出品 | 創(chuàng)業(yè)最前線

作者 | 白華

編輯 | 閃電

美編 | 邢靜

審核 | 頌文

企業(yè)級(jí)AI Agent市場(chǎng)正經(jīng)歷一場(chǎng)深刻的范式轉(zhuǎn)移，而這場(chǎng)變革的背后，是行業(yè)發(fā)展的集體瓶頸與突破渴望。

IDC預(yù)計(jì)，活躍Agent的數(shù)量將從2025年的約2860萬，快速攀升至2030年的22.16億。這意味著五年后，能夠幫助企業(yè)執(zhí)行任務(wù)的數(shù)字勞動(dòng)力數(shù)量將是今天的近80倍。

然而，在驚人的增長(zhǎng)曲線背后，大量AI示范項(xiàng)目仍被困在單點(diǎn)場(chǎng)景的舒適區(qū)，要么止步于辦公自動(dòng)化的淺層賦能，如批量生成PPT、撰寫營銷文案，要么局限于客服問答、工單流轉(zhuǎn)等輔助工作，即便能帶來短期效率提升，也因難以觸及企業(yè)核心價(jià)值鏈而無法轉(zhuǎn)化為長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)力。行業(yè)亟需一場(chǎng)從外圍輔助到核心滲透的根本性變革，一個(gè)更宏大的命題已然浮現(xiàn)：AI能否真正介入企業(yè)的核心生產(chǎn)與研發(fā)環(huán)節(jié)，成為驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)的數(shù)字勞動(dòng)力？

在此背景下，全球領(lǐng)先的可商用、自我演化超級(jí)智能體——百度伐謀的推出，以其鮮明的產(chǎn)業(yè)聚焦和技術(shù)雄心，劃出了一條全新的賽道，劍指企業(yè)最核心，也最復(fù)雜的痛點(diǎn)——研發(fā)創(chuàng)新與全局優(yōu)化。

以百度伐謀為代表的企業(yè)級(jí)Agent新范式，是如何超越傳統(tǒng)Agent單體智能的局限，成為企業(yè)真正的智能原生生產(chǎn)力？近期，「創(chuàng)業(yè)最前線」特別對(duì)話百度伐謀產(chǎn)品負(fù)責(zé)人李安南，試圖揭秘這場(chǎng)從外圍輔助到核心滲透的認(rèn)知革命。

1、范式躍遷：從執(zhí)行者到價(jià)值創(chuàng)造者

要理解伐謀的誕生邏輯，就必須先看清整個(gè)Agent行業(yè)應(yīng)用的演進(jìn)脈絡(luò)。

回溯2023年大模型元年，市面上所謂的AI助手或者Agent，大多是基于預(yù)設(shè)規(guī)則或簡(jiǎn)單提示詞（prompt）的線性任務(wù)流。而過去兩年間，隨著大模型在代碼生成、邏輯推理和跨模態(tài)理解上的質(zhì)變，疊加長(zhǎng)思維鏈能力的成熟，AI系統(tǒng)運(yùn)行復(fù)雜、高負(fù)載任務(wù)的經(jīng)濟(jì)性顯著提升。Agent正在完成一次關(guān)鍵進(jìn)化，從一個(gè)單純的執(zhí)行者，進(jìn)化為一個(gè)集思考者、規(guī)劃者和執(zhí)行者于一體的復(fù)合角色。

這種技術(shù)維度的躍遷，恰好與企業(yè)需求的深層升級(jí)形成共振。兩年前，AI應(yīng)用大多集中在企業(yè)運(yùn)營的非核心環(huán)節(jié)，例如智能客服7x24小時(shí)問答，這些應(yīng)用確實(shí)能降本增效，但它們本質(zhì)上解決的是效率問題。

但今天，企業(yè)關(guān)注的問題已深入“深水區(qū)”：“AI能幫我把新藥研發(fā)周期縮短一年嗎？”“AI能讓我的生產(chǎn)線良品率提升5%嗎？”“AI能精準(zhǔn)預(yù)測(cè)下個(gè)季度的市場(chǎng)需求，讓我避免庫存積壓?jiǎn)?？”，這些高價(jià)值、高復(fù)雜度的命題直接關(guān)系到企業(yè)的利潤、市場(chǎng)份額乃至生死存亡。

正如百度創(chuàng)始人李彥宏此前所言，中國擁有全球最齊全的工業(yè)門類和最豐富的應(yīng)用場(chǎng)景。如果能以先進(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)將是顯而易見的。

面對(duì)產(chǎn)業(yè)中模糊、多變的非線性難題，傳統(tǒng)的單體Agent往往顯得力不從心。雖然市場(chǎng)上不乏宣稱自己具備自我進(jìn)化或自主學(xué)習(xí)能力的產(chǎn)品，但絕大多數(shù)只是停留在“增強(qiáng)記憶”或“模型微調(diào)”的層面，依然是在單體智能的范疇內(nèi)打轉(zhuǎn)。

