中科金财称已可以将 ChatGPT 相关服务运用于公司多模态数字人业务和产品研发，如何看待企业此举？

实现全球一重覆盖是什么意思？

全球一重覆盖是指在全球范围内建立一个统一的通信网络，使得用户可以在任何地方都能够接收到信号并进行通信。这个网络覆盖范围广泛，包括城市、乡村、海洋、山区等各种地形和环境。实现全球一重覆盖需要建立大量的基站和卫星通信设施，以确保信号的覆盖范围和质量。这样的覆盖可以提高通信的可靠性和稳定性，方便人们在全球范围内进行商务、旅游、教育等各种活动。

AI实验被叫停？百度：别怕有我在

撰文 / 吴 静

编辑 / 张 南

设计 / 师 超

热火朝天的人工智能赛道，被泼了一盆冷水。

3月29日，未来生命研究所（Future of Life Institute）公布了一封题为“暂停巨型AI实验”的公开信，呼吁所有AI实验室立即暂停训练比GPT-4更强大的AI系统，暂停时间至少6个月。马斯克、苹果联合创始人Steve Wozniak、Stability AI创始人Emad Mostaque等上千名科技届知名人物和AI专家已经签署公开信。

该公开信写道，广泛的研究表明，具有与人类竞争智能的人工智能系统可能对社会和人类构成深远的风险。这一观点得到了顶级人工智能实验室的承认。

这和360集团创始人周鸿祎在3月25日2023中国发展高层论坛上的发言如出一辙。

“当人工智能自己修改自己的代码，自我升级、自我进化时，这种进化速度恐怕用指数级都很难描述。我觉得，留给人类的时间不多了，我认为GPT一定会产生意识，只是差别是在GPT-6还是GPT-8还是GPT-10。”

周鸿祎表示，随着大脑、神经元数目的增加，大脑与神经网络连接的数目的增加，到一定时候系统就出现了一种功能叫涌现。就是很多智能功能就出现了，那么意识也随之出现。所以现在大语言模型的所谓的参数，你就可以看成是脑容量里的神经网络的连接数，这个参数现在是千亿万亿，可能人脑至少有100万亿，可能人工智能到达10万亿，可能这个时候意识就会自动产生。

在AI热潮涌动之时，猝不及防，却遭遇伦理的挑战。

ChatGPT于2022年11月30日发布。2023年1月末，ChatGPT的月活用户已突破1亿，成为史上增长最快的消费者应用。

3月15日，OpenAI正式推出GPT-4。GPT-4是多模态大模型，即支持图像和文本输入以及文本输出，拥有强大的识图能力，文字输入限制提升到了2.5万字。GPT-4的特点在于它的训练数量更大、支持多元的输出输入形式、在专业领域的学习能力更强。

次日，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏携百度文心一言亮相。发布会现场，李彦宏坦言，“不能说我们完全准备好了，文心一言对标ChatGPT、甚至是对标GPT-4，门槛是很高的，全球大厂还没有一个做出来的，百度是第一个。我自己测试感觉还是有很多不完美的地方。”

此言一出，当天，百度港股盘中跌幅一度超过10%。但次日，百度股票再度拉升，涨幅超13%。

作为国内第一家公开对标ChatGPT产品的企业，百度近日备受外界争议，但这丝毫不影响其商业化变现。

据不完全统计，截至目前，集度、东风日产、红旗、海马、长城、岚图、长安等多家车企宣布已成为百度文心一言首批生态合作伙伴。后续，这些车企将全面体验并在汽车生态领域接入文心一言的能力，推进智能汽车交互的再升级。

汽车x文心一言，到底有多大的想象空间？

文心一言 VS ChatGPT

“文心一言确实不如现在最好的ChatGPT版本，但差距也不是很大，可能就是一两个月的差别。目前差不多是ChatGPT今年1月份的水平。但大家早就忘了1月份它是什么样子，今天大家已经习惯GPT-4，GPT-4的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术。”

近日，面对外界对文心一言的一些负面评价，李彦宏在一场极客公园的直播中如是表示。

诚然，如李彦宏所言，无论是哪家公司，都不可能靠突击几个月就能做出这样的大语言模型。深度学习、自然语言处理，需要多年的坚持和积累，没法速成。

深耕AI领域十余年，百度确实是全球为数不多、在芯片层、框架层、模型层和应用层这四层进行全栈布局的人工智能公司，从高端芯片昆仑芯，到飞桨深度学习框架，再到文心预训练大模型，到搜索、智能云、自动驾驶、小度等应用，各个层面都有自研技术。

