頂尖專(zhuān)家「人人可用」：百度伐謀的產(chǎn)業(yè)普惠時(shí)刻

「核心提示」
AI的下一場(chǎng)競(jìng)賽，早已不是語(yǔ)音對(duì)答，而是深度協(xié)同，成為每一個(gè)產(chǎn)業(yè)可調(diào)用、可生長(zhǎng)的超級(jí)大腦。

作者 |詹方歌

劉楊

在亞洲最大的獨(dú)立汽車(chē)設(shè)計(jì)研發(fā)公司阿爾特，一場(chǎng)有關(guān)“風(fēng)阻”的研發(fā)變革正在發(fā)生。

12月25日，在百度AI Day活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)，阿爾特公布的一組數(shù)據(jù)引發(fā)關(guān)注——汽車(chē)風(fēng)阻驗(yàn)證時(shí)長(zhǎng)，從傳統(tǒng)的10小時(shí)縮短到1分鐘，預(yù)測(cè)誤差控制在5%以內(nèi)。這一突破，得益于百度伐謀超級(jí)智能體的自我演化能力。

眾所周知，風(fēng)阻大小直接影響汽車(chē)的續(xù)航和能耗，是汽車(chē)設(shè)計(jì)中的核心環(huán)節(jié)。以往，行業(yè)普遍依賴(lài)仿真軟件，通過(guò)求解N-S方程來(lái)進(jìn)行風(fēng)阻預(yù)測(cè)，這一過(guò)程不僅復(fù)雜還極為耗時(shí)。阿爾特?cái)y手百度伐謀推出的御風(fēng)智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)，讓風(fēng)阻預(yù)測(cè)效率實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的躍升。

御風(fēng)系統(tǒng)如同一位自驅(qū)型的優(yōu)秀學(xué)生，能夠利用大量工程數(shù)據(jù)，迅速掌握空氣動(dòng)力學(xué)規(guī)律。它幾分鐘內(nèi)就能輸出可視化的壓力云圖和風(fēng)阻系數(shù)，且預(yù)測(cè)精度接近真實(shí)物理仿真，還能夠跨車(chē)型優(yōu)化，真正實(shí)現(xiàn)舉一反三。

事實(shí)上，效率的提升只是伐謀帶來(lái)的直觀變化，更本質(zhì)的意義在于系統(tǒng)性優(yōu)化。正如其名字“上兵伐謀”的寓意：用智慧和謀略解決核心問(wèn)題，而不僅僅依賴(lài)資源或算力的堆積。這也是AI進(jìn)化的方向。

從汽車(chē)風(fēng)阻到空間站設(shè)備，再到金融風(fēng)控和港口調(diào)度，伐謀正在將頂尖專(zhuān)家的“最優(yōu)解探索”能力，轉(zhuǎn)化為每一家企業(yè)都能調(diào)用的智能底座。

實(shí)現(xiàn)AI從“技術(shù)展示”到“產(chǎn)業(yè)內(nèi)化”的飛躍，并非易事。百度為何能率先跨過(guò)這道門(mén)檻？這背后的底氣是什么？

1、把人從“試錯(cuò)”中解放出來(lái)

發(fā)布一個(gè)月以來(lái)，百度伐謀已有超2000家企業(yè)申請(qǐng)?jiān)囉茫采w物流、制造、AI4S等領(lǐng)域。這些企業(yè)都在尋找同一個(gè)答案：如何讓AI幫他們找到“全局最優(yōu)解”。

御風(fēng)智能系統(tǒng)的突破，正是這個(gè)答案的生動(dòng)注解。從10小時(shí)到1分鐘，它針對(duì)效率的優(yōu)化并不局限在“快”，而是改變了傳統(tǒng)風(fēng)阻預(yù)測(cè)中“設(shè)計(jì)→驗(yàn)證→再修改”的模式。圍繞“試錯(cuò)”形成的測(cè)試閉環(huán)，也就此打破。

