以下为演讲全文：
尊敬的各位领导，各位嘉宾，大家好!很高兴再次来到上海，参加2022WAIC世界人工智能大会。
WAIC已经连续举办了四届，它的全球影响力和引力场效应日益提升。上海人工智能产业规模实现了倍增，世界级产业集群的建设也迈开了坚实的步伐。新一届大会的举办将助推上海人工智能发展实现新的跨越。
过去一年，无论是在技术层面还是在商业层面，人工智能都取得了巨大的进展，有些在我看来甚至发生了方向性的改变。刚才大家看到的AI作画是过去一年技术层面进展的一个代表。之所以说是方向性的改变，指的是AI从理解语言、理解文字、理解图片、理解视频走向了生成内容，像刚才大家看到的希加加用AI作画，就是通过文字描述自动生成了各类风格的图片作品。 今天百度的APP有些视频内容其实也是我们AI百家号的图文自动转换成视频的结果，这些都是所谓的AIGC，就是人工智能自动生成内容。AIGC背后的技术是预训练大模型，有很多人都是人工智能方面的技术大牛，相信在后续的发言中会多次涉及到预训练和打模型技术。我想说的是AIGC将颠覆现有的内容生产模式，可以实现以1/10的成本，以百倍、千倍的速度创造出来有独立价值和独特视角的内容。
当然更让人兴奋的是商业层面的进展。人工智能火了这么多年，商业发展是软肋之一。缺乏好的商业前景会让创业公司增长停滞，产生巨额亏损，融资上市都变得非常困难，即使是对于大公司来说，这个影响也是非常负面的。大公司也会越来越不接地气，要么逐渐变成一个单纯的研究部门，要么逐渐成为其他业务的一个赋能。
说到商业应用，进展最明显的还是自动驾驶领域。今年6月份通用支持的克鲁兹在美国旧金山开启了全无人的自动驾驶商业化运营。虽然这中间出了各种各样的磕磕绊绊，但是他们还是坚持下来了，并且在不断扩大运营范围。
在中国，百度的“萝卜快跑”7月份累积订单量已经超过100万单，运营范围遍及北京、上海等十多个城市。本月初，重庆和武汉分别开放了“萝卜快跑”全无人商业化运营，为我国无人驾驶的商业化和规模化扩张提供了国际领先的政策环境。在我看来，这里也涉及到方向性的改变。以前大家认为无人驾驶离我们很远，连图灵奖获得者斯纳斯基(音)都认为实现完全无人驾驶可能需要几十年的时间。因此人们把希望更多的寄托在L2+这样的渐进式路线上，认为自动驾驶的技术路线应该是先实现L2，再实现L3，最后是L4、L5。其实在我看来，L2之后率先进入商用的是L4，而不是L3。因为L2和L4的事故界定都是清楚的。L2出了事，责任在司机，这就是为什么主机厂商不管自己说自己的自动驾驶能力有多强，永远都认为司机要为事故负责任。而L4的责任界定也是清楚的，就是没有司机，运营商要为事故负责。L4和L5的区别，L4是限定范围的无人驾驶，L5是不限定范围的无人驾驶。L3就不一样了，司机在需要的时候要进行接管，这就使得事故责任的界定变得很难，所以我认为L3的普及很可能需要更长的时间。
另外从我们的实践来看，自动驾驶进步的速度是超预期的，当我们希望在一个城市某一个地区获得自动驾驶运营资质的时候，技术上一般只需要20天左右的准备时间就可以了。因为技术的通用性，它的泛化性已经很好。我们的自动驾驶不是通过对于特定区域的过度弥合还实现的。今天超过10个城市的市民可以体验到“萝卜快跑”的自动驾驶服务，自动驾驶其实离我们很近。公众对于自动驾驶的信任和欢迎程度也在提升。有调查显示，83%的中国人是接受自动驾驶结果的，中国消费者对于汽车的网联化、智能化需求，以及欢迎程度和容忍程度都比较高。当然，车厂也在主动拥抱自动驾驶，很多汽车的主机厂意识到，从零开始做自动驾驶的研发既不经济也不高效，而且没有竞争力。他们更愿意跟我们这样的专业技术厂商进行合作。