但和ChatGPT仅仅只是有一两个月的差距，部分业内人士并不能同意这一观点。

3月25日，2023中国发展高层论坛开幕，360集团创始人周鸿祎在演讲中表示，中国大语言模型技术水平和GPT-4的差距在2到3年时间，目前GPT的技术方向已经明确，不存在难以逾越的技术障碍，中国应当坚持长期主义精神，迎头赶上。

十月怀胎，一朝分娩。但在部分业内人士看来，文心一言还属于半成品，还没到能推出的程度，甚至将其定义为“早产儿”。“但好在通过迭代进步也会很快，只要知道原理并且有事实证明能行之有效的时候，在应用领域很快就能追上去，甚至在规模应用这块比国外走得更快。”业内人士对汽车商业评论如是说，

“文心一言被迅速推出，是因为市场有需求，大家都有需要，更重要的是我们的客户需要，合作伙伴需要。”在发布会上，李彦宏透露，从我们承认文心一言的存在，短短一个月的时间，就有超过650家合作伙伴宣布加入文心一言生态。

这一数字目前还在持续攀升。

汽车X文心一言

车企x文心一言，到底能给车本身带来怎样的变化？两者的结合，到底有多大可能性和空间，文心一言之于汽车，将带来“量”的变化，还是“质”的改变？

如果你把上述提问给到文心一言，你会得到以下回答：

文心一言在汽车上使用，可能会带来以下改变：

更高的安全性能：文心一言可以通过语言理解和生成，帮助汽车识别和预测道路上的危险情况，从而提高驾驶安全性能。

更好的语音交互：文心一言可以通过语音交互，让驾驶者更加方便地控制车内系统，例如播放音乐、调节空调温度等。

更准确的导航系统：文心一言可以通过语音识别和自然语言处理技术，更准确地理解驾驶者的指令，从而更好地导航到目的地。

更高效的能源利用：文心一言可以通过人工智能技术，优化车载系统的能源利用，例如自动启停、智能空调控制等，从而更加高效地使用汽车能源。

更好的车载娱乐体验：文心一言可以通过语音识别和自然语言处理技术，为驾驶者提供更好的车载娱乐体验，例如音乐、电台、天气等信息的实时推送。

总之，文心一言在汽车上的使用，将会带来更高的安全性能、更好的语音交互、更准确的导航系统、更高效的能源利用和更好的车载娱乐体验。

我们还可以参考通用车企对引入ChatGPT之后，对汽车的期许。

作为国外第一家正式宣布引入ChatGPT的车企，据外媒报道，通用正在使用微软的Azure云服务和OpenAI的技术来开发一款新的虚拟汽车助手。OpenAI的ChatGPT背后的人工智能语言模型可能很快就会为通用汽车的虚拟助手提供技术支持。

通用汽车副总裁 Scott Miller 表示，一旦ChatGPT 正式上车，通用汽车的智能化水平或将提升至另一个台阶。

在他的预想中，ChatGPT不仅可以帮助车主获取车辆使用的相关信息，还可以从日历中整合日程安排提醒车主待办事项。例如，聊天机器人可以在仪表板上出现诊断灯时建议驾驶员采取什么行动，或在车辆信息娱乐系统上通过视频演示来指导用户如何更换爆胎。这样便比目前车辆中使用的机械语音命令功能更优化。

另外，ChatGPT不仅可以极大地改善汽车本身的语音命令功能，而且还可用于汽车功能以外的语音控制。当ChatGPT与家庭智能系统和手机集成使用时，它还可以执行更广泛的命令。从“打开我的车库门”到“计划一条去医生办公室的路”，再到“为我预留一个充电点”，诸如此类语音控制都可以实现。

虽然通用汽车的ChatGPT集成计划目前还没有发布时间表，也还没有具体说明ChatGPT可以为汽车增加哪些功能，但从目前来看，ChatGPT上车几乎已经成为必然趋势。

由于目前文心一言还未真正实现“上车”，处于内测阶段。如果参照通用和ChatGPT的合作方式，综合此前车企官宣与文心一言合作的方向，重点仍然集中在智能座舱的人机交互领域。