以往，汽車(chē)設(shè)計(jì)師無(wú)法在草圖階段就獲得風(fēng)阻的實(shí)時(shí)反饋；風(fēng)阻工程師的驗(yàn)證過(guò)程也像“開(kāi)盲盒”，二者無(wú)法直接建立溝通。現(xiàn)在，御風(fēng)系統(tǒng)將氣動(dòng)驗(yàn)證前置到草圖階段，在設(shè)計(jì)初期就能實(shí)現(xiàn)風(fēng)阻系數(shù)的快速預(yù)測(cè)，還能利用逆向求解與重構(gòu)，生成多組“既達(dá)標(biāo)又有差異”的汽車(chē)輪廓線方案，輔助設(shè)計(jì)師做出最佳選擇，實(shí)現(xiàn)了“邊設(shè)計(jì)、邊驗(yàn)證、邊優(yōu)化”的高效研發(fā)模式。

作為御風(fēng)系統(tǒng)的大腦，百度伐謀不同于其他的智能體，不滿足于一次性開(kāi)發(fā)，而是通過(guò)“冷啟動(dòng)-演化迭代”機(jī)制，在幾天甚至幾小時(shí)內(nèi)，依靠大規(guī)模分布式的算力不斷重復(fù)試錯(cuò)，并在試錯(cuò)中總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，自主尋找最優(yōu)算法。其過(guò)程與自然界億萬(wàn)年的進(jìn)化有異曲同工之妙。

更廣闊的視野、更高維的思考方式、更快的試錯(cuò)速度，讓伐謀在面對(duì)復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)問(wèn)題時(shí)，不會(huì)像人類(lèi)專(zhuān)家一樣陷入“局部最優(yōu)”的瓶頸，而是在現(xiàn)實(shí)情況動(dòng)態(tài)變化的過(guò)程中，利用自適應(yīng)能力動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)，找到不同條件下的“最優(yōu)解”。

距離地球400多公里的高空，百度伐謀強(qiáng)大的自我演化能力同樣在發(fā)揮作用。

每90分鐘左右，中國(guó)空間站會(huì)繞地球飛行一周。按照科學(xué)家的設(shè)計(jì)，它將在軌運(yùn)行10年以上，艙內(nèi)需要不斷監(jiān)測(cè)由人體和材料釋放的有害氣體。傳統(tǒng)空氣監(jiān)控設(shè)備體積和重量巨大，急需研發(fā)質(zhì)量輕、精度高的微型監(jiān)測(cè)設(shè)備。

以往，科研人員在研發(fā)核心部件“微型氣相色譜柱”時(shí)主要依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)，手動(dòng)設(shè)定形狀、密度等幾何模型，反復(fù)進(jìn)行數(shù)值仿真，效率較低。現(xiàn)在，北京工業(yè)大學(xué)與百度伐謀深度合作，利用伐謀進(jìn)行自動(dòng)化尋優(yōu)，科研團(tuán)隊(duì)成功演化出了體積更小、排布更緊密的構(gòu)型設(shè)計(jì)和排布方式，大幅提升了氣體分離效率，設(shè)備也更輕更小。“微型電子鼻”就這樣橫空出世。

除了航天系統(tǒng)，北京工業(yè)大學(xué)還將伐謀應(yīng)用到旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)、直升機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)等多個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)故障檢測(cè)試驗(yàn)中，真正實(shí)現(xiàn)了人類(lèi)專(zhuān)家提出問(wèn)題、設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)，伐謀自動(dòng)完成代碼演化、自我改進(jìn)和最優(yōu)解輸出的過(guò)程。

伐謀的應(yīng)用，讓原本以“周”為單位的科研探索開(kāi)始縮短至“小時(shí)級(jí)”，科研團(tuán)隊(duì)無(wú)需具備深厚的AI大模型知識(shí)也能夠上手使用，真正將人從繁重的試錯(cuò)中解放出來(lái)。更重要的是，伐謀自主演化出的創(chuàng)新融合方式，也在不斷為科研提供新的靈感。

從“輔助工具”到“原生生產(chǎn)力”，伐謀不同于一般智能體，更像是人類(lèi)的超級(jí)助手。它具備較快的學(xué)習(xí)能力，能夠適應(yīng)不同行業(yè)需求，并為企業(yè)應(yīng)用帶來(lái)新的可能性，對(duì)傳統(tǒng)模式也有了積極的改進(jìn)。

