“橙篇”背後的百度文庫，如何做好“AI 原生化”？_風聞

百度大模型的「先鋒」，是怎麼做產品的？

對話 | 張鵬

編輯 | 連冉、靖宇

累計 AI 用户數已經突破 1.4 億，使用次數突破 15 億——AI 重構之下，百度文庫煥發了全新活力。在「AI 產品榜」的 5 月份榜單中，百度文庫 AI 功能更是以單月 6536 萬訪問量位列國內總榜首位，甩開第二名將近 1500 萬的身位。

成立十餘年的百度文庫，是如何在 AI 時代迸發出強大的吸引力的？

當 AI 作為一項創新的底層技術被整合進產品系統中，如何理解百度文庫的演進軌跡，及其在產品使用和目標上的轉變？作為行業最火的 AI 原生應用之一，它是如何實現進化的？

近日，在與極客公園創始人、總裁張鵬的對談中，百度副總裁、文庫事業部負責人王穎給出瞭解答。

去年 8 月至今，百度文庫經過大模型的重構，已經實現了從內容理解、規劃到生成的全流程智能化。目前，百度文庫背後的團隊僅有兩百餘人，而在交付上實現正反饋之外，他們甚至還做到了商業上的正循環**。**

在 5 月底，百度文庫推出了新產品「橙篇」，是行業首個集「專業知識檢索和問答、超長圖文理解和生成、深度編輯和整理、跨模態自由創作」的**「查閲創編」一站式AI自由創作平台**，未來，文庫和橙篇也會建立自己的內容分發體系。

在這一波大模型的浪潮中，百度文庫的轉型既藉助了技術的躍進，也是對用户需求深刻理解的體現。如今，百度文庫已進入與過去截然不同的發展階段，產品正在並將繼續經歷一系列變革，而這些變革或許將徹底改變人們對文庫的常規認知和使用習慣。

**「理想的AI，應該端到端解決問題，讓機器像人一樣思考，讓產品像人一樣工作。」**AI 重構後的百度文庫，已經做到了這一點。去年的極客公園創新大會 2024 上，百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏曾強調過，AI 的真正價值在於原生應用的開發，而橙篇作為新近推出的 AI Native 產品，正在為用户創作展開更廣闊的可能。

從將所有旗下應用全部用大模型進行重塑，到文庫成為跑在最前面的那個隊伍，可以看得到，百度做 AI 的決心並非紙上談兵，而是正在不斷突破創新應用場景，用 AI 深度重構產品，為用户持續提供屬於這個大模型時代的智能增益。

在對談中，百度副總裁、文庫事業部負責人王穎輸出了一些精彩觀點：

「文庫會是一站式AI內容獲取和創作平台，創作從文庫開始就好了。」

「目標對不齊，來自於標準對不齊。」

「一開始做產品，心裏就有一張損益表。」

01

AI 重塑下的百度文庫

張鵬：文庫在引入智能技術初期的決策過程是怎麼樣的？是如何設定第一個目標並逐步發展的？

王穎： 我們首先考慮了兩個關鍵點。第一，我們引入了大模型技術，評估它在哪些領域有顯著的能力提升，以及還有什麼缺陷，AI 技術自 20 世紀 50 年代以來一直在發展，但大模型的出現標誌着創作的能力飛躍，這個技術飛躍是不是能解決目前用户的問題。

第二，我們深入挖掘了用户在文庫的需求。傳統上，人們認為文庫只是一個文檔檢索平台，但通過深入分析，我們發現用户找內容不僅僅是為了閲讀，而是為了寫作。我們進一步探究了用户為何尋找內容，以及找到內容後他們要做什麼。我們意識到，用户的核心目的不是為了找內容本身，而是為了支持他們的寫作需求。

寫作有兩條路徑，第一條路徑，擅長寫的用户上手打開編輯器就寫了，還有一種不會寫的用户，他們第一步需要找素材。

50% 的用户屬於第二類，他們需要找素材並進行組合和編輯。即使是擅長寫作的用户，在寫作過程中也常常需要尋找專業素材和靈感。這些都是文庫用户的需求，也顯示出找和寫的需求實際上是一個統一的需求，只是由於過去的技術水平限制，這個過程不得不被分割在不同的工具和平台上進行。