当外界都对文心一言云服务及应用产品发布会翘首以待时，3月27日，传闻原定于当天下午举行的文心一言云服务及应用产品发布会临时取消，当天，百度股价一度下跌超4%。

当天，百度智能云公众号便澄清消息，称文心一言云服务受到了企业伙伴的广泛关注，已经收到12万家企业的申请测试。为更好地满足现有客户的旺盛需求，百度智能云原定于3月27日举办的发布会改为面向首批邀约测试企业的闭门沟通会，进行深度充分的技术交流互动。3月27日之后，百度智能云将于多地启动客户闭门沟通会议。

最早宣布加入文心一言生态圈的车企是集度。2月14日，集度宣布，将融合百度文心一言的全面能力，打造全球首个针对智能汽车场景的大模型人工智能交互体验，支持汽车实现自然交流的再进阶，打响车企与类ChatGPT技术合作第一枪。

虽然诸多车企都纷纷表示与百度“文心一言”合作，但长安汽车动作最为迅速。3月18日，长安汽车官宣“质美智省新家轿”——逸达，将成为国内首款搭载“文心一言”的量产车型，后续将通过软件升级的形式搭载到新车上。

也有业内人士表示，对于车企而言，汽车X文心一言是噱头大过实际功能。截至目前，汽车X文心一言，最为频繁提到的就是能提升车机的智能化水平，就目前来看，这些都属于量的变化，短期内文心一言能否给汽车智能化体验本身带来质的改变，还有待进一步观察。

但笔者认为，如果人工智能都能发展到自己有意识的程度，汽车X 最先进的人工智能应用后，其发展前景也或许将远超大家想象。

被点燃的大模型竞赛

遭疯抢的不仅仅是文心一言，还有百度文心一言员工。

ChatGPT带动人工智能领域再度爆火，百度文心一言发布后，将 AI 浪潮推向高峰。而与之相关的人工智能人才也备受追捧。

最近，谷歌主要AI团队——谷歌大脑的研究人员，纷纷跳槽到了OpenAI，谷歌大脑至少失去4名核心成员。有消息称，国内，部分科技公司也把目光投向了百度，盯上了文心一言的内部开发人员。

人才争夺的背后是人工智能的争夺战，而这最后还是大模型之争。IDC（国际数据公司）中国副总裁兼首席分析师武连峰曾表示，“大模型的背后蕴藏着一场人工智能落地模式的变革。如今火爆全球的ChatGPT背后的技术支撑正是大模型。没有对大模型的长期投入，就不会诞生ChatGPT这样的应用。”

德邦在一份研究报告中称，自ChatGPT推出以来，国内学术界和科技企业相继宣布或将推出类似机器人对话模型，有望推动大模型发展，而国产大模型也有望在这一波浪潮中迎来爆发式成长。

国内科技企业巨头在人才储备、集成能力、数据领域都遥遥领先。“最核心的是数据，到了一定程度高校的研究只能是做做算法然后发几篇论文，因为像ChatGPT这类后续的验证阶段必须要通过海量的数据来证明，这也是大型商业化科技企业的核心优势。”一位智能网联电动汽车领域专家对汽车商业评论表示。

（图片来源：德邦证券）

目前，国内大模型厂商主要包括百度（文心大模型）、腾讯（HunYuan大模型）、阿里（通义大模型）、华为（盘古大模型）等企业。在德邦的一份关于国内大模型概览的研究报告中，其称文心大模型在市场格局中处于第一梯队。

其中，百度以文心大模型+飞桨PaddlePaddle深度学习平台；腾讯以HunYuan大模型+太极机器学习平台；阿里以通义大模型+M6-OFA；华为以盘古大模型+ModelArts，都打造了自然语言处理大模型、计算机视觉大模型以及多模态大模型方面。

2019年3月，百度率先在发布预训练模型ERNIE1.0，文心大模型构建了“基础+任务+行业”的三级模型体系，基础大模型支撑任务与行业大模型的建设，任务和行业大模型结合真实场景与数据反哺基础大模型优化，目前已有36个大模型。

