[智能应用]顶尖专家「人人可用」：百度伐谋的产业普惠时刻 [复制链接]

「核心提示」
AI的下一场竞赛，早已不是语音对答，而是深度协同，成为每一个产业可调用、可生长的超级大脑。

作者 |詹方歌
刘杨
在亚洲最大的独立汽车设计研发公司阿尔特，一场有关“风阻”的研发变革正在发生。
12月25日，在百度AI Day活动现场，阿尔特公布的一组数据引发关注——汽车风阻验证时长，从传统的10小时缩短到1分钟，预测误差控制在5%以内。这一突破，得益于百度伐谋超级智能体的自我演化能力。
众所周知，风阻大小直接影响汽车的续航和能耗，是汽车设计中的核心环节。以往，行业普遍依赖仿真软件，通过求解N-S方程来进行风阻预测，这一过程不仅复杂还极为耗时。阿尔特携手百度伐谋推出的御风智能预测系统，让风阻预测效率实现了质的跃升。
御风系统如同一位自驱型的优秀学生，能够利用大量工程数据，迅速掌握空气动力学规律。它几分钟内就能输出可视化的压力云图和风阻系数，且预测精度接近真实物理仿真，还能够跨车型优化，真正实现举一反三。
事实上，效率的提升只是伐谋带来的直观变化，更本质的意义在于系统性优化。正如其名字“上兵伐谋”的寓意：用智慧和谋略解决核心问题，而不仅仅依赖资源或算力的堆积。这也是AI进化的方向。
从汽车风阻到空间站设备，再到金融风控和港口调度，伐谋正在将顶尖专家的“最优解探索”能力，转化为每一家企业都能调用的智能底座。
实现AI从“技术展示”到“产业内化”的飞跃，并非易事。百度为何能率先跨过这道门槛？这背后的底气是什么？
发布一个月以来，百度伐谋已有超2000家企业申请试用，覆盖物流、制造、AI4S等领域。这些企业都在寻找同一个答案：如何让AI帮他们找到“全局最优解”。
御风智能系统的突破，正是这个答案的生动注解。从10小时到1分钟，它针对效率的优化并不局限在“快”，而是改变了传统风阻预测中“设计→验证→再修改”的模式。围绕“试错”形成的测试闭环，也就此打破。
以往，汽车设计师无法在草图阶段就获得风阻的实时反馈；风阻工程师的验证过程也像“开盲盒”，二者无法直接建立沟通。现在，御风系统将气动验证前置到草图阶段，在设计初期就能实现风阻系数的快速预测，还能利用逆向求解与重构，生成多组“既达标又有差异”的汽车轮廓线方案，辅助设计师做出最佳选择，实现了“边设计、边验证、边优化”的高效研发模式。
作为御风系统的大脑，百度伐谋不同于其他的智能体，不满足于一次性开发，而是通过“冷启动-演化迭代”机制，在几天甚至几小时内，依靠大规模分布式的算力不断重复试错，并在试错中总结经验，自主寻找最优算法。其过程与自然界亿万年的进化有异曲同工之妙。
更广阔的视野、更高维的思考方式、更快的试错速度，让伐谋在面对复杂的产业问题时，不会像人类专家一样陷入“局部最优”的瓶颈，而是在现实情况动态变化的过程中，利用自适应能力动态调优，找到不同条件下的“最优解”。
距离地球400多公里的高空，百度伐谋强大的自我演化能力同样在发挥作用。
每90分钟左右，中国空间站会绕地球飞行一周。按照科学家的设计，它将在轨运行10年以上，舱内需要不断监测由人体和材料释放的有害气体。传统空气监控设备体积和重量巨大，急需研发质量轻、精度高的微型监测设备。
以往，科研人员在研发核心部件“微型气相色谱柱”时主要依赖人工经验，手动设定形状、密度等几何模型，反复进行数值仿真，效率较低。现在，北京工业大学与百度伐谋深度合作，利用伐谋进行自动化寻优，科研团队成功演化出了体积更小、排布更紧密的构型设计和排布方式，大幅提升了气体分离效率，设备也更轻更小。“微型电子鼻”就这样横空出世。
除了航天系统，北京工业大学还将伐谋应用到旋转机械系统、直升机动力系统等多个复杂系统故障检测试验中，真正实现了人类专家提出问题、设定标准，伐谋自动完成代码演化、自我改进和最优解输出的过程。
伐谋的应用，让原本以“周”为单位的科研探索开始缩短至“小时级”，科研团队无需具备深厚的AI大模型知识也能够上手使用，真正将人从繁重的试错中解放出来。更重要的是，伐谋自主演化出的创新融合方式，也在不断为科研提供新的灵感。
从“辅助工具”到“原生生产力”，伐谋不同于一般智能体，更像是人类的超级助手。它具备较快的学习能力，能够适应不同行业需求，并为企业应用带来新的可能性，对传统模式也有了积极的改进。
