2026年百度世界大会期间，一张照片在我的朋友圈刷了屏。照片左边是2016年的李彦宏，右边是2026年的李彦宏。
整整十年过去了，除了衣着和神态有些变化，岁月似乎并没有在他脸上留下太多痕迹，身材也丝毫没有走样。一个人在形象管理上能够做到这种程度，着实令人敬佩。
不过，相比照片本身，我更感兴趣的是这两张照片背后的十年。
2016年的百度世界大会上，李彦宏做出过一个判断：移动互联网的下一幕，是人工智能。
十年之后，在2026百度世界大会的舞台，他又提出了新的判断：人工智能的下一幕，是智能组织。
从人工智能到智能组织，这两句话之间，隔着中国互联网风起云涌的十年，也是百度经历了巨大变化的十年。
这十年里，长江后浪推前浪，城头变幻大王旗。曾经风光无限的百度，逐渐淡出了舆论的中心。
不知道从什么时候开始，“百度掉队了”，似乎成了一个不太需要解释的结论。
但今天这场大会下来，再回头审视百度过去十年的发展，我觉得有些事情，或许值得重新讨论。
一、百度真的掉队了吗？首先必须承认，过去十年，百度并不是一个商业上的常胜将军。
移动互联网的兴起，让用户获取信息的方式发生了深刻变化。从搜索引擎到信息流，从图文到短视频，互联网的流量入口不断迁移。
在这场变革中，百度没能像字节跳动等公司那样抓住新的增长机会。传统搜索业务承压，新业务又迟迟难以撑起增长。
外界对百度的质疑，并非空穴来风。甚至在百度最为看重的人工智能领域，它也曾经历过相当尴尬的时刻。
2023年3月，百度发布文心一言。这是国内较早公开亮相的类ChatGPT产品之一。但由于核心功能采用提前录制的视频演示，而非实时交互，外界对产品能力产生了质疑，股价也随之震荡。
今天回头看，百度当时的产品确实还不够成熟，发布会也没有很好地回应外界的期待。但有一个事实容易被忽略：早在2019年，百度就发布了文心ERNIE 1.0预训练语言模型。文心一言并不是ChatGPT爆火之后临时拼凑出来的产品。
这恰恰反映了百度过去十年经常面临的困境：它并不缺乏对技术方向的判断和投入，但在产品体验、商业转化，以及向外界解释自身技术价值方面，往往没有做得同样出色。
那么，百度到底有没有掉队？
我认为，不能简单地用“是”或者“不是”来回答。如果衡量的是移动互联网时代的市场表现，百度确实掉队了。但如果把目光转向人工智能，情况就不同了。
当很多互联网企业还在争夺用户时长和流量入口的时候，百度已经开始把大量资源投入人工智能基础研究、自动驾驶、AI芯片等领域。这些技术当时距离商业化还很遥远，短期内既难以创造可观收入，也很难获得市场的广泛认可。
这种选择究竟是有远见，还是投入过于超前？在很长一段时间里，其实很难下结论。但随着人工智能成为全球科技产业竞争的核心方向，百度过去那些投入巨大、回报缓慢的布局，正在逐渐显现价值。
二、那些十年前就开始的布局2013年，百度成立深度学习研究院，开始系统性地加强人工智能基础研究。
那一年，距离ChatGPT的诞生还有将近十年。人工智能远没有今天这样的热度，相关技术距离大规模商业应用也还有很长的路要走。但百度已经把人工智能视为重要的发展方向，开始持续投入资金和研发资源。
2015年12月，一辆搭载百度自动驾驶系统的测试车，在北京完成了接近30公里的公开道路测试，完成了跟车、变道、超车、上下匝道等一系列动作。今天看来，这或许算不上多么震撼。但在当时，无人驾驶还远没有进入普通人的日常生活。
2017年，百度正式推出Apollo自动驾驶开放平台。此后又持续推进车辆研发、道路测试和商业运营，逐渐发展出了今天的萝卜快跑。
这条路走得并不轻松。自动驾驶面对的是极其复杂的真实交通环境。除了技术问题，还要面对安全、监管、成本和商业模式等多重挑战。
2024年，萝卜快跑在武汉扩大运营规模时，关于无人驾驶是否会抢走出租车、网约车司机饭碗的争议，就曾引发广泛关注。这种担忧完全可以理解。但从另一个角度看，这也意味着百度十年前研发的技术，已经不再只是实验室里的演示，而是真正进入了社会生活。
根据今天大会披露的数据，萝卜快跑已经进入全球28座城市，累计自动驾驶里程突破3.5亿公里，其中全无人驾驶里程超过2.4亿公里，累计服务订单超过2300万单。
如果把2015年那辆在北京道路上测试的无人车，和今天累计服务超过2300万单的萝卜快跑放在一起，我们至少能够确认：
百度过去十多年对自动驾驶的投入，已经从技术探索走向了真实商业运营。
这或许是理解百度长期技术布局最直观的例子。
三、十年的投入，开始有了回报今天谈人工智能，人们往往把注意力集中在大模型上，讨论谁的模型更聪明、谁的参数更多。
