在模型競(jìng)賽之外，中國(guó)AI正在走出一條以應(yīng)用驅(qū)動(dòng)、以內(nèi)化能力為核心的產(chǎn)業(yè)化路徑。

原創(chuàng)?新熵 AI新科技組

作者丨鳳梨 編輯丨九黎

汽車研發(fā)的效率困局曾困擾了無數(shù)工程師：設(shè)計(jì)師完成草圖后，需要等10個(gè)小時(shí)才能通過仿真軟件拿到風(fēng)阻測(cè)試結(jié)果。在這漫長(zhǎng)的等待中，風(fēng)阻工程師如同開盲盒，無法與設(shè)計(jì)師形成實(shí)時(shí)溝通，兩者缺乏統(tǒng)一的溝通語言，“設(shè)計(jì)-驗(yàn)證-修改”的串行模式像一道無形的枷鎖，讓整車研發(fā)周期一拖再拖，嚴(yán)重制約了產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新節(jié)奏。

但百度伐謀的出現(xiàn)改寫了這一現(xiàn)狀，同款測(cè)試僅需數(shù)分鐘即可輸出可視化結(jié)果。但這一變化并非孤立的技術(shù)突破，而是AI產(chǎn)業(yè)從表層聊天交互向深度產(chǎn)業(yè)內(nèi)化轉(zhuǎn)型的縮影。

當(dāng)前，中國(guó)AI優(yōu)化服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)45%，但企業(yè)因技術(shù)適配性差、商業(yè)轉(zhuǎn)化率低導(dǎo)致的預(yù)算浪費(fèi)率仍高達(dá)32%。當(dāng)行業(yè)仍執(zhí)著于模型參數(shù)競(jìng)賽與對(duì)話流暢度時(shí)，百度用伐謀給出了差異化探索方向。但伐謀真正值得討論的，并不是它解決了多少具體問題，而是它是否證明了一件事：在模型競(jìng)賽之外，中國(guó) AI 能否走出一條以應(yīng)用驅(qū)動(dòng)、以內(nèi)化能力為核心的產(chǎn)業(yè)化路徑。

為什么產(chǎn)業(yè)需要一種“會(huì)持續(xù)解題”的AI

如果用最通俗的語言定義伐謀，它就是一個(gè)能自主迭代、持續(xù)優(yōu)化的超級(jí)算法助手，但它的能力邊界遠(yuǎn)不止“助手”二字。其核心邏輯是聚焦那些有明確評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的真實(shí)產(chǎn)業(yè)問題，模擬甚至超越頂尖算法專家的完整工作流，在明確目標(biāo)的驅(qū)動(dòng)下持續(xù)自主地迭代優(yōu)化，而非像傳統(tǒng)AI那樣，完成一次性開發(fā)后就停留在固定狀態(tài)。

傳統(tǒng)AI的痛點(diǎn)在于做完即止，算法一旦落地部署，就很難根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。而在真實(shí)產(chǎn)業(yè)中，大量存在的是“評(píng)估容易、求解極難”的優(yōu)化問題：比如災(zāi)害預(yù)測(cè)模型的跨場(chǎng)景復(fù)用、應(yīng)急場(chǎng)景下的模型選優(yōu)、復(fù)雜系統(tǒng)的全局調(diào)度等。這些問題往往有清晰的目標(biāo)，如提升準(zhǔn)確率、縮短時(shí)間、降低成本，但求解過程需要海量的試錯(cuò)、推演和迭代，單純依靠人工或固定算法很難高效完成。

伐謀的突破正在于此：它內(nèi)置了“自主探索-迭代優(yōu)化”的核心機(jī)制，就像一個(gè)不知疲倦的頂尖專家，能持續(xù)挖掘求解空間，不斷生成更優(yōu)解法，實(shí)現(xiàn)越用越優(yōu)的自我進(jìn)化。更重要的是，它改變的并非某一次結(jié)果，而是產(chǎn)業(yè)獲取“更優(yōu)解”的方式——讓優(yōu)化不再依賴個(gè)別專家的經(jīng)驗(yàn)積累，而成為一種可被反復(fù)調(diào)用的系統(tǒng)能力。

