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2025年11月3日，以“前沿發(fā)明，引領(lǐng)智能躍遷”為主題的“2025百度十大科技前沿發(fā)明”發(fā)布會(huì)在北京召開。今年發(fā)布的前沿發(fā)明涵蓋大模型、深度學(xué)習(xí)框架、AI算力、智能體、AI搜索、數(shù)字人、無(wú)人駕駛等AI技術(shù)突破，展現(xiàn)百度AI應(yīng)用加速走向效果涌現(xiàn)背后的底層創(chuàng)新實(shí)力。北京市知識(shí)產(chǎn)權(quán)局黨組書記、局長(zhǎng)孟波，百度首席技術(shù)官（CTO）王海峰等出席發(fā)布活動(dòng)并致辭。

百度首席技術(shù)官王海峰表示，當(dāng)下人工智能已融入人們的生產(chǎn)生活，效果正在涌現(xiàn)。作為以技術(shù)立身的人工智能公司，百度始終站在AI創(chuàng)新前沿，人工智能全領(lǐng)域?qū)＠B續(xù)7年排名國(guó)內(nèi)第一，生成式AI和大模型專利申請(qǐng)量中國(guó)第一、全球領(lǐng)先，深度學(xué)習(xí)專利申請(qǐng)量全球第一，高級(jí)別自動(dòng)駕駛專利族全球領(lǐng)先。百度重視通過(guò)專利保護(hù)自主創(chuàng)新成果，也致力于推動(dòng)成果轉(zhuǎn)化，為產(chǎn)業(yè)，為社會(huì)創(chuàng)造價(jià)值，將AI的便利與價(jià)值帶給每一個(gè)人。

百度首席技術(shù)官王海峰

北京市知識(shí)產(chǎn)權(quán)局黨組書記、局長(zhǎng)孟波指出，保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)就是保護(hù)創(chuàng)新，北京市知識(shí)產(chǎn)權(quán)局深入貫徹落實(shí)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略，整合知識(shí)產(chǎn)權(quán)資源，不斷提升首都知識(shí)產(chǎn)權(quán)全環(huán)節(jié)改革力度、全鏈條保護(hù)能力、全領(lǐng)域服務(wù)水平，北京市展現(xiàn)出強(qiáng)勁的創(chuàng)新實(shí)力和活力。百度憑借人工智能專利申請(qǐng)布局和高活躍度的開源項(xiàng)目，展現(xiàn)了其在科技創(chuàng)新行業(yè)中的領(lǐng)先地位和對(duì)行業(yè)發(fā)展的引領(lǐng)擔(dān)當(dāng)。希望百度繼續(xù)加強(qiáng)科技創(chuàng)新，力爭(zhēng)推出更多原創(chuàng)性、顛覆性發(fā)明，持續(xù)走在全國(guó)乃至全球技術(shù)創(chuàng)新前列，助力北京在人工智能領(lǐng)域率先實(shí)現(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng)。

北京市知識(shí)產(chǎn)權(quán)局黨組書記、局長(zhǎng)孟波

當(dāng)前，國(guó)家政策支持AI大模型廣泛應(yīng)用，深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)方案，人工智能迎來(lái)爆發(fā)式發(fā)展階段，AI技術(shù)加速迭代，應(yīng)用加速落地效果涌現(xiàn)。百度持續(xù)自主創(chuàng)新，攻關(guān)人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)，積累自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，以前沿創(chuàng)新引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)。

會(huì)上，百度專利事務(wù)部總經(jīng)理崔玲玲發(fā)布“2025百度十大科技前沿發(fā)明”并表示，今年發(fā)布的百度十大科技前沿發(fā)明，涵蓋了人工智能算力、框架、模型、場(chǎng)景應(yīng)用全棧技術(shù)體系。每一項(xiàng)成果，都代表著對(duì)技術(shù)邊界的勇敢突破，彰顯著百度在創(chuàng)新道路上的堅(jiān)定決心與不懈追求。這些前沿技術(shù)正匯聚成澎湃的 AI 勢(shì)能，驅(qū)動(dòng)著生產(chǎn)生活的智能化躍遷。未來(lái)，百度將持續(xù)圍繞關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，積累自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，加快專利的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，賦能千行百業(yè)，支撐高水平科技自立自強(qiáng)和高質(zhì)量發(fā)展。

