在百度搞發明的人

10年花了1000億，在百度究竟能搞啥發明？

雷剛 發自 副駕寺量子位 | 公眾號 QbitAI

“如果不在百度，可能就不是我了。”

在 百度十大科技前沿發明 頒出這一天，入圍者這樣說。

一個人這樣說多半是謙虛，但他們中的一半人都這樣說——而且還是量子位現場問到的所有人，或許就在反映著什麼。

但仍然有諸多相關的謎團待解。

一個產業化公司搞啥發明？有什麼用？如何開始的？又會往哪裡去？以及最重要的：這些發明含金量幾何？

百度十大科技前沿發明

百度可能是中國最重視技術創新和專利保護的公司。

特別是進入AI技術創新週期後，每年的AI專利進展都會成為關注的物件。但今年有所不同，這次在專利積累之上，推出的百度十大科技前沿發明更成為關注的焦點。

這十大發明，基本都是 數字技術、智慧技術 上的突破和積累。

與 AI生成和創造 相關的如：跨模態通用可控AIGC、知識增強大模型、數字人智慧化生產。

與 “AI司機”自動駕駛 相關的如：無人車感測器融合處理系統、面向自動駕駛的車路協同關鍵技術、自動駕駛多模態行人運動預測。

還有深度學習通用異構引數伺服器架構、基於AI的生物計算平臺PaddleHelix、智慧城市全要素雙匯流排技術，以及全平臺量子軟硬一體，也基本是 AI驅動的時代級技術革新 。

整體來看，都是目前全球技術創新競速中的最前沿陣地。具體到所處的賽道，百度的發明專案進展不僅展現著原創性，也展現出領先性。

比如AIGC，國外有微軟加持的OpenAI出品的GPT、DALLE，谷歌的Imagen，都是文和圖生成方面的各自代表性工作。

但百度的 通用可控AIGC ，實現了能力上的集大成和效果上的可控。百度的AIGC不僅在全球首次實現了語言和視覺大一統的理解與生成，而且單一模型一經出爐就登頂了視覺和語言榜，橫掃VQA、VCR、aNLI三大國際權威榜單。

又比如 量子計算 方面，在硬體打造和量子優越性爭奪之外，百度還新增開闢出了產業化加速路線，通過基於 “乾始” 研發的全球首個全平臺量子軟硬一體化解決方案 “量羲” ，提供私有化部署、雲服務、硬體接入等一系列服務，簡化量子硬體部署到量子服務的全流程，實現不同量子晶片的“即插即用”。

還有 自動駕駛 ，在百度TOP發明中十中有三，不僅秀的是該領域上的技術實力，而且也已經通過落地，在訂單數、里程數和落地城市數量上實現技術驅動下的全球領先——目前全球最大的自動駕駛出行平臺，是百度旗下的 蘿蔔快跑 。

與發明形成呼應和反差的，是背後的發明者。

或許你對百度在技術上的影響力和吸引力並不陌生，也多少聽過百度內部以技術聲名在外的專家、大牛和大神。但在這次十大科技前沿發明和專利發明人中， 不少人低調十足，基本沒有過對外亮相 。

他們有各自具體性的一面，有人應屆畢業就來了，有人在其他同樣以技術標籤知名的公司待過，還有人之前履歷都在學術界。

然而共性一面是工齡司齡都不短，基本對外處於隱身無聞狀態，並且被問到發明背後的關鍵時表述不同但指向一致：

如果不在百度，幾乎不會成為這項技術的發明人。

“不在百度成不了發明人”

上述異口同聲的共同歸因，需要結合發明的源起才能更好理解。

比如跨模態通用可控AIGC、知識增強大模型、數字人智慧化生產，都可以理解為 在百度過往技術和業務基礎上生長出的新能力 。

跨模態通用可控AIGC的發明人之一嚴蕭，中科院計算所博士，正高階工程師，畢業不久就加入了百度，迅速成長為百度主任架構師，並且在業內公認的百度NLP沃土上斬獲50多項授權發明專利，相關成果被廣泛用於搜尋、推薦、輸入法和雲服務等業務場景中。