在實(shí)際應(yīng)用中，伐謀的提效魔力已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域得到充分印證。災(zāi)害預(yù)測(cè)領(lǐng)域，跨場(chǎng)景模型遷移從人工5天壓縮至6小時(shí)32分，準(zhǔn)確率也飆升至91%，滑坡預(yù)警模型選優(yōu)從周級(jí)提速至6小時(shí)級(jí)，為應(yīng)急決策搶出黃金時(shí)間；智慧交通領(lǐng)域，優(yōu)化紅綠燈配時(shí)方案覆蓋全國(guó)近5000個(gè)路口，鄂爾多斯車均延誤降13%，部分路口通行時(shí)間減半；金融風(fēng)控領(lǐng)域，助力中信百信銀行特征挖掘效率翻倍，模型風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分度提升2.4%；港口調(diào)度領(lǐng)域，通過全局優(yōu)化為遼港集團(tuán)實(shí)現(xiàn)顯著節(jié)能降耗。

從專業(yè)領(lǐng)域到民生場(chǎng)景，從中小企業(yè)到大型央企，凡是有數(shù)據(jù)、有目標(biāo)卻缺乏算法銜接的領(lǐng)域，伐謀都能發(fā)揮作用，用實(shí)實(shí)在在的數(shù)據(jù)證明了其全場(chǎng)景適配能力，打破了產(chǎn)業(yè)效率的隱形天花板。

百度的先發(fā)優(yōu)勢(shì)：全棧布局與場(chǎng)景沉淀的雙重加持

百度之所以能率先推出伐謀這樣深度落地的產(chǎn)業(yè)級(jí)AI產(chǎn)品，并非偶然，而是技術(shù)積累與戰(zhàn)略選擇共同作用的結(jié)果。伐謀所面對(duì)的，并不是單點(diǎn)智能問題，而是一個(gè)需要長(zhǎng)期演進(jìn)、持續(xù)反饋的復(fù)雜優(yōu)化系統(tǒng)，這天然要求從算力、框架、模型到應(yīng)用形成高頻閉環(huán)。

也正因如此，伐謀并非“拼裝式AI”可以復(fù)制的產(chǎn)物，而是建立在百度長(zhǎng)期全棧投入基礎(chǔ)上的結(jié)果。目前，百度是全球少數(shù)具備“芯片—框架—模型—應(yīng)用”四層全棧自研能力的公司之一，這使其能夠?qū)I真正壓入產(chǎn)業(yè)流程，而非停留在工具層。

相比依賴外部技術(shù)的拼裝型玩家，百度全棧架構(gòu)讓算法迭代效率更高、場(chǎng)景適配性更強(qiáng)。更關(guān)鍵的是，這套技術(shù)已完成商業(yè)化驗(yàn)證：慧播星數(shù)字人雙11GMV同比漲91%，秒噠平臺(tái)8個(gè)月生成超50萬個(gè)商業(yè)應(yīng)用，覆蓋200余個(gè)場(chǎng)景，這些成功的商業(yè)化案例，證明了百度的全棧AI能力已經(jīng)具備了規(guī)�；x能產(chǎn)業(yè)的實(shí)力，而伐謀正是在這些經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上，針對(duì)極致優(yōu)化這一核心需求打造的標(biāo)桿產(chǎn)品。

當(dāng)然，百度并未放棄AI主流形態(tài)，已布局的文心一言等Chatbot產(chǎn)品，早就能滿足用戶智能交互的需求了。但與OpenAI、Meta等純模型公司不同，百度采用“C端交互+B端產(chǎn)業(yè)”雙線并行戰(zhàn)略：不局限于聊天更像人的競(jìng)爭(zhēng)，更將AI能力延伸至產(chǎn)業(yè)端，深耕產(chǎn)業(yè)核心需求。

▲ 圖/百度創(chuàng)始人李彥宏

近期，李彥宏在接受美國(guó)《時(shí)代》周刊年度專訪時(shí)也提及，與美國(guó)科技界主流人士投入巨資發(fā)展AGI不同，中國(guó)更關(guān)心的是應(yīng)用，且中國(guó)擁有許多在別處找不到的AI應(yīng)用場(chǎng)景。“中國(guó)制造業(yè)非常強(qiáng)大，中國(guó)有很多工廠，需要以非常低的成本和非常高的效率制造出來，我們需要利用AI來解決這些挑戰(zhàn)。”

