阿爾特，一家已經(jīng)上市的汽車設(shè)計(jì)科技公司，已為國內(nèi)外80余家客戶開發(fā)了近500款車型，經(jīng)驗(yàn)豐富，亞洲領(lǐng)先。

不過，這家公司一直試圖達(dá)成更高的設(shè)計(jì)效率?！霸?jīng)整車設(shè)計(jì)需要36個(gè)月甚至更長?！卑柼叵嚓P(guān)負(fù)責(zé)人談到。

事實(shí)上，整車設(shè)計(jì)流程之所以耗時(shí)耗力，核心原因之一，就在于復(fù)雜的驗(yàn)證和不算高效的交互反饋。

就拿和車輛續(xù)航、能耗密切相關(guān)的風(fēng)阻測試來說，傳統(tǒng)風(fēng)阻測試非常依賴仿真軟件求解，單次可花費(fèi)10小時(shí)。且在初期草圖階段，設(shè)計(jì)師無法獲得風(fēng)阻實(shí)時(shí)反饋。設(shè)計(jì)師和風(fēng)阻工程師用兩套“黑話”，初期根本沒法實(shí)時(shí)溝通。

后來，一個(gè)能“自我演化”的AI助手加入。它能不斷優(yōu)化預(yù)測模型，1分鐘內(nèi)就能算出風(fēng)阻系數(shù)，還能輸出可視化的壓力云圖及風(fēng)阻系數(shù)。

類似產(chǎn)研一線“效率奇跡”的故事，不斷上演。背后，正是一個(gè)月前在百度世界2025上線的可商用自我演化超級智能體——“百度伐謀”。

發(fā)生在阿爾特身上的效率革新，是發(fā)布才一個(gè)多月的“伐謀”的“代表作”之一。

12月25日，百度AI Day上披露，目前超2000家企業(yè)申請了試用伐謀，物流、制造、AI4S等領(lǐng)域的大大小小企業(yè)，都開始體驗(yàn)上了伐謀帶來的“全局最優(yōu)解”下的效率提升。

效率無疑是開啟未來一把重要的鑰匙。尤其在2026年“十五五”開局前，中國41個(gè)工業(yè)大類、全品類制造的強(qiáng)大產(chǎn)業(yè)鏈，整體規(guī)模達(dá)到全球之最，可千行百業(yè)的邊際效率正在遞減。

早些年，知名企業(yè)家段永平談到企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)核心價(jià)值時(shí)，曾表示：“性價(jià)比，往往是為低價(jià)尋找的借口?！?/p>

未來，如果勞動(dòng)力等基礎(chǔ)成本無法長期支撐產(chǎn)業(yè)價(jià)格優(yōu)勢，那么，效率側(cè)的提升，或許才是唯一“解”。百度交出的答案，從李彥宏先前在《人民日報(bào)》署名文章中可以看出：

“在實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)中內(nèi)化AI能力，利用人工智能技術(shù)賦能礦業(yè)、化工、輕工、船舶等重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)，有助于進(jìn)一步夯實(shí)實(shí)體經(jīng)濟(jì)這個(gè)根基?！?/p>

如何釋放潛力、夯實(shí)底座？百度剛推出不久的“伐謀”，已在不少行業(yè)專注尋找“全局最優(yōu)解”，它運(yùn)用了更先進(jìn)的效率引擎賦能，成為了推進(jìn)AI與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合、實(shí)現(xiàn)新質(zhì)生產(chǎn)力的一個(gè)現(xiàn)實(shí)樣本，也是一個(gè)AI內(nèi)化趨勢下的全新“解”。

一、伐謀能帶來什么？

中國，是巖爆災(zāi)害較為嚴(yán)重國家之一。深部采礦和隧道工程中，巖爆事故時(shí)有發(fā)生。

如何有效避免災(zāi)難實(shí)際難度很大，核心原因就在于災(zāi)害預(yù)測的場景，難以實(shí)現(xiàn)快速有效遷移。比如說，人工復(fù)現(xiàn)需2名研究生耗時(shí)5天，且準(zhǔn)確率會大幅下降33%。

而在滑坡位移等災(zāi)害預(yù)測中，耗時(shí)費(fèi)力的情況同樣嚴(yán)重：在建立滑坡預(yù)測模型時(shí)，從數(shù)據(jù)到模型再到驗(yàn)證，每一步都需人工反復(fù)試錯(cuò)，選優(yōu)周期通常以“周”為單位，應(yīng)急場景的時(shí)效性很難保證。

不過，復(fù)雜多變的災(zāi)害很難預(yù)測，可又不得不預(yù)測：這不單單是一種技術(shù)命題，也是關(guān)乎生命的核心命題。

為此，百度伐謀就給出一種迅速、救命的效率提升：

比如，在災(zāi)害預(yù)測遷移方案中，伐謀通過現(xiàn)有方法構(gòu)建了初始解，加上自適應(yīng)和迭代演化，僅耗時(shí)6小時(shí)，就能把測試準(zhǔn)確率提升到91%。

在建立滑坡預(yù)測模型時(shí)，伐謀則通過并行生成候選模型、統(tǒng)一評估及持續(xù)演化，可將模型選優(yōu)周期從“周”縮短到僅需6小時(shí)。