用AI来试错，而不是用人试错，无疑能大幅降低成本和提升效率，这是显而易见的优势。但要让伐谋这样能够解决极其复杂问题的智能体真正落地，其背后所需的技术能力和长期投入，远超想象。
为什么率先推出这种先进生产力的是百度？最核心的原因，在于百度坚持全栈自研的技术路线。公开资料显示，全球范围内能够实现“芯片—框架—模型—应用”全链路自研的，只有谷歌和百度。
与其他公司在各环节采购拼装、难以高效协同不同，百度的全栈布局让技术各层无缝配合，能够快速响应和优化。这不仅保证了体系的稳定可靠，更为伐谋这样对性能要求极高的智能体提供了理想的“孕育土壤”。
自2010年启动昆仑芯片研发，到飞桨深度学习框架、文心大模型，再到各种行业应用，百度已建立起从底层算力到顶层算法的坚实支撑。只有当技术链条完全自控、上下游紧密打通，才能支持自我演化的智能体实现高速成长与持续优化。
如果说全栈布局是伐谋诞生的基础，那么百度对中国复杂产业需求的敏锐洞察，就是让伐谋真正落地开花的“养分”。
全球AI发展中，有一个关键的悖论——模型能力高歌猛进，但其对经济增长的贡献目前来看还十分有限。这也就是为什么李彦宏会在多个场合不断呼吁，“机会最大的是在应用层”“应用才是真正创造价值的地方”。
他指出，中国制造业密度高、应用场景复杂、对成本和效率极度敏感，如果能用先进技术大幅提升这些场景的效率，对经济增长的贡献将显而易见。
目前，百度已经积累了丰富的应用落地实践：慧播星数字人技术在2025年双11中GMV同比提升91%，并正式宣布面向全行业开放，成为企业降本增效的新型生产力工具；秒哒上线8个月以来，平台已累计生成超50万个商业应用，日新增应用涨幅超150%，覆盖教育、商业、内容创作、企业服务等200余个场景。
这些落地实践不但证实了AI在驱动商业增长和生产效率提升方面的巨大潜力，也为伐谋等AI智能体“后来者”的落地积累出了可复制的经验，形成了巨大业务价值。
作为市面上最适合解决复杂问题的智能体之一，伐谋的意义并不在于写代码，而在于将高级决策逻辑转化为每一家企业都能即刻调用的基础设施，让AI能力渗透到产线的每一个环节，让产业升级来得再快一点。
为了进一步降低使用门槛，百度伐谋在12月25日的AI Day上宣布进行三大能力升级：在通用性方面，全新发布Web端、CLI及IDE插件等多种形态，支持对话式澄清需求，让不懂代码的业务人员也能轻松接入；在生产级方面，推出本地评估方案，企业无需上传敏感数据即可享受伐谋的演化能力；在持续性方面，升级全局搜索和动态调优能力，实现持续的价值创造。
同时，百度伐谋正式发布"同舟生态伙伴计划"，面向高校实验室、行业软件企业开放核心能力，对高质量伙伴的科研创新或产业实践项目提供全面免费支持。
以金融业为例，风险控制是金融业的最重要场景，是数字银行的核心“护城河”。以往，风控需要依赖专业化的人才进行复杂数据工程。中信百信银行在与伐谋合作后，情况开始发生变化：在专业的风控专家的训练指导下，伐谋利用自身在高维数据感知、复杂数理推导等方面的特殊能力，不间断地在海量数据中进行风险特征挖掘，在短时间内快速达到了专业数据挖掘工程师的水平。
同样能体现伐谋优势的还有港口场景。港口的运输、装卸等环节高度复杂、相互耦合，传统人工调度难以高效评估多种协同方案，常常无法实现资源与能耗的最佳平衡。通过算法，伐谋对船舶靠泊、岸桥作业、集卡运输与场桥调度等环节进行全局优化。系统经过多轮演化计算，在保障作业效率的前提下，为港航物流作业领域带来了显著的节能降耗效果。
当行业多数精力仍聚焦于对话和内容生成时，百度伐谋展现了另一个维度的价值：将大模型等全栈能力导向产业深水区，追求AI技术在实际生产中发挥更大作用，解决产业中那些“评估容易、求解极难”的问题。
从这个意义上看，伐谋并不是一次单点突破，而是一种方法论的外化。它所代表的，不是把模型做得更大，而是把AI能力内化、压实，实到能够被真实业务调用、被一线流程消化、被结果反复验证。
也正是在这条路径上，百度逐渐勾勒出一条清晰的 AI 路线：从让人人都能成为开发者的“秒哒”，到让人人皆可开播的“慧播星数字人”，再到直指产业核心难题的“伐谋”，其核心从未改变——立足应用驱动，将原本只属于少数人的智能，真正内化为多数行业可以长期使用、持续创造价值的通用生产力。

