王海峰：中国AI全栈第一人
副标题：从哈工大的机器翻译实验室到百度CTO，他用了30年做同一件事
2023年3月16日，北京。
百度总部。闪光灯打亮舞台，李彦宏站在中央，展示文心一言在文学创作、商业文案、数理逻辑、中文理解、多模态生成五个场景的能力。
而在同一个讲台的侧翼，另一个人坐在电脑前，对着幻灯片一页一页地解读背后的技术架构——知识增强、检索增强、对话增强、飞桨的分布式训练、稀疏量化和模型压缩。
他的名字是王海峰。百度的CTO。
那天全网都在讨论文心一言。几乎没有人注意到这个坐在侧翼的人。
但他可能是整个中国AI行业最重要的人。
为什么？
因为中国AI存在一个”阿克琉斯之踵”——当美国切断了高端芯片的供应，当谷歌的TensorFlow和Meta的PyTorch成为全球AI开发的默认标准，中国AI的每一层都受制于人。除了百度。因为百度有一个王海峰。
他是中国唯一真正打通了AI四层——芯片→框架→模型→应用——的人。
从昆仑AI芯片，到飞桨深度学习框架，到文心大模型，到搜索、翻译、地图、云——每一层都是自研。每一层都是他主导。
而做到这件事，他用了整整三十年。
一、三十年，只做一件事
1989年秋天，王海峰以优异的成绩考入哈尔滨工业大学计算机系。
他的父亲是清华毕业生，母亲是哈医大毕业生——在那个大学生凤毛麟角的年代，家里就有两个。他从小就知道，自己要做”科学家”。
大四做毕业设计时，他走进了李生教授的实验室。这是一个做机器翻译的实验室。
那一年是1993年。世界上的机器翻译系统，依靠大量人工编写的规则——比如”英语的主语在动词前，中文的主语也在动词前，所以可以直接把英语主语映射为中文主语”。但语言不是这么工作的。规则永远写不完。
王海峰遇到的第一个问题是——怎么把中文翻译成英文？不是靠死记硬背的规则，而是靠数学和算法。
这个看似朴素的问题，他用了三十年去回答。
读研期间，他每天早上7点前进实验室，晚上10点后离开。仅用一年时间，他开发出在国家”863计划”评测中排名第一的汉英机器翻译系统，拿了部级科技进步奖。
（ps：这时候的翻译系统叫CEMT——中国最早的汉英机器翻译系统之一。它用规则+统计混合的方法，在当时的条件下已经是顶峰了。但王海峰自己知道，这远不是终点。）
1999年，博士毕业。他的选择让很多人意外——微软中国研究院。
当时微软中国研究院刚刚成立，在业界属于”新兵”。清华、北大、国家实验室的offer都在他桌上。他去了微软。
他说：“希望我的所学能转化为优秀的产品，真正为亿万用户带来实实在在的帮助。”
这句话他后来在不同场合重复过很多次。微软→香港→东芝→百度——无论在哪，同一个逻辑：学术要为亿万人服务。
2000年到2002年，他在香港的iSilk.com做研究科学家。2002年到2010年，他在东芝中国研发中心担任首席科学家，领导NLP、机器翻译和语音的研发。
在东芝的8年，他发表了43篇论文。2006年，他在ACL上一个人中了5篇——这在NLP圈至今仍被当作传奇。
（ps：ACL是什么？全称Association for Computational Linguistics，自然语言处理领域全球最顶级、最有影响力的学术组织。一个中国学者，在日本企业里，一年在这个会议上中了5篇论文——这是什么概念？相当于一个人在一个奥运会项目上同时进了5个决赛。）
但他不只是一个学者。
在东芝期间，他的研究成果被应用于车载芯片等产品中。他证明了一件事——最顶尖的学术和最落地的产业，可以同时做。
2010年1月，王海峰加入百度。他是被李彦宏的”框计算”愿景打动的——搜索引擎不应该只做关键词匹配，它应该理解用户输入的真正意图。而要理解意图，需要NLP。而NLP，是王海峰做了17年的东西。
一场完美的相遇。
二、全栈：为什么每一层都要自己做
2013年，王海峰当选ACL主席。
这是ACL创办50多年来，第一次有华人担任主席。
他的竞选宣言里有一句话——
“I have realized what I dreamed 17 years ago when I started pursuing NLP: to create good enough NLP technology for billions of daily user requirements.”
