文：王智遠| ID:Z201440

今天上午，我去了百度智能云大會現(xiàn)場。

沈抖一上臺，拋出一個很直白的判斷：我們正站在「智能經(jīng)濟時代」的起點。

三十年前，互聯(lián)網(wǎng)的核心是「信息流通」，它徹底改寫了人類社會的效率。今天，沈抖說，我們走到了智能體的時代。

01

為什么是智能體？它和傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的區(qū)別到底在哪？

如果說，互聯(lián)網(wǎng)把人和信息連起來，那么，智能體，就是把人和「結(jié)果」連起來。

在互聯(lián)網(wǎng)的邏輯里，信息是關(guān)鍵資源。你要查天氣，得自己打開APP，看氣溫、降水；你要買東西，得自己比來比去，挑選下單。

互聯(lián)網(wǎng)的作用，是讓你「獲取信息更快」。但最后的判斷和執(zhí)行，還是得靠你自己動手。

智能體的邏輯完全不一樣。

你只要問一句「明天要不要帶傘」，它會自己去查天氣，結(jié)合你的出行時間、地理位置，最后直接告訴你「要帶」。

說白了，它替你把整個流程都走完了，給你一個能直接用的答案。

沈抖在臺上說，未來幾乎每一個場景、每一個崗位，都會出現(xiàn)不止一個智能體，甚至可能有幾十個。聽上去有點夸張，但換個角度想，其實挺好理解。

想象一下，你開了一家小咖啡館。

在互聯(lián)網(wǎng)時代，你需要做的事情是：建個公眾號，把菜單放上去，接入外賣平臺，再做做廣告?；ヂ?lián)網(wǎng)幫你解決的是「讓別人找到你」。

但在智能體的時代，你會有一整套「虛擬員工」：

有的幫你盯庫存，缺貨了自動提醒補貨；有的幫你寫營銷文案，定時推送到社交平臺；有的負責(zé)和顧客聊天，自動回復(fù)各種問題；還有的會盯銷售數(shù)據(jù)，告訴你哪款咖啡毛利最高、哪類顧客最容易復(fù)購。

這些智能體各司其職，像團隊一樣協(xié)作，比過去幾個人維持的小店運轉(zhuǎn)快得多，也穩(wěn)得多。

所以，這就是互聯(lián)網(wǎng)和智能體的根本區(qū)別：

互聯(lián)網(wǎng)解決信息不對稱

智能體解決決策和執(zhí)行的不對稱

互聯(lián)網(wǎng)讓你更快接觸到信息，但信息越多，人反而越累。智能體出現(xiàn)，要幫人把問題拆開、資源整合、任務(wù)執(zhí)行，最后交付一個結(jié)果。

換句話說，互聯(lián)網(wǎng)價值在于「讓你更快知道」，智能體的價值在于「讓你不用自己動手」。

這也是為什么沈抖敢說，AI創(chuàng)造的價值會遠遠超過互聯(lián)網(wǎng)。因為互聯(lián)網(wǎng)解決「溝通和連接」，而智能體要解決的是「生產(chǎn)和經(jīng)營」。

一個讓人看見世界，一個能直接替人把事情辦了；當(dāng)每個環(huán)節(jié)都可能被智能體接管，企業(yè)的運轉(zhuǎn)邏輯就會被徹底重構(gòu)。

所以，這才是「智能經(jīng)濟時代」真正的含義。

02

智能體很厲害，但很多人會問：這么復(fù)雜的AI，靠什么才能跑起來？

沈抖的意思很簡單：給它裝上「四個輪子」：算力、模型、數(shù)據(jù)、治理。這四樣缺一不可。

什么是算力？

算力是發(fā)動機。馬力夠不夠，直接決定了這輛車跑得快不快。大模型為什么這么燒錢？因為它要不停地算，算得慢了，體驗立馬崩。

百度在這塊干的活，就是把「車的發(fā)動機」換大、換穩(wěn)。

比如：

網(wǎng)絡(luò)要更快，機器之間得能高速對話；卡和卡之間要配合好，不能有的拼命跑，有的在干等；推理階段也得順，最好是你剛提問，它就能立刻吐出第一個字，而不是讓你盯著屏幕發(fā)呆。

說白了，核心在解決一個問題：別讓智能體「卡」在那里，要讓它隨時都能跑起來。

有了算力，還有什么？模型。

因為模型像車的設(shè)計圖，是變速箱。模型作用，決定AI能不能聽懂你、能不能把任務(wù)拆開來完成。

這兩年大家總聽到一個詞，「強化學(xué)習(xí)」。別被嚇到，其實特別直白：就像養(yǎng)寵物，做對了給點獎勵，它就會更快學(xué)會。

AI 也是這樣，光背書沒用，它得在真實反饋里反復(fù)試錯，才能越干越聰明。

另外，模型不是越大越好。大模型通用性強，但有些場景更適合「小而?！沟哪Ｐ?。比如銀行要做風(fēng)控，用一個專門為金融訓(xùn)練的小模型，效果可能比巨無霸更好，還便宜。