此前，IDC评估结果显示，百度文心大模型处于第一梯队，产品能力、生态能力达到L4水平，应用能力达到L3水平。

2022年4月，腾讯首次对外披露HunYuan大模型，协同了腾讯预训练研发力量，完整覆盖NLP大模型、CV大模型、多模态大模型及众多行业/领域任务模型。

HunYuan先后支持了包括微信、QQ、游戏、腾讯广告、腾讯云等众多产品和业务，降本增效。依靠HunYuan的多模态理解能力，在广告内容理解、行业特征挖掘、文案创意生成等方面的应用，在为腾讯广告带来大幅GMV提升的同时，也初步验证了大模型的商业化潜力。

2022年9月，在阿里巴巴达摩院主办的世界人工智能大会“大规模预训练模型”主题论坛上，发布 “通义”大模型系列，并宣布相关核心模型向全球开发者开源开放。目前，主要应用方向是为下游任务提质增效，例如在淘宝服饰类搜索场景中实现了以文搜图的跨模态搜索。

华为云团队于2020年立项AI大模型，并且于2021 年4 月发布“盘古大模型”。目前，盘古语音语义与视觉大模型广泛应用到金融、电商、物流等多个行业。华为云官网近期显示，盘古大模型“即将上线”。

天风证券研报表示，盘古大模型是业界首个千亿参数中文语言预训练模型，在预训练阶段学习了40TB中文文本数据，被视为最接近人类中文理解能力的AI大模型。

显然，大模型竞赛是属于巨头间的比拼，较量才刚刚开始。

参考研究报告：AIGC专题：国内大模型概览 德邦证券

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「大模型+大算力」加持，通用人工智能和智能驾驶双向奔赴

开年以来 ChatGPT、GPT-4 的相继面世再度掀起计算机科学领域通用人工智能（AGI）研究热潮，也不断刷新我们对 AI 的认知。

作为具有人类水平表现的大型多模态模型，GPT-4 被视为迈向 AGI 的重要一步，标志着创新范式的深度变革和生产力的重新定义，也必将带来更多元的产品迁移。

截至目前，全球已经有超百万家初创公司声称使用这一秘密武器来创造新产品，而这些产品将彻底改变从法律到股票交易，从游戏到医疗诊断的近乎一切领域。

尽管其中很多是营销泡沫，但与所有技术突破一样，总会存在炒作周期和意想不到的远期效果。

事实上在另一边，进入 2023 年智能汽车领域同样十分热闹。

智能化已然成为上海车展全场关注的最大焦点，除了激光雷达等关键传感器的单点式突破，各大巨头也纷纷展示智能驾驶全产品矩阵，城市场景辅助驾驶量产落地加速推进。

更加值得注意的是，BEV、大模型、超算中心等计算机热词正在与自动驾驶、行泊一体、城市 NOA 等智驾焦点火速排列组合，颇有相互交融、双向奔赴的味道。

在这背后，一方面是近年来智驾、智舱持续升级对 AI 在汽车场景落地的数据、算法、算力不断提出更高要求，另一方面，AGI 的重大突破也已将触角伸向智能汽车，将其视为实现闭环应用的重要场景，很多企业布局已经相当高调。

日前，商汤科技 SenseTime 举办技术交流日活动，分享了以「大模型+大算力」推进 AGI 发展的战略布局，并公布该战略下的「日日新 SenseNova」大模型体系。

在「大模型+大算力」加持下，本次上海车展商汤绝影驾、舱、云一体产品体系已全栈亮相，近 30 款合作量产车型集中展出，商汤也再度分享了智能汽车时代的 AGI 落地新思考。

本次上海车展亮相的部分绝影合作车型展示

01、算法：AI 正式步入大模型时代

如商汤科技联合创始人、首席科学家、绝影智能汽车事业群总裁王晓刚所言，「AGI 催生了新的研究范式，即基于一个强大的多模态基模型，通过强化学习和人类反馈不断解锁基模型新的能力，从而更高效地解决海量的开放式任务。」

通用大模型并非为自动驾驶而生，或为满足自动驾驶的特定任务需求而设计。但智能驾驶开发的诸多新需求已在推动算法从专用小模型向通用大模型快速演进。

首先是应对海量数据处理和 Corner Case 问题的迫切需求。

对于感知系统低频出现但至关重要的小目标及带来的潜在安全隐患，算法开发需要面对海量数据，传统的 AI 小模型将难以同时处理大数据量和高复杂度的任务。通用大模型则可用在长尾目标的初筛过程，并叠加语料文字处理得到很好的效果。