百度專利事務(wù)部總經(jīng)理崔玲玲

據(jù)介紹，百度發(fā)布的2025十大科技前沿發(fā)明，包括“自回歸統(tǒng)一建模的原生多模態(tài)大模型”、“大模型訓(xùn)練全流程高效容錯(cuò)技術(shù)”、“劇本驅(qū)動(dòng)的高說(shuō)服力數(shù)字人技術(shù)“、“基于多智能體協(xié)同的AI搜索引擎”、“蒸汽機(jī)（文心專精）音視頻一體化生成大模型技術(shù)”、“從芯片到集群的跨層級(jí)訓(xùn)推一體AI基建系統(tǒng)性技術(shù)”、“兼容端到端軌跡方案的自動(dòng)駕駛橫縱聯(lián)合控制技術(shù)”、“信息流端到端內(nèi)容理解與序列生成技術(shù)”、“飛槳科學(xué)計(jì)算高效求解技術(shù)”、“基于智能體的自進(jìn)化應(yīng)用生成技術(shù)”。

這些前沿發(fā)明是AI行業(yè)新技術(shù)趨勢(shì)的重要反映，多模態(tài)、多智能體協(xié)同、大規(guī)模集群訓(xùn)練、高說(shuō)服數(shù)字人等均是今年最前沿的技術(shù)方向。如“大模型訓(xùn)練全流程高效容錯(cuò)技術(shù)”攻克集群訓(xùn)練中故障定位與召回恢復(fù)兩大關(guān)鍵難題，已成功應(yīng)用于文心大模型系列的高效穩(wěn)定訓(xùn)練，萬(wàn)卡集群任務(wù)訓(xùn)練有效率超98%，處于國(guó)際領(lǐng)先水平?！靶畔⒘鞫说蕉藘?nèi)容理解與序列生成技術(shù)”突破現(xiàn)有推薦系統(tǒng)中內(nèi)容理解與分發(fā)模型相互割裂的局限，構(gòu)建了“理解生成-分發(fā)反饋-再理解生成”的自增強(qiáng)閉環(huán)，已推動(dòng)Feed業(yè)務(wù)大幅增長(zhǎng)，并落地百度地圖、電商等眾多場(chǎng)景。據(jù)悉，該發(fā)明所在“心流”團(tuán)隊(duì)曾于9月獲得今年百度最高獎(jiǎng)。

十大科技前沿發(fā)明中，不少技術(shù)已支撐百度AI應(yīng)用實(shí)現(xiàn)效果涌現(xiàn)。“劇本驅(qū)動(dòng)的高說(shuō)服力數(shù)字人技術(shù)”，推動(dòng)數(shù)字人技術(shù)進(jìn)入高質(zhì)量、低成本、廣應(yīng)用的普惠時(shí)代，使數(shù)字人具備超擬真、高表現(xiàn)力、AI大腦自主決策、劇本智能創(chuàng)作等特性。該技術(shù)曾支撐近期爆火的羅永浩數(shù)字人直播首秀創(chuàng)下GMV5500萬(wàn)元行業(yè)紀(jì)錄；“兼容端到端軌跡方案的自動(dòng)駕駛橫縱聯(lián)合控制技術(shù)”支撐了Apollo領(lǐng)先的控制技術(shù)方案，大幅提升自動(dòng)駕駛車輛的安全性和乘坐舒適性，助力蘿卜快跑全球化落地。蘿卜快跑已累計(jì)提供超1400萬(wàn)次出行服務(wù)，安全行駛里程超2億公里；“蒸汽機(jī)（文心專精）音視頻一體化生成大模型技術(shù)”支撐百度蒸汽機(jī)提供分鐘級(jí)優(yōu)質(zhì)畫質(zhì)與大師級(jí)運(yùn)鏡控制能力，同時(shí)大幅降低視頻生成成本，該技術(shù)已在搜索、文小言等業(yè)務(wù)采用，同時(shí)對(duì)外賦能，在影視創(chuàng)作、營(yíng)銷推廣等場(chǎng)景展現(xiàn)應(yīng)用潛力。