張鵬：所以在技術進步的推動下，文庫有機會更深入地滿足用户需求了。

**王穎：**我們一開始就知道用户有一個完整的需求，但原來的技術和產品限制只能解決其中的一部分，只能提高一部分效率。其實，人工智能的本質是讓機器像人一樣思考。

做人工智能產品，就要讓產品像人一樣工作，幫用户完成所有工作。我們最初的重構思路是：既然有了這種技術，我們要讓產品像人一樣工作，端到端地解決問題，而不是隻解決一個環節的問題。

很多人認為文庫是用來搜資料的，質疑我們為什麼要用大模型。可以回想一下去年 3 月份，很多平台是這麼做的：用户搜索不到內容時，他們用大模型生成一篇給用户。可是這種做法並沒有解決用户的本質需求。就像我們買米是為了做飯吃飽，而不是為了單純擁有米。

我們最開始的目標是讓產品像人一樣思考，端到端地解決問題，在實現這個目標的過程中，確實遇到過很多問題。

用户對文庫的認知是一個資料庫，用來存儲和查找資料，這個認知非常強烈。

我們要做的第一件事是讓用户過來查找資料，並讓用户繼續留在這裏，讓他們知道文庫也能幫助寫作。

所以，我們在理解到用户在查找資料後可能需要編輯和創作時，就提供相應的能力，當技術進一步成熟時，我們就直接搭建新功能支持寫作，比如後續文庫就推出了各種格式的寫作功能，到現在文庫又推出的全新 App——橙篇，用户不僅可以查找資料，還可以直接進行寫作。

張鵬：在找到文檔和內容後，用户還需要對它們進行進一步加工、轉化和存儲，使其未來可以結構化使用。所以第一步是將這個過程延長，而不是直接到寫作階段，這些工作是什麼時候進行的？

**王穎：**用户進入文庫後，我們不僅提供文檔搜索能力，還提供寫作相關的能力。當你找到一篇文檔後，可以進行擴寫、改寫，甚至基於文檔內容製作 PPT。

這些工作是在去年 5 月份之前進行的。當時我們還沒有編輯器，因此只能先做這些基礎工作。然後我們一邊開發編輯器，一邊進行 AI 滲透，讓用户知道文庫有 AI 功能，AI 對寫作有幫助，這是一個並行的過程。編輯器做完以後，我們直接推出了完整寫作功能，用户就可以直接進入寫作階段。

張鵬：文庫有畫本的功能，這個功能用户的反饋怎麼樣？

**王穎：**畫本功能分享率很高，有 30%。這個功能成本有點高，不過推出一個半月我們已經把成本下降了一個量級，到今年年底成本應該都算不上負擔了。

現在文庫所有的 AI 功能沒有優化到位就不推，現在是因為到位了，所以就開始推了，轉化率也特別好。

張鵬：所以文庫不光交付實現了正反饋，商業上也做到了正循環。

**王穎：**我們從一開始做項目，就是從一張損益表開始的。

02

「模型接入」的挑戰

張鵬：那麼後來真正把模型接入，是很簡單的事嗎？還是説需要和模型團隊磨合很久？

王穎： 我們沒有覺得很簡單。大家對使用模型的理解不同。以前的模型是解決專用問題，現在的通用模型解決很多問題。

通用模型有它的限制，所以我們用 MoE 來解決問題。首先，通用模型能力有限，我也不能全都用大模型，那樣成本太高，現在 AI 應用賠錢就是因為成本問題。

我們把大模型看作大腦，它負責理解和分工，複雜的問題用大模型解決，其他的功能用不同的模型來做。

事實上，文庫做到今天，我們有對模型進行精調，但並沒有用想象的那麼多的精調數據，因為要求的不是數據數量，而是數據質量夠不夠好，夠不夠均衡。並且，文庫有自己的算法工程來做 Prompt（提示詞）優化，包括使用不同尺寸的模型來執行不同的任務，最終將它們整合起來，形成一個協調一致的系統。