再比如智驾算法开发对自动化数据标注、降低人工成本的诉求。相比于人工标注，通用大模型将自动化对海量数据完成标注任务，大幅降低标注数据获取的时间成本和本身的金钱成本，从而缩短研发周期、提升成本效益。

处于类似的考量，近年来国内外巨头企业已围绕大模型纷纷展开各自智驾布局。

继 Google 于 2017 年提出将 Transformer 结构应用在 CV 领域图像分类，大模型已在 GPT-2、GPT-3、BERT 等当中不断证明实力，特斯拉率先站台 Transformer 大模型征战图像视觉。

国内企业也紧随其后：

毫末智行已宣布自动驾驶认知大模型正式升级为 DriveGPT，百度表示利用大模型来提升自动驾驶感知能力并将大模型运用到数据挖掘，华为也已宣布加入大模型争霸赛，自研「盘古」即将对外上线。

作为行业领先的人工智能公司，商汤在大模型领域可谓乘风破浪，过去一两年则全面将大模型能力在各业务线 20 多个场景落地，包括智能驾驶。

商汤「日日新 SenseNova」大模型体系背后是大模型研发中深厚的积累。商汤有自己的全栈大模型研发体系，其中就包括针对大模型的底层训练及实施过程中的各种系统性优化。

例如，商汤近期向社区发布的用于真实感知、重建和生成的多模态的数据集 OmniObject3D 中包含 190 类 6000 个物体，数据质量非常高。

再比如，商汤在 2019 年就已首次发布 10 亿参数的视觉大模型，到 2022 年参数规模已达到 320 亿，这也是世界上迄今为止最大的视觉模型。

此外，商汤也在智驾领域持续展示大模型能力。2021 年开发的 BEV 感知算法在 Waymo 挑战赛以绝对优势取得冠军，2021 年 BEV Former 的 Transformer 结构至今仍是行业最有影响力的 BEV 工作，今年开发的 UniAD 是业内首个感知决策一体化的端到端自动驾驶解决方案。

在技术实力的另一端是量产进度。商汤也给出了自己的智能驾驶量产公式：

自动驾驶技术能力=场景数据 x 数据获取效率 x 数据利用效率² =场景数据 x 数据获取效率 x 先进算法 x 先进算力。

而先进的算法大模型不仅将通过跨行业数据汇聚提升驾驶场景数据资源，通过数据闭环开发模式和自动数据标注提升数据获取效率，更将大幅提升感知精度和感知丰富度进而成倍提升数据利用效率。

依托原创 AI 算法和模型积累，商汤领先的 BEV 感知算法推进国内首批量产应用，并采用 Domain Adaption 算法有效解决跨域泛化问题。商汤首创的自动驾驶 GOP 感知体系将目标数据获取的人力成本降低 94%，实现低成本的车端模型开发，目前也已投入量产应用。

02、算力：智能汽车时代的重要基础设施

随电子电气架构技术由分布式不断向集中式演进，大算力芯片成为新型电子电气架构实现的物理基础。

近年来车端芯片算力发展突飞猛进，如英伟达规划中的 Atlan 单颗芯片算力超 1000TOPS，THOR 单颗算力超 2000TOPS，将大幅提升单车感知决策能力。

而在云端，AGI 在自动驾驶、网联等场景的泛化应用将提出比车端指数级更高的算力要求——从数据标注到模型训练，从场景仿真到算法迭代。

算力将是智能汽车时代的新型基础设施。

在此背景下，近年来主流企业纷纷开启双线并行探索，车端自研算力平台，云端建立超算中心。而进入大模型时代后，数据量随着多模态的引入也将大规模增长，因此必然也会导致 AGI 对算力需求的剧增。

可以看到，英伟达车端云端同步布局并将提供端到端的全栈式 AI 加速计算解决方案，特斯拉也早在 2021 年 8 月发布自研云端超算中心 Dojo。

据近期报道，埃隆·马斯克也将成立一家人工智能公司来与 OpenAI 竞争，已购买数千个英伟达 GPU 并一直招募 AI 研究人员和工程师。

国内方面，吉利、蔚来、特斯拉、毫末智行、小鹏等企业也已跟进布局云端算力集群，投入巨大以提升智驾开发算力储备。

对于商汤来说，如果说大模型将是支撑智能驾驶的上层建筑，那么大算力就是数字基座。

商汤科技董事长兼 CEO 徐立表示，目前大模型对基础算力、基础设施的需求非常旺盛，基础算力对并行效率的要求也非常高，但真正好用的基础设施其实十分稀缺。

出于这一原因，商汤历时五年自建了业界领先的 AI 大装置 SenseCore，完成 2.7 万块 GPU 的部署并实现 5.0 exa FLOPS 的算力输出能力，是亚洲目前最大的智能计算平台之一，可同步支持 20 个千亿规模参数量的超大模型同时训练。