正是在這種以效率和成本為核心約束的產(chǎn)業(yè)環(huán)境中，中國(guó)對(duì)AI的期待，天然不同于單純追逐通用智能的技術(shù)競(jìng)賽。百度選擇讓AI在排產(chǎn)調(diào)度、資源優(yōu)化等真實(shí)系統(tǒng)中反復(fù)接受檢驗(yàn)，本質(zhì)上是在回應(yīng)這種應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的現(xiàn)實(shí)需求。

打破算法鴻溝：百度的生態(tài)探索與行業(yè)共同命題

當(dāng)前，萬億級(jí)產(chǎn)線與實(shí)驗(yàn)室中普遍存在“有數(shù)據(jù)、有目標(biāo)但缺算法銜接”的痛點(diǎn)，這也是全球AI產(chǎn)業(yè)的共同挑戰(zhàn)。Gartner預(yù)測(cè)，到2025年底，全球?qū)⒂谐^30%的企業(yè)營(yíng)銷預(yù)算從傳統(tǒng)SEO轉(zhuǎn)向GEO優(yōu)化，但多數(shù)企業(yè)仍面臨“不會(huì)用、用不好”的困境。

從這個(gè)意義上看，伐謀所要解決的，并不只是某一類優(yōu)化問題，而是如何讓高級(jí)算法能力脫離對(duì)個(gè)別專家的依賴，轉(zhuǎn)化為一種可被反復(fù)調(diào)用、可嵌入流程的基礎(chǔ)能力。這也是為什么，當(dāng)伐謀開始走向規(guī)�；瘧�(yīng)用時(shí)，生態(tài)不再是附加選項(xiàng)，而成為能力內(nèi)化的必然延伸。

12月25日，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)，開放高質(zhì)量行業(yè)場(chǎng)景與課題，共享伐謀Agent系統(tǒng)及算法優(yōu)化引擎，并提供AI協(xié)作培訓(xùn)與個(gè)性化服務(wù)指導(dǎo)。

借助“同舟”計(jì)劃，百度試圖做的，并不是簡(jiǎn)單擴(kuò)張產(chǎn)品邊界，而是讓更多真實(shí)場(chǎng)景參與到“問題定義—求解—反饋—演化”的循環(huán)之中。只有當(dāng)這種循環(huán)在不同組織中建立起來，AI才能從“被使用的工具”，轉(zhuǎn)變?yōu)椤皟?nèi)生于組織的能力”。

目前，北京工業(yè)大學(xué)已借助該計(jì)劃優(yōu)化空間站“微型電子鼻”設(shè)計(jì)，天津大學(xué)通過其解決災(zāi)害預(yù)警模型復(fù)用難題，驗(yàn)證了生態(tài)共創(chuàng)的價(jià)值。

結(jié)語：AI的未來在產(chǎn)業(yè)深處

伐謀的橫空出世，是AI行業(yè)從表層應(yīng)用內(nèi)卷進(jìn)入深層產(chǎn)業(yè)賦能新階段的重要標(biāo)志。它用效率提升證明，AI的核心價(jià)值不在于參數(shù)大小或?qū)υ捔鲿扯�，而在于解決產(chǎn)業(yè)問題、貢獻(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。百度十年全棧布局與雙線并行戰(zhàn)略，使其在這場(chǎng)轉(zhuǎn)型中具備了先發(fā)優(yōu)勢(shì)，但這并不意味著其探索沒有挑戰(zhàn)。

當(dāng)前，AI規(guī)模化落地仍面臨成本高企、數(shù)據(jù)短缺、場(chǎng)景適配難等共性難題，百度的探索或只是行業(yè)解決方案的一種，行業(yè)的整體進(jìn)步還需要更多企業(yè)的協(xié)同參與。

未來，AI競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵將是能否持續(xù)解決產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn)，而非單一產(chǎn)品的技術(shù)領(lǐng)先。百度以伐謀為標(biāo)桿，將全棧能力持續(xù)壓入產(chǎn)業(yè)深水區(qū)，驗(yàn)證的不是某一個(gè)產(chǎn)品，而是一條中國(guó)式AI產(chǎn)業(yè)化路線的可行性。