目前与阿波罗合作的国内外主流车厂有30多家，百度旗下的极度汽车也是阿波罗的合作伙伴。今年6月，极度发布了首款机器人概念车ROBO-01，量产车型将于2030年上市。它是一款可以自由移动、自然交流、自我成长的智能汽车，体现了汽车的智能觉醒。除了自动驾驶，过去一年我们还在很多个领域都看到了人工智能的商业化进展，最明显的是在基础设施的智能化改造方面。首先是智能交通，目前中国的公路交通网络还不能实现实时的信号灯调节和车路协同，需要提升通行效率和降低事故发生率。
城市的拥堵让很多人在路上浪费了大量的时间。各地为了缓解交通拥堵，不得不实施对汽车的限购限行政策，这遏制了本来的消费需求，而且也不能从根本上解决问题。根据我们在各地的实践，通过对交通网络的智能化改造，可以让通过效率提升15-30%，这意味着什么?这基本上相当于每年对于GDP的贡献能够产生2.4-4.8个百分点的增长。
目前百度的智能交通方案已经在全国50多个城市落地实践，就在前几天交通部正式将百度列为交通强国的试点单位，在高精地图、智能汽车、智能道路、云平台、智能交通、产业生态发展等方面进行试点。我们希望，随着通行率提升，对于汽车限购限行政策可以走进历史，并为疫情后的经济注入新的增长活力。
其次，能源水利的基础设施智能化。中国在能源、水利、水务、供热等领域已经建立起强大的基础设施物理网络。但是过去的建设重硬件、轻软件，智能化水平不高。今年全国大面积高温天气，用电负荷屡创新高，整个电网系统都绷的很紧，哪怕一个小小的故障都有可能导致大规模停电。现在中国有很多省级电网都使用了百度智能云的AI巡检，7×24小时不间断巡视，这个巡检效率比原来提升了6-10倍，有效保障了供电安全。我们认为下一步应该加强水利、电利系统资源调配的顶层设计，加快这些基础设施的智能化改造，用AI来实现高效的、实时的资源调度。
另外在工业互联网领域，凭借云智一体的独特优势，百度智能云打造了一个AI+工业互联网的平台，我们叫做开物。这个开物入选了国家的双跨平台。开物正在帮助中国企业在质量管理、安全生产、能耗优化、物流调度等主要场景中降本增效，提升创新能力，助力中国从制造大国走向制造强国。比如在质量管理环节，一家车厂完成车灯22个点位的质检只需要一秒钟。在能耗优化环节，我们用AI帮忙某个火电厂优化空冷导(音)设备能耗，实现了一度电降低1.55克标煤。如果按照全国1000台空冷机组折算，一年碳减排潜力可以达到600万吨，从而助力国家“双碳”目标早日实现。
AI在这些领域的商业化应用需要针对每一个行业进行端到端的技术调优。百度在人工智能领域已经摸爬滚打整整十年。这十年我们累积研发投入超过了一千亿，每年研发占收入比例都超过15%，去年更是高达23%。这在全球的大型科技互联网公司中都属于凤毛麟角。这样压强式、马拉松式的投入，使得我们在人工智能的各个层面都有领先的自研技术，从最底层的高端芯片，我们的昆仑芯到框架层，再往上就是模型层，当然最近还推出了针对行业的大模型，有金融行业的大模型、电力行业大模型、航天行业的大模型等等，最后才能实现在应用领域效率的大幅度提升。
当然，我们也意识到实体经济的很多领域数字化改造尚未完成，而数字化本身其实并没有带来效率的明显提升。智能化的渗透又尚需时日，智能化对实体经济巨大的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要在黑暗中摸索一段时间。但是，一个新的事物从无人看好到无人能及，决胜往往就在“坚持”二字。科技创新尤其如此。科技创新离不开制度创新的配套，需要以更大的改革魄力给创新最好的发展环境。比如目前无人车普及仍然面临着“四不一难”的政策障碍：无人车不能入市，不能上牌，不能去掉安全源，不能进行运营收费，事故责任难以界定。我们国家自动驾驶技术处在世界前列，但是机会也稍纵即逝，需要推动制度创新，进一步突破政策瓶颈，只有这样才能实现人工智能和实体经济的双向奔赴，才能推动社会的巨大进步。
最后，预祝本次2022世界人工智能大会取得圆满成功。谢谢大家!
（WAIC）
