【通信產業網訊】（記者 崔亮亮）2023年9月12日，百度發布了“2023百度十大科技前沿發明”，包括“基于大模型的檢索生成決策交互一體的智能系統”“基于大模型的端到端搜索技術”“飛槳端到端自適應的分布式訓練技術”等十項百度前沿發明。其中超過70%涉及大模型和重構創新，一批創新AI原生應用踴躍而來。

“我們大模型的專利申請量、授權量都是國內第一，深度學習專利申請量全球第一?！卑俣仁紫夹g官王海峰表示，百度發布十大科技前沿發明，是百度一年來前沿創新成果的集中展現。我們鼓勵培養AI原生思維，踴躍創新AI原生應用。

具有預見性的十大發明

2022年9月，百度首次發布“十大科技前沿發明”，披露人工智能及其自動駕駛等多個領域高價值專利成果。其中就包括“跨模態通用可控AIGC”“知識增強大模型”“數字人智能化生產”等突破性成果。兩個月后，ChatGPT橫空出世，生成式人工智能和大模型代表了一個新技術范式，與百度發明成果相互印證，證明了“十大科技前沿發明”的前瞻性和準確性。

百度首席技術官王海峰表示，發布十大科技前沿發明，是百度一年來前沿創新成果的集中展現，有超過70%的發明都涉及到大模型和重構創新。

此次，“2023百度十大科技前沿發明”涉及大模型、基于大模型的端到端搜索、飛槳、AI芯片、生成式檢索、內容生成推薦技術、自動駕駛決策系統、生物計算大模型、高性能量子芯片。充分展示了百度在推動前沿創新、促進產業升級方面的強大實力，展示了百度技術的前沿性和市場前瞻性。

聚焦前沿創新必將大有作為

當前，數字經濟與實體產業加速融合發展，我國的產業體系品類齊全、體量龐大，人工智能技術有豐富的應用場景，賦能產業的轉型升級，廣泛應用于各行各業，成為科技革命和產業變革的重要驅動力量。北京市知識產權局副局長秦元明提到，我國在建設世界科技強國的新征程中，百度這樣的科技企業必將大有所為。十大科技前沿發明展示了百度在多項世界前沿領域的創新和突破，必將引領產業的高水平創新和高質量發展。

百度集團資深副總裁、總法律顧問梁志祥表示，技術競爭的背后是知識產權的競爭。強大公司背后凝聚著一個強大技術團隊，強大技術團隊背后凝聚著很多強大的專利。百度擁有充滿技術基因的強大技術團隊和知識產權團隊，大模型技術和專利布局業界領先，為百度產品的領先提供了重要支撐?！斑@個世界在改變，這個世界在不斷革新，現在就是各類技術人員的時刻?！绷褐鞠楦锌?。

從拼參數到拼落地

隨著越來越多的大模型產品陸續上線，我國生成式人工智能發展也將從“拼大模型參數”階段步入“拼原生應用、拼產業落地”階段，而產品和應用的每一項功能正常運轉，都離不開大量的前沿發明作為底層技術支撐。這些前沿發明聚沙成塔，構筑起通用人工智能的四大核心能力：理解、生成、邏輯和記憶，驅動大模型各項能力在千行百業的落地應用。

8月31日，文心一言率先向全社會全面開放，獲市場熱烈反響，開放首日即回答網友3342萬個問題。10月17日，以“生成未來（PROMPT THE WORLD）”為主題的Baidu World 2023將在北京舉辦。作為年度最重要的戰略、技術、產品發布會，百度將發布多款AI原生應用，介紹大模型核心能力和最新進展。百度也將通過持續研發投入和技術創新，推動數智產業的快速發展，與合作伙伴一起推動人工智能產業化落地，實現高水平科技自立自強，為經濟高質量增長帶來更多動能。

附：百度2023十大科技前沿發明

一、基于大模型的檢索生成決策交互一體的智能系統

該發明提出了知識增強的大模型智能交互系統。該發明通過知識內化和知識外用兩種手段增強模型的知識性和推理能力，通過檢索增強提升模型實效性和事實準確性，通過對話增強提升模型記憶能力和多輪交互能力。該發明技術顯著提升了大模型的理解、生成、邏輯、記憶能力，并廣泛應用在百度的核心業務，賦能了千行百業。

二、基于大模型的端到端搜索技術

該發明提出了大模型端到端搜索技術，打破了傳統級聯分治的模式，標志著10余年來百度搜索技術架構的重大代際變革。該發明技術已被廣泛運用于通用搜索、視頻搜索、企業搜索等多場景，系統效果和研發效率均顯著提升。