文庫從第一天開始，就讓產品像人一樣思考，像人一樣工作。這種思考和分工是持續進行的，我們從來沒有在大模型上糾結過。

到目前為止，我們和大模型團隊一起真正合作開發的定製能力只有兩個：

**一個是字數控制，**大模型的多樣性決定了依從性問題的存在：模型團隊一開始不能完全理解這個需求，因為在搜索場景中，字數長短內容無所謂，但對文庫用户來説不一樣，如果用户要求寫 500 字，它卻寫了 1500 字，就給用户增加了刪減的負擔。現在，文心一言在字數依從性上可以做到上下浮動 5%。

**另一個是理解和生成：**我們提供很多文檔解析能力，以及專業文檔的標準和專家標準，然後模型去訓練這些內容。這兩件事是我們與模型團隊真正共建的。

03

**AI 重構，**核心在於「價值」

張鵬：你要求產品團隊首先對於模型有根本性的理解，且對自己如何運用模型，一上來就要清晰的認識。

王穎： 對，現在的組織結構中，產品和策略是要融合的。過去的工作流程裏，是算法團隊來負責策略算法，產品負責提需求，產品團隊提供產品原型可以了。現在這種模式行不通了，每個人都要滲透到對方的領域。原來是陣地型打法，現在得全攻全守往前推進。

張鵬：是什麼讓你下定決心必須這樣？

**王穎：**標準不一致就會導致目標不一致。另外，交付不等於用户滿意。成熟的業務有明確的標準。但對於全新重構的項目而言，如果沒有建立明確的標準，光是以物理上線為目標，而不是以用户的實際滿意度為目標，是行不通的。

張鵬：上一個時代的產品經理需要懂人性，但今天光懂人性不夠，還需要懂模型。

王穎： 對，因為我們建立的是人和機器溝通的橋樑。

**張鵬：**你是怎麼管理產品需求、定義和實現效果的？

王穎： 我會把各方面都搞得清晰。從最開始的需求判斷是不是應該這麼做，產品怎麼定義，哪些是突出的賣點，應該實現什麼樣的效果。也畫產品圖，包括交互設計和一些 UI 設計，會帶着團隊一起來做。不同的生成路徑也會關注，比如做 PPT 的生成路徑和做漫畫的生成路徑是不一樣的。但是在同一個產品中又不能讓用户在生成不同內容或不同品類時，都感覺像在使用一個不同的東西一樣。這些流程需要重新設計。

張鵬：做完第一步，把第一個延長線畫了，看到什麼樣的數據變化？

**王穎：**用户使用時長有變化了，翻倍了。

張鵬：上線多長時間看到的？

**王穎：**大概是一個月。不光使用時長翻倍了，留存也提升了。

張鵬：怎麼從時長的翻倍，去解讀用户的收穫？

**王穎：**看結果。以前的用户基本上是找到就下載，時間很短。現在會發現用户有了更多的互動，會調用各種功能，自然時間就變長了。

還有一個關鍵指標是下載完成後本地使用。畢竟下載可用了，才會下載。

張鵬：下載下來意味着有效交付完成了。

王穎：對，要麼下載，要麼分享轉發。還要關注留存和活躍留存率，也就是用了某項功能的用户，第二天再次使用的比例是否超過以往。只有用户覺得功能有用，才會再次回來使用。就像去飯館吃飯一樣，如果今天不好吃，明天還會再來的人肯定不多。

