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如何培养出合格的企业,如何让企业更加伟大,是企业家们一直在追寻的问题。古今同是,中外亦然。而创新,是这一过程中无法避开的话题。
创新是企业发展的命脉。美国在20世纪的崛起,也因为庞大的创新基因激励。那些带动美国科技发展的伟大公司,无一例外都将创新两字写在了自己企业发展的核心规划上。
石油大亨洛克菲勒就曾在给接班人小洛克菲勒的38封信中重点提及,管理的核心是创新,甚至他希望小洛克菲勒能够去寻找到有创新精神的企业,然后收购他。后来,也正是依托孜孜不倦的创新精神,小洛克菲勒持续创造了洛克菲勒家族的辉煌。
然而到了现在的这个时代,创新的路径也在不断演变。窝在实验室单纯的技术创新已经跟不上时代,如何更有效地创新技术,进而推动自身企业的增长成为伟大的企业,已经是所有企业家需要追寻的答案。
百度创始人、董事长兼首席执行官 李彦宏
作为中国首屈一指的以技术创新驱动的企业代表,百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏最近在百度Create 2022现场的主题讲话,就新时代创新给出了一个可选路径。
这个路径要从创新的本质说起。
不到15分钟的精炼发言,李彦宏梳理了创新应该做的和未来可能的趋势。
最核心的是,他回答了“创新的本质是什么”。
李彦宏认为,创新不是说创造一个过去没有的技术,而是这个过去没有的技术到底产生了什么样的社会影响,而这个影响一定得通过产品、通过商业化应用才能够产生。“这一步其实是最难的,但也是必须要去做的事情。”李彦宏说。
在他看来,创新的本质,尤其是对企业家来说,实际上就是要促进企业的稳定且有效增长。
在发言中他特意举例,从一张过去2000年世界人均GDP的曲线图可以看见,在更早的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。
他判断这一段时间人类经济的快速增长是跟科技创新密切相关。
自18世纪以来,已经先后发生了三次工业革命,每次工业革命都有其理论基础,都是首先在基础科学研究理论领域取得突破,出现了革命性的理论成果,然后在这一理论的指引下,才会出现应用科学、技术发明领域里的突破,最终导致出现新的工业革命,推动经济社会快速发展。
也正是由于这样一些科技革命的发生,让这段时间人类经济的增长出现了前所未有的趋势。而现在处于第四次革命的初期,所有企业都在探索第四次革命可能的发展方向。
在李彦宏看来,百度近几年的技术努力已经发现,第四次科技革命的标志是深度学习算法。这个技术能够带来的效率提升、能够驱动的经济增长,是比很多人想象的要更大的。
因此,百度主要的创新精力都在这个方向。“与深度学习相关的重大创新,包括自动驾驶,也包括水电能等领域的智能调度系统。它们的应用会像汽车、互联网这些发明一样,产生重大社会影响,是重大创新。”李彦宏表示。
百度的创新探索方向,很明显在财务数据上给予了回报。2022年第三季度财报显示,面对行业下行周期,百度逆势实现营收人民币325.4亿元。归属百度的净利润达到58.9亿元,同比增长16%,远超市场预期。
创造这样增长奇迹的原因,恰恰是百度在这两年不遗余力坚持推动发展的智能云和AI业务。在2021年这部分业务实现超过71%的增速之后,已连续3个季度实现超过两位数的增长。百度在人工智能领域的投入,已经给企业的经济增长提供了强大的动力,甚至从战略角度,为百度找到了更多增长曲线。
从这个意义上讲,有推动经济发展能力的创新,对企业来说才是有效的创新。所以科技创新是增长的源泉,而促进增长恰恰是企业所需要创新的本质。
在李彦宏看来,现在几乎全部的企业都在大小不一地利用自己的能力,想方设法推动科技创新。但这里却存在一些不太被人关注的问题,实际上十分致命。
有一些企业家倾向于寻找学校和科研机构的帮助,从实验室中获取某些前沿的技术,成为自身企业的技术基础,这本无可厚非。然而这些技术基础未来如何演化,其实考验的是企业家判断创新方向的眼光。
李彦宏用百度这几年的实践说明,创新不是闭门造车。“创新,是你有机会进入市场,不断获得用户和客户的反馈,摸着‘反馈’过河才能实现的”。
百度的昆仑芯,其诞生本身就是反馈驱动创新的典型案例。实际上,昆仑芯在国内最早布局AI加速领域,深耕10余年。昆仑芯1代AI芯片于2020年量产,在百度搜索引擎、小度等业务中部署数万片。而百度一开始设计这个芯片,就是要在搜索过程中增加用户服务的满意度。
在整个研发过程中,为了给用户提供最真实、最及时的反馈,响应海量用户每天几十亿次真实的用户使用需求、1万亿次的深度语义推理与匹配,百度的科研团队不得不倒逼大模型、深度学习框架和芯片的优化,最终研发出这一款在AI芯片中性能非常领先的昆仑芯AI芯片。
某种程度上,没有百度十几年来对搜索引擎技术持续优化,对用户需求即时反馈的定力,就不可能有百度的昆仑芯问世。用李彦宏的话来说,“这就是一个典型的案例,大规模的真实反馈驱动了创新。”
再比如现在最火的无人驾驶应用——萝卜快跑,截至2022年第三季度末,萝卜快跑向公众提供的乘车次数已累计达到140万,继续保持全球最大自动驾驶出行服务提供商的地位。
