在備受矚目的華為首個搭載鴻蒙5系統的新機Pura X的盛大發布中，百度也第一次在鴻蒙平臺完成了自己最新AI搜索的首發，這是一次信賴的相互奔赴。

AI搜索是一個熱門話題，它是搜索行業在上一次技術迭代足足25年后，最接近人們對“下一代搜索”預期的一種新體驗。

在這種新的體驗里，搜索不再僅僅是搜索，它是對人類意圖的深刻理解，是克服大模型幻覺后的篤定，是智能體走向使命必達的道路中的一站。

其實，AI搜索已經通過百度而來到我們的生活里，但這次的革命是漸進式的。在隨后的日子里，我們會隨著AI和搜索的深度結合，越來越體會到這種變化的意義：包括更加個性化的回答、從獲取信息的工具到提供內容的使者之間的角色切換，以及任務式對話的精準和高完成度。

AI將改變很多東西，毫無疑問，搜索或是最先被改變的。

——導語

01

百度和鴻蒙的互相奔赴

自2024年底宣布已經有20000個原生鴻蒙應用和元服務上架后，備受關注的華為鴻蒙生態在今年邁出了重要的又一步——一款搭載了最新的鴻蒙5操作系統的新機Pura X與世人見面，也成為華為鴻蒙生態營造史上的一個重要節點性事件。

Pura X的發布有兩個重要的看點。

Pura X本身就是一大看點，它是一款采取前所未有的非標準形態設計的新型折疊屏手機，它新穎的形態，使之具有更大的外屏和更接近16:10的展開態。

另一大看點則是各大應用紛紛借此機會上新自己的鴻蒙新版本，幾乎所有的國民級應用都拿出了自己的佳作……很多新功能并不是原來安卓或iOS版本的簡單適配，而是盡可能結合鴻蒙的新特性做出的具有創新性設計的新應用。

某種程度上，說這是中國國民級APP的一次創新大賞，也不為過。

即便強手如云，百度拿出的新作也相當打眼。此次發布會上，作為鴻蒙的“生態合伙人”，百度拿出的是最新、最智能的搜索引擎，這一計劃在百度內部則被稱為“百看計劃”，意為內容豐富、百看不厭。

而選擇與搭載鴻蒙5新機的共同發布，是百度第一次在鴻蒙平臺上首發自家的核心產品，除了“百看”與鴻蒙新機提供的沉浸式體驗相得益彰以外，也意味著百度對于鴻蒙生態一份無言的支持。

很少有人真正意識到的是——在全球，除了美國之外，只有中國、俄羅斯和韓國這三個國家，在自己的國內市場上是由本土的搜索引擎占據領導地位的。

除此之外，全世界的搜索引擎用戶，都必須仰賴谷歌和必應/雅虎（這兩個是一家）的服務。

搜索是最基本但也最重要的互聯網服務形態之一，中國這樣的一個大國，在這種基礎領域全部依賴美國是不可想象的，而百度是極少的能夠讓自己的本土用戶不必依賴美國而獲取搜索服務的企業之一，現在這種能力也延伸到了鴻蒙生態中，這可能也是百度和華為某種程度上的情感認同。

02

每條路徑都在探索下一代搜索

最近，百度搜索可謂動作頻頻，遠不?“百看模式”這么簡單。

AI搜索目前并無定義，但從百度來說，為了讓用戶盡可能的以簡潔并準確的方式獲取所求，百度需要整合其整體的AI服務能力，再疊加上多年在搜索領域的積累的know-how，以繁雜艱巨的軟件工程來實現C端的優質體驗——在過去的25年里，這一直是百度的基本工作方式。

當然，“百看”并非全部，在百度PC端，AI搜索上線了智能模式，通過多模型智能切換的方式，幫用戶自動匹配最吻合其需求的模型能力，以及開放接?DeepSeek等等……可以說，每條路徑，百度都在探索；即便沒有路徑，但有方向，百度也會跋山涉水的前往。

搜索是人工智能的溫床，這或許解釋了為何中美兩個擁有強大的獨立搜索公司的國家，也分別是全球的兩大AI創新策源地。

當前的搜索被成為第三代搜索，主要是基于對目標網頁上的超鏈接進行分析而給出結果。目前，全世界最主要的搜索引擎仍然基于這一原理提供服務。

“答案直給、幫你多想?步、??清爽?凈”，百度負責人陳一凡用三個短句生動的概括了百度對AI搜索的最新思考，他說：“基于?模型重構的百度搜索，讓搜索框成為通往智能世界的??。”

這些概括延續了創立百度時就確定的一些基本原則，例如，李彥宏多次指出，搜索引擎“是世界上用戶黏性最差的業務，它的黏性只有3秒鐘”。這句話的意思是說，在用戶的第一次搜索時就提供高相關度的答案是至關重要的。

