1.飞轮效应：研发高投入、高聚焦，形成高压强
任何一个国家，其综合国力的增长都与国家研发投入成正比。中国企业普遍存在研发强度不足的问题。研发投入如何发挥更大的效益，是中国政府和企业都在积极思考的问题。百度在研发上面走出了一条自己的道路，那就是提高研发投入、聚焦特定领域，用高压强的研发寻求技术突破。在民营企业500强中，只有百度和华为研发投入强度超过15%，百度位居第一，为23.4%（2021），百度研发人员占比达到58.5%（2021）。这样的研发强度，使得百度取得技术突破，成为全球领先的AI公司。在中国科学院、《哈佛商业评论》等多个国内外机构的评选中，百度都是唯一进入全球AI四强的中国公司。2021年，百度人工智能专利申请量超过1.3万件，申请量和授权量连续四年排名国内第一。百度在高端芯片、深度学习框架、预训练大模型这些底层技术领域的突破和创新，对国家高水平科技自立自强形成了有力支撑。
飞桨深度学习框架与平台。深度学习框架是数字经济发展中的核心技术，它上承应用，下接芯片，处于极为关键的位置。过去几十年，中国在互联网应用方面全球领先，但是在互联网底层技术和系统上缺位。PC时代，微软Windows主导了桌面操作系统；移动时代，谷歌的安卓和苹果的iOS操作系统一统天下。在人工智能时代，中国必须要抢下操作系统这一“制高点”。2017年，国家发改委正式批复，由百度牵头，与清华、北航、信通院等单位共建“深度学习技术及应用国家工程实验室”，2021年升级为国家工程研究中心。飞桨深度学习平台是研究中心的重要成果，截至2022年5月，平台已汇聚477万开发者，服务超过18万家企事业单位。在国内深度学习市场上，飞桨赶超谷歌的TensorFlow和脸书的PyTorch，位居国内综合市场份额第一。
高端芯片。高端芯片是一个高技术门槛的领域，芯片底层技术自主可控非常重要。百度从10年前就开始布局高端芯片，从专有芯片开始进行边缘突破和创新。2018年，百度云端通用芯片昆仑1（14纳米）实现量产，2021年昆仑芯2（7纳米）实现量产。百度做高端芯片的路径，一是靠技术创新，二是靠应用驱动。百度搜索每天响应数十亿次搜索请求，百度地图每天响应1 300亿次定位请求，超大的算力、算法需求，“逼迫”百度深入研究机器学习的算法以节省成本、提升效率。百度昆仑芯1已量产2万片，在搜索中替代了国外厂商的高端芯片。百度昆仑芯片已经在工业质检、智慧城市、智慧金融等场景、近百家客户中实现规模落地。值得一提的是，昆仑芯片除了拥有100%自研XPU（云计算加速芯片）架构及多项自主设计，还与多款国产通用处理器、操作系统以及百度自研的飞桨深度学习框架完成端到端的适配，拥有软硬一体的全栈国产AI能力。百度鸿鹄芯片也是依赖百度全栈式的AI能力，为智能音箱等语音对话优化设计的芯片，在小度智能音箱上得到广泛应用。
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