位于上海临港的 AIDC 人工智能计算中心将为智能汽车的数据存储、标注、脱敏、仿真训练、算法迭代到部署的闭环提供算力支持，打通基于数据驱动的算法生产全流程，加速高级别智能驾驶技术的 AI 模型生产和持续迭代，推动实现规模化量产。

在 AIDC 的基础上，AI 大装置也将提供支持大模型生产的一系列服务：

• 处理大模型需要的自动化数据标注，将使智能标注效率提升百倍；
• 大模型推理部署，使得推理效率提升 100% 以上；
• 大模型并行训练，最大 4000 块卡并联的单集群，可训练参数量超 5000 亿的稠密模型，可训练超万亿参数；
• 大模型增量训练，增量微调成本降低 90%；
• 开源模型和大模型训练开发者工具，大规模提升开发效率。

如此规模的算力设施即使特斯拉同期也尚难以望其项背，也必将推动大模型的高效闭环。

03、「大模型+大算力」推动智能汽车行业整体进程

汽车行业正在面临百年未有之大变革。尽管此次以「大模型+大算力」推进 AGI 发展是商汤提出的战略布局，但事实上，这一理念早已在行业层面达成共识。

基于感知、决策规控和 AI 云三大核心能力，商汤「大模型+大算力」已赋能绝影驾、舱、云三位一体产品体系量产落地：

除智能驾驶领域的全栈能力和行泊一体量产解决方案外，「大模型+大算力」也正在助力商汤打造智能座舱跨场景生态。

车展期间，与商汤「日日新 SenseNova」大模型体系深度融合的绝影未来展示舱升级亮相，语言大模型「商汤商量 SenseChat」以及 AIGC 文生图平台「商汤秒画 SenseMirage」也已上车，多点融合重构人车交互方式，打造第三空间。

以「商量」为例，作为千亿级参数的自然语言处理模型，其使用大量数据训练并充分考虑中文语境，展示出出色的多轮对话和超长文本的理解能力。

商汤也展示了语言大模型支持的诸多汽车场景创新应用，如在行车过程中化身「邮件助手」自动提炼关键信息，作为「会议助理」自动生成会议纪要，大大节省用户行车时处理工作的时间和精力，为未来出行的应用场景拓展带来丰富的想象空间。

此外，以人工智能大模型开发、生产、应用为核心，一站式

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ai运动产品生产模式有哪些

AIGC 即 AI Generated Content，利用人工智能技术来生成内容，它被认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。2022年AIGC高速发展，这其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，成为AIGC发展的“加速度”。 2、AIGC有哪些应用价值？ AIGC将有望成为数字内容创新发展的新引擎。1）AIGC能够以优于人类的制造能力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，从技术层面实现以低边际成本、高效率的方式满足海量个性化需求。2）AIGC能够通过支持数字内容与其他产业的多维互动、融合渗透从而孕育新业态新模式。3）助力“元宇宙”发展。

百度已不是中国第一大桌面搜索引擎，未来百度该怎么抢占市场？

百度作为中国最早的搜索引擎，已经占据了很大的市场份额。但是，随着互联网技术的发展和竞争对手的涌现，百度面临着越来越大的压力。为了抢占市场，百度需要采取一系列措施。 首先，百度需要加强技术创新和产品升级，提高搜索结果的准确性和速度，提高用户体验。其次，百度需要在多个领域进行布局，如智能家居、自动驾驶、云计算等，拓展业务范围。同时，百度还需要加强与其他企业的合作，形成产业联盟，共同推动整个行业的发展。 以下是分点说明未来百度该怎么抢占市场的建议： 1. 百度需要重视移动搜索市场和语音搜索市场。移动设备已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，因此，百度需要在移动搜索领域投入更多精力。同时，随着语音技