另一個百度的技術堅持，也是在很早期就確立下來的，那就是用戶應該在用完后盡快的離開搜索引擎，“快進快出意味著用戶們找到了所求，如果用戶在搜索上花費太多時間，意味著結果不夠精準”。

但是，這并不僅僅是一個技術問題。

“當用戶搜索‘蘋果手機’這個詞的時候，搜索引擎將無法判斷，用戶到底是要看手機的評測文章還是要找到相關的商品購買頁面，這個問題在第三代搜索時代幾乎是無解的”，一位百度的技術人員這樣表達。

下一代搜索會是什么樣子，25年前李彥宏就無時無刻不在思考這個問題，而最近勃興的大模型浪潮，似乎意味著答案快浮出水面了。

事實上，對下一代的搜索應該如何發展，車輪可以說在十幾年前起就隆隆滾動……有明確的記載是，2006年就有百度員工自發的用AI技術來解決搜索中的問題，2010年百度開始設立自然語言處理的高級職位，2013年起就開始設立深度學習研究院……

一位百度同事曾這樣告訴我：“某種程度上來講，十幾年前百度就有一種朦朧的方向感——那就是下一代搜索一定是基于AI革命，但十幾年前我們還看不到今天這么細的顆粒度，比如大語言模型、比如智能涌現，但我們堅信這個方向，這也是為什么我們在AI上十幾年投入過千億的原因，不僅僅是因為它代表未來的生產力，也是因為它與我們的主航道始終吻合。”

而根據筆者多年對百度的追蹤，百度對于“下一代搜索”的將建立在什么基點上已經相當明確，目前需要進一步嘗試的，無非是用什么技術達到這些基點。

而對這些基點的概括一句話就可以說明，那就是——從通?化到個性化、 從?具化到內容化、從信息獲取到任務完成。

“從通?化到個性化”，這并不是一個新需求，而是自打有第三代搜索以來就有的想法，只不過以前的提法措辭不同，如“從千人一面到千人千面”等等。

但是，有了自然語言理解和大模型，百度去解決“從通用化到個性化”這個問題的武器，可以說完全不同了。

第三代搜索對關鍵詞的處理方法是“分析”，分析的起點和終點都是與目標網頁的相關度，分析的策略則是人工設定的一系列規則，但計算機本身并不理解自己在做什么；而進入AI時代后，首先被改變的就是“分析”變成了“理解”，也就是AI是在理解你的意圖的前提下才去提供答案。

打個比喻就是，以前給你開門的是機器人，哪怕動作無可挑剔，到底也是根據事先設定的程序；而現在給你開門的是個五歲的孩子，但他能聽懂你的話，哪怕反應比較幼稚，但也足以讓你用自然的語言去表達，得到的也是同類而非機器所給予的回復。

而一旦這個“兒童”的智商從5歲提升到18歲，那你就會得到更為準確同時也個性化的回答。所以，依托百度搜索海量的?戶畫像和?為數據、?模型的推理思考能?，通過個性化的意圖解構、AI智能總結，就可以深度理解用戶的需求，進而給予個性化的回答，也就成為了解決“從通用化到個性化”的利器。

現在，這種直接通過AI總結給用戶提供答案的搜索閉環，已經占據了所有搜索次數的20%以上（根據我印象的數據，未必準）。

百度對智能搜索的第二個預設基點，是“從工具化到內容化”。

作為一名曾在百度工作過的人，我20年前就發現，百度非常不喜歡自己被稱為“工具”。

起初我不太理解，搜索難道不是工具嗎？難道不是人類獲取信息的工具嗎？

后來我才逐漸理解，百度認為“工具”是對搜索使命的窄化和固化，因為搜索的終極角色，從來都不是一個根據關鍵詞機械反饋答案的“工具”，而是把用戶需要的內容準確遞送并完成反饋任務的“行動者”。

可能有人認為，“內容”這個詞有些泛化，什么才是內容呢？

對于此，我們可以參考今天的文心 4.5的工作能力——它不僅可以理解照片、工作圖表、視頻內容，準確摘取靜態、動態圖像中的細節信息；甚至還能理解網絡笑話、梗圖中的幽默和諷刺，并連貫地完成推理，最終推送用戶所需的內容。

換言之，所謂的內容，未必僅僅是文字，也可能是圖片、表格、視頻，結合最新大模型的多模態深度理解能力，它能準確捕捉用戶表達的曲折細節，并據此深度推理，最終以多模態的形式反饋回用戶所需的一切，這里的“一切”用“內容”來定義，遠比用“搜索結果”來定義更為精確。