关于百度伐谋如何实现“顶尖专家人人可用”的产业普惠价值的分析，核心逻辑围绕其如何将高维决策能力转化为可广泛调用的智能基础设施：

一、突破人类专家瓶颈：从“经验依赖”到“智能演化
传统产业优化依赖专家经验，但人类易陷入局部最优困境，且试错成本高、响应速度慢。百度伐谋通过 自我演化机制 实现突破：

动态寻优能力：模拟生物进化逻辑，将自然界亿万年演化压缩至小时级，在复杂约束条件下（如海上风电电缆路径、空间站设备布局）自动探索人类难以想象的全局最优解125。
实时调优闭环：面对动态变化的环境（如交通流量波动、金融风险波动），伐谋持续迭代方案，避免人工方案失效导致的重复投入311。
案例印证

汽车风阻设计：传统需10小时的风阻验证缩短至1分钟，设计师在草图阶段即可获得实时反馈，生成“既达标又创新”的轮廓方案16。
空间站色谱柱优化：北京工业大学联合伐谋，将微型气相色谱柱研发周期从数周缩短至数小时，设备体积缩小、分离效率提升26。
二、降低产业智能门槛：从“技术壁垒”到“开箱即用”
伐谋通过产品化设计，让非技术背景人员也能调用顶尖算法能力：

零代码交互：支持Web端对话式需求输入，业务人员用自然语言描述目标（如“缩短物流路径”“降低能耗”），伐谋自动生成优化代码611。
数据安全架构：本地评估方案允许企业敏感数据留在本地，仅回传评估指标，解决隐私顾虑6。
生态开放计划：面向高校、软件企业开放核心引擎，提供免费算力与培训，推动产学研协同创新6。
三、重构产业协作范式：人类与AI的“双脑协同”
伐谋重新定义专家角色，形成“人类定义问题，AI解决难题”的高效分工：

