百度|AI复原600年传世名画，李彦宏要用AIGC颠覆内容行业( 四 ) 李彦宏

2016年，百度打造了中国第一个自主研发、开源开放的产业级深度学习平台飞桨。 2019年，基于飞桨，百度开始深耕预训练模型研发，从大规模知识和海量数据中融合学习，打造具备“知识增强”能力的文心大模型。

比如，数字人画画能力，使用的是文心大模型——跨模态图文生成模型ERNIE-ViLG；而人对话能力，使用的是对话生成大模型——文心 PLATO ， PLATO有接近真人水平的对话能力，对话效果已经达到世界领先水平。

《富春山居图》合璧，就是文心大模型能力完整体现：其先是学习大量中国山水画，实现从“小白”向“大师”的进阶，再去学习就可以让补全出来的画作与现存真迹风格一致。

这就是“视觉生成大模型+单样本微调”的技术策略，意味着该模型可以在更多书画文物修复以及普通人书画艺术创作中，发挥重要作用。

AIGC方向外，文心大模型还广泛应用于搜索、信息流、智能音箱等互联网产品，并通过飞桨开源开放平台、百度智能云赋能工业、能源、金融、通信、媒体、教育等各行各业，帮助千百行业降本增效以及智能化升级。

这正是百度大脑、飞桨和文心大模型等综合AI技术的核心价值——降低制作成本，实现大规模应用。

在数字人产业，更是帮助百度解决落地难问题的关键——产业链割裂、服务场景与演艺场景没有有效打通、满足高频需求成本高，是当前业界公认的数字人落地难题，也是实现“数字人自由”的最大障碍。

这些问题，归根结底是数字人生产效率、制作成本问题。百度解题思路是，通过AI底层技术支撑和成熟实践，打造了数字人平台“百度智能云曦灵” ，让数字人制作成本、生产周期大幅下降。

目前“曦灵”形成了一个“AI数字人家族” ，拥有数十万度晓晓这样能力的数字人。最重要的是，普通用户也可以通过“曦灵”快速生成自己的数字人——只需上传一张照片，就能用分钟级生成一个可被AI驱动的2D数字人像，以前需要两三个月时间做出来的3D数字人，现在可以压缩到一两周。并且，这些数字人的AIGC能力非常成熟， ASR（听得清）准确性可达98%以上。

多位业内人士认为，这是实现“数字人自由”的重要方向：一方面通过标准化、平台化，吸引更多用户、企业、行业拥有数字人；另一方面基于平台打造的生态链服务，降低数字人的高门槛、高投入。

这让百度在数字人行业有更大领跑机会。百度“AI数字人家族”原来集中在金融、银行、供应商客户，现在增加到广电、互联网娱乐、传统工业等诸多B端客户，另外C端的需求也越来越多——比如诸多品牌商的虚拟代言人合作需求。

04 叩门Web3.0 ，百度体现中国力量
“未来每个企业、每个人都有一个、甚至多个专属的数字人。 ”2019年4月，李彦宏在百度与浦东银行的数字人合作会上如此表示。

两年过去，伴随B端、C端齐头快跑，更多数字人各种场景的落地应用，这个愿景逐渐变成现实。

这一切，源于百度对AI领域压强式、马拉松式的研发投入。公开数据显示，研发投入方面， 2021年百度核心研发费用221亿元，研发投入强度位列中国民营企业500强第一位。

如今， AI早已成为百度引擎之一。飞桨、文心大模型、深度语音系统、百度大脑、度秘、Apollo自动驾驶平台等多个AI相关的技术，都是百度不计成本投入的注脚。