剛剛結(jié)束的2022百度世界大會上，百度CTO王海峰在演講中展示了這樣一個場景：隨著畫卷的緩緩展開，一幅“補全”后的《富春山居圖》出現(xiàn)在身后的屏幕上，并借鑒古人喜歡題字的“傳統(tǒng)”，在畫卷上題了一首小詩。

正如很多人所熟知的，因為歷史上的種種原因，元代名家黃公望的《富春山居圖》被一分為二，“前段”被后人命名為《剩山圖》，“后段”被稱為《無用師卷》。前后兩段畫卷曾在臺北故宮合璧展出，可缺失的部分成了近四百年的遺憾。

許多人不知道的是，“補全”黃公望傳世名作的，不是鉆研古畫幾十年的匠人，而是有中國傳統(tǒng)文人風骨的文心大模型。

01 近四百年遺憾，一秒鐘被滿足

2022百度世界大會期間，百度推出的H5《AI畫筆連接愛》在不少人的朋友圈里刷了屏，只需要在中間空白處簡單勾勒幾筆，AI就能自動“補全”《富春山居圖》殘缺部分的內(nèi)容，前后用時不到一秒鐘。

對于這樣的玩法，一些人可能并不陌生：諸如AI復原老照片、讓古畫中的人物“活”起來、AI化身“繪畫大師”等等，過去幾年中已經(jīng)屢見不鮮，甚至在有些情況下已經(jīng)難以分辨一幅作品到底是人類所作還是AI生成。

但文心大模型“補全”的《富春山居圖》和以往有很大的不同，確切地說存在三個方面的嚴格挑戰(zhàn)：

一是高清晰度。很多AI修復的畫作往往清晰度不高，雖然可以模仿出原作的風格，細節(jié)上卻經(jīng)不起推敲。文心大模型則是對《富春山居圖》進行了高清尺寸的補全，勾勒的每一筆線條，每一棵樹木都清晰可見。

二是高還原度。名列“元四家”之首的黃公望，開創(chuàng)了“淺絳山水”的畫法，但傳世的作品并不太多。在只有一幅《富春山居圖》殘卷的條件下，仍要高度還原一代書畫大師的作品，對模型的遷移學習能力要求極高。

三是全民參與。不同用戶勾勒的線條各不相同，有些可能就是在屏幕上隨意畫了個不規(guī)則的圓圈，文心大模型照舊可以實時生成畫作并高度還原，同時滿足無數(shù)用戶多樣化的創(chuàng)作期望和天馬行空的創(chuàng)意想法。

就最終的結(jié)果來看，文心大模型的創(chuàng)作得到了黃公望紀念館負責人毛傳鑌的高度評價：“與現(xiàn)存真跡風格一致，使兩岸畫卷走出博物館實現(xiàn)了合璧，光線風格統(tǒng)一，山水脈絡(luò)和諧，不僅符合原畫審美特點，視覺上還同樣具有觀賞價值”。

需要思考的是，百度CTO王海峰為何要在一年一度的百度世界大會上展示“補全”后的《富春山居圖》？答案絕不是純粹為了“秀技”，即便文心大模型具備這樣的技術(shù)實力。

早在2019年的網(wǎng)絡(luò)春晚上，百度AI就展示過“看臉”對春聯(lián)的絕活兒，用戶可以通過填字乃至刷臉的方式，自動生成專屬的春聯(lián)；到了2020年初，百度研究院上線了智能視頻合成平臺VidPress，一鍵輸入圖文內(nèi)容即可智能生成短視頻；2022年5月文心·旸谷社區(qū)正式上線，官方定位是文心大模型創(chuàng)意社區(qū)……

把這些線索稍作串聯(lián)的話，文心大模型瞄準的可能是AIGC，即運用人工智能技術(shù)自主生產(chǎn)內(nèi)容。百度創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏也在百度世界的演講中提到，AIGC是繼UGC、PGC之后一種新的內(nèi)容生產(chǎn)方式，它不僅能提升內(nèi)容生產(chǎn)的效率，也會創(chuàng)造出有獨特價值和獨立視角的創(chuàng)意內(nèi)容。