人类专家：聚焦创造性工作（需求抽象、目标设定、关键节点审核）；
伐谋智能体：替代重复试错（建模、编码、参数调优、方案输出）3512。
产业价值体现

港口调度：辽港集团引入伐谋全局优化20余岸桥、80余船舶的协同调度，在保障效率同时创造年百万级节能空间35。
金融风控：中信百信银行借助伐谋提升特征挖掘效率100%，识别人工遗漏的优质客群，扩大普惠金融服务范围412。
四、推动社会效益普惠：从“效率提升”到“民生改善”
伐谋的能力内化为产业系统原生动力，直接惠及社会公共领域：

城市治堵：赋能百度AI信控平台，在鄂尔多斯实现车均延误再降5%，高峰期通行耗时降低50%以上412；
高危作业替代：在能源、化工场景中，替代人工执行危险环境下的优化任务（如易燃易爆管道排布）28。
结语：AI普惠的本质是“生产力民主化”
百度伐谋的终极意义在于 将锁在顶尖专家头脑中的决策逻辑，转化为千行百业可调用的智能底座。通过自我演化、动态优化与极简交互，它正成为产业升级的“新水电”——无需重金聘请专家团队，企业即可获得持续进化的智能生产力，最终加速中国从“制造密度”向“智造精度”的跃迁。

AI 的下一场竞赛：从“对话”到“协同”的超级大脑革命

核心提示  
AI 的下一场竞赛，早已不是语音对答，而是深度协同——  
成为每一个产业可调用、可生长的超级大脑。
🌐 引言：AI 进入“产业深水区”

2025 年，人工智能正经历一场静默却深刻的转型：
曾经我们惊叹于 ChatGPT 能写诗、编故事；
如今，真正的变革发生在看不见的地方：
汽车风阻验证从 10 小时缩短至 1 分钟
空间站微型“电子鼻”设计效率提升百倍
港口调度实现全局节能降耗
风控模型在金融系统中自主演化

这不是炫技，而是生产力的本质跃迁。

百度在 AI Day 上发布的「伐谋」超级智能体，标志着 AI 正从“工具”迈向“原生生产力”，成为千行百业的决策中枢与创新引擎。
🔧 一、破局者登场：什么是“伐谋”？
名字寓意：“上兵伐谋”
不靠蛮力，而以智慧取胜；不堆算力，而重策略优化。

“伐谋”并非普通大模型，也不是简单的自动化脚本。它是一个具备自我演化能力的超级智能体（Super Agent），能够：
自主学习行业知识
在试错中不断进化算法
动态寻找复杂问题的“全局最优解”
将专家经验转化为可复用的智能底座

🎯 它的目标是：  
把人类从“重复试错”中解放出来，专注于更高维的创造与判断。
🚗 二、案例解析：从汽车设计到航天科研的范式变革
1. 汽车风阻预测：御风系统的诞生
传统模式（痛点）：
设计 → 仿真验证 → 修改 → 再验证
单次风阻仿真需 10 小时
依赖昂贵的 CFD 软件和高精度建模
设计师无法实时获得反馈，沟通断层严重
御风智能系统（突破）：
| 维度 | 传统方式 | 御风系统 |
|------|----------|-----------|
| 时间成本 | 10 小时/次 | 1 分钟/次 |
| 预测误差 | ±8%~10% | <5% |
| 反馈阶段 | 后期验证 | 草图阶段即可预判 |
| 创新支持 | 被动修改 | 主动生成多组达标方案 |

🧠 核心技术亮点：
利用历史工程数据训练气动规律模型
实现“逆向求解”：输入目标风阻系数 → 输出多种可行轮廓线
支持跨车型迁移学习 → “举一反三”