得益于十余年技術(shù)投入，百度在AI領(lǐng)域積累了豐碩創(chuàng)新成果。根據(jù)工信部電子知識(shí)產(chǎn)權(quán)中心、國(guó)家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心于2025年3月發(fā)布的《2024生成式人工智能全棧技術(shù)專利分析報(bào)告》，百度以大模型為核心的生成式人工智能專利申請(qǐng)量2950件、授權(quán)量1371件，領(lǐng)跑國(guó)內(nèi)創(chuàng)新主體。百度積極推進(jìn)人工智能的專利產(chǎn)業(yè)化，加速創(chuàng)新成果落地轉(zhuǎn)化，為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。近期，百度建設(shè)的人工智能（大模型）產(chǎn)業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)運(yùn)營(yíng)中心入選國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局首批產(chǎn)業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)運(yùn)營(yíng)中心名單，代表百度AI大模型技術(shù)實(shí)力與知識(shí)產(chǎn)權(quán)能力獲雙重認(rèn)可。

據(jù)悉，以“效果涌現(xiàn)”為主題的百度世界2025將于11月13日在北京召開，百度將公布AI應(yīng)用、大模型、智能云、無(wú)人駕駛等業(yè)務(wù)的最新進(jìn)展。屆時(shí)，不少“十大前沿發(fā)明”技術(shù)將在這些新發(fā)布中有更為具體的落地展示，同時(shí)也將見證這些前沿技術(shù)能力持續(xù)外溢后迎來(lái)效果涌現(xiàn)時(shí)刻。

百度2025十大科技前沿發(fā)明，具體如下：

1、自回歸統(tǒng)一建模的原生多模態(tài)大模型

本發(fā)明是新一代文心大模型的核心技術(shù)，提出了業(yè)界首個(gè)能夠同時(shí)支持語(yǔ)言、圖像、視頻、音頻統(tǒng)一建模的多模態(tài)大模型技術(shù)框架，實(shí)現(xiàn)了多模態(tài)原生統(tǒng)一的融合建模，可同時(shí)支持任意模態(tài)的理解與生成；在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了一種面向大模型的獎(jiǎng)勵(lì)系統(tǒng)，為多環(huán)境多任務(wù)場(chǎng)景提供高質(zhì)量的強(qiáng)化學(xué)習(xí)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)?；诒景l(fā)明的新一代文心大模型，在各模態(tài)任務(wù)上較上一代模型均有顯著提升，可支持更加廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，同時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)系統(tǒng)顯著提升了并發(fā)能力并降低響應(yīng)時(shí)間，推動(dòng)大模型能力的持續(xù)快速進(jìn)化。

2、大模型訓(xùn)練全流程高效容錯(cuò)技術(shù)

本發(fā)明提出了大模型訓(xùn)練高效容錯(cuò)技術(shù)，構(gòu)建了完備高效的軟硬件故障自動(dòng)召回定位恢復(fù)體系，創(chuàng)新性地提出基于大模型通信行為的全場(chǎng)景故障定位方法和零損失訓(xùn)練快照機(jī)制，攻克了集群訓(xùn)練中故障定位與召回恢復(fù)兩大關(guān)鍵難題。同時(shí)，通過(guò)研制層次清晰、架構(gòu)合理的容錯(cuò)接入體系及全流程測(cè)試框架，在大模型訓(xùn)練過(guò)程中實(shí)現(xiàn)了高效部署與驗(yàn)證，顯著提升故障恢復(fù)效率，降低系統(tǒng)故障概率。該發(fā)明已成功應(yīng)用于文心大模型系列的高效穩(wěn)定訓(xùn)練，萬(wàn)卡集群任務(wù)的訓(xùn)練有效率超過(guò)98%，處于國(guó)際領(lǐng)先水平，顯著提升資源利用效率，加速模型訓(xùn)練迭代。