百度伐謀則引入了群體演化邏輯，它模擬生物界幾億年的進(jìn)化法則并壓縮至小時(shí)級(jí)，通過分布式集群上大規(guī)模并行的變異與交叉機(jī)制尋找最優(yōu)解。

百度伐謀產(chǎn)品負(fù)責(zé)人李安南用一個(gè)形象的比喻來解釋了這種差異：傳統(tǒng)的AI優(yōu)化，就像是派一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的地質(zhì)學(xué)家，憑直覺和經(jīng)驗(yàn)尋找石油。而百度伐謀則是派出一支由成百上千個(gè)勘探隊(duì)組成的數(shù)字軍團(tuán)。誰找到了油就加碼資源，誰毫無收獲就被召回重組。更有意思的是，兩個(gè)各有斬獲的隊(duì)伍還可以合并“勘探日志”，通過基因交叉形成更強(qiáng)大的聯(lián)合力量。

這種模式的優(yōu)勢(shì)在于，它將復(fù)雜問題的求解過程轉(zhuǎn)化為“海量嘗試+精準(zhǔn)篩選+持續(xù)優(yōu)化”的動(dòng)態(tài)循環(huán)，既保證了探索的廣度，又提升了進(jìn)化的深度，從而在巨大的解空間中找到那個(gè)人類難以發(fā)現(xiàn)的“全局最優(yōu)解”。

2、專家數(shù)字分身，深入千行百業(yè)“硬核”攻堅(jiān)

要支撐從外圍輔助到核心攻堅(jiān)的范式躍遷，必須有堅(jiān)實(shí)且差異化的技術(shù)底座。百度伐謀的核心競(jìng)爭(zhēng)力，源于其獨(dú)創(chuàng)的“自我演化”技術(shù)引擎。簡(jiǎn)單來說，它模擬并超越了一位頂尖算法專家的完整工作流程。

如同一位頂尖算法專家，百度伐謀可以基于任務(wù)描述，自動(dòng)化完成需求理解、代碼演化、自我改進(jìn)、最優(yōu)解輸出的全鏈路。每一次的進(jìn)化都基于內(nèi)置的行業(yè)專家知識(shí)和已有優(yōu)秀解法，不斷生成更優(yōu)解。同時(shí)，平臺(tái)支持專家方向性的協(xié)同指引，使優(yōu)化過程更高效可控。且整個(gè)優(yōu)化歷程可一鍵回溯、可視、清晰、透明。

為了支撐這種高強(qiáng)度的演化，百度伐謀構(gòu)建了一個(gè)精細(xì)化的異構(gòu)算力池。系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)感知任務(wù)特性，并將其動(dòng)態(tài)調(diào)度：將復(fù)雜的生成任務(wù)推向頂級(jí)GPU，而將評(píng)估任務(wù)分配至通用服務(wù)器集群。這種“好鋼用在刀刃上”的策略，使百度伐謀的演化效率遠(yuǎn)超同行。李安南直言：“我們能在一天之內(nèi)完成的量化嘗試次數(shù)，可能是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的數(shù)十倍?！?/p>

這套復(fù)雜系統(tǒng)，天生就為“硬骨頭”而生，旨在解決預(yù)測(cè)和決策這兩類最經(jīng)典的算法難題。

傳統(tǒng)模式下，解決金融風(fēng)控、能源調(diào)度、物流優(yōu)化等復(fù)雜問題，高度依賴算法工程師的經(jīng)驗(yàn)和體力，通過不斷地調(diào)整參數(shù)、試錯(cuò)來尋找較優(yōu)解。整個(gè)過程既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力，一旦外部環(huán)境或條件發(fā)生變化，方案還可能失效。而百度伐謀的價(jià)值，正是通過打造“專家的數(shù)字分身”，將頂尖專家的經(jīng)驗(yàn)沉淀為Agent的行為模式，讓普通產(chǎn)品經(jīng)理也能通過系統(tǒng)交付一流的算法方案。

這種變革在多個(gè)“深水區(qū)”場(chǎng)景中得到了硬核印證。

在汽車研發(fā)領(lǐng)域，阿爾特汽車與百度伐謀深度合作，將傳統(tǒng)的風(fēng)阻驗(yàn)證周期從10小時(shí)縮短至1分鐘，預(yù)測(cè)誤差控制在5%以內(nèi)，實(shí)現(xiàn)了“邊設(shè)計(jì)、邊驗(yàn)證”的并行協(xié)同。

在前沿科研領(lǐng)域，北京工業(yè)大學(xué)利用百度伐謀優(yōu)化中國空間站“微型電子鼻”的設(shè)計(jì)，成功演化出體積更小、排布更緊密的構(gòu)型，將科研探索周期從“周級(jí)”壓縮至“小時(shí)級(jí)”。在PEM電解槽制氫系統(tǒng)中，百度伐謀僅耗時(shí)30分鐘即進(jìn)化出新模型，比原論文模型正確率提升2.78%。