張鵬：做到這一步有沒有很複雜的技術挑戰？

**王穎：有很多，舉個例子，在初期的文檔寫作中，除了大家熟知的幻覺問題，**還有字數依從方面。其實很多時候擴寫 1.5 倍就夠了，但之前有一些大模型的擴寫長度趕上重寫一篇了，這就不太好。文庫推動解決的就是這一點。

張鵬：怎麼去定義字數依從性的合理指標？擴寫要做好是怎麼做到的？

**王穎：**我們做了大量調研去了解用户對擴寫的期待是什麼樣的。用大模型重構產品的時候，很多人不知道標準怎麼建立，但其實標準不是存在於行業，而是藏在用户心裏。

用户對新事物總是有所期待，我們得去滿足這些期待，高太多，用户可能不理解，低於期待值更不行。找到用户的期待值，比它高一格就是標準。

產品剛上線的時候，我們邀請測試、維護了四個用户羣，每個羣裏有兩百人，版本出來就給這些羣裏的用户使用，他們會給到一些反饋。

張鵬：所以擴寫也是在這一波前期測試過程當中，用户提出問題，然後你們反過來進行調研，到底應該怎麼擴寫。

**王穎：**對，因為 Prompt 解決不了這個問題。有些大模型問題是 Prompt 無法解決的。大模型的特性就是多樣性，而多樣性會導致依從性差，這是必須要解決的問題。現在一般的擴寫比例是 1.5～2。

張鵬：所以這是一個擴寫的黃金比例。在做這個的同時你們還在搭編輯器，這個事情複雜嗎？

**王穎：**很複雜。複雜之處在於幾個方面。

首先，不同的文件類型需要不同的編輯器，比如 Word、PPT、Excel 需要的編輯器都不一樣。這導致用户在處理文件時需要頻繁地切換。

其次，進入編輯器之前，文件可能存在多種格式，增加了處理的複雜性。

最後，編輯器本身的工具非常繁多，使用指令複雜，每個編輯器可能有數百個指令，如果每個都要實現，工作量非常巨大。

此外，這是一個強工程項目，像 Word 或 Office 這樣的產品本身也是編輯器，我們做編輯器不是要跟它們做一樣的產品，我們要做的是融合編輯器，這個編輯器要兼容所有的文件格式，用户不需要關心格式問題，只需要告訴我們需要完成什麼任務即可。

百度原來沒有這方面對應的積累，我們是從頭開始做的。

張鵬：上線之後用户的反應怎麼樣？

**王穎：**擴寫和續寫對編輯器的要求並不高。真正對編輯器要求高的是 PPT。PPT 功能推出之前，擴寫僅限於文本，我們對編輯器的理解和難度的把握都相對有限。

PPT 功能的出現，使得操作空間擴展了。首先，PPT 本身的製作難度就比文本要大；其次，現在能夠在同一個平台上進行格式轉換，融合編輯器的優勢也就體現出來了。如果只限於 Word，能做的就只是文字處理，但有了融合編輯器，不僅可以處理 PPT，還能實現 PPT 與 Word 之間的格式轉換，甚至還能製作圖表。