3、劇本驅(qū)動(dòng)的高說(shuō)服力數(shù)字人技術(shù)

本發(fā)明構(gòu)建了高說(shuō)服力數(shù)字人方案，依托數(shù)字人視頻生成大模型基座，設(shè)計(jì)了多模協(xié)同、高表現(xiàn)力、超長(zhǎng)時(shí)長(zhǎng)的數(shù)字人視頻生產(chǎn)方案，涵蓋可控視頻生成技術(shù)、超擬真唇形驅(qū)動(dòng)技術(shù)、劇本智能創(chuàng)作和AI大腦自主決策4個(gè)核心能力，突破大表情/大動(dòng)作、音容話一致、人-物-場(chǎng)復(fù)雜交互等一系列業(yè)界難題?；谠摪l(fā)明的技術(shù)創(chuàng)新，推動(dòng)數(shù)字人技術(shù)進(jìn)入高質(zhì)量、低成本、廣應(yīng)用的普惠時(shí)代，不僅使數(shù)字人表現(xiàn)超擬真，還具備了AI大腦，靈活調(diào)度助播、場(chǎng)控、運(yùn)營(yíng)等角色共同促進(jìn)轉(zhuǎn)化，真正實(shí)現(xiàn)了一個(gè)人就是一個(gè)營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)?；谠摷夹g(shù)打造的羅永浩數(shù)字人直播間，成為業(yè)界首個(gè)雙數(shù)字人互動(dòng)的直播，單場(chǎng)GMV超過(guò)5500萬(wàn)元，后驗(yàn)數(shù)據(jù)全面超真人。

4、基于多智能體協(xié)同的AI搜索引擎

該發(fā)明創(chuàng)新性地提出了一種AI搜索引擎技術(shù)，其核心框架 DeepSearch 以Master-Planner–Executor-Generator 四層智能體體系為技術(shù)底座，模擬人類信息處理的 “感知–規(guī)劃–執(zhí)行–生成”全流程，動(dòng)態(tài)適配從單輪事實(shí)查詢到復(fù)雜多階段推理的全場(chǎng)景需求。AI搜索引擎，系統(tǒng)地融合顯式任務(wù)規(guī)劃、動(dòng)態(tài)工具調(diào)用與實(shí)時(shí)反思機(jī)制，為新一代智能搜索提供了核心技術(shù)支撐。該發(fā)明已在百度文心助手中全流量落地，支撐文心助手復(fù)雜問(wèn)題拆解、富媒體呈現(xiàn)、MCP調(diào)用、個(gè)性化滿足、深度研究等多項(xiàng)關(guān)鍵能力，顯著提升日活躍用戶和用戶留存；同時(shí)，該AI搜索引擎能力已對(duì)外開放賦能廣大合作伙伴。

5、蒸汽機(jī)（文心專精）音視頻一體化生成大模型技術(shù)

本發(fā)明是全球首個(gè)中文音視頻一體化生成模型，通過(guò)多模態(tài)信息的精準(zhǔn)同步與自然交互，支持分鐘級(jí)多人有聲音視頻生成與交互；該發(fā)明由自回歸擴(kuò)散建模、有聲一體化訓(xùn)練、高性能訓(xùn)推優(yōu)化三大技術(shù)核心構(gòu)成；通過(guò)極致的中文場(chǎng)景高質(zhì)量數(shù)據(jù)清洗與結(jié)構(gòu)化描述、訓(xùn)推一致性優(yōu)化，調(diào)教支持長(zhǎng)視頻生成基座；搭載首創(chuàng)的Latent Multi Modal Planner技術(shù)重構(gòu)生成邏輯，實(shí)現(xiàn)視頻的全流程有聲一體化生成；極致工程優(yōu)化突破傳統(tǒng)擴(kuò)散模型限制，壓縮視頻成本，滿足生成實(shí)時(shí)交互。該發(fā)明提供分鐘級(jí)優(yōu)質(zhì)畫質(zhì)與大師級(jí)運(yùn)鏡控制，大幅降低影視創(chuàng)作、營(yíng)銷推廣等場(chǎng)景的制作成本，提升效率。相關(guān)技術(shù)對(duì)內(nèi)賦能商業(yè)內(nèi)容生產(chǎn)、搜索妙筆、內(nèi)容生態(tài)、feed短篇、文小言、AI助手等業(yè)務(wù)，推動(dòng)百度AI視頻生態(tài)繁榮；對(duì)外憑借其長(zhǎng)視頻實(shí)時(shí)交互生成能力，將AI視頻從“單向生成”引入“雙向共創(chuàng)”新階段，引領(lǐng)視頻生成領(lǐng)域創(chuàng)新方向。

