百度“伐謀”助推產業變革：一月內吸引2000家企業搶占AI制高點

人工智能正從展示技術走向創造真實價值，一場由算法驅動的產業效率革命已經拉開帷幕。

“傳統汽車風阻驗證依賴仿真軟件求解，單次耗時達10小時。通過引入百度伐謀的自我演化能力，這一過程被縮短至1分鐘，預測誤差控制在5%以內。”阿爾特汽車副總裁劉亞彬表示，這種效率提升使得汽車設計實現了從草圖階段的即時優化。

在2025年12月25日的百度AI Day活動上，百度公布了其自我演化超級智能體“百度伐謀”發布一個月來的進展：已有超2000家企業申請試用，覆蓋物流、制造、AI4S等領域。

百度智能云AI與大模型平臺總經理忻舟指出：“人工智能正在跨越從‘智能涌現’走向創造真實價值的‘效果涌現’新臨界點。”

01、智能迭代，突破產業優化瓶頸

百度伐謀是百度智能云推出的全球領先可商用自我演化超級智能體。它通過大語言模型的推理能力與大規模進化搜索技術，模擬生物界幾億年的進化過程并壓縮至幾天甚至幾小時。

這種技術突破使企業能夠發現過去人類從未發現過的全局最優解，并能根據條件變化自動迭代，給出最優的動態方案。

與傳統依賴專家經驗手工建模、不斷調參的方式不同，百度伐謀開辟了“人類定義任務、智能體持續尋優”的新路徑。人類專家專注于需求抽象和目標定位，而百度伐謀則像一位頂尖算法工程師，自動化完成全鏈路工作。

這種模式轉變大幅壓縮了原本高企的人力成本和時間成本，為企業特別是面臨“卡脖子”優化難題的行業提供了新解決方案。

02、三域突破，從風阻預測到災害預警

阿爾特汽車基于其AI戰略核心平臺“太乙”，在風阻智能預測方面與百度伐謀深度合作。雙方以真實工程數據和設計場景為基礎，將風阻預測問題抽象為一個多目標、可演化的算法優化任務。

通過引入伐謀的自我演化能力，太乙“風阻智能預測系統-御風”將風阻驗證縮短至1分鐘，預測誤差控制在5%以內，實現了從草圖階段的即時優化。

北京工業大學苗揚副教授團隊利用伐謀優化中國空間站“微型電子鼻”色譜儀中色譜柱的設計。傳統人工實驗方法難以高效達到兼顧分離效果與輕量化需求。

利用伐謀進行自動化尋優，科研團隊成功演化出了體積更小、排布更緊密的構型設計，大幅提升了氣體分離效率。

在PEM電解槽制氫系統中，伐謀僅耗時30分鐘就進化出的新模型，比原論文模型正確率提升了2.78%，將科研探索周期從“周級”縮短至“小時級”。

天津大學李東博士團隊利用伐謀解決了災害預警中“經驗復用難”和“選優慢”的難題。

以滑坡災害預測為例，以往需要多名研究生花1周時間反復調試，但依然無法得到預期效果。通過伐謀賦能后，僅需1名研究生通過6小時即可生成最優方案，在實際滑坡預警問題上預測誤差顯著降低。

李東博士分享了一個有趣發現：“模型最終學習出來一個我們沒有給過提示的新特征，并且這個特征有效地幫助了我們進行預測。”

03、三項升級，構建生產級AI應用能力

基于超2000家企業的應用實踐，百度伐謀圍繞通用性、生產級、持續性進行了產品能力升級。

在通用性方面，百度伐謀全新發布Web端、CLI及IDE插件等多種形態的前臺Agent，支持對話式澄清需求，讓不懂代碼的業務人員也能輕松接入，使算法優化能力以更低摩擦、更高頻率進入真實流程。

在生產級方面，百度伐謀發布了本地評估方案，通過“云端生成算法+本地完成評估”架構，企業無需上傳敏感業務數據，只需在本地反饋評估指標，即可在云端享受伐謀的演化能力，打通了業務驗證流程的“最后一公里”。

在持續性方面，百度伐謀升級了全局搜索和動態調優能力，解決人類工程師難以解決的痛點問題。它通過增益算法快速修正，在全流程中尋找并維持全局最優解，實現持續的價值創造。

為加速AI在千行百業的滲透，百度伐謀正式發布了“同舟生態伙伴計劃”，面向高校實驗室、行業軟件企業，開放高質量行業場景與課題。

該計劃將共享伐謀Agent系統及算法優化引擎，并提供AI協作培訓與個性化服務指導。對于高質量伙伴的科研創新或產業實踐項目，百度伐謀將提供全面免費支持。

百度創始人李彥宏此前曾表示，中國擁有全球最齊全的工業門類和豐富的應用場景，如果能用先進技術大幅提升這些場景的效率，對經濟增長的貢獻將顯而易見。

“同舟生態伙伴計劃”正是基于這一愿景，旨在將頂尖算法轉化為每一家企業都能即刻調用的基礎設施。

百度伐謀的未來目標十分明確：讓每一條產線都擁有頂尖的算法工程師，讓“中國制造”在智能化的加持下，向全球價值鏈的高端持續攀升。正如百度智能云AI與大模型平臺總經理忻舟所言，AI不再僅僅是實驗室里的炫技演示，而成為驅動生產力變革的原生推動力。

隨著更多企業加入這一生態，人工智能將加速從技術突破邁向應用化、場景化深耕，為各行各業帶來前所未有的效率提升和競爭優勢。