伐谋攻入产业“深水区”，为什么这份AI作业别人很难抄？

出品 | 创业最前线

作者 | 白华

编辑 | 闪电

美编 | 邢静

审核 | 颂文

企业级AI Agent市场正经历一场深刻的范式转移，而这场变革的背后，是行业发展的集体瓶颈与突破渴望。

IDC预计，活跃Agent的数量将从2025年的约2860万，快速攀升至2030年的22.16亿。这意味着五年后，能够帮助企业执行任务的数字劳动力数量将是今天的近80倍。

然而，在惊人的增长曲线背后，大量AI示范项目仍被困在单点场景的舒适区，要么止步于办公自动化的浅层赋能，如批量生成PPT、撰写营销文案，要么局限于客服问答、工单流转等辅助工作，即便能带来短期效率提升，也因难以触及企业核心价值链而无法转化为长期竞争力。行业亟需一场从外围辅助到核心渗透的根本性变革，一个更宏大的命题已然浮现：AI能否真正介入企业的核心生产与研发环节，成为驱动增长的数字劳动力？

在此背景下，全球领先的可商用、自我演化超级智能体——百度伐谋的推出，以其鲜明的产业聚焦和技术雄心，划出了一条全新的赛道，剑指企业最核心，也最复杂的痛点——研发创新与全局优化。

以百度伐谋为代表的企业级Agent新范式，是如何超越传统Agent单体智能的局限，成为企业真正的智能原生生产力？近期，「创业最前线」特别对话百度伐谋产品负责人李安南，试图揭秘这场从外围辅助到核心渗透的认知革命。

1、范式跃迁：从执行者到价值创造者

要理解伐谋的诞生逻辑，就必须先看清整个Agent行业应用的演进脉络。

回溯2023年大模型元年，市面上所谓的AI助手或者Agent，大多是基于预设规则或简单提示词（prompt）的线性任务流。而过去两年间，随着大模型在代码生成、逻辑推理和跨模态理解上的质变，叠加长思维链能力的成熟，AI系统运行复杂、高负载任务的经济性显著提升。Agent正在完成一次关键进化，从一个单纯的执行者，进化为一个集思考者、规划者和执行者于一体的复合角色。

这种技术维度的跃迁，恰好与企业需求的深层升级形成共振。两年前，AI应用大多集中在企业运营的非核心环节，例如智能客服7x24小时问答，这些应用确实能降本增效，但它们本质上解决的是效率问题。

但今天，企业关注的问题已深入“深水区”：“AI能帮我把新药研发周期缩短一年吗？”“AI能让我的生产线良品率提升5%吗？”“AI能精准预测下个季度的市场需求，让我避免库存积压吗？”，这些高价值、高复杂度的命题直接关系到企业的利润、市场份额乃至生死存亡。

正如百度创始人李彦宏此前所言，中国拥有全球最齐全的工业门类和最丰富的应用场景。如果能以先进技术大幅提升这些场景的效率，对经济增长的贡献将是显而易见的。

面对产业中模糊、多变的非线性难题，传统的单体Agent往往显得力不从心。虽然市场上不乏宣称自己具备自我进化或自主学习能力的产品，但绝大多数只是停留在“增强记忆”或“模型微调”的层面，依然是在单体智能的范畴内打转。

百度伐谋则引入了群体演化逻辑，它模拟生物界几亿年的进化法则并压缩至小时级，通过分布式集群上大规模并行的变异与交叉机制寻找最优解。

百度伐谋产品负责人李安南用一个形象的比喻来解释了这种差异：传统的AI优化，就像是派一个经验丰富的地质学家，凭直觉和经验寻找石油。而百度伐谋则是派出一支由成百上千个勘探队组成的数字军团。谁找到了油就加码资源，谁毫无收获就被召回重组。更有意思的是，两个各有斩获的队伍还可以合并“勘探日志”，通过基因交叉形成更强大的联合力量。

这种模式的优势在于，它将复杂问题的求解过程转化为“海量尝试+精准筛选+持续优化”的动态循环，既保证了探索的广度，又提升了进化的深度，从而在巨大的解空间中找到那个人类难以发现的“全局最优解”。

2、专家数字分身，深入千行百业“硬核”攻坚

要支撑从外围辅助到核心攻坚的范式跃迁，必须有坚实且差异化的技术底座。百度伐谋的核心竞争力，源于其独创的“自我演化”技术引擎。简单来说，它模拟并超越了一位顶尖算法专家的完整工作流程。

如同一位顶尖算法专家，百度伐谋可以基于任务描述，自动化完成需求理解、代码演化、自我改进、最优解输出的全链路。每一次的进化都基于内置的行业专家知识和已有优秀解法，不断生成更优解。同时，平台支持专家方向性的协同指引，使优化过程更高效可控。且整个优化历程可一键回溯、可视、清晰、透明。

