自序

1997年，我考入华北电力大学，主修计算机专业。那时，计算机尚未普及，有的宿舍几个人拼凑一台组装电脑，同学们会去轮流使用。尽管条件简陋，但正是从那时起，我与计算机和互联网结下了不解之缘。

我本科毕业那年，正值“互联网泡沫”破裂。但放在更长的时间轴上看，那其实是新一轮技术浪潮的起点。1998年谷歌、腾讯成立；1999年Paypal（贝宝）正式上线，阿里巴巴诞生；2000年李彦宏先生回国创立百度……新兴的科技浪潮即便有波折，但方向却不会受到影响。

2001年，我到清华大学读研，师从陆玉昌教授，开始专注于人工智能的研究，2004年到香港科技大学师从杨强教授，并取得人工智能方向的博士学位。从最早的文本挖掘，到今天的大模型与智能体，这个领域持续吸引着我不断探索。

人工智能诞生于20世纪50年代，最初只是少数学者的理论研究。过去几十年，人工智能在图像、语音、语言等领域不断取得突破。但直到大模型出现，它的理解、生成、逻辑、记忆能力，才真正将这些分散的技术系统化地串联在一起，让人工智能具备强大的通用能力。更重要的是，智能体（Agent）的应用创新，让大模型逐步具备了自主规划任务、调用工具、解决复杂问题的能力。这意味着人工智能已正式进入产业化的深水区。未来，人工智能所带来的产业变革，或将远超蒸汽机和电气时代。

近两年，大模型演进迅猛，相关技术和生态也快速变化，社会各界都在关注。我有幸参与了一些政府组织的专题研讨，并受邀为央国企管理者、企业客户、合作伙伴、EMBA/MBA（高级管理人员工商管理硕士/工商管理硕士）学生授课，与他们交流。其间，大家普遍关心的问题是：大模型究竟是什么？我们该如何抓住机会、快速落地？

正因如此，我萌生了撰写本书的想法。希望结合企业内部实践与一线交流体会，对当前的人工智能技术体系、大模型演进趋势以及产业落地挑战进行系统性的梳理与总结，为更多人理解、使用大模型，提供切实、有价值的参考。

支撑我做这件事的，是百度在人工智能领域长期积累的技术底座与产业实践。百度不仅形成了从芯片到框架、从模型到应用的完整人工智能体系，还在互联网、金融、制造、能源、交通、政务等关键领域，积累了大量真实的案例。这使我得以在教学与交流中，不只讲技术趋势，也为企业、开发者提供可复制的落地路径。

2024年，我曾用“毛竹”的生长过程来比喻大模型的发展。毛竹在栽种后的前3年，地上部分生长缓慢，高度几乎无变化，而在地下扩展庞大根系。竹笋破土后，在生长旺季便以每天数十厘米的速度迅速拔节。今天的大模型正处于这样的阶段——国家鼓励政策陆续出台，技术体系已然扎根，通用能力迅速增长，产业化应用全面提速。更重要的是，中国具备完整产业链、丰富场景和深厚数据资源，为人工智能提供了独特的“土壤”。无论是互联网、移动互联网时期的各类应用工具，还是中国30年来企业数字化转型的丰富硕果，都可以通过各类开放协议，一键继承到人工智能原生时代。大模型可以迅速连接这些资源，让企业积累多年的数字财富继续发挥作用，形成“模型—应用—数据”的飞轮效应，释放新的生产力。

当然，技术越强，门槛越高，不平等的风险也越突出。我们必须正视这一点，加强智能基础设施建设，加速人才培养和知识普及，让更多企业和个人都能分享人工智能带来的红利。所有的技术，用起来，才是王道；用到好处，才是正道。只有将人工智能融入产业和生活，化为看得见、摸得着的现实生产力，才能实现我们共同的目标——让生产更高效，让生活更美好。

最后，我想特别说明：大模型技术仍处于高速演进之中，相关的技术路径、产品架构、产业趋势都在不断发展与更新之中。本书所呈现的内容，是基于成稿时期的个人理解与实践整理，理解有误或者表达不当之处，敬请读者包涵、指正。