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在模型競賽之外，中國AI正在走出一條以應用驅動、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：設計師完成草圖后，需要等10個小時才能通過仿真軟件拿到風阻測試結果。在這漫長的等待中，風阻工程師如同開盲盒，無法與設計師形成實時溝通，兩者缺乏統(tǒng)一的溝通語言，“設計-驗證-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，同款測試僅需數(shù)分鐘即可輸出可視化結果。但這一變化并非孤立的技術突破，而是AI產(chǎn)業(yè)從表層聊天交互向深度產(chǎn)業(yè)內(nèi)化轉型的縮影。

當前，中國AI優(yōu)化服務市場規(guī)模年復合增長率達45%，但企業(yè)因技術適配性差、商業(yè)轉化率低導致的預算浪費率仍高達32%。當行業(yè)仍執(zhí)著于模型參數(shù)競賽與對話流暢度時，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：在模型競賽之外，中國 AI 能否走出一條以應用驅動、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，它就是一個能自主迭代、持續(xù)優(yōu)化的超級算法助手，但它的能力邊界遠不止“助手”二字。其核心邏輯是聚焦那些有明確評價標準的真實產(chǎn)業(yè)問題，模擬甚至超越頂尖算法專家的完整工作流，在明確目標的驅動下持續(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的痛點在于做完即止，算法一旦落地部署，就很難根據(jù)實際場景的動態(tài)變化進行自適應調(diào)整。而在真實產(chǎn)業(yè)中，大量存在的是“評估容易、求解極難”的優(yōu)化問題：比如災害預測模型的跨場景復用、應急場景下的模型選優(yōu)、復雜系統(tǒng)的全局調(diào)度等。這些問題往往有清晰的目標，如提升準確率、縮短時間、降低成本，但求解過程需要海量的試錯、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”的核心機制，就像一個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，實現(xiàn)越用越優(yōu)的自我進化。更重要的是，它改變的并非某一次結果，而是產(chǎn)業(yè)獲取“更優(yōu)解”的方式——讓優(yōu)化不再依賴個別專家的經(jīng)驗積累，而成為一種可被反復調(diào)用的系統(tǒng)能力。

在實際應用中，伐謀的提效魔力已經(jīng)在多個領域得到充分印證。災害預測領域，跨場景模型遷移從人工5天壓縮至6小時32分，準確率也飆升至91%，滑坡預警模型選優(yōu)從周級提速至6小時級，為應急決策搶出黃金時間；智慧交通領域，優(yōu)化紅綠燈配時方案覆蓋全國近5000個路口，鄂爾多斯車均延誤降13%，部分路口通行時間減半；金融風控領域，助力中信百信銀行特征挖掘效率翻倍，模型風險區(qū)分度提升2.4%；港口調(diào)度領域，通過全局優(yōu)化為遼港集團實現(xiàn)顯著節(jié)能降耗。

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

百度的先發(fā)優(yōu)勢：全棧布局與場景沉淀的雙重加持

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

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

相比依賴外部技術的拼裝型玩家，百度全棧架構讓算法迭代效率更高、場景適配性更強。更關鍵的是，這套技術已完成商業(yè)化驗證：慧播星數(shù)字人雙11GMV同比漲91%，秒噠平臺8個月生成超50萬個商業(yè)應用，覆蓋200余個場景，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)模化賦能產(chǎn)業(yè)的實力，而伐謀正是在這些經(jīng)驗基礎上，針對極致優(yōu)化這一核心需求打造的標桿產(chǎn)品。

當然，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爭，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《時代》周刊年度專訪時也提及，與美國科技界主流人士投入巨資發(fā)展AGI不同，中國更關心的是應用，且中國擁有許多在別處找不到的AI應用場景。“中國制造業(yè)非常強大，中國有很多工廠，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，中國對AI的期待，天然不同于單純追逐通用智能的技術競賽。百度選擇讓AI在排產(chǎn)調(diào)度、資源優(yōu)化等真實系統(tǒng)中反復接受檢驗，本質上是在回應這種應用驅動的現(xiàn)實需求。

打破算法鴻溝：百度的生態(tài)探索與行業(yè)共同命題

當前，萬億級產(chǎn)線與實驗室中普遍存在“有數(shù)據(jù)、有目標但缺算法銜接”的痛點，這也是全球AI產(chǎn)業(yè)的共同挑戰(zhàn)。Gartner預測，到2025年底，全球將有超過30%的企業(yè)營銷預算從傳統(tǒng)SEO轉向GEO優(yōu)化，但多數(shù)企業(yè)仍面臨“不會用、用不好”的困境。

從這個意義上看，伐謀所要解決的，并不只是某一類優(yōu)化問題，而是如何讓高級算法能力脫離對個別專家的依賴，轉化為一種可被反復調(diào)用、可嵌入流程的基礎能力。這也是為什么，當伐謀開始走向規(guī)模化應用時，生態(tài)不再是附加選項，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)伙伴計劃”，面向高校實驗室、行業(yè)軟件企業(yè)，開放高質量行業(yè)場景與課題，共享伐謀Agent系統(tǒng)及算法優(yōu)化引擎，并提供AI協(xié)作培訓與個性化服務指導。

借助“同舟”計劃，百度試圖做的，并不是簡單擴張產(chǎn)品邊界，而是讓更多真實場景參與到“問題定義—求解—反饋—演化”的循環(huán)之中。只有當這種循環(huán)在不同組織中建立起來，AI才能從“被使用的工具”，轉變?yōu)?ldquo;內(nèi)生于組織的能力”。

目前，北京工業(yè)大學已借助該計劃優(yōu)化空間站“微型電子鼻”設計，天津大學通過其解決災害預警模型復用難題，驗證了生態(tài)共創(chuàng)的價值。

結語：AI的未來在產(chǎn)業(yè)深處

伐謀的橫空出世，是AI行業(yè)從表層應用內(nèi)卷進入深層產(chǎn)業(yè)賦能新階段的重要標志。它用效率提升證明，AI的核心價值不在于參數(shù)大小或對話流暢度，而在于解決產(chǎn)業(yè)問題、貢獻經(jīng)濟增長。百度十年全棧布局與雙線并行戰(zhàn)略，使其在這場轉型中具備了先發(fā)優(yōu)勢，但這并不意味著其探索沒有挑戰(zhàn)。

當前，AI規(guī)模化落地仍面臨成本高企、數(shù)據(jù)短缺、場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)的整體進步還需要更多企業(yè)的協(xié)同參與。

未來，AI競爭的關鍵將是能否持續(xù)解決產(chǎn)業(yè)痛點，而非單一產(chǎn)品的技術領先。百度以伐謀為標桿，將全棧能力持續(xù)壓入產(chǎn)業(yè)深水區(qū)，驗證的不是某一個產(chǎn)品，而是一條中國式AI產(chǎn)業(yè)化路線的可行性。

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       原文標題 : 把AI變成生產(chǎn)力，百度走得更早一步