人工智能正从展示技术走向创造真实价值，一场由算法驱动的产业效率革命已经拉开帷幕。
“传统汽车风阻验证依赖仿真软件求解，单次耗时达10小时。通过引入百度伐谋的自我演化能力，这一过程被缩短至1分钟，预测误差控制在5%以内。”阿尔特汽车副总裁刘亚彬表示，这种效率提升使得汽车设计实现了从草图阶段的即时优化。
在2025年12月25日的百度AI Day活动上，百度公布了其自我演化超级智能体“百度伐谋”发布一个月来的进展：已有超2000家企业申请试用，覆盖物流、制造、AI4S等领域。
百度智能云AI与大模型平台总经理忻舟指出：“人工智能正在跨越从‘智能涌现’走向创造真实价值的‘效果涌现’新临界点。”
01、智能迭代，突破产业优化瓶颈
百度伐谋是百度智能云推出的全球领先可商用自我演化超级智能体。它通过大语言模型的推理能力与大规模进化搜索技术，模拟生物界几亿年的进化过程并压缩至几天甚至几小时。
这种技术突破使企业能够发现过去人类从未发现过的全局最优解，并能根据条件变化自动迭代，给出最优的动态方案。
与传统依赖专家经验手工建模、不断调参的方式不同，百度伐谋开辟了“人类定义任务、智能体持续寻优”的新路径。人类专家专注于需求抽象和目标定位，而百度伐谋则像一位顶尖算法工程师，自动化完成全链路工作。
这种模式转变大幅压缩了原本高企的人力成本和时间成本，为企业特别是面临“卡脖子”优化难题的行业提供了新解决方案。
02、三域突破，从风阻预测到灾害预警
阿尔特汽车基于其AI战略核心平台“太乙”，在风阻智能预测方面与百度伐谋深度合作。双方以真实工程数据和设计场景为基础，将风阻预测问题抽象为一个多目标、可演化的算法优化任务。
通过引入伐谋的自我演化能力，太乙“风阻智能预测系统-御风”将风阻验证缩短至1分钟，预测误差控制在5%以内，实现了从草图阶段的即时优化。
北京工业大学苗扬副教授团队利用伐谋优化中国空间站“微型电子鼻”色谱仪中色谱柱的设计。传统人工实验方法难以高效达到兼顾分离效果与轻量化需求。
利用伐谋进行自动化寻优，科研团队成功演化出了体积更小、排布更紧密的构型设计，大幅提升了气体分离效率。
在PEM电解槽制氢系统中，伐谋仅耗时30分钟就进化出的新模型，比原论文模型正确率提升了2.78%，将科研探索周期从“周级”缩短至“小时级”。
天津大学李东博士团队利用伐谋解决了灾害预警中“经验复用难”和“选优慢”的难题。
以滑坡灾害预测为例，以往需要多名研究生花1周时间反复调试，但依然无法得到预期效果。通过伐谋赋能后，仅需1名研究生通过6小时即可生成最优方案，在实际滑坡预警问题上预测误差显著降低。
李东博士分享了一个有趣发现：“模型最终学习出来一个我们没有给过提示的新特征，并且这个特征有效地帮助了我们进行预测。”
03、三项升级，构建生产级AI应用能力
基于超2000家企业的应用实践，百度伐谋围绕通用性、生产级、持续性进行了产品能力升级。
在通用性方面，百度伐谋全新发布Web端、CLI及IDE插件等多种形态的前台Agent，支持对话式澄清需求，让不懂代码的业务人员也能轻松接入，使算法优化能力以更低摩擦、更高频率进入真实流程。
在生产级方面，百度伐谋发布了本地评估方案，通过“云端生成算法+本地完成评估”架构，企业无需上传敏感业务数据，只需在本地反馈评估指标，即可在云端享受伐谋的演化能力，打通了业务验证流程的“最后一公里”。
在持续性方面，百度伐谋升级了全局搜索和动态调优能力，解决人类工程师难以解决的痛点问题。它通过增益算法快速修正，在全流程中寻找并维持全局最优解，实现持续的价值创造。
为加速AI在千行百业的渗透，百度伐谋正式发布了“同舟生态伙伴计划”，面向高校实验室、行业软件企业，开放高质量行业场景与课题。
该计划将共享伐谋Agent系统及算法优化引擎，并提供AI协作培训与个性化服务指导。对于高质量伙伴的科研创新或产业实践项目，百度伐谋将提供全面免费支持。
百度创始人李彦宏此前曾表示，中国拥有全球最齐全的工业门类和丰富的应用场景，如果能用先进技术大幅提升这些场景的效率，对经济增长的贡献将显而易见。
“同舟生态伙伴计划”正是基于这一愿景，旨在将顶尖算法转化为每一家企业都能即刻调用的基础设施。
百度伐谋的未来目标十分明确：让每一条产线都拥有顶尖的算法工程师，让“中国制造”在智能化的加持下，向全球价值链的高端持续攀升。正如百度智能云AI与大模型平台总经理忻舟所言，AI不再仅仅是实验室里的炫技演示，而成为驱动生产力变革的原生推动力。
随着更多企业加入这一生态，人工智能将加速从技术突破迈向应用化、场景化深耕，为各行各业带来前所未有的效率提升和竞争优势。
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