而实际上,萝卜快跑恰恰还是百度自动驾驶技术的反馈平台。百度通过萝卜快跑的试运行以及相应服务的逐渐落地,一方面推动了无人驾驶技术在用户心目中的落地和应用,提升用户对无人驾驶的感受,为接下来无人驾驶技术全面商业化奠定基础;另一方面,百度也在服务用户的过程中通过收集用户使用中的反馈,不断改进自身的无人驾驶技术与智慧交通技术。
毕竟,无人驾驶算法再先进也是实验室中的技术,就像温室中的花朵,一定要通过现实中无人驾驶的不断应用,从中找出能影响行车安全的问题,及时解决,从而推动这项技术真正的早日成熟。
而为了保证近乎苛刻的安全环境,并提升管理的质量和效率,萝卜快跑试运行区域也匹配了百度的智慧交通管理系统,这也就意味着萝卜快跑的扩容,也在不间断地对百度智慧交通的相应技术进行测试和反馈,不断促进这些技术的创新和完善。
在李彦宏看来,萝卜快跑的订单对百度有着积极的意义。因为,“订单量最大,意味着我们能够获得最多的市场和用户反馈,这代表着,人们对自动驾驶的接受度很高,自动驾驶的落地速度,可能比预期要快”。
当然跟萝卜快跑与昆仑芯片类似的例子,在百度现在推广的技术产品中还有很多。
目前,这些现在看来已经成为百度未来几十年发展核心的技术,从开始的实验室到最终发展的方向,实际上并不是由开发者和决策者决定的,反而是在实践中根据市场与用户的反馈一点点修正,让技术的创新符合市场的需求最终产生的。
而恰恰是这样的操作,使得这些新的技术一落地就有了磅礴的生命力。
实际上,实践是创造性思维的现实基础,也是检验创新思维成果是否符合真理的最终标准。
百度的成功说明,创新的过程就是发现问题、研究问题、解决问题的过程。
只有在实事求是、求真务实的前提下解放思想、大胆创新才能顺应时代潮流,不断进步,最终找到真正符合自己企业发展方向的创新之道。
对于很多企业家来说,创新是必须要参与的事情,但创新的方向如何确认,其实是考验企业家经营智慧的一个重点。
李彦宏在这篇演讲中特意对此进行了阐述。
在他看来,百度近几年从技术延伸到增长的成功经验可以看出,贴近实体经济,促进数实融合,这既是国家层面的政策引导,又是科技企业尤其是创新类企业未来发展最可能的抓手。
百度一直坚持投入的人工智能便是最重要的技术基石和发展抓手。
如今,人工智能已经日趋成熟,“易想、易用、易学”的新发展阶段为技术的进一步普及应用提供了强有力的托底保证。
同时,人工智能的强大能力恰恰能帮助实体经济,尤其是工业生产制造企业减少重复性劳动,降低那些必须用人工来完成的高频率低智能的工作,最终提升企业的生产效率,回过头来更驱动了人工智能的优化迭代。
百度飞桨的崛起,就是一个很好的例子。
为了在人工智能领域迎头赶上,百度人工智能团队在看到国内算法和深度学习框架缺乏的实际情况后,将打造中国具有自主知识产权的深度学习框架,作为了整个实验室重点发展的技术方向。2017年2月,百度获国家发改委批复,牵头筹建深度学习技术及应用国家工程实验室,重点解决中国人工智能基础支撑能力不足等问题。
飞桨推出伊始,还只是一个小范围的框架,但随着百度在内部几乎全部的人工智能系统中不断应用,并通过反馈持续调整,飞桨框架得以逐渐完善,并向外延展,应用到各行各业。
更关键的是,飞桨在应用于各行各业的过程中,与实际应用场景融合创新,既切实解决了行业应用问题,又使飞桨平台得到持续积累和提升,这形成了一个超乎想象的正向循环。也正是因为这个正循环的存在,飞桨开始大量吸引有人工智能开发需求的用户入驻,功能不断强大。
比如,依靠飞桨,菲特检测技术公司开发了AI检测流程和算法,将变速箱铝压铸件误检率大幅降低,实现一台设备运行一天抵6人12小时工作量。
浙江能源集团则利用飞桨开发了一套电厂设备故障智能预判系统,可根据设备输入的各项信息进行故障预判,自动分析故障的原因及可能产生的后果,还能自动推送故障针对及维护方案以及历史故障案例信息,有效提高了电厂设备故障抢修的效率。
当然,在农业领域很多企业也开始通过飞桨来提升效率。京东方后稷、裕农联合飞桨打造了有AI参与建设的智慧植物工厂。通过机器24小时自动照看、多方位呵护蔬菜生长采收,实现了农产品生产的效率提升。
……
正是在不断融合产业需求的基础上,截至2022年5月,飞桨官方支持的产业级开源算法模型超过500个,已汇聚535万开发者,实现超过67万的应用案例,成为促进中国AI产业发展的基石。
某种程度上,飞桨的成功说明了创新方向与企业实践需求有机融合之后,会迸发出无穷的活力。
2021年Create大会上李彦宏说,“随着技术应用门槛不断降低,创造者们将迎来属于人工智能的黄金10年”。
时间无疑已证明了这句判断的正确性,而如果要增加新的判断的话, “与实体经济相融合,恐怕是人工智能发展的未来”这句话非常合适。
当然,实体经济很多领域的数字化改造尚未完成,而数字化本身并未能够带来效率的明显提升。智能化的广泛渗透还需要时间,智能化对实体经济的巨大拉升作用还没有成为广泛共识。因此人工智能的商业化还需在黑暗中摸索一段时间。
但困难同样也孕育着机遇,凭借着非常完善的生产体系,我们的技术创新企业有着超乎想象的技术实践空间,而坚持数实融合、坚持人工智能这两个方向不动摇,中国的创新企业,在不远的将来一定会找到自己发展的通途。
因此,不要惧怕周期,只要坚持自己的创新,坚持方向不动摇,穿越周期是一个大概率的事件。
而某种程度上,这样的企业其实已经离伟大不远了。
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