張鵬：PPT 能力上線之後，用户能明顯感覺到文庫編輯器的意義所在了。接下來用户數據變化怎麼樣？

**王穎：**非常明顯。各種用户數據曲線陡峭上升。去年 9 月到 10 月，DAU 從 30 萬爬升到 140 萬。

張鵬：所以文庫接下來會是什麼樣的產品定義？

王穎：一站式 AI 內容獲取和創作平台，所有創作從文庫這裏開始就好了。

張鵬：分發怎麼做，有一鍵轉發功能嗎？

**王穎：**有。用户不需要考慮素材的來源、格式或者具體細節，他們只需將內容提供給文庫，輸出支持包括存儲、轉發、分享等。

張鵬：這樣聽下來，文庫像是個人寫作的操作系統。

**王穎：**對，除此之外，還希望文庫有自己的生態，可以分發內容。

張鵬：Robin 説文庫是被 AI 重構最好的產品，你有沒有聽他定義過他認為的好是在於什麼？

**王穎：**核心就是價值，為用户、行業帶來什麼價值，有沒有價值重構，提供價值增量。

給用户提供了價值，用户就會用腳投票，同時價值會反哺大模型，利用人類行為反饋提升自身性能。

04

橙篇——********「長文創作、批量賦能」

張鵬：文庫最近推出了橙篇這個產品，對它的定位是什麼？

王穎：我們希望橙篇能夠成就人生新篇章。除了專業寫作以外，橙篇未來還將注重休閒娛樂性質的寫作，以及分享互動的功能。

張鵬：文庫這樣的平台本身也支持創作，橙篇的推出是出於什麼考慮？

**王穎：**用户在創作過程中存在兩種情況：一半的用户因為不知道如何着手開始，需要找資料參考，另一半則能夠直接開始寫作。儘管文庫已經積累了 15 年的經驗，擁有廣大用户，但大多數人仍然將其視為一個資料搜索平台，而非創作起點。

在短期內，文庫是一個內容獲取和創作的一站式平台的認知還需要逐步建立，但我們需要一個平台來儘快滿足用户直接創作的需要，這就是橙篇的定位。

我們希望通過橙篇從創作的最初階段就為用户提供支持，同時通過專業知識內容的輔助來提升創作質量、拓寬創作服務範圍。

張鵬：可以有一小股部隊像創業公司做新鋭產品一樣，更有活力。

**王穎：**對，沒有包袱，可以做很多嘗試。

張鵬：用户有給到一些什麼反饋，對後續做產品有指導作用的？

**王穎：**呼喚趕緊出一個 App，需要更多的體裁和品類，希望有更多表格處理能力。

張鵬：用户在橙篇寫作的話，主要寫些什麼類型？

**王穎：**長文很多，大多在 5000 字以上。

張鵬：寫作通用性還可以。

**王穎：**對，我們也強調專業性。我們一直有在長文和專業內容上發力，為什麼要這樣做？因為大學生用户是傳播力最強的用户羣體，所以我們首先要滿足他們的需求，在長文理解和寫作方面，進行了專門的調整。

此外，為了應對大模型不夠專業的問題，從去年 7 月份開始，我們就開始建設專業內容，大量引入專業資源，全覆蓋 Nature 這樣的頭部期刊以及大量專業數據和出版社資源，這些其他大模型尚未涉足。這些工作是在去年 5、6 月份開始的。畢竟大模型有幻覺，有專業性不夠的問題，所以比較早就開始準備這些。

張鵬：所以你們是希望寫作這件事情，更多人當成更日常的東西，怎麼做到這一點呢？

**王穎：**對，本質就是兩件事，要麼因此獲得尊重，要麼因此掙到錢。那我們就做好兩件事，一個是分享，一個是激勵。

我們現在和很多 IP 合作，用户可以自由創作並分享作品。通過分享，讓更多人看到成果，滿足了分享展示的需求。畫本功能就是出於這個原因開發的。

激勵方面，用户創作小説後，我們會通過多個內容分發平台進行分發，產生的收入會與創作者分成，這樣用户就有了動力。

畫本也一樣，只要用户的創作在平台產生的利潤，都會分給用户。即使用户沒有直接在平台創作或分享內容，只要他們有所貢獻，也會有代幣獎勵，這些代幣可以用於完成任務，比如製作 ppt。如果代幣不足，用户可以通過繼續創作或購買來獲取更多代幣。這是我們在做的一些嘗試。

張鵬：以小説為例，現在是供給不足、需求不足還是連接不足？

**王穎：現在是供給不足，而不是需求不足。**首先，小説用户佔了整個中國用户的 50%，這個比例遠遠超出想象。我們原本認為小説用户是十八九歲到三十幾歲的年輕人，但實際上，小説用户的年齡範圍非常廣泛，從十幾歲到六七十歲都有。

需求已經非常明顯，但供給卻跟不上。供給可以分成幾個層次，頭部作家一直被催更，顯然是供給出現了問題。比如，烽火戲諸侯一章要寫十萬字，創作時間很長，一直被催更。爽文、腦洞文也同樣如此。

優質供給不足，不是説書放在那兒沒人看，而是能讓大家持續看下去的好書不多。我們發現，老白文人均閲讀本書是 1.3 本，而腦洞文是 3 本多，讀者閲讀速度很快，而供給足夠的話，讀者還會繼續閲讀下去。問題在於，好的供給還是不夠，這是非常明顯的問題。