有了模型，自然離不開數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)是燃料。你油箱里沒油，車肯定跑不動。油要是臟了，還可能熄火。

現(xiàn)實里，很多團隊都卡在這一步。沈抖在現(xiàn)場說：很多公司做項目，50%～80% 的時間，其實都耗在數(shù)據(jù)治理上——采集、清洗、標(biāo)注、版本管理……光整理數(shù)據(jù)，就能把人累趴下。

所以，百度現(xiàn)在把這部分做成工具化，幫開發(fā)者把「臟活累活」自動化；這樣大家不用天天陷在表格里，而能專心琢磨怎么讓智能體更聰明。

換句話說，智能體再厲害，沒有干凈、充足的數(shù)據(jù)，也只能是巧婦難為無米之炊。

最后一個輪子是治理。這聽上去抽象，但特別關(guān)鍵。為什么？

請你想象一下，路上如果沒有紅綠燈、沒有交規(guī)，車再快，也遲早撞一起；AI 也是這樣。沒有監(jiān)控、回溯、權(quán)限、安全這些機制，它隨時可能出錯，出了問題還查不到。

沈抖說：要把 AI 當(dāng)作「真正的生產(chǎn)系統(tǒng)」來管。

所以，給智能體裝了全套「黑盒可視化」：輸入了什么、怎么算的、哪一步慢了、最后為什么得出這個結(jié)果，都能追蹤；再加上企業(yè)級的權(quán)限和安全，AI 才敢真正進廠、進店、進業(yè)務(wù)。

所以，過去上云更多為了「省錢」，不用自己買服務(wù)器了；現(xiàn)在，AI 跑在云上，直接幫企業(yè)創(chuàng)造價值。

如果這四個輪子合起來，就對應(yīng)一句話：

算力，讓AI不掉鏈子；模型，讓AI更聰明；數(shù)據(jù)，讓AI有東西可學(xué)；治理，讓AI敢放心用。

03

說這么多，聽起來很厲害，有沒有案例呢？當(dāng)然。

先說制造業(yè)。大家都知道，制造業(yè)有個特別麻煩的事：標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程（SOP）。

一臺機器怎么裝，一道工序怎么走，以前都得靠老師傅手把手教，新人學(xué)起來慢，還經(jīng)常出錯。出一次錯，輕則返工，重則整條生產(chǎn)線停擺。

現(xiàn)在，有了智能體，做法完全變了；工廠只要上傳一段「正確操作的視頻」，AI就能把流程拆開，自動生成一份SOP。更厲害的是，它還能在現(xiàn)場「盯著你」，發(fā)現(xiàn)錯誤馬上提醒。

沈抖在現(xiàn)場親自演示了一個例子：

工人戴上手套，開始組裝散熱風(fēng)扇。結(jié)果裝反了。以前這種情況，往往要等質(zhì)檢才發(fā)現(xiàn)，前面幾十個產(chǎn)品可能都已經(jīng)錯了。

但智能體當(dāng)場就喊：「步驟錯誤，請檢查?！构と艘桓姆较?，馬上過關(guān)。

看起來是個小細節(jié)，但背后意義很大；在制造業(yè)，每一個小錯誤都會累積成巨大的成本。AI把SOP生成和錯誤檢測自動化，等于是「實時質(zhì)檢員」+「新人培訓(xùn)師」合二為一。

換句話說，過去工廠靠經(jīng)驗傳承，現(xiàn)在工廠有了「數(shù)字老師傅」；它不知疲倦，不會走神，永遠在幫你把關(guān)。

另一個讓我印象很深的案例，是教育。

很多人學(xué)英語，最大痛點是開不了口；對著冰冷的課本，很難有學(xué)習(xí)的氛圍；對著普通AI口語工具，總覺得怪怪的，像在和一個機器人說話。

百度這次玩了個新花樣：直接請「吳彥祖」來當(dāng)你的口語老師。

在現(xiàn)場，沈抖直接和「吳彥祖」對話學(xué)英語。

演示中，沈抖說，Would you please study every day？AI立刻回答：「這樣說不太自然，母語者會說 study hard to make progress every day?！?/p>