💡 效果：
设计师可以边画草图、边看风阻趋势，真正实现“边设计、边验证、边优化”。
2. 航天科技：“微型电子鼻”的智能孕育
场景背景：
中国空间站在轨运行超 10 年，舱内空气质量监测至关重要。但传统设备体积大、功耗高，亟需轻量化解决方案。
关键部件：微型气相色谱柱
功能：分离混合气体，识别有害成分
难点：如何在极小空间内实现高效分离？
传统研发流程：
科研人员凭经验手动设计结构
手动调整形状、密度、排布
数值仿真耗时长，迭代周期以“周”计
百度伐谋介入后：
输入目标参数（如体积限制、分离效率）
伐谋通过分布式算力进行自动化寻优
几小时内完成数千轮模拟演化
输出前所未见的紧凑型构型设计

✅ 成果：
成功研制出“微型电子鼻”，体积更小、灵敏度更高、能耗更低。

🚀 延伸应用：
北京工业大学已将该方法拓展至：
旋转机械故障检测
直升机动力系统优化
多物理场耦合分析

✅ 人类提问题，设定标准；AI 找答案，持续进化。
💡 三、伐谋的三大核心能力：为何只有百度能做到？
1. 全栈自研：唯一的“芯片—框架—模型—应用”闭环

全球范围内，仅两家公司实现全链路自研：
Google
Baidu

| 层级 | 百度布局 |
|------|---------|
| 芯片 | 昆仑系列（自研AI芯片） |
| 框架 | 飞桨 PaddlePaddle（国产深度学习框架） |
| 模型 | 文心大模型（ERNIE 系列） |
| 应用 | 伐谋、秒哒、慧播星等 |

🔧 优势：
各层无缝协同，无兼容瓶颈
可针对特定任务定制优化路径
支持大规模分布式演化计算

📈 这就像拥有自己的“操作系统+处理器”，而非拼装安卓手机。
2. 对中国产业场景的深刻理解

李彦宏多次强调：
“机会最大的是在应用层。”

中国制造业的特点：
场景复杂多样
成本敏感度极高
效率提升即生存关键

百度深耕本土市场多年，积累了大量真实产线数据与业务逻辑，使得伐谋能精准对接企业需求。

📊 实践成果：
慧播星数字人：2025 双11 GMV 同比增长 91%
秒哒平台：上线 8 个月生成超 50 万个商业应用
日新增应用涨幅超 150%
覆盖教育、商业、内容创作、企业服务等 200+ 场景

✅ 技术落地 ≠ 实验室演示，而是真正在赚钱、省成本、提效率。
3. 方法论外化：从“单点突破”到“系统赋能”

伐谋的意义不在“会写代码”，而在：

把顶尖专家的“最优解探索能力”变成人人可用的基础设施。

它代表了一种全新的 AI 发展范式：

| 旧范式 | 新范式（伐谋） |
|--------|----------------|
| 模型越大越好 | 能力越实越好 |
| 输出文本/图像 | 输出决策/方案 |
| 面向消费者 | 面向产业流程 |
| 提供 答案 | 参与创造过程 |

📌 本质转变：
AI 不再是“旁观者”，而是“参与者”甚至“主导者”。
🏭 四、产业渗透：让 AI 内化于“千行百业”
1. 金融业：中信百信银行 × 伐谋风控系统
传统风控难题：
数据维度高、特征隐蔽
黑客攻击模式不断演变
人工挖掘效率低、响应慢
伐谋的作用：
接入海量交易日志与用户行为数据
自动感知异常模式
进行复杂数理推导，构建动态风险评分模型
演化速度远超人类工程师

📈 效果：
在短时间内达到专业数据挖掘工程师水平，实现全天候自动防御。
2. 港口物流：全局调度的节能革命
场景复杂性：
船舶靠泊、岸桥作业、集卡运输、堆场调度
多环节强耦合，资源冲突频繁
传统人工调度难以兼顾效率与能耗
伐谋解决方案：
构建港口数字孪生系统
模拟多种调度策略组合
通过多轮演化计算，找到帕累托最优解