張鵬：所以可以理解為橙篇的目標是通過這個操作系統，幫助更多有效的供給批量產生。

王穎：對，有效的供給可以分為幾類，每種都有其標準。首先是情節感人、文字優美、文筆也不錯的優質供給；其次是雖然有好的情節但很多人卡在表達環節，這個問題大模型可以解決。

小説後續可以衍生到漫畫領域，漫畫供給問題尤為突出。我們和創作者合作進行了實驗，有家公司嘗試對兩到三部漫畫實施日更策略，以此來測試是否能夠吸引更多的關注。結果顯示，儘管付費率保持不變，但閲讀量確實有所增加。

張鵬：有效供給最後很有可能也變成多模態。

**王穎：**我們本身也具備多模態能力，現在沒上橙篇是因為人力不夠，還沒來得及開發出來，之後會上線的。

05

文庫和橙篇的未來

張鵬：百度文庫和橙篇是怎麼通過用户行為數據實現數據飛輪效應的？

**王穎：**比如説在文檔平台上，我們會根據文檔的下載次數來篩選出比較優質的文檔，然後讓大模型重點學習這些文檔。

PPT 工具中也是類似，系統會自動提供已經整理過的圖片，並生成提示，用户可以根據這些數據進行修改。

漫畫的話，通常會同時生成兩張圖片供用户選擇，成本比較高，但效果並不是太好，因為有時候用户對哪張都不太滿意。

張鵬：這種情況可以做局部修改？

**王穎：**漫畫功能支持局部修改。

張鵬：這樣就解決了一致性的問題。

**王穎：**一個是一致性問題的解決，另一個是滿意度的提高。例如用户只對圖像的臉部滿意，而對身體部分不滿意，那麼評分可能只有 60 分；而如果整體都滿意了，評分可能會達到 80 分。

張鵬：這種方式在交付、交互和數據循環上都是有效的。

**王穎：**對，我們會在模型上進行局部控制。比如，我們將分享和轉發按鈕放在顯眼位置，方便用户操作後進行分享和轉發。這樣的設計不僅能夠提升用户體驗，也能更有效地引導用户參與，為後續進一步優化提供參考。

張鵬：橙篇算是文庫下面一個「特種部隊」？

**王穎：**它跟文庫是平行的兩個產品，但是底座的基座能力、基座算法、編輯器都是一套，不同主要在於前端的交互方式，除此之外，就是不同的產品團隊在與模型對接。

張鵬：橙篇與文庫為用户提供了兩種典型的創作方式：一種是原生創作加資料參考，另一種是資料參考加創作，最終的目標都是打造創作的操作系統，兩者的價值在於解鎖更多高質量的內容供給，從而激發需求，並通過內容分發建立連接，最終形成完整的閉環。

**王穎：**對，先從激發需求開始。

張鵬：過去發現，互聯網領域裏只要能夠指數級提升創作者的數量，就有機會誕生新的分發平台。你們相信現在又有這樣的機會了。

**王穎：**文庫的目標是平衡消費者和創作者之間的關係。過去，消費者遠遠多於創作者，因為很多人覺得創作是一件很難的事。

文庫的核心是讓每個消費者都能成為創作者，通過進一步降低創作門檻，擴大創作者羣體，促進更多內容的湧現，從而吸引更多人來消費。

張鵬：文庫怎麼定義 24 年的目標？這裏面的優先級是什麼樣的？

**王穎：**最重要的是有多少用户使用，也就是 DAU 或者 MAU。這可能不是唯一的標準，但是是很客觀的標準。用户願意使用甚至持續使用某個產品，説明這個產品真的給他們帶去了價值。對於文庫這種依賴用户主動參與的線上業務，這是很重要的。

張鵬：未來文庫裏的交互會出現根本性的變化嗎？

**王穎：**會。現在有一個改版在醖釀了，後面還會有一個版本。

張鵬：交互變化的思路原則是什麼？

王穎：更傾向於自然交互。7 月底，橙篇 APP 出來之後，應該會跟完全大家想的不一樣。

*頭圖來源：百度文庫

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