发力 AI 近十年，百度正在迎来**的机遇。

2 月 22 日晚间，百度发布 2022 年 Q4 及全年未经审计的财务报告。2022 年全年，百度实现营收 1236.75 亿元，归属百度的净利润（非 GAAP）206.8 亿元，同比增长 10%。

第四季度，百度实现营收 330.77 亿元，归属百度的净利润（非 GAAP）53.71 亿元，同比增长 32%。2022 财年，百度核心业务连续四个季度业绩超市场预期。

除了公布财务业绩，对于近期备受关注的类 ChaPT 产品「文心一言」，李彦宏在电话会上表示，文心一言将率先集成进搜索产品，通过新功能吸引到更多的用户，并给广告业务带来更多机会。

2022 年以来，百度围绕文心大模型展开了一系列动作。5 月，百度提出了「构建更适配应用场景的模型体系」；11 月，文心大模型全面升级，发布了包括 5 个行业大模型在内的 11 个大模型，同时发布了 AIGC 绘画产品「文心一格」。

关于即将发布的「文心一言」，截至目前已有爱奇艺、集度汽车、小度、智联**、太平洋汽车网等多个合作伙伴宣布加入百度文心一言生态圈。

基于长期建立的大模型体系，百度已有的业务体系也有望迎来新一轮升级。不论是百度自身的 C 端搜索产品，还是旗下的小度音箱、集度汽车智能座舱等产品，都能够直接接入语言大模型的能力，获得性能和体验提升。

而以 AI 能力为优势的智能云业务，接入大模型能力后，也将能够向企业客户输出语音交互、内容生成的能力，赋能软件企业。

百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏表示，「凭借在 AI 领域的长期投入，百度将抓住即将到来的 AI 拐点，为我们的整个业务组合——从移动生态到智能云、自动驾驶、智能硬件等——开拓全新的机遇。」

核心业务持平，多项主流业务与「文心一言」整合

2022 年对中国乃至全球互联网公司来说都是极其不易的一年。但整体来看，百度在 2022 财年的业绩表现依然相当稳健。

总体来看，百度的核心业务持平，营收增长由非在线营销收入贡献。李彦宏在财报会上表示，随着疫情缓解，在线营销开始出现复苏迹象。

2022 财年，百度核心业务营收为 954 亿元人民币，与去年基本持平。其中，网络营销业务营收为 695 亿元人民币，同比下降 6%。

非在线营销收入方面，2022 年的整体营收为 259 亿元人民币，同比增长 22%，主要由云计算和其它基于 AI 驱动的业务推动。

业务表现上，过去一年，百度搜索规模年同比增长 17％；移动端搜索查询次数和信息流分发量，均实现了两位数的同比增长。百度 App 月活用户数于 2022 年 12 月达到 6.48 亿，同比增长 4%。此外，2022 年前九个月，小度位居中国智能屏和智能音箱出货量第一。

在智能云业务上，百度 ACE 智能交通系统从 2021 年的 35 个城市扩展到 69 个城市，合同金额超过 1000 万元人民币。根据 IDC 2022 年上半年发布的中国公共云市场报告，百度第四年被评为第一大人工智能云供应商。李彦宏在内部信中表示，「百度智能云利用 AI 技术，为行业提供标准化的解决方案，提高了利润率。」

智能驾驶方面，截至 2023 年 1 月底，萝卜快跑累计订单量超过 200 万单。

升级后的文心大模型体系｜来源：百度

相比已经存在的基本盘，今天更受关注的还是百度在语言大模型方向的探索。作为百度乃至国内发布的**类 ChaPT 产品，文心一言的进展，背后的文心大模型，以及与现有业务结合的规划，都是外界关注的重点。

未来，百度主流业务将与文心一言整合。除了升级相关产品外，李彦宏强调了其对云服务的意义，「之前选择云厂商更多看算力、存储等基础云服务。未来，更多会看框架好不好、模型好不好，以及模型、框架、芯片、应用之间的协同。这会根本性地改变云计算市场的游戏规则。」

始于四年前的文心大模型

ChaPT 出圈，让普通人也感受到语言大模型的能力与优势。而在产业界，对于大模型的探索已存在多年。谷歌等公司 5 年之前开始语言大模型的布局。对 AI 技术持续投入的百度，也在 4 年前开始了大模型的技术积累。

谷歌 2017 年发布神经网络架构 Transformer 后，语言大模型开启了新时代。Transformer 能够让机器在处理语言信息时关注单词之间的联系，并预测接下来会是什么单词。这大大增强了语言的理解能力。如果将语言大模型比喻成复杂的建筑，Transformer 便是搭建时**用的砖头。

在此之后，所有的大模型，都基于这一架构进行设计。2018 年，谷歌发布发布了基于 Transformer 的预训练大模型 BERT；Open AI 则发布了 GPT，这是 ChaPT 的第一代模型。