太逗了。更有意思的是，它還會根據(jù)學(xué)生的水平調(diào)整難度。

如果你剛?cè)腴T，它就跟你練簡單句，糾正發(fā)音；如果你已經(jīng)能聊復(fù)雜話題，它就拋出更難的問題，幫你練邏輯和表達。

而且別忘了，這里還有個加持點：吳彥祖的「虛擬形象」，學(xué)生面對的是自己喜歡的明星在耐心陪練。

這點很重要，因為學(xué)習(xí)不是光靠知識，還需要情緒。一個熟悉又親切的虛擬老師，會讓你更愿意開口，也更容易堅持下去。

這就是智能體和過去AI工具的區(qū)別，有了人設(shè)，有了互動感，學(xué)習(xí)成了更自然的交流。

除了教育，還其他案例嗎？比如：零售業(yè)。

零售行業(yè)節(jié)奏有多快？每天要盯門店數(shù)據(jù)、看市場趨勢、分析對手價格，一旦慢半拍，可能就被競爭對手搶走顧客。

以前這些活，基本得靠分析師團隊，一個星期才能出一份像樣的市場報告?，F(xiàn)場演示里，他們讓一個零售企業(yè)的管理者提了個需求：

幫我梳理佛山臨時門店的趨勢，順便分析一下全國市場的變化，再生成一份商業(yè)決策報告。

結(jié)果，AI智能體主動規(guī)劃，幾分鐘就生成了一份圖文并茂的市場報告。

對零售企業(yè)來說，這能直接決定生死的效率差，因為快一步，就可能提前抓住一個爆款；換句話說，智能體在零售業(yè)的角色，是「決策助理」。

當(dāng)然，這是冰山一角。

像汽車行業(yè)的客服，或者游戲里的NPC，也都已經(jīng)開始用上智能體了，這里我不細說了。

今天現(xiàn)場真正打動我的，是看到百度智能體，已經(jīng)實實在在落到生產(chǎn)、學(xué)習(xí)、經(jīng)營這些場景里，像一股「新型勞動力」一樣在發(fā)揮作用。

04

案例一個比一個炫，但問題是：百度為什么要下這么大功夫？真正想抓住什么？

沈抖在臺上給出的答案很直接：要讓「云」完成一次角色轉(zhuǎn)變，從過去的成本中心，變成未來的價值中心。

過去企業(yè)上云為了省錢，今天這個理由已經(jīng)撐不住了。因為智能體要進廠房、進課堂、進商場，直接參與生產(chǎn)和經(jīng)營。

那上云的目的，變成了要直接幫企業(yè)多賺錢，智能體得和業(yè)務(wù)綁在一起，成為企業(yè)的新引擎。再直白點，云要變成新的「操作系統(tǒng)」。

為什么是百度？

一方面，百度手里有厚實的 AI 積累。文心大模型這些年在不斷進化，從理解能力到推理速度，都在持續(xù)升級。

今天的發(fā)布會上，還帶來了一批新東西：更快的推理引擎、更靈活的行業(yè)小模型，還有一整套給企業(yè)用的智能體開發(fā)工具鏈。

沈抖強調(diào)，這些是圍繞算力、模型、數(shù)據(jù)、治理四個底座做的工程化打磨，不需要炫技。

另一方面，百度有場景。

制造業(yè)的 SOP、教育里的虛擬老師、零售的市場報告、汽車客服，這些是百度智能云已經(jīng)跑通的案例。

換句話說，百度要把 AI 打包進企業(yè)的日常運轉(zhuǎn)里，和其他云廠商相比，百度走的路線更「智能優(yōu)先」，一開始就把 AI 放在云的核心位置。

所以，回顧信息化時代，企業(yè)上 ERP、CRM，是為了讓信息流通；到了智能體時代，要解決的就是「誰來幫我決策，誰來替我執(zhí)行」的問題。

沈抖反復(fù)提到一句話：云智一體，智能優(yōu)先。

背后意思是，未來企業(yè)不會再把 AI 當(dāng)作外接的工具，而像電力、水一樣，嵌入到每一個環(huán)節(jié)，成為新的操作系統(tǒng)。

從上午的發(fā)布會也能看出來：

不管是計算底座的升級，還是行業(yè)模型的推出，或全鏈路數(shù)據(jù)治理和多智能體協(xié)作框架，百度，都在拼命搭建一個「企業(yè)智能化的基礎(chǔ)設(shè)施」。

說到底，它要做整個智能體生態(tài)的底層。

所以，當(dāng)百度反復(fù)強調(diào)「云智一體」時，在提醒大家：智能體正快速變成新的生產(chǎn)力；誰能更快一步，把它變成自己的操作系統(tǒng)，誰就能在下一個周期占到先機。

低調(diào)的沈抖，回來了。

和去年見他時，場景不一樣了，整個人看上去更挺拔，感覺最近有健身；這次，他帶著算力、模型、數(shù)據(jù)、治理這些底層能力的升級，還有對「智能體時代」的回答。

問題是：企業(yè)準(zhǔn)備好了嗎？