嚴蕭說，近一年以來，AIGC確實成了風口，大小玩家也都進入了賽道， 但AIGC底層的統一模型，百度早就在預研和攻堅了 。在GPT-3和DALL·E打響名氣之時，百度內部已經在緊鑼密鼓的推進包含文章、圖片都在內的 語言視覺大一統模型 ，並且完成了第一代版本釋出。

“你可以藉助開源很快做出點什麼，但做不到隨心所欲，我們希望它能像人一樣想生成什麼風格就生成那個風格”，嚴蕭回憶，百度團隊從一開始就鉚足勁 “北坡登珠峰” ，在AIGC方向上實現通用且可控，因為這樣才能在效果上 實現工業化落地應用 。

整個AIGC的立項很快，一方面是百度在這個方向上 有積累也有人才 ，NLP和搜尋等技術都具備領先性，把需要的人才橫向抽調出來，就搭建好了班底架構；

另一方面，百度還具備技術落地的 業務場景 ，AIGC相關的模型，從撰寫資訊、文章到生成圖片，都能在百家號、搜尋、輸入法和雲業務中落地、迭代、再訓練、再迭代，日臻進化。

所以在 時勢和英雄 的命題上，嚴蕭很堅定：如果他不在百度，幾乎不會成為如此領先技術的一個發明人。

費揚昭也表達了相同的觀點。他是數字人智慧化生產的發明者之一，入職百度3年多，之前在其他科技公司從事計算機視覺技術方面的工作。

他認為 數字人是一個必然發生的技術趨勢 ，但如果不身處百度，很難完成智慧化、規模化生產和應用。

費揚昭剛入職，就加入了百度與某重點客戶的數字人打造專案中，那也是業內最早的商用數字人產品，據說 造價成本高達百萬元 。這種製作門檻，一方面是因為技術難，另一方面是因為數字人CG資產製作和訓練資料採集上的費時費力費資本。

但在百度，語音和NLP（自然語言處理）方面的技術積累，早在小度等產品就展現過，從技術到資料都具備基礎，核心攻堅集中於自動化、批量化打造和應用上。

費揚昭透露，現在數字人的生產“智造”，到了“尋常百姓家”前夜，而且百度的數字人不僅通過商用實現了商業價值，更通過手語數字人等落地，推動了社會價值。

“百度在這方面不僅有基礎，還有技術實現能力和決心，管理層也非常支援這種投入，在其他地方不敢想的…”

不過，這種基於固有業務生長出的發明，只是小比例的一部分。 解釋不了百度在自動駕駛、量子計算等賽道上的投入原因。

所以楊吉林給出了他的歸因： 技術信仰 。

百度創始人李彥巨集在最重要的場合，都會談到百度對於技術的信仰。比如回港股二次上市，表達的是 即便只有1塊錢也會堅定投技術 。比如在疫情之下的財報季，內部全員信中傳遞的都是 再難不會難研發 。

而在楊吉林那裡，這種“技術信仰”是 7年時間壘起的實踐總結 。他是清華汽車方向的博士，在校期間就圍繞L2級智慧駕駛展開研究，並在2015年底百度首次將無人車駛上五環後，深受震撼，加入成為百度自動駕駛團隊一員，是十大發明中自動駕駛多模態行人運動預測的發明者。

楊吉林說，即便是2016年百度開始建立事業部推進自動駕駛時，L4級自動駕駛仍是一項 短期看不到利潤的業務 ，而且 全球入局者寥寥，當時中國更是僅此一家 ，可以說是孤軍作戰。但即便如此，百度在自動駕駛投入上沒有過猶疑，可以 孤軍投入、長期投入，還堅信可以第一個到達 。