02 既能補全名畫，也能探測深空

在2022百度世界大會的直播中，不少網(wǎng)友紛紛以彈幕的方式留言，直呼寫詩作畫的文心大模型“太凡爾賽了”。然而文心大模型不只有文藝范兒的基因，同時也是一位有鉆研精神的“理工男”。

時間回到2021年12月，百度正式成為“中國探月航天工程人工智能全球戰(zhàn)略合作伙伴”。根據(jù)當時公開的信息，雙方將在包括月球探測、行星探測等在內(nèi)的深空探測領(lǐng)域，開展航天技術(shù)與人工智能技術(shù)的相關(guān)合作。外界的好奇心也由此萌生：人工智能和深空探測到底有哪些合作的空間？

2022百度世界大會上，答案被正式揭曉：百度與航天合作研發(fā)了世界上第一個航天領(lǐng)域的大模型——航天-百度·文心大模型，航天-百度·文心大模型可以將航天領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和知識融合學習，對航天數(shù)據(jù)進行智能的采集、分析和理解，助力深空智能感知、規(guī)劃和控制等技術(shù)突破。

想要理解文心大模型在航天領(lǐng)域的應用潛力，似乎有必要梳理下人工智能在航天探索過程中的重要性：

首先是數(shù)據(jù)層面。對尺度比地球大無數(shù)倍的廣闊空間中進行探索，不但擁有一般大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量大、類型多、要求高的特點，還需要對數(shù)據(jù)進行實時處理。如果沒有及時而精確的數(shù)據(jù)分析，哪怕是一個小數(shù)點的錯誤，都可能影響全局的成敗。

其次是應用層面。以往航天數(shù)據(jù)的處理主要是人工分析，由于航天器數(shù)據(jù)下傳的周期和距離成正比，依靠地面進行數(shù)據(jù)判斷的方式，已經(jīng)無法滿足航天器在軌快速狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的需要，必須要提高航天器在軌自監(jiān)測、自診斷等能力。

再次是價值層面。航天大數(shù)據(jù)的應用不應止于數(shù)據(jù)分析，對歷次飛行數(shù)據(jù)進行記錄、存儲和學習，可以深度模擬航天器的運行狀態(tài)，對修正控制、改進設(shè)計等提供依據(jù)，持續(xù)反哺航天器的設(shè)計、制造、保障等服務，提升航天工程的整體效率。

而文心大模型的切入邏輯在于，航天飛行任務規(guī)劃是一個典型的知識處理過程，千億級參數(shù)的大模型不僅可以即時優(yōu)化飛行軌道與姿態(tài)控制，最大限度規(guī)避飛行中的風險，還可以幫助飛行器自主規(guī)劃探測路線、自主選擇探測目標。抑或是整合現(xiàn)有的海量資料及資源，加速太空智能感知、太空智能規(guī)劃、太空智能交互等工作的進程。

按照中國探月工程副總指揮、國家航天局探月與航天工程中心主任劉繼忠的介紹，國家已經(jīng)制定出了深空探測未來十年的規(guī)劃，涉及到探月工程和行星探測工程，將在十年內(nèi)實現(xiàn)火星采樣、小行星采樣、木星系的環(huán)繞探測等重要任務。深入航天行業(yè)核心環(huán)節(jié)的文心大模型，也將沿著國家深空探測的步伐走向星辰大海。

03 深耕產(chǎn)業(yè)剛需，釋放技術(shù)紅利

無論是內(nèi)容創(chuàng)作上的獨樹一幟，還是在航天領(lǐng)域的另開生面，文心大模型都表現(xiàn)出了產(chǎn)業(yè)落地的雄心。在一些大模型還在盲目追逐模型參數(shù)、篤信“大力出奇跡”的環(huán)境下，走出了產(chǎn)業(yè)化的新路徑。

其中的底層邏輯離不開“大模型”本身的特質(zhì)。傳統(tǒng)的模型訓練需要大量的數(shù)據(jù)標注才能訓練出足夠精確的模型，但預訓練大模型采用的是自監(jiān)督學習的方式，可以對海量無標注數(shù)據(jù)中的規(guī)律和知識進行提煉、學習。當面向任務和場景應用時，只需少量的任務標注數(shù)據(jù)，通過微調(diào)就可以得到在應用場景中非常好用的模型。