紧随其后，百度于 2019 年发布了初代文心大模型：ERNIE 1.0。这也是文心系列模型的起点，初代文心模型基于谷歌 BERT 模型结构，增加了优化设计。

预训练模型大模型可以看作一种新的研究思路。在过去，自然语言理解有各种不同的任务，如翻译、知识问答、多轮对话等。解决每一个问题，需要专门训练出模型，但能力的提升却容易遇到瓶颈。预训练模型则换了另外一种思路，先用大量数据训练出一个具备基础语言理解能力的模型，再通过少量数据的微调，让其具备处理某种任务的能力。

文心大模型优化的一个关键点在于加入了知识图谱。作为一种信息加工方式，知识图谱将现实世界中存在的概念、以及相互关系用符号表示出来，最终形成一个可视化的「图谱」。将这种方式加入预训练，就增加了大模型在知识相关任务上的能力。

在训练数据上，文心大模型也有明显特点。基于百度自身的数据优势，训练模型的语料来自百度百科、百度新闻、百度贴吧、以及中文的****。这其中包含了大量的知识性的语料。

2019 年 7 月，百度再次升级模型，发布了 ERNIE 2.0，并在 2020 年全球全球规模**的语义评测比赛 SemEval 上，获得了 5 项世界**。发展至今，百度语言大模型文心一言突出的能力是「知识增强」，能够生成对话、进行文本创作。

大模型是未来 AI 产业体系的重要组成，但要把大模型用起来，还需要底层算力、上层应用的共同搭建。百度也在这一方向上进行了诸多实践。

直接支撑文心大模型的平台，是飞桨产业级深度学习框架。这是目前被广泛使用的深度学习框架。截至 2022 年 11 月底，飞桨平台上已凝聚 535 万开发者、创建 67 万个 AI 模型，服务 20 万家企事业单位，位列中国深度学习平台市场综合份额第一。在百度 AI 能力的整体架构中，深度学习框架位于第二层，整体的四层能力包括「底层芯片 + 深度学习框架 + 大模型 + 应用层」。

去年底，百度发布了**的生成式 AI 产品「文心一言」，这是应用层的**产品，目前已经被不少新媒体用来生产配图素材。这是一个 AI 作画平台，由飞桨学习框架和文心大模型提供技术支持。百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜介绍，百度将文心大模型已经形成「模型层 + 工具与平台层 + 产品与社区层」的整体布局。

「文心一格」产品的发布，意味着百度已经开始积累大模型的工程化落地能力，而接下来「文心一言」产品的发布，将沿着这一方向进行更多探索。

「文心一言」融入更多业务

深度学习三巨头之一的 LeCun 表示，新的 AI 热潮，将带来企业内部深度学习研发的复兴。对于百度来说正是如此。与学术性质的研发不同，在企业中的技术研发，不仅仅涉及概念验证，还因探索与业务场景结合、规模化而需要更大成本。

如微软总裁纳拉德所说，AI 将从根本上改变每一个软件类别。如今，正来到了探索大模型与更多业务场景结合、赋能产品的加速时期。百度也已经公布了相关规划。

三月份即将发布的「文心一言」（ERNIE Bot）是基于文心大模型所发布的新的语意理解平台。从英文名 Bot 可以看出，底层的技术将是一个类似聊天机器人（Chatbot）的对话模型。「文心一言」将会利用跨模态、语言理解和生成能力等，为人们提供自然流畅的聊天体验。

对于百度来说，拥有了这样的新技术平台，首先能够提升的便是搜索产品。目前，搜索产品的收入大约占到百度整体收入的 60%，依旧是最重要的产品之一。

多年来，搜索产品的形态和用户体验没有太大的变化。当对话体验与原有的搜索引擎形成互补，用户在搜索相关链接的同时，也能够直接阅读定向生成的内容，将是十多年来搜索产品最显著的一次产品变革。这也将成为互联网的新流量入口。

这种对话能力，还能够接入智能座舱的场景中，以语音交互的形式体现。前不久的三里屯体验中心启动会上，集度汽车 CEO 夏一平表示，「集度将融合百度文心一言的全面能力，支持汽车机器人实现自然交流的再进阶。」当新的模型能力接入汽车终端，人们在座舱内不仅能够通过语音对设备进行更全面的控制，还能够获得类似于和一个「人」交流对话的体验。

除了 C 端产品之外，模型能力也将接入百度的智能云中，为 B 端服务能力带来提升。百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖表示，「文心一言」将通过百度智能云对外提供服务，率先在内容和信息相关的行业和场景落地。

将大模型的能力引入云服务，将是必然的趋势。微软此前已经表示，计划将 OpenAI 的多项技术引入 Azure 云服务中，包括 ChaPT 以及绘画模型 DALL-E。将来，通过云服务的方式，AI 改写软件的进程才会真正发生。

百度智能云宣布，将在 5 月推出针对「文心一言」模型的 API 接口。这将使百度智能云在语音合成、机器翻译、自然语言处理方面的服务能力提升，客户可以直接调用相关能力应用到具体的场景里。

去年百度智能云年增长为 12%，在 AI 云市场位列第一。具体而言，在数字人、智慧城市等领域，百度智能云为市场份额第一。百度搜索业务之外的其它业务，主要受智能云及其他 AI 驱动业务的推动。大模型能力的接入，将带来更强的增长势能，也将拓展 AI 云的服务范围。