但要让AI真正进入产业，还需要芯片提供算力、云平台进行资源调度、模型承担智能计算，最后由应用交付给用户。
这正是李彦宏在本届大会上强调的“芯云模体”四层架构。
百度过去十年的许多投入，实际上都可以放进这套体系中来理解。
底层是自主研发的昆仑芯。本届大会上，昆仑芯公布了新的产品路线图，M100已经上市，下一代旗舰产品M300计划于2027年推出。
往上是百度智能云。此次发布的天池1024卡超节点，面向更大规模的AI计算需求，计划于2027年推向市场。
模型层面，文心大模型从2019年的早期预训练模型，发展到今天持续迭代的模型家族。本届大会又发布了文心5.5 Flash预览版。
再往上，则是百度搭子、百度一镜、库库、伐谋等面向不同场景的智能体应用。
这些产品未必每一款都足够惊艳，但放在一起看，就能发现百度正在形成一套从底层算力到最终应用的技术体系。
那么，持续十年的投入，究竟有没有带来商业回报？
百度的财报提供了一个值得关注的答案。
2026年第二季度，百度AI相关业务收入达到125亿元，同比增长25%，占百度一般性业务收入的比例达到50%。
这说明，AI已经不再只是百度一个需要持续投入的未来方向，而是开始成为其收入结构中的重要组成部分。
四、从人工智能到智能组织，百度又要走向哪里？如果说今天发布的芯片、大模型和智能体产品，展示的是百度过去十年积累下来的技术能力，那么李彦宏提出的“智能组织”，则更多指向了未来。
他的核心判断是，人工智能发展到今天，企业真正需要解决的问题，已经不只是如何获得更强大的模型，而是如何让AI真正改变生产方式。
这个问题很有现实针对性。
过去几年，越来越多企业开始引入AI工具。员工用AI写报告、做PPT、编程、处理数据，个人工作效率确实可能获得提升。但为什么很多企业部署了大量AI工具，却没有看到收入、利润和整体生产率发生同等幅度的变化？
李彦宏借用了工业电气化时代的一个例子。
当年工厂从蒸汽动力转向电力驱动时，最初只是替换动力设备，整体生产效率的提升相当有限。真正带来生产率跃升的，是后来围绕电力重新设计厂房布局、生产流程和劳动分工。
人工智能或许也面临着类似的问题。
企业如果只是给员工配备几个AI工具，却仍然沿用过去的部门划分和业务流程，那么AI带来的效率提升，很可能始终是局部的。
因此，李彦宏提出，AI时代需要打破岗位边界，把员工的经验沉淀为组织可以反复调用的知识，并通过可衡量的业务流程实现持续优化。
这就是他所说的“智能组织”。
值得注意的是，百度也在尝试把这套思路用到自己身上。
根据今天披露的数据，过去一年，百度内部日均活跃智能体从约5000个增加到3.7万个，每周完成的有效任务从8.4万件增加到超过100万件。
虽然这些内部数据还不能直接证明整体生产率提升了多少，但至少说明，百度正在把自己倡导的AI组织方式应用到实际业务中。
十年前，李彦宏判断人工智能将成为互联网的下一幕；十年后，他开始讨论人工智能如何进一步改变企业的组织方式。
这两次判断之间，其实有着清晰的逻辑：当技术能力逐渐成熟，决定它能创造多大价值的，就不再只有技术本身，还有整个社会如何使用这些技术。
而这，很可能是AI未来更深层次的一场竞争。
五、十年之后，重新认识百度百度曾经是中国互联网搜索领域的代表性企业，在移动互联网时代错过过机会，也经历过失落。但与此同时，它没有停止对人工智能的长期投入。
从深度学习基础研究，到文心大模型；从自动驾驶，到AI芯片、云基础设施和智能体应用，百度在这些领域的很多布局，已经持续了十年甚至更久。
这并不意味着百度所有的选择都是正确的，更不能因此忽略它曾经犯过的错误。
但今天回过头来看，至少有些曾经受到质疑的投入，已经取得了实实在在的成果。
无人驾驶进入真实的商业运营，AI业务开始在收入结构中占据重要位置，围绕人工智能形成的技术体系，也正在不断落地。
百度未来能否重新取得商业上的成功，仍然存在不确定性。但我们至少应该承认，百度并没有像某些舆论所描述的那样，在人工智能时代无所作为。
在我看来，过去十年的百度，有时候就像一个闷头赶路的人。
它走过弯路，也犯过错误。相比那些不断制造流量热点的互联网企业，它似乎不太擅长向外界解释自己在做什么。但在一些需要长期投入的技术方向上，它始终没有停下来。十年之后，这些投入终于开始有了看得见的成果。
要判断一家科技企业在十年间究竟走了多远，不能只看它当下的声量，也不能只看某几个季度的业绩。还应该看看，十年前它选择了什么方向，这十年做出了哪些投入，以及今天，这些投入究竟留下了什么。
至少对百度而言，过去十年的故事，我认为值得被重新讲述一次。
（ END ）