“這背後沒有技術信仰，根本做不到。”

辛望也表達了同樣的觀點。他是悉尼科技大學量子計算博士，畢業後在美國馬里蘭大學從事量子計算理論的研究，2018年受到導師 段潤堯——百度量子計算研究所所長 感召回國，是十大發明中“全平臺量子軟硬一體”的核心研發成員。

辛望對這個話題提供了另一種維度——通常科技公司、商業公司， 重要的表彰往往會頒向那些跟錢更近的專案 ，比如給公司賺了幾個億，或者給公司省了幾個億…

但 量子計算 作為一個具有產業革命潛力的科技專案，還屬於前沿，前期投入就需要巨大且持續，然而百度投入很堅決，百度在2021年工信部發布的量子計算高價值專利及創新驅動力排名中，取得了全球第三、國內第一的認可。

辛望認為，量子計算方面的投入，並沒有對短期利益過多追求，而是以更加長遠的戰略視角進行技術佈局，努力在量子科技關鍵領域去實現技術積累與突破，而且他自己歸國後的感受來看，這樣前瞻性的技術佈局是百度不同於一般科技公司、商業公司的 顯著特色 ，也將為百度積蓄起支撐未來發展的強大勢能。

當然，也有發明者笑稱：如果不在百度，沒有百度這樣的 專利保障體系 ，可能也不會成為發明者。

雖然有幽默的成分，但表達的依然是事實：百度確實是國內最重視創新和專利的公司，甚至沒有之一。

畢竟 百度的成立源起，就是發明專利的成果轉換 。工程師李彥巨集的 “超鏈分析技術” ，讓高效準確的中文資訊檢索成為了可能，從一項發明開闢了一箇中文搜尋時代。

到了新一輪技術創新週期中，百度也是人工智慧發明專利最知名的公司。 深度學習 專利申請量到2021年已是 全球第一 ， 自動駕駛 專利族數量也排名 全球第一 ，人工智慧全球專利申請量2.2萬件，中國超1.6萬件，中國授權專利4600多件，榮獲AI互動領域的唯一中國專利金獎，成為AI領域獲得 中國專利獎項最多、級別最高的科技企業 。

百度也是國內最早建制專利事務部的公司之一， 2011年 就成立了專門團隊，將技術創新轉化形成發明專利，培育創新的文化。

所以這次的十大發明成果，也是一次 完善的發明體系 的展現，從臺前具體的技術創新、突破，到幕後的協同後勤團隊及組織文化，相輔相成，缺一不可。

“少有人來百度前就是大神”

在百度搞發明是種怎樣的體驗？

十大發明的獲獎者回答不一，但都提到了相似的關鍵詞：

自由度高，工程師氛圍，不用說服，可以一直幹下去。

碩士畢業於北大計算機系的黃爍華，2015年校招中加入百度， 兩次榮獲百度最高獎 ，這次十大發明榮譽中也有他參與的知識增強大模型。

知識增強大模型是百度在預訓練模型上的創新突破。在業內圍繞“大力出奇跡”方向，堆砌訓練資料、堆疊引數的時候，百度依託在NLP和知識計算方面的積累，利用知識增強的方法，實現了從規模知識和海量無結構資料中融合學習，學習效率更高、效果更好，具有良好的可解釋性。

知識增強大模型初代目大魔王是2019年3月中國率先開源的預訓練模型文心ERNIE 1.0，目前則已經升級成了產業級知識增強大模型家族，涵蓋了自然語言處理（NLP）大模型、計算機視覺（CV）大模型以及跨模態大模型，在產業落地中輸出生產力，成為大模型產業化落地和應用的頭號玩家。

據黃爍華回憶，大概在2018、2019的時間點，百度內部的模型也展現出海量資料訓練後的提效表現，展現出一種嶄新的技術正規化，但基本還停留在專用模型解決任務的範疇，於是思考用更通用的模型解決通用問題。