而最后一個基點是“從信息獲取到任務完成”，則非大模型不能為。

打個比方，我們偶爾去“調戲”大模型，這屬于“開放性對話”，也就是答對答錯無關緊要，重在樂趣。

但很多場景需要“任務式對話”，比如電商的智能客服環境，說出的每一句話都要負責的。

任務式對話，就是對最終結果要負責的對話。它和前面兩點的不同之處在于，前面兩個基點更強調對用戶意圖的理解，最后一個則不但要理解意圖，還要對結果的達成有條件約束。

客觀來講，最后一個也是最難的考驗，因為其中的一道關口就是大模型的幻覺問題。

舉個真實的例子，我最近寫的一篇文章里，有好幾個數據都是DeepSeek提供的。

這些數據聽起來都很真實，比如其中一個回答是，引入了某個系統的能力后，軟件啟動速度提升了30%。

幸好我的合作伙伴做了double check，然后反饋給對方，對方指出來，這幾個數據從來都沒有發布過。

所以說，即使是最紅的大模型，幻覺也是無處不在，這是大模型落地并進入大規模商用的一道攔路虎。世界級的AI巨頭無不以攻克這一難關為主要目標，而百度再次走在前列。其中，百度曾經展示了IRAG技術，以精準的圖像生成來向公眾展示多模態大模型在去除幻覺上的巨大進步。

這里涉及兩個術語，RAG和iRAG，前者叫“檢索增強”，一定程度上解決了基于文字的幻覺問題；后者加了一個“i”，也就是Image RAG（基于檢索增強的文生圖），試圖解決圖像生成的幻覺問題。

在百度看來，消除幻覺是大模型領域在過去一段時間實現的最大變化之一，也是AI搜索能夠成熟到向公眾提供服務的基礎。

而另一個關鍵技術——智能體，也有和任務式對話深度結合的可能。

如果說任務式對話是用戶和AI之間的溝通紐帶，那智能體就是使命必達的執行者，它會跳出狹義搜索的圈子，去調用各種各樣的資源，自動自覺的執行任務，最終交給你一個完整的任務結果。

舉個例子，你提出的任務可能是“生成一張圖片”，但智能體的執行可能包括搜索信息、??圖、圖?圖、變清晰、去?印、換?格、AI擴圖等等一系列操作，直到最終反饋給你一個結果——一張你期待的圖片。

看來，消除幻覺+具有高級行動力的智能體，最有可能解決“任務式對話”的挑戰。可以相信，未來活躍在百度生態中的智能體也會越來越多，我們將面對數以萬計乃至億級的智能體，它們各自的擔當不同，但都圍繞一個使命——接受你的托付和理解你的意圖，并最終以完成任務的責任感形成一個閉環。

這或許就是百度理解中的AI搜索或者“下一代搜索”。

結語：關于未來

某種程度上，最近發布的4.5大模型，解決了不少圍繞在百度身上的爭議。

DeepSeek爆紅之后，一個問題迅速被提出來——既然一個小團隊可以完成如此高水平的大模型，那是不是所有投入巨資的AI巨頭都走錯了路，或者，它們的方式已經行不通了。

在我看來，這個問題就跟問“中國需不需要航母”一樣簡單。

這個世界上絕不是每個國家都需要航母，特別是一些中小國家，完全可以用各種方式換取一定程度上的安全和和平。這就跟不是每個AI初創公司都要開發自己的大模型一樣。

但百度不同，作為置身于AI第一梯隊中的公司，無論在某一個回合中的成績是優秀還是落后，都必須有自己的基礎大模型能力，就跟世界上最大的幾個國家都需要自己的核保護傘和航母一樣。

對于這些頭部玩家，保持基礎大模型的持續進步，就如同一個頭部國家必須保持自己的基礎國防工業一樣。有和沒有，完全是兩個不同的結果。

你有，哪怕暫時落后，你就有創造一切和改變一切的可能。而你如果自我放棄，誰也不能幫你、不能救你。

如果說大模型是航母，那搜索（或者搜索智能體）就是艦載機——大模型提供基礎能力和保障平臺，艦載機負責完成具體的任務，兩者缺一不可。

未來，基礎平臺的迭代會放緩，但應用模型的迭代會加快，搜索就是一種基礎能力，它可以跟各種新的應用大模型匹配，“換模型的速度猶如換衣服一樣”。如果在搜索語境下，那未來很可能就是——對用戶來說，他感知的永遠是最新的、最智能化的搜索能力，但他已經不太關心后臺是什么模型在發揮作用，因為百度這樣的巨頭可能會智能的在數百種模型中實施調度匹配用戶需求的能力。

這更加需要AI搜索的第一梯隊玩家，在上牌桌的時候必須有自己的基礎大模型能力，這也是百度為什么堅持、持續的去開發文心的動力。

現在，有一種新的觀點——對話式大模型可以取代搜索。現在，看來得出這個結論為時過早。傳統的搜索在效率和反饋速度上仍有優勢，而任務式對話在深度和體系性上有優勢，更高的概率是——百度這樣的企業，能夠把多年在搜索上的know-how與發展了十幾年的AI能力高效能的結合起來，在產品端以強大的產品力和高度智能化的調度能力，以最佳姿態完成不同的任務和所求。