为了支撑这种高强度的演化，百度伐谋构建了一个精细化的异构算力池。系统能够实时感知任务特性，并将其动态调度：将复杂的生成任务推向顶级GPU，而将评估任务分配至通用服务器集群。这种“好钢用在刀刃上”的策略，使百度伐谋的演化效率远超同行。李安南直言：“我们能在一天之内完成的量化尝试次数，可能是竞争对手的数十倍。”

这套复杂系统，天生就为“硬骨头”而生，旨在解决预测和决策这两类最经典的算法难题。

传统模式下，解决金融风控、能源调度、物流优化等复杂问题，高度依赖算法工程师的经验和体力，通过不断地调整参数、试错来寻找较优解。整个过程既费时又费力，一旦外部环境或条件发生变化，方案还可能失效。而百度伐谋的价值，正是通过打造“专家的数字分身”，将顶尖专家的经验沉淀为Agent的行为模式，让普通产品经理也能通过系统交付一流的算法方案。

这种变革在多个“深水区”场景中得到了硬核印证。

在汽车研发领域，阿尔特汽车与百度伐谋深度合作，将传统的风阻验证周期从10小时缩短至1分钟，预测误差控制在5%以内，实现了“边设计、边验证”的并行协同。

在前沿科研领域，北京工业大学利用百度伐谋优化中国空间站“微型电子鼻”的设计，成功演化出体积更小、排布更紧密的构型，将科研探索周期从“周级”压缩至“小时级”。在PEM电解槽制氢系统中，百度伐谋仅耗时30分钟即进化出新模型，比原论文模型正确率提升2.78%。

在能源基建领域，中国能建广东院将百度伐谋应用于海上风电电缆桥架布置，面对上千个障碍物，产出比人工更短的路径，节省了大量材料成本和近一周的工期。

未来，百度伐谋的野心不止于一款产品，更在于构建一个连接顶尖智力资源与产业实践的全新生态。李安南指出，在To B市场，真正的壁垒来自端到端的产品方案能力和强大的生态协同效应。

目前，百度伐谋正积极构建一个完整的生态：在底层实现与芯片、大模型平台的深度联动，在面对高价值、高复杂度的演化任务时，实现极致的异构算力调度与效果反馈闭环；在应用层，联手阿尔特汽车等垂直领域合作伙伴，将百度伐谋推向真实产业“战场”。

与此同时，百度伐谋正式推出“同舟生态伙伴计划”，面向行业软件企业（ISV）和高校实验室开放核心能力。对于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。这一举措旨在填补顶尖人才覆盖不到的真空地带，让每一家企业都能拥有调动顶尖算法能力的机会。

截至目前，百度伐谋已与超2000家企业达成场景共创，覆盖制造、物流、零售等领域。这些案例不仅为生态伙伴提供了可复用的经验，也让百度伐谋得以持续吸收行业知识，不断提升其适配性与解决问题的能力。

3、结语

在AI竞争日趋白热化的当下，百度伐谋展现出了对技术本质清醒的认知：技术本身从来不是终点，而只是一个战略切入点。其真正价值不在于单一模型的惊艳，而在于如何将技术深度融入企业核心业务流程，构建起可规模化、可持续的落地闭环。

这种认知的底气，源于百度多年积累的自研实力所打造的“芯云模体”全栈生态。对百度伐谋而言，技术组件或许可以被复刻，系统架构或许可以被仿照，但无人能轻易复制百度近三十年积累的技术纵深、工程化能力与深植于产业的生态协同网络——这才是其作为企业级AI Agent“集大成者”的真正底色。

这种全栈实力的厚积薄发，正在不同维度释放能量。

在模型层，凭借顶尖的中文理解与写作能力，百度文心大模型被称作“最强文科生”。文心5.0Preview版本在多个权威榜单测试中，于逻辑推理、视觉理解方面，远超多款国内外主流模型。

在应用层，无代码生成工具秒哒、慧播星数字人已在各自赛道构建起繁荣生态；在自动驾驶领域，萝卜快跑正作为中国无人驾驶代表加速全球化布局。

在云端基础设施层，百度智能云连续六年位列中国AI云服务市场份额第一。目前，超过65%的央企、全部系统重要性银行、95%的主流车企，以及50%以上的游戏厂商，在落地大模型时选择了百度智能云。随着自研昆仑芯公布上市计划，百度已完成了从算力底座到产业应用的最深卡位。

归根结底，百度伐谋并非一个追逐热点的AI玩具，而是一次深思熟虑的战略卡位。它试图重新定义AI在企业中的角色：从被动响应的辅助工具，升维为主动规划的“首席策略官”与全天候在线的数字研发团队。

在这场关乎未来十年企业智能形态的竞赛中，百度伐谋所开辟的，或许不仅是一条技术路径，更是中国企业穿越周期、构建长期竞争力的关键答案。