时隔半年多，李彦宏再次公开谈起了自动驾驶、Robotaxi：“萝卜快跑技术上2周落地一城，2个月去安全员”“出险率只有人类的1/14，3年内从未出现严重事故”“中国做Robotaxi，压力比美国大得多”“最担心的事有3件”……
此时此刻，DeepSeek冲击波还在震荡，成为所有AI玩家必须回应的问题；
Robotaxi赛道也进入了一个全新周期，大小玩家竞相追逐落地。
中国AI、Robotaxi最早的技术推动、应用落地领军者百度，给出了最新解读和判断。
（以下为李彦宏最新发言实录，仅做阅读流畅性编辑和必要背景补充）
谈自动驾驶和Robotaxi：技术上2周落地一城，成本压力远超美国
Q：中国各行各业的技术创新代名词，往往都是大幅降低成本，包括汽车行业，该怎么理解？
李彦宏：回顾过去几百年，大多数创新都与降低成本有关，不仅是在人工智能领域，甚至不仅仅是在IT行业。成本降低一定数量、一定百分比，那么这意味着生产率提高了相同的百分比。我认为，降本就是创新的本质。而今天，创新的速度比以前快得多。
中国公司层面，百度可能是第一个感受到高昂成本带来痛苦的企业。以Robotaxi举例，在美国或更发达的市场，网约车价格远高于中国。所以一辆Robotaxi汽车即使成本10万美元，仍然可以通过无人驾驶赚钱，但在中国，出行服务价格价格要低得多，所以我们必须给出一种成本低得多的技术，才能实现无人驾驶。
因此，在一定程度上，我们是被倒逼着创新以降低成本。
Q：如果中国Robotaxi成本更低，是否可以认为中国的自动驾驶生态，比美国更有优势？如何对比这两者的产品？
李彦宏：我觉得自动驾驶有许多技术路径。比如特斯拉有他们自己的方法，采用纯视觉方案，依靠神经网络和算法从辅助驾驶过逐步过渡到完全自动驾驶，最后到完全无人驾驶的阶段。
但Apollo采取了不同的方法。落地上先在某一地理区域实现运营，并且从第一天开始就以无人驾驶为目标。这两种方法都有其优点。我们要做的是加快速度。只要监管环境允许，就会在那里部署。
Q：Apollo从决定部署到完全实现，需要多长时间？
李彦宏：从技术上讲，大约需要2周的时间。但是为了符合当地的规定，一个典型的部署周期大概需要6个月。
目前大多数城市要求有安全驾驶员，1到2个月后就可以去安全员，然后逐渐可以开始收费运营，紧接着可以将运营区域从特定区域扩展到整个城市。整个过程通常需要大约六个月的时间。
Q：有没有让你担心的事情？
李彦宏*：首先是监管环境。现在技术已经领先于监管，有时我会想既然技术已经准备好了，为什么不能部署到更广泛的地区呢？
其次，技术进步非常快，尽管Apollo今天的成就令人印象深刻，但六个月后或两年后的技术进步，还会来自百度吗？或是其他同行？甚至是不同行业的玩家？每个人都在向前冲，我当然也担心竞争。
另外，我们已经证明Robotaxi比人开车安全得多，至少更安全10倍。我们的Robotaxi出险率仅相当于人类驾驶员的1/14。我们非常重视安全问题，截至今天，Apollo在相对大规模的情况下运营了两三年，还没有发生任何严重事故。
但这仍然是一个新行业、新领域，大众对事故的容忍度很低。
（背景补充：根据百度2024 Q3财报及其他公开信息，目前萝卜快跑在国内季度承运单量为98.8万单，累计服务订单超800万单，全无人驾驶单量占全国单量70%，落地城市超过10个，车队规模约为2000台）
谈DeepSeek：没被shock，还要加大投资
Q：在你看来，DeepSeek的出现是意料之中吗？或者你也被它的成就震惊？
李彦宏：我认为，创新是不能被计划的。你不知道创新何时何地到来，你所能做的是营造一个有利于创新的环境。
我们生活在一个非常激动人心的时代，摩尔定律说每18个月性能会翻倍、成本会减半，但今天的大语言模型，可以实现每12个月，推理成本就可以降低90%以上。这比过去的计算机革命要快得多。
百度的技术背景是搜索引擎，它天然接近大语言模型，所以我们在2023年3月就推出了文心一言，我们也是上市公司中第一个推出类ChatGPT应用的。Google后来推出了Bard，并将其更名为Gemini。
这是一个非常激动人心的时刻，我们到处都能看到创新，我们必须适应这种快速变化的创新。
Q：DeepSeek让全球许多大型芯片厂商股价大幅下跌，如何看待数据中心和AI基础设施的未来？
李彦宏：我在过去一个月左右的时间里，一直在思考这个问题。从基本面来看，最重要的主题仍然是技术进步非常快，成本每年降低约90%，性能越来越好。
技术发展如此之快，更加无法停止投资，以确保处于这场技术创新或革命的最前沿。今天仍需对芯片、数据中心和云基础设施进行持续投入，用于打造更优秀、更智能的下一代模型。
为此，需要使用更多的算力来尝试不同的路径。也许，在某个时刻你会找到一条捷径，比如说只需600万美元就能训练出一个模型，但在此之前，你可能已经花费了数十亿美元，用来探索哪条路才是花费这600万美元的正确途径。
Q：这难道不是赌徒困境吗？能够获得足够的回报来证明这是值得的吗？
李彦宏：我对人工智能的未来持乐观态度。我认为即使在当前水平下，大语言模型也已经在各种场景中创造大量价值。我们有数十万客户在使用大模型提高招聘、电子商务、医疗保健甚至能源、电力等领域的效率。
但我也认为确实需要关注应用层的价值创造。如果基础设施层投入了数千亿美元，却无法开发出能带来十倍以上回报的应用，那么就是不可持续的。
各种不同场景中看到的应用案例集中在ToB领域，在ToC（面向消费者）领域，还没有看到所谓的超级应用。比如ChatGPT，它的日活跃用户/月活跃用户比例是16%。而如果你看Facebook或微信，这个比例接近90%。现在，ChatBot的平均用户使用时间大约是10分钟，而社交媒体则是100分钟或120分钟。
整个世界目前都在焦急地寻找这样的超级App，但我相信，随着时间的推移，有人会找到解决方案。
One more thing
DeepSeek成功，另一个角度看又一次引起了大模型的开源闭源之争。
众所周知，李彦宏一直都是坚定的闭源支持者：
如果开源能力要追平闭源，它需要有更大的参数规模，这意味着推理成本更高、反应速度更慢。
激烈竞争环境下，商业化闭源模型最能打。另外，没有应用，基础模型一文不值。
但在最新的访谈中，李彦宏的口径发生了变化：
我在过去几个月中学到的是，开源可以帮助你获得更多关注。我们正处于AI、生成AI创新的早期阶段，更快的传播将有助于提高采用率，但也有助于更多的人尝试这项技术。
我只想强调我的观点：关键不是你用的是哪种语言模型，而是什么样的应用、创造什么样的价值。