時隔半年多，李彥宏再次公開談起了自動駕駛、Robotaxi：
“蘿卜快跑技術上2周落地一城，2個月去安全員”
“出險率只有人類的1/14，3年內從未出現嚴重事故”
“中國做Robotaxi，壓力比美國大得多”
“最擔心的事有3件”
……
此時此刻，DeepSeek沖擊波還在震蕩，成為所有AI玩家必須回應的問題；
Robotaxi賽道也進入了一個全新周期，大小玩家競相追逐落地。
中國AI、Robotaxi最早的技術推動、應用落地領軍者百度，給出了最新解讀和判斷。
（以下為李彥宏最新發言實錄，僅做閱讀流暢性編輯和必要背景補充）
Q：中國各行各業的技術創新代名詞，往往都是大幅降低成本，包括汽車行業，該怎么理解？
李彥宏：回顧過去幾百年，大多數創新都與降低成本有關，不僅是在人工智能領域，甚至不僅僅是在IT行業。成本降低一定數量、一定百分比，那么這意味著生產率提高了相同的百分比。我認為，降本就是創新的本質。而今天，創新的速度比以前快得多。
中國公司層面，百度可能是第一個感受到高昂成本帶來痛苦的企業。以Robotaxi舉例，在美國或更發達的市場，網約車價格遠高于中國。所以一輛Robotaxi汽車即使成本10萬美元，仍然可以通過無人駕駛賺錢，但在中國，出行服務價格價格要低得多，所以我們必須給出一種成本低得多的技術，才能實現無人駕駛。
因此，在一定程度上，我們是被倒逼著創新以降低成本。
Q：如果中國Robotaxi成本更低，是否可以認為中國的自動駕駛生態，比美國更有優勢？如何對比這兩者的產品？
李彥宏：我覺得自動駕駛有許多技術路徑。比如特斯拉有他們自己的方法，采用純視覺方案，依靠神經網絡和算法從輔助駕駛過逐步過渡到完全自動駕駛，最后到完全無人駕駛的階段。
但Apollo采取了不同的方法。落地上先在某一地理區域實現運營，并且從第一天開始就以無人駕駛為目標。這兩種方法都有其優點。我們要做的是加快速度。只要監管環境允許，就會在那里部署。
Q：Apollo從決定部署到完全實現，需要多長時間？
李彥宏：從技術上講，大約需要2周的時間。但是為了符合當地的規定，一個典型的部署周期大概需要6個月。
目前大多數城市要求有安全駕駛員，1到2個月后就可以去安全員，然后逐漸可以開始收費運營，緊接著可以將運營區域從特定區域擴展到整個城市。整個過程通常需要大約六個月的時間。
Q：有沒有讓你擔心的事情？
李彥宏*：首先是監管環境。現在技術已經領先于監管，有時我會想既然技術已經準備好了，為什么不能部署到更廣泛的地區呢？
其次，技術進步非常快，盡管Apollo今天的成就令人印象深刻，但六個月后或兩年后的技術進步，還會來自百度嗎？或是其他同行？甚至是不同行業的玩家？每個人都在向前沖，我當然也擔心競爭。
另外，我們已經證明Robotaxi比人開車安全得多，至少更安全10倍。我們的Robotaxi出險率僅相當于人類駕駛員的1/14。我們非常重視安全問題，截至今天，Apollo在相對大規模的情況下運營了兩三年，還沒有發生任何嚴重事故。
但這仍然是一個新行業、新領域，大眾對事故的容忍度很低。
（背景補充：根據百度2024 Q3財報及其他公開信息，目前蘿卜快跑在國內季度承運單量為98.8萬單，累計服務訂單超800萬單，全無人駕駛單量占全國單量70%，落地城市超過10個，車隊規模約為2000臺）
Q：在你看來，DeepSeek的出現是意料之中嗎？或者你也被它的成就震驚？
李彥宏：我認為，創新是不能被計劃的。你不知道創新何時何地到來，你所能做的是營造一個有利于創新的環境。
我們生活在一個非常激動人心的時代，摩爾定律說每18個月性能會翻倍、成本會減半，但今天的大語言模型，可以實現每12個月，推理成本就可以降低90%以上。這比過去的計算機革命要快得多。
百度的技術背景是搜索引擎，它天然接近大語言模型，所以我們在2023年3月就推出了文心一言，我們也是上市公司中第一個推出類ChatGPT應用的。谷歌后來推出了Bard，并將其更名為Gemini。
這是一個非常激動人心的時刻，我們到處都能看到創新，我們必須適應這種快速變化的創新。
Q：DeepSeek讓全球許多大型芯片廠商股價大幅下跌，如何看待數據中心和AI基礎設施的未來？
李彥宏：我在過去一個月左右的時間里，一直在思考這個問題。從基本面來看，最重要的主題仍然是技術進步非常快，成本每年降低約90%，性能越來越好。
技術發展如此之快，更加無法停止投資，以確保處于這場技術創新或革命的最前沿。今天仍需對芯片、數據中心和云基礎設施進行持續投入，用于打造更優秀、更智能的下一代模型。
為此，需要使用更多的算力來嘗試不同的路徑。也許，在某個時刻你會找到一條捷徑，比如說只需600萬美元就能訓練出一個模型，但在此之前，你可能已經花費了數十億美元，用來探索哪條路才是花費這600萬美元的正確途徑。
Q：這難道不是賭徒困境嗎？能夠獲得足夠的回報來證明這是值得的嗎？
李彥宏：我對人工智能的未來持樂觀態度。我認為即使在當前水平下，大語言模型也已經在各種場景中創造大量價值。我們有數十萬客戶在使用大模型提高招聘、電子商務、醫療保健甚至能源、電力等領域的效率。
但我也認為確實需要關注應用層的價值創造。如果基礎設施層投入了數千億美元，卻無法開發出能帶來十倍以上回報的應用，那么就是不可持續的。
各種不同場景中看到的應用案例集中在ToB領域，在ToC（面向消費者）領域，還沒有看到所謂的超級應用。比如ChatGPT，它的日活躍用戶/月活躍用戶比例是16%。而如果你看Facebook或微信，這個比例接近90%。現在，ChatBot的平均用戶使用時間大約是10分鐘，而社交媒體則是100分鐘或120分鐘。
整個世界目前都在焦急地尋找這樣的超級App，但我相信，隨著時間的推移，有人會找到解決方案。
DeepSeek成功，另一個角度看又一次引起了大模型的開源閉源之爭。
眾所周知，李彥宏一直都是堅定的閉源支持者：
如果開源能力要追平閉源，它需要有更大的參數規模，這意味著推理成本更高、反應速度更慢。
激烈競爭環境下，商業化閉源模型最能打。另外，沒有應用，基礎模型一文不值。
……
但在最新的訪談中，李彥宏的口徑發生了變化：
我在過去幾個月中學到的是，開源可以幫助你獲得更多關注。我們正處于AI、生成AI創新的早期階段，更快的傳播將有助于提高采用率，但也有助于更多的人嘗試這項技術。
我只想強調我的觀點：關鍵不是你用的是哪種語言模型，而是什么樣的應用、創造什么樣的價值。
—?聯系作者?—
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