三、飛槳端到端自適應的分布式訓練技術

該發明通過“兩個統一表示”對硬件資源和模型結構統一建模，支持任意模型在異構硬件下實現最優模型切分和資源分配，以通用自動混合并行策略實現高效訓練，并可針對故障中斷、資源擴縮自適應重新完成最優切分和并行策略選擇，實現自動容錯和彈性調度，在大規模分布式訓練的靈活性、易用性、高效性和魯棒性等方面具備明顯優勢。該發明技術成功助力文心一言高效訓練，大規模集群作業訓練有效率提升超30%，在百度智能云、智能搜索和推薦等核心產品線發揮重要作用，同時也廣泛應用于傳統行業的智能化改造，產生了顯著的經濟效益和社會效益。

四、飛槳多硬件分層適配一體化技術

針對智能芯片多樣性，通過松耦合的分層設計和簡捷適配接口，顯著降低芯片與框架適配復雜度，廣泛兼容多種硬件類型。針對AI應用的高性能需求，支持軟硬系統極致優化，充分發揮硬件潛能，實現業務應用收益最大化?；谠摪l明技術，飛槳已經和40多家芯片/IP廠商完成高效適配，實現繁榮的AI軟硬件生態，構建AI軟硬件適配技術體系并推進國家標準，引領行業發展。

五、面向企業級大模型平臺的AI芯片優化技術

該發明提出了面向企業級大模型平臺的AI芯片優化技術，通過精準控制、提前預判等方式在滿足高性能、低延遲AI計算的同時減緩AI芯片的瞬時大電流。該技術可以有效減少系統的整體成本、提升系統的穩定性和可靠性，并且提升在各種場景下AI處理器的使用效率。該發明技術為百度智能云千帆等企業級大模型平臺提供了更加高效、穩定的訓練和推理能力支持。目前千帆大模型已納管的國內外主流大模型數量達到42個，并提供大模型開發和應用的整套工具鏈，能為企業進行高效、可靠的AI應用的構建。

六、全鏈路生成式智能檢索系統

該發明實現了工業界首次將搜索系統與大規模生成技術相融合。通過引入全鏈路的可信度提升策略、真實數據的增強訓練和嚴格的模型風控機制，采用AI原生架構設計，完成異步模型計算架構的深度優化，成功地突破了大模型在大規模用戶應用場景的各種挑戰。該發明技術全線落地百度搜索產品，進一步提升了搜索結果的準確性和可靠性，助力搜索首位極致滿足效果快速提升，并超越了國際同行。

七、基于用戶心智理解的內容生成式推薦技術

該發明全新構建對話式推薦系統，利用大模型理解能力和生成能力的優勢：（1）將隱式反饋變為自然語言交互，推薦系統可對話，更加方便用戶理解；（2）實現內容推薦與內容生成結合，集成推薦前看點、推薦中互動、推薦后延伸，提升用戶陪伴式消費體驗；（3）基于大模型能力生成的海量高質量資源，支持個性化生成千人千面的內容。該發明技術已經在百度Feed在線應用，以對話的方式觸達用戶深層需求，激發用戶的閱讀興趣和探索效率，一期上線提升用戶時長10%。

八、數據驅動的自動駕駛決策系統

該發明以深度學習技術為核心，推動自動駕駛決策系統由規則驅動向數據驅動轉型，包括交互決策模型及其訓練方法、基于人類駕駛員和自動駕駛的數據生產方法，以及基于閉環仿真的評測系統等部分。該發明技術已在蘿卜快跑Robotaxi業務規?；涞貞?，累計吸收上億幀道路交互場景數據，決策準確率達到99.5%，實現90%以上的線上規則替代，有效支持Robotaxi無人化運營。

九、融合第一性原理的生物計算大模型

該發明融合生物領域數據和生物化學原理，構建極具創新性的生物計算大模型，在化合物和蛋白質領域取得重大技術突破，標志著百度在生物計算方向上的國際領先性。該發明技術已廣泛應用在小分子藥物發現、多肽藥物設計、抗體藥物設計等場景，在精度和速度上超越眾多傳統方法，助力合作伙伴在多個管線上找到高價值候選藥物分子。

十、高性能量子芯片的設計、流片與測控全棧技術

該發明瞄準超導量子芯片研發 “設計、流片、測控”閉環中的核心技術，旨在研發具有業界核心競爭力的高性能量子芯片，為量子計算的實際應用提供基礎支撐。通過“端到端”的優化，以及與量子軟件和量子應用的融合，高性能量子芯片研發將對人工智能、材料科學、藥物研發、金融科技等領域帶來高潛價值，進而促進量子計算的產業化。