“都懂技術，不用怎麼說服”，很快這個新想法就得到立項、批研發預算，並且可以 “佔領一間會議室” 做封閉開發。

在百度，即便有著數量眾多的會議室，但依然在更大的需求面前顯得僧多粥少，搶到、成功預訂會議室都是專案推進的重要組成。

而大模型研發團隊，在立項通過後就獲得了一間容納20、30人的會議室，多少能說明些什麼。

黃爍華說，對大模型跑起來那天的場景記憶猶新，雖然會議室裡都是不善言談的工程師，但激動和興奮洋溢在每個人臉上。而再過一些時間，他們才知道自己成為了該領域的中文開創者，從技術創新到應用效果，都將帶來巨大改變。

“如果不在百度，不一定有這樣的機會和空間”，黃爍華在加入百度前，有過外資科技巨頭和國內創新公司的實習，但那種技術相關的工作激情，他說百度的最強烈。

現在回看大模型，似乎順理成章所有巨頭都有入局。但黃爍華認為，在當時那個時間點，這樣的創新不僅需要 技術視野、技術自信 ，還需要 敢投入的勇氣 ，畢竟在AI領域，更多的資料、更大引數，就意味著更多的顯示卡和計算資源在燃燒， 如果失敗，就是一次完全打水漂的嘗試 。

但在整個過程中，沒有因為投入而擔心過。

如果大環境持續不行，你會擔憂百度節流技術研發嗎？

在現場，這個問題同樣被問到了所有發明者，但給出的答案仍然一致：

不擔憂。

通用可控AIGC的發明者之一嚴蕭，來百度快10年了，他說百度做的很多技術投入和創新，都有 業務場景驅動落地，不是為了創新而創新 ，不會因為大環境冷與熱而改變。

同樣快10年司齡的楊吉林，則認為可以 聽其言觀其行 ，可以 用已經發生的事實去推測未來 。

而事實是，百度過去十年來對技術研發的持續 投入只增不減 ，從比例上來看，2021年 研發投入佔比收入 ，甚至超過了 23% ，這種平均 賺100塊就有20塊投入技術研發 的案例，在中國罕見，在全球也不多。

楊吉林再次用自動駕駛舉例，即便知道自動駕駛有光明的未來，但在沒人能給出清晰路徑的時候就敢投入、持續投入，沒有任何一家其他中國公司敢於這樣做。

在中國科技網際網路的發展史上，更保險穩妥的辦法是 “後發制人” ，看清楚第一個吃螃蟹的人怎麼吃，然後快速依靠人才密集度、勤奮度和市場運營能力跟上，實現後發先至的超車。

但在自動駕駛領域不存在這樣的條件，楊吉林承認，谷歌Waymo確實出發更早，但大家也都知道大概方向，細節都是各自摸索的， 跟登月、造原子彈差不多 ——他還強調，現在百度Robotaxi落地比谷歌Waymo更快，沒有背後的細節技術上的領先，做不到。

有意思的是，百度在自動駕駛與人工智慧領域的持續投入，也成為了量子計算博士辛望回國加盟的影響因子之一。

他在馬里蘭大學做的是量子計算理論的研究，當時的量子計算髮展距離產業化爆發還有相對明顯的距離，但在百度量子計算研究所去推動量子計算機的研製，有望成為帶動量子計算產業化的先行者時，他心動了。

“一家在自動駕駛、人工智慧等前沿科技投入那麼多年的公司，一家在創新投入和研發佈局均走在國際前列的公司，是有明顯技術堅持和技術自信在基因裡的，相信至少會是一傢俱有戰略眼光的長跑型公司。”