6、從芯片到集群的跨層級(jí)訓(xùn)推一體AI基建系統(tǒng)性技術(shù)

本發(fā)明提出了從芯片到集群的跨層級(jí)協(xié)同優(yōu)化、訓(xùn)推一體的 AI 基建系統(tǒng)性創(chuàng)新技術(shù)，計(jì)算架構(gòu)上，首創(chuàng) UltraServer 柜級(jí)超節(jié)點(diǎn)，兼容多卡；自研 XPU Link與PD分離架構(gòu)，全棧優(yōu)化軟硬件協(xié)同；存儲(chǔ)系統(tǒng)上，自適應(yīng)元數(shù)據(jù)架構(gòu)突破大規(guī)模管理瓶頸，專屬KV Cache加速方案適配 AI業(yè)務(wù)；網(wǎng)絡(luò)技術(shù)上，推理專屬 2 跳可達(dá)架構(gòu)+彈性 eRDMA，構(gòu)建低時(shí)延傳輸通道；云原生能力上，全鏈路智能運(yùn)維（異常自感知/診斷/恢復(fù)），AI網(wǎng)關(guān)增LLM智能路由?；诒景l(fā)明成功構(gòu)建起完備的AI基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)體系，在計(jì)算方面，XPU Link帶寬提升8倍，MoE單節(jié)點(diǎn)性能提升5-10倍；PD分離使 Decode/Prefill階段的整體性能預(yù)計(jì)可分別提升95%和36%；在存儲(chǔ)方面，支持千億級(jí)文件，空間利用率超90%；網(wǎng)絡(luò)時(shí)延壓至4微秒；實(shí)現(xiàn)5000節(jié)點(diǎn)集群分鐘級(jí)故障自愈。

7、兼容端到端軌跡方案的自動(dòng)駕駛橫縱聯(lián)合控制技術(shù)

本發(fā)明提出了一種可兼容端到端軌跡方案的自動(dòng)駕駛橫縱聯(lián)合控制技術(shù)，基于車輛的橫縱耦合動(dòng)力學(xué)，設(shè)計(jì)線性時(shí)變模型預(yù)測(cè)控制器，實(shí)現(xiàn)車輛運(yùn)動(dòng)的橫、縱向聯(lián)合協(xié)同控制，模型假設(shè)近似更少，對(duì)上游數(shù)據(jù)依賴更少，橫縱向指令更加穩(wěn)定，實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)方案的升級(jí)和超越。該發(fā)明可完美適配Apollo ADFM的端到端上游軌跡方案，大幅提升安全性和乘坐舒適性，對(duì)于低速橫向晃動(dòng)幅度可優(yōu)化70%，100%消除彎道橫向抽動(dòng)的控制問(wèn)題，使自動(dòng)駕駛車輛的動(dòng)態(tài)響應(yīng)更加接近經(jīng)驗(yàn)豐富的駕駛員的操作習(xí)慣，實(shí)現(xiàn)了真正意義上的擬人化控制，保證了Apollo控制技術(shù)的領(lǐng)先，有效支撐蘿卜快跑全球化戰(zhàn)略，助力蘿卜快跑駛?cè)胂愀?、迪拜、阿布扎比等全?6座城市，截止8月，蘿卜快跑累計(jì)提供超1400萬(wàn)次服務(wù)，安全行駛里程超2億公里。