2、伐謀的底氣和視野

用AI來(lái)試錯(cuò)，而不是用人試錯(cuò)，無(wú)疑能大幅降低成本和提升效率，這是顯而易見(jiàn)的優(yōu)勢(shì)。但要讓伐謀這樣能夠解決極其復(fù)雜問(wèn)題的智能體真正落地，其背后所需的技術(shù)能力和長(zhǎng)期投入，遠(yuǎn)超想象。

為什么率先推出這種先進(jìn)生產(chǎn)力的是百度？最核心的原因，在于百度堅(jiān)持全棧自研的技術(shù)路線。公開(kāi)資料顯示，全球范圍內(nèi)能夠?qū)崿F(xiàn)“芯片—框架—模型—應(yīng)用”全鏈路自研的，只有谷歌和百度。

與其他公司在各環(huán)節(jié)采購(gòu)拼裝、難以高效協(xié)同不同，百度的全棧布局讓技術(shù)各層無(wú)縫配合，能夠快速響應(yīng)和優(yōu)化。這不僅保證了體系的穩(wěn)定可靠，更為伐謀這樣對(duì)性能要求極高的智能體提供了理想的“孕育土壤”。

自2010年啟動(dòng)昆侖芯片研發(fā)，到飛槳深度學(xué)習(xí)框架、文心大模型，再到各種行業(yè)應(yīng)用，百度已建立起從底層算力到頂層算法的堅(jiān)實(shí)支撐。只有當(dāng)技術(shù)鏈條完全自控、上下游緊密打通，才能支持自我演化的智能體實(shí)現(xiàn)高速成長(zhǎng)與持續(xù)優(yōu)化。

如果說(shuō)全棧布局是伐謀誕生的基礎(chǔ)，那么百度對(duì)中國(guó)復(fù)雜產(chǎn)業(yè)需求的敏銳洞察，就是讓伐謀真正落地開(kāi)花的“養(yǎng)分”。

全球AI發(fā)展中，有一個(gè)關(guān)鍵的悖論——模型能力高歌猛進(jìn)，但其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)目前來(lái)看還十分有限。這也就是為什么李彥宏會(huì)在多個(gè)場(chǎng)合不斷呼吁，“機(jī)會(huì)最大的是在應(yīng)用層”“應(yīng)用才是真正創(chuàng)造價(jià)值的地方”。

他指出，中國(guó)制造業(yè)密度高、應(yīng)用場(chǎng)景復(fù)雜、對(duì)成本和效率極度敏感，如果能用先進(jìn)技術(shù)大幅提升這些場(chǎng)景的效率，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)將顯而易見(jiàn)。

目前，百度已經(jīng)積累了豐富的應(yīng)用落地實(shí)踐：慧播星數(shù)字人技術(shù)在2025年雙11中GMV同比提升91%，并正式宣布面向全行業(yè)開(kāi)放，成為企業(yè)降本增效的新型生產(chǎn)力工具；秒噠上線8個(gè)月以來(lái)，平臺(tái)已累計(jì)生成超50萬(wàn)個(gè)商業(yè)應(yīng)用，日新增應(yīng)用漲幅超150%，覆蓋教育、商業(yè)、內(nèi)容創(chuàng)作、企業(yè)服務(wù)等200余個(gè)場(chǎng)景。

這些落地實(shí)踐不但證實(shí)了AI在驅(qū)動(dòng)商業(yè)增長(zhǎng)和生產(chǎn)效率提升方面的巨大潛力，也為伐謀等AI智能體“后來(lái)者”的落地積累出了可復(fù)制的經(jīng)驗(yàn)，形成了巨大業(yè)務(wù)價(jià)值。

3、讓AI內(nèi)化于“千行百業(yè)”

作為市面上最適合解決復(fù)雜問(wèn)題的智能體之一，伐謀的意義并不在于寫(xiě)代碼，而在于將高級(jí)決策邏輯轉(zhuǎn)化為每一家企業(yè)都能即刻調(diào)用的基礎(chǔ)設(shè)施，讓AI能力滲透到產(chǎn)線的每一個(gè)環(huán)節(jié)，讓產(chǎn)業(yè)升級(jí)來(lái)得再快一點(diǎn)。