同時也離不開百度AI的獨立思考。預訓練大模型打破了數(shù)據(jù)標注的瓶頸，對產(chǎn)業(yè)落地越來越友好，百度集團副總裁、深度學習技術(shù)及應用國家工程研究中心副主任吳甜據(jù)此做出了一個不同于行業(yè)內(nèi)其他廠商的判斷：“今年是大模型的落地關(guān)鍵年。大模型歷經(jīng)了前幾年的探索期、突破期，已經(jīng)在一定程度上到達推廣期”。

折射到具體的落地環(huán)節(jié)，文心大模型瞄準了產(chǎn)業(yè)剛需。

比如《富春山居圖》殘卷的補全，對應的是內(nèi)容生產(chǎn)的缺口，文心大模型的跨模態(tài)綜合技術(shù)能力，為降低內(nèi)容制作成本、提升內(nèi)容多樣性打通了新的途徑；再比如WAVE SUMMIT 2022上首發(fā)的行業(yè)大模型，在通用大模型的基礎(chǔ)上挖掘行業(yè)數(shù)據(jù)，通過“行業(yè)知識增強”進一步提升大模型對行業(yè)應用的適配性。

厘清了大模型落地的思路，還需要解決另一個問題，即配套的工具和平臺，繼而全方位降低大模型的應用門檻。對應的有文心大模型開發(fā)套件、API，以及內(nèi)置了文心大模型能力的EasyDL和BML開發(fā)平臺。

可以找到的落地案例有很多。

2022年高考期間，文心大模型加持的AI數(shù)字人度曉曉挑戰(zhàn)高考作文，圍繞“本手、妙手、俗手”寫出了題為《苦練本手，方能妙手隨成》的作文。根據(jù)歷年情況，度曉曉的作文得分超過75％的高考考生。

國家電網(wǎng)和百度聯(lián)合研發(fā)的國網(wǎng)-百度·文心大模型，在海量數(shù)據(jù)中挖掘電力行業(yè)數(shù)據(jù)，引入電力業(yè)務積累的樣本數(shù)據(jù)和特有知識，并且在訓練中結(jié)合雙方在預訓練算法和電力領(lǐng)域業(yè)務與算法的經(jīng)驗，在國網(wǎng)場景的應用效果顯著提升。

按照相似的思路，百度與浦發(fā)銀行也聯(lián)合研制了金融行業(yè)大模型。浦發(fā)·百度-文心大模型結(jié)合浦發(fā)場景積累的行業(yè)數(shù)據(jù)與知識，雙方技術(shù)和業(yè)務專家一起設(shè)計了針對性的財報領(lǐng)域判別、金融客服問答匹配等預訓練任務，讓文心大模型學習到金融行業(yè)的知識，并在浦發(fā)典型任務應用上提升效能。

正是一個接一個的產(chǎn)業(yè)應用案例，讓外界對大模型的認知正在重構(gòu)：不再是高不可攀的殿堂級技術(shù)，而是普羅大眾隨手可用的創(chuàng)作工具；大模型正在走進產(chǎn)業(yè)深處，解決行業(yè)的核心問題；大模型的使命是降低技術(shù)門檻，讓AI走向通用型技術(shù)……

文心大模型的產(chǎn)業(yè)應用圖景也越來越清晰，正邁過前沿技術(shù)與應用場景間的鴻溝，讓技術(shù)在落地應用中產(chǎn)生真實價值，向千行百業(yè)釋放技術(shù)紅利。

04 寫在最后

可以看到，百度對于文心大模型的建設(shè)思路和飛槳一樣，都是為了加速人工智能的落地，踐行產(chǎn)業(yè)智能化的使命。

截至目前，文心大模型已經(jīng)發(fā)布了20多個大模型，涵蓋基礎(chǔ)大模型、任務大模型和行業(yè)大模型，構(gòu)建了一套完整的大模型生態(tài)體系，并通過飛槳、百度智能云等逐步走進工業(yè)、能源、金融、通信、媒體、教育等場景。

補全名畫、探測深空等新技能，既是百度AI產(chǎn)業(yè)智能化進程的里程碑，也進一步詮釋了產(chǎn)業(yè)化破局的初心和恒心。