8、信息流端到端內(nèi)容理解與序列生成技術(shù)

本發(fā)明突破了現(xiàn)有推薦系統(tǒng)中內(nèi)容理解與分發(fā)模型相互割裂的局限，首創(chuàng)端到端多模態(tài)內(nèi)容理解與序列生成技術(shù)，構(gòu)建了“理解生成-分發(fā)反饋-再理解生成”的自增強(qiáng)閉環(huán)。通過(guò)全新的多模態(tài)語(yǔ)義對(duì)齊和動(dòng)態(tài)Token統(tǒng)一量化技術(shù)，融合用戶快慢反饋，將多模態(tài)知識(shí)對(duì)齊與生成式行為建模深度融合，實(shí)現(xiàn)Feed信息流系統(tǒng)從記憶檢索，邁向深度理解生成推理的新階段。該發(fā)明已應(yīng)用于信息流推薦業(yè)務(wù)，完成了生成式信息流系統(tǒng)重構(gòu)，全面提升了對(duì)內(nèi)容資源的多模態(tài)理解能力與個(gè)性化生成效果，大幅推動(dòng)Feed業(yè)務(wù)增長(zhǎng)；并落地百度地圖、電商、搜索等眾多場(chǎng)景。

9、飛槳科學(xué)計(jì)算高效求解技術(shù)

本發(fā)明基于飛槳的科學(xué)計(jì)算核心技術(shù)，通過(guò)組合算子拆分、高階自動(dòng)微分、符號(hào)表達(dá)式的推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了微分方程的高效求解，解決了科學(xué)計(jì)算場(chǎng)景高階微分方程求解的難題。本發(fā)明的微分方程求解速度較傳統(tǒng)方法提升2到4個(gè)數(shù)量級(jí)，比PyTorch提速115%，被國(guó)際知名微分方程求解庫(kù)DeepXDE唯一推薦；已在飛槳框架中實(shí)現(xiàn)，集成于PaddleScience、PaddleCFD等產(chǎn)品，并實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。本發(fā)明技術(shù)支持中科院力學(xué)所、大氣物理所、蘇州實(shí)驗(yàn)室等近20所高校與科研機(jī)構(gòu)協(xié)同創(chuàng)新，應(yīng)用于上海交通大學(xué)支撐其“AI for Science”科學(xué)數(shù)據(jù)開源開放平臺(tái)建設(shè)；應(yīng)用于中車集團(tuán)“斫輪”大模型，研制出空氣動(dòng)力學(xué)仿真大模型“斫輪·風(fēng)馳”，加速科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。

10、基于智能體的自進(jìn)化應(yīng)用生成技術(shù)

本發(fā)明以大模型與強(qiáng)化學(xué)習(xí)為核心，構(gòu)建了由“需求模型、代碼模型、創(chuàng)意模型”組成的三重自進(jìn)化學(xué)習(xí)架構(gòu)，通過(guò)自然語(yǔ)言理解用戶需求，經(jīng)由代碼模型實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量代碼生成，并在用戶反饋與強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制下形成持續(xù)優(yōu)化的數(shù)據(jù)飛輪?；谠摪l(fā)明技術(shù)的系統(tǒng)不僅能執(zhí)行代碼生成任務(wù)，更能在實(shí)踐中自我學(xué)習(xí)、逐步提升智能水平，真正實(shí)現(xiàn)“越用越聰明”的AI開發(fā)助手；其多模型協(xié)同機(jī)制與端到端軌跡學(xué)習(xí)技術(shù)，打破了傳統(tǒng)無(wú)代碼平臺(tái)的靜態(tài)瓶頸，形成可持續(xù)演化的智能體編程體系。單應(yīng)用從開發(fā)到上線，由傳統(tǒng)的大約4人周、2萬(wàn)元縮減到小于1小時(shí)、低于50元，純無(wú)代碼生成應(yīng)用已達(dá)到38萬(wàn)。