為了進(jìn)一步降低使用門(mén)檻，百度伐謀在12月25日的AI Day上宣布進(jìn)行三大能力升級(jí)：在通用性方面，全新發(fā)布Web端、CLI及IDE插件等多種形態(tài)，支持對(duì)話式澄清需求，讓不懂代碼的業(yè)務(wù)人員也能輕松接入；在生產(chǎn)級(jí)方面，推出本地評(píng)估方案，企業(yè)無(wú)需上傳敏感數(shù)據(jù)即可享受伐謀的演化能力；在持續(xù)性方面，升級(jí)全局搜索和動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)能力，實(shí)現(xiàn)持續(xù)的價(jià)值創(chuàng)造。

同時(shí)，百度伐謀正式發(fā)布"同舟生態(tài)伙伴計(jì)劃"，面向高校實(shí)驗(yàn)室、行業(yè)軟件企業(yè)開(kāi)放核心能力，對(duì)高質(zhì)量伙伴的科研創(chuàng)新或產(chǎn)業(yè)實(shí)踐項(xiàng)目提供全面免費(fèi)支持。

以金融業(yè)為例，風(fēng)險(xiǎn)控制是金融業(yè)的最重要場(chǎng)景，是數(shù)字銀行的核心“護(hù)城河”。以往，風(fēng)控需要依賴(lài)專(zhuān)業(yè)化的人才進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)工程。中信百信銀行在與伐謀合作后，情況開(kāi)始發(fā)生變化：在專(zhuān)業(yè)的風(fēng)控專(zhuān)家的訓(xùn)練指導(dǎo)下，伐謀利用自身在高維數(shù)據(jù)感知、復(fù)雜數(shù)理推導(dǎo)等方面的特殊能力，不間斷地在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)特征挖掘，在短時(shí)間內(nèi)快速達(dá)到了專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘工程師的水平。

同樣能體現(xiàn)伐謀優(yōu)勢(shì)的還有港口場(chǎng)景。港口的運(yùn)輸、裝卸等環(huán)節(jié)高度復(fù)雜、相互耦合，傳統(tǒng)人工調(diào)度難以高效評(píng)估多種協(xié)同方案，常常無(wú)法實(shí)現(xiàn)資源與能耗的最佳平衡。通過(guò)算法，伐謀對(duì)船舶靠泊、岸橋作業(yè)、集卡運(yùn)輸與場(chǎng)橋調(diào)度等環(huán)節(jié)進(jìn)行全局優(yōu)化。系統(tǒng)經(jīng)過(guò)多輪演化計(jì)算，在保障作業(yè)效率的前提下，為港航物流作業(yè)領(lǐng)域帶來(lái)了顯著的節(jié)能降耗效果。

當(dāng)行業(yè)多數(shù)精力仍聚焦于對(duì)話和內(nèi)容生成時(shí)，百度伐謀展現(xiàn)了另一個(gè)維度的價(jià)值：將大模型等全棧能力導(dǎo)向產(chǎn)業(yè)深水區(qū)，追求AI技術(shù)在實(shí)際生產(chǎn)中發(fā)揮更大作用，解決產(chǎn)業(yè)中那些“評(píng)估容易、求解極難”的問(wèn)題。

從這個(gè)意義上看，伐謀并不是一次單點(diǎn)突破，而是一種方法論的外化。它所代表的，不是把模型做得更大，而是把AI能力內(nèi)化、壓實(shí)，實(shí)到能夠被真實(shí)業(yè)務(wù)調(diào)用、被一線流程消化、被結(jié)果反復(fù)驗(yàn)證。

也正是在這條路徑上，百度逐漸勾勒出一條清晰的 AI 路線：從讓人人都能成為開(kāi)發(fā)者的“秒噠”，到讓人人皆可開(kāi)播的“慧播星數(shù)字人”，再到直指產(chǎn)業(yè)核心難題的“伐謀”，其核心從未改變——立足應(yīng)用驅(qū)動(dòng)，將原本只屬于少數(shù)人的智能，真正內(nèi)化為多數(shù)行業(yè)可以長(zhǎng)期使用、持續(xù)創(chuàng)造價(jià)值的通用生產(chǎn)力。