在能源基建領(lǐng)域，中國能建廣東院將百度伐謀應(yīng)用于海上風(fēng)電電纜橋架布置，面對(duì)上千個(gè)障礙物，產(chǎn)出比人工更短的路徑，節(jié)省了大量材料成本和近一周的工期。

未來，百度伐謀的野心不止于一款產(chǎn)品，更在于構(gòu)建一個(gè)連接頂尖智力資源與產(chǎn)業(yè)實(shí)踐的全新生態(tài)。李安南指出，在To B市場(chǎng)，真正的壁壘來自端到端的產(chǎn)品方案能力和強(qiáng)大的生態(tài)協(xié)同效應(yīng)。

目前，百度伐謀正積極構(gòu)建一個(gè)完整的生態(tài)：在底層實(shí)現(xiàn)與芯片、大模型平臺(tái)的深度聯(lián)動(dòng)，在面對(duì)高價(jià)值、高復(fù)雜度的演化任務(wù)時(shí)，實(shí)現(xiàn)極致的異構(gòu)算力調(diào)度與效果反饋閉環(huán)；在應(yīng)用層，聯(lián)手阿爾特汽車等垂直領(lǐng)域合作伙伴，將百度伐謀推向真實(shí)產(chǎn)業(yè)“戰(zhàn)場(chǎng)”。

與此同時(shí)，百度伐謀正式推出“同舟生態(tài)伙伴計(jì)劃”，面向行業(yè)軟件企業(yè)（ISV）和高校實(shí)驗(yàn)室開放核心能力。對(duì)于高質(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。這一舉措旨在填補(bǔ)頂尖人才覆蓋不到的真空地帶，讓每一家企業(yè)都能擁有調(diào)動(dòng)頂尖算法能力的機(jī)會(huì)。

截至目前，百度伐謀已與超2000家企業(yè)達(dá)成場(chǎng)景共創(chuàng)，覆蓋制造、物流、零售等領(lǐng)域。這些案例不僅為生態(tài)伙伴提供了可復(fù)用的經(jīng)驗(yàn)，也讓百度伐謀得以持續(xù)吸收行業(yè)知識(shí)，不斷提升其適配性與解決問題的能力。

3、結(jié)語

在AI競(jìng)爭(zhēng)日趨白熱化的當(dāng)下，百度伐謀展現(xiàn)出了對(duì)技術(shù)本質(zhì)清醒的認(rèn)知：技術(shù)本身從來不是終點(diǎn)，而只是一個(gè)戰(zhàn)略切入點(diǎn)。其真正價(jià)值不在于單一模型的驚艷，而在于如何將技術(shù)深度融入企業(yè)核心業(yè)務(wù)流程，構(gòu)建起可規(guī)?；?、可持續(xù)的落地閉環(huán)。

這種認(rèn)知的底氣，源于百度多年積累的自研實(shí)力所打造的“芯云模體”全棧生態(tài)。對(duì)百度伐謀而言，技術(shù)組件或許可以被復(fù)刻，系統(tǒng)架構(gòu)或許可以被仿照，但無人能輕易復(fù)制百度近三十年積累的技術(shù)縱深、工程化能力與深植于產(chǎn)業(yè)的生態(tài)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)——這才是其作為企業(yè)級(jí)AI Agent“集大成者”的真正底色。

這種全棧實(shí)力的厚積薄發(fā)，正在不同維度釋放能量。

在模型層，憑借頂尖的中文理解與寫作能力，百度文心大模型被稱作“最強(qiáng)文科生”。文心5.0Preview版本在多個(gè)權(quán)威榜單測(cè)試中，于邏輯推理、視覺理解方面，遠(yuǎn)超多款國內(nèi)外主流模型。

在應(yīng)用層，無代碼生成工具秒噠、慧播星數(shù)字人已在各自賽道構(gòu)建起繁榮生態(tài)；在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，蘿卜快跑正作為中國無人駕駛代表加速全球化布局。

在云端基礎(chǔ)設(shè)施層，百度智能云連續(xù)六年位列中國AI云服務(wù)市場(chǎng)份額第一。目前，超過65%的央企、全部系統(tǒng)重要性銀行、95%的主流車企，以及50%以上的游戲廠商，在落地大模型時(shí)選擇了百度智能云。隨著自研昆侖芯公布上市計(jì)劃，百度已完成了從算力底座到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的最深卡位。

歸根結(jié)底，百度伐謀并非一個(gè)追逐熱點(diǎn)的AI玩具，而是一次深思熟慮的戰(zhàn)略卡位。它試圖重新定義AI在企業(yè)中的角色：從被動(dòng)響應(yīng)的輔助工具，升維為主動(dòng)規(guī)劃的“首席策略官”與全天候在線的數(shù)字研發(fā)團(tuán)隊(duì)。

在這場(chǎng)關(guān)乎未來十年企業(yè)智能形態(tài)的競(jìng)賽中，百度伐謀所開辟的，或許不僅是一條技術(shù)路徑，更是中國企業(yè)穿越周期、構(gòu)建長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵答案。