翻译过来：「我实现了17年前开始追求NLP时的梦想——为每天数十亿的用户需求，创造足够好的NLP技术。」
从哈工大的CEMT系统，到百度的数十亿日活用户——他真的把一条线上的两件事都做成了。
2016年，他又当选ACL Fellow，成为首位来自中国大陆的ACL Fellow，也是ACL历史上最年轻的会士。
但此时他的重心已经不在论文上了。
2016年的王海峰，在做一件更大的事——
他要从零搭建中国自己的深度学习框架。
这就是后来的飞桨（PaddlePaddle）。
为什么要有自己的框架？当时TensorFlow和PyTorch不能用吗？
理论上可以。但王海峰和李彦宏看到了更远的东西——
谷歌可以用TPU芯片加速TensorFlow。芯片和框架深度耦合。如果你只用TensorFlow，你就被锁定在谷歌的芯片生态里。如果有一天——事实上这一天已经来了——如果有一天美国禁止高端AI芯片对华出口，你的模型连跑都跑不起来。
怎么办？
每一层都自己建。
这是中国AI最早也是最坚定的”全栈自主”战略。
芯片层：昆仑AI芯片。框架层：飞桨。模型层：文心大模型。应用层：搜索、翻译、地图、云、文心一言。
每一层都是自研。每一层可以端到端优化。每一层都不依赖外部。
（ps：你可能想问：其他大厂也在做全栈，字节在做豆包、阿里在做通义——但他们缺芯片层。华为在做昇腾芯片——但他们缺一个互联网级别的应用生态来训练和测试。只有百度的王海峰，把四层都做齐了。而且是他一个人统管全部。）
这条路有多难走？
飞桨从2016年发布到2025年，一共适配了国内外60多个系列芯片——华为昇腾、寒武纪、昆仑、英特尔、英伟达……全都能跑。软件框架和硬件芯片之间的”翻译层”，是整个AI基础设施最难写的代码之一。
飞桨框架3.0的分布式训练代码减少了80%。微分方程求解速度比PyTorch快115%。
这不是一个产品故事。这是一个”工业体系”的故事。
昆仑芯片是一颗钉子。飞桨框架是一把锤子。文心大模型是一座正在建的房子。而王海峰是那个画图纸的总工程师。
三、文心一言：“水到渠成”
2023年3月16日，文心一言发布。
李彦宏在前台展示。王海峰在后台解读。
这个”前后台”的模式，完美地反映了百度做AI的方式。李彦宏负责”为什么”——为什么中国需要自己的大模型。王海峰负责”怎么做”——知识增强、检索增强、对话增强、飞桨文心联合优化。
发布会上，王海峰说了一句话，后来被反复引用——
“文心一言是百度多年技术积累和产业实践的水到渠成。”
什么是”水到渠成”？
2019年发布文心大模型1.0，只是自然语言理解。3.0、3.5、4.0——每一代都在升级。到2023年，它已经是”跨语言、跨模态、跨任务、跨行业”的完整体系。
飞桨平台当时已凝聚535万开发者，服务20万企事业单位，创建了67万个模型。
文心大模型不是凭空出现的。它是535万开发者和67万个模型共同喂养出来的。
水到了。渠也建好了。
2024年4月，王海峰公布：文心一言累计用户规模达2亿，日均调用量达2亿。文心4.0发布半年后，效果又提升了52.5%。
2025年4月，在Create2025百度AI开发者大会上，文心4.5 Turbo和X1 Turbo发布。在多模态基准测试中，与DeepSeek和GPT”效果在伯仲之间”。
但王海峰做了一件更惊人的事——文心4.5开源了。
4240亿参数。Apache 2.0协议。免费商用。
截至2025年9月，飞桨文心生态的开发者达2333万，服务76万家企业，创建模型110万。
文心大模型在HuggingFace全球模型趋势榜上登顶。