🎯 成果：
作业效率不变前提下
能耗降低 12%~18%
减少碳排放数十万吨/年

🌍 这不仅是经济效益，更是绿色转型的关键一步。
🛠️ 五、能力升级：降低门槛，加速普及

为了让企业更易接入，百度在 AI Day 上宣布伐谋三大升级：

| 升级方向 | 具体举措 |
|----------|----------|
| 通用性增强 | 推出 Web 端、CLI 命令行、IDE 插件，支持非技术人员使用 |
| 生产级保障 | 支持本地评估方案，敏感数据无需上传云端 |
| 持续性优化 | 升级全局搜索与动态调优能力，支持长期价值积累 |

🎯 目标：
让不懂代码的业务人员也能轻松调用 AI 决策能力。
🤝 六、“同舟生态伙伴计划”：共建产业智能未来

百度正式发布 “同舟生态伙伴计划”，面向以下群体开放核心能力：
高校实验室
行业软件开发商
工业设计机构
科研创新项目

✅ 支持内容：
免费提供伐谋核心接口
技术专家联合攻关
共享最佳实践案例库

🌱 目的是打造一个“产学研用”一体化的智能创新网络。
🧭 七、百度的 AI 路线图：始终立足“应用驱动”

回顾百度近年来的产品演进，一条清晰主线浮现：

| 产品 | 定位 | 意义 |
|------|------|------|
| 秒哒 | 零代码开发平台 | 让人人都能成为开发者 |
| 慧播星数字人 | AI 主播工具 | 让人人都能开播带货 |
| 伐谋 | 产业决策智能体 | 让每家企业都有“超级大脑” |

🔍 共同理念：
将原本属于少数人的智能，内化为多数行业可长期使用的通用生产力。

这不仅是技术进步，更是生产力民主化的过程。
🎯 八、未来展望：AI 的终极角色是什么？
未来的 AI 不再是：
一个聊天机器人
一个内容生成器
一个语音助手
而将是：
✅ 企业的“首席战略官”  
✅ 工厂的“隐形总工”  
✅ 科研院所的“加速引擎”  
✅ 城市运行的“神经中枢”

它们不会喧宾夺主，但会在幕后默默完成那些曾需数月才能解决的复杂决策。
🖼️ 附图说明（基于参考文本）
🖼️ 图片1：曼联 vs 纽卡斯尔联俱乐部徽章对比
左侧红色盾徽：曼联队徽，“MANCHESTER UNITED”
右侧黑白条纹盾徽：纽卡斯尔联，“NEWCASTLE UNITED”
底部标注：“@咸鱼看球”

🔍 隐喻解读：  
就像足球俱乐部有各自的传承与风格，企业在智能化转型中也需要专属的“战术体系”。  
“伐谋”正是为企业量身打造的“冠军级智能战术大脑”。
🖼️ 图片2：曼联球员 DALOT 致意观众
红衣球员 DALOT 高举右手，致谢球迷
背景可见“MANCHESTER UNITED”标识与欢呼人群

🎭 象征意义：  
真正的胜利需要人与系统的协作。  
AI 是背后的训练师、分析师，而人类仍是赛场上的主角。
🖼️ 图片3：纽卡斯尔联球员庆祝进球
球员身穿黑白条纹衫，上有“Kisela”字样及阿迪达斯标志
正激情庆祝，左手握拳高举，神情亢奋

💥 情感共鸣：  
再先进的 AI 也无法替代那一刻的身体语言、心跳与呐喊。  
但它可以让更多这样的“高光时刻”被科学设计、提前预见。
✅ 结语：AI 的新时代已经到来

我们正在见证一个历史性转折：

从“AI 能不能回答问题” →  
到“AI 能不能帮我们做出更好的决策”。

百度伐谋的出现，意味着 AI 已经跨过“展示层”，深入产业心脏地带。

但这不是终点，而是起点。

当每一个车间、每一座实验室、每一家银行都能调用自己的“超级大脑”，中国的产业升级将迎来真正的加速度。
🚀 AI 的下一场竞赛，不再是‘谁更能说’，而是‘谁能干成事’。  
而这场竞赛，已经开始。