後來加入後，辛望說他想的沒錯，這樣 以技術創新為信仰的基因 ，從 創始人、管理團隊 那裡就寫下了。

在AIGC之前，嚴蕭的技術研發和應用涉及過很多業務，比如資訊流、輸入法，讓他印象深刻的是 幾次來自廠長（李彥巨集）的反饋，看得非常技術也非常細節 。

費揚昭因為參與數字人專案，也接觸了不少百度的其他團隊和工程師，他覺得跟之前履歷相比，百度的 管理者都是技術出身 ，溝通起來很簡單。

在交流中，這些發明者也在表達， 百度上上下下的這種技術性，也是他們認為可以在這裡一直做下去的核心原因 ，既可以年輕力壯時衝在一線，也可以在技術視野的磨礪中，站到後方提供彈藥和把關。

至少目前為止，很多大神——外面知道的不知道的，就是這樣的，他們就站在那裡，讓你知道可以一直做技術。這些大神名字裡，被提到最多的是 王海峰 、 吳華 、 陳競凱 …

但百度不也有“黃埔軍校”的名聲嗎？意味著人來人往裡的聚散流失。

從 2016年 以來始終身處百度自動駕駛的楊吉林，對此給出自己的回答：

很少有人來前就是大神，是在百度成了大神，這個土壤養成了大神。

“被迫有了一種民族緊迫感”

所以百度為啥還要證明技術性？

在現場， 針對這些發明的價值和意義 的提問，讓工程師們驚詫。

黃爍華認為，現在這些發明落地很多成了賽道風口，大模型、AIGC、自動駕駛…… 但這些發明百度沒有一項是在風口時出發的 ，都是出於技術判斷和信仰提前出發，苦功突破，最終實現引領。 別人或許等風來，百度卻是造風口。

他還舉出新例子，量子計算和生物計算，距離風口都還有時間吧？但百度又已經提前出發了， “百圖生科像不像5年前的自動駕駛？”

楊吉林則補充，從無到有做成無人駕駛是難如登月的，但如果未來一定會實現，Robotaxi註定成為所有人出行的普遍選擇，那相信百度會是第一個到達這個目的地的公司。

即便大環境下行，財報和業績傳遞出的壓力感知得到，但讓楊吉林更加堅定信心的是投入的一直持續，他說他們的部門 一直在擴張 。從人到公司的底色上，就是寫滿了技術，圍繞著技術，這種東西已經深入骨髓，幹事情很爽。

“如果還覺得百度不夠技術，我會邀請他乘坐我們的無人車，無人車夠技術含量了吧？”

有意思的是，百度的量子計算硬體實驗室，也選在跟無人車運營相近的地方——北京亦莊。

所以辛望說他在工作間隙，也直接感受了一次無人車，情緒很特別，有興奮，有驚喜，也有自豪。

這種特別的情緒，在他回國完全投身量子計算後，有了更明確的表達。

現在國際上對於關鍵資訊科技的逐步封閉，使得他們這樣的核心研發人員無形中多了一種 民族緊迫感 ，更加深刻意識到在關鍵領域實現自主可控的重要性與使命感。

所以現在研發中積累專利的意義是什麼？

辛望覺得意義在於從頭就有了技術和專利，可以從實際產品、智慧財產權等多個角度避免了未來被卡脖子。

實際上，這也是近幾年來談論技術創新時再也無法繞開的挑戰。太平洋風雲變幻，每一次東海岸傳來的新訊息，今天這個不能用了，明天那個也收緊了。

但也是這種大背景下，百度在中國科技公司中的某種“獨家性”反而被不斷凸顯，因為在以AI為核心的這波技術創新週期中，百度的技術、研發和佈局，不僅夠基礎源頭，還全棧全鏈，最重要的是具備競爭力和領先性。

所以有一種說法，也是在這種大背景下提出的，說在AI領域，以及百度技術創新和發明已經展現成果的領域，中國其實都多了一種選擇、擁有了一項珍貴的自由： 免於斷供恐懼的自由。

這或許不是百度搞發明和技術佈局時的全部出發點，但也確實成了不爭的事實和結局。

（受訪者意願，文中受訪工程師用了化名。）

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