这种产品的起点比较低也是可以包容的，因为只要持续的投入，把它的门槛提高，拉大跟竞品的差距，未来还是一个好的方向。
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其次，ACG 要聚焦中腰部的客户。李彦宏认为，那些可以作为标杆的特大客户，很多时候从他们身上赚不到什么钱；特别长尾的也不好做——因为手上没什么钱。
取舍： 不做视频生成，没必要激进推广
最后，李彦宏提到了战略取舍，也是对总监会内容的一个总结。首先是四个“取”：
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继续坚持投入下一代模型的训练中；
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继续打造智能体的生态，虽然这还不是产业的共识；
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以 API 调用为牵引来发展智能云；
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萝卜快跑要继续扩大规模。
最后是三点“舍”：
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Sora 这种视频生成的投入周期太长了，10 年、20 年都可能拿不到业务收益，那么无论多么火爆，百度都不去做；
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New App“文小言”的推广没必要像豆包、Kimi 那样激进；
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项目制能不碰就别碰，如果要碰，就得安全地挣到钱。