（ps：这个数字太可怕了。2333万开发者是什么概念？中国互联网行业的总程序员数量大约700-800万。飞桨文心覆盖的开发者可能远超这个数字——因为很多是在校学生、行业工程师、AI爱好者。王海峰建的不仅仅是框架和模型，他建的是一个完整的AI人才生态。这个生态一旦形成，它就变成一个难以被替代的”事实标准”。不是政策规定的标准，而是数百万开发者用双手投票的标准。）
四、“知者见于未萌”
界面新闻写过一篇王海峰的深度文章，用的是《知者见于未萌》这个标题。语出《管子·七法》。
“知者见于未萌”——聪明的人在事情还没萌芽的时候，就已经看到了苗头。
1993年，全世界的机器翻译靠手工规则。王海峰在做统计+规则的混合方法。十几年后统计方法才成为主流。
1999年，他加入微软研究院——他的理由不是”微软给得多”，而是”希望把学术做成产品，让亿万人用”。
2010年，百度还在做关键词搜索。王海峰做的第一件事就是成立NLP部门——他预见到，未来的搜索不只是匹配关键词，而是理解语义。
2016年，TensorFlow如日中天。他带着团队从零做飞桨——不是做”更好的TensorFlow”，而是做一个不受芯片锁定的国产替代。
每一次，他都在别人还觉得”没必要”的时候，悄悄动手了。
而每一次，后来都证明他做对了。
这种”预见力”是怎么来的？
不是因为他是天才。是因为他在同一个方向上深耕了三十年。
三十年前，他在哈工大的实验室里，面对一行行机器翻译的代码。三十年后，他管着从芯片到应用的整个AI体系。中间他没有换过赛道。
世界上最难的事不是做对一次。是三十年来每次都做对。
因为每次做对了”上一次”，下一步的”预判”就不是猜测——是基于经验的推演。
他知道TensorFlow好用，但好用背后是芯片锁定的风险，因为他经历过Windows+Intel的时代。
他知道大模型需要框架支撑，因为他在做搜索的时候就被训练架构的瓶颈卡过。
他知道NLP是整个AI生态的入口，因为他做了三十年机器翻译，见证了语言模型从规则→统计→神经网络→Transformer→大模型的每一次范式革命。
所以当ChatGPT出现的时候，他没有恐慌。他只是把早就准备好的技术——知识增强、检索增强、飞桨的分布式训练——组合到一起，推出了文心一言。
2025年底，百度发布文心5.0——原生全模态大模型。文本、图像、视频、语音……一体化。
2025年，飞桨文心开发者2333万。王海峰说：“智能体是重要的发展方向，会带来更多的应用爆发。智能体是在基础模型上，进一步进行思考增强训练。”
51岁时说”爆发”的人，从18岁时就在为这个”爆发”做准备。
尾声：一条河的方向
现在，让我们回到哈工大。
那间李生教授的实验室，几台老式电脑，一行行规则写成的机器翻译代码。早上七点，晚上十点，王海峰在做一件事——怎么让机器理解中文。
这不是一个浪漫的问题。这是一个工程问题。而且他后来发现，这个工程问题没有终点。
机器翻译做出来了。搜索引擎的需求来了。搜索引擎做出来了。深度学习的需求来了。深度学习做出来了。大模型的需求来了。
他像一个一直在挖水渠的农民。一锄头接一锄头。
别人在讨论”AI会不会取代人类”，他在地里。
别人在争论”大模型是不是泡沫”，他在地里。
别人在惊呼”Sora颠覆了影视行业”，他在地里。
从哈工大到百度，三十年。他从来不去挖新井。他只在同一条河道上，往更深的地方挖。
于是当AI的洪水来的时候，那些到处挖井的人全都慌了。只有王海峰的渠，已经布满了整个流域。
水来了。他自己开的。
中美博弈大变局，百年未有新财富。
龙鹰镖局出品。
本文为《中国人工智能领军人物系列》第6期。下一期预告：周靖人——少年班天才的云AI双核。