效率是生命的表達(dá)，在此也具象化了。

視野轉(zhuǎn)向鄂爾多斯，一座被草原環(huán)抱的城市。

在這里，百度伐謀優(yōu)化了紅綠燈配時(shí)，車均延誤降低13%，部分路口甚至可以減少一半耗時(shí)。目前，伐謀優(yōu)化配時(shí)方案，已經(jīng)作用到了國內(nèi)近5000個(gè)路口。

以上降維提升不同領(lǐng)域效率的打法，與“伐謀”內(nèi)核的密不可分。《孫子兵法》提出“上兵伐謀”，本指軍事對壘中，以謀略挫敗敵人，實(shí)現(xiàn)“不戰(zhàn)而屈人之兵”。

其核心在于，以一種成本最低、成效最優(yōu)的方式，實(shí)現(xiàn)最大戰(zhàn)果。

事實(shí)上，除了汽車研發(fā)10小時(shí)到幾分鐘的“御風(fēng)”效率提升，目前，百度伐謀還在交通管理、災(zāi)害預(yù)測、金融等方面，以一個(gè)超級算法工程師的自我演化，實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)解，從而幫助中國百業(yè)千行實(shí)現(xiàn)了硬核的效率優(yōu)化，積累了大量實(shí)戰(zhàn)案例。

這離不開伐謀的核心優(yōu)勢。

伐謀的底層運(yùn)轉(zhuǎn)邏輯，就借鑒了“進(jìn)化算法”。它模擬生物界幾億年的進(jìn)化過程，并將之壓縮至幾天甚至幾小時(shí)，從而發(fā)現(xiàn)“過去人類從未發(fā)現(xiàn)過的全局最優(yōu)解”。

《好戰(zhàn)略，壞戰(zhàn)略》一書曾談到：“好戰(zhàn)略的核心是發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵點(diǎn)，并集中力量去突破它。戰(zhàn)略就是撬動(dòng)全局的杠桿?！?/p>

從這點(diǎn)上說，百度伐謀通過“自我演化”的方式，去突破人類專家的“局部最優(yōu)”的天花板，無疑是找到了工業(yè)效率的“算法杠桿”。

當(dāng)下，伐謀不是簡單的問答助手，而是一個(gè)能夠在更多復(fù)雜領(lǐng)域持續(xù)算法迭代、自我演化，在通用領(lǐng)域創(chuàng)造出了真正價(jià)值的算法“謀略家”。

比如，伐謀可將傳統(tǒng)“煉丹式”依賴專家經(jīng)驗(yàn)、反復(fù)手工調(diào)參，升級為7×24小時(shí)全自動(dòng)自主演化，從而實(shí)現(xiàn)不間斷學(xué)習(xí)迭代，相比傳統(tǒng)方法更靈活、高效、經(jīng)濟(jì)。

并且，伐謀并非從零開始盲目搜索，而是從企業(yè)已有經(jīng)驗(yàn)中提取規(guī)律，隨后，結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)庫與行業(yè)算法庫精準(zhǔn)進(jìn)化，具備極高的行業(yè)通用性。

而在KernelBench、MLE-Bench等國際權(quán)威評測中，伐謀以最高20倍的性能提升超越了OpenAI及微軟的同類系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了工業(yè)算法從“經(jīng)驗(yàn)試錯(cuò)”向“自主進(jìn)化”的全新演化。

二、為什么是伐謀、為什么是百度？

僅推出一個(gè)月，伐謀就積累了大量商業(yè)實(shí)戰(zhàn)案例，其中，也展現(xiàn)出一種“快”和“準(zhǔn)”。

這也與百度從底層算力到頂層模型，全棧自研搭建上的“深”和“全”密切相關(guān)。

《從0到1》一書中，曾指出：“一個(gè)企業(yè)只有在它所做的事情上具備無可替代的優(yōu)勢，才能真正建立護(hù)城河。這種優(yōu)勢往往來源于對基礎(chǔ)設(shè)施的絕對掌控?！?/p>

這或許是對百度在AI時(shí)代護(hù)城河的精準(zhǔn)描述：2013年后，從深度學(xué)習(xí)布局到現(xiàn)在，百度十余年的積累，用“十年磨一劍”來形容并不為過。

比如，百度從最底層的芯片，一步一步往上持續(xù)搭建著自己的AI全棧布局——昆侖芯是百度自研的AI芯片，飛槳是百度自建的深度學(xué)習(xí)框架，文心大模型是百度一手打造的大模型。

投入大量精力與資源，最終讓百度成為了全球唯二兩家在芯片、框架、模型、應(yīng)用上，實(shí)現(xiàn)全棧布局的公司。另一家公司大家也耳熟能詳，那就是谷歌。

直到新一輪AI應(yīng)用浪潮爆發(fā)，百度持久的布局終于展露出獨(dú)特的優(yōu)勢：比如，昆侖芯和飛槳為文心大模型提供了可靠的支撐，由此，也讓模型訓(xùn)練更快、迭代更迅速。文心大模型的迅速更迭，則成為了秒噠、慧播星數(shù)字人、伐謀等應(yīng)用更加可靠的神經(jīng)中樞。

不僅如此，百度在基礎(chǔ)設(shè)施上的持續(xù)投入，也讓自身擁有了更高的自由度，以及應(yīng)對復(fù)雜變化的底氣。一個(gè)直觀的表現(xiàn)，就是技術(shù)在快速迭代。

李彥宏曾在百度世界2025大會談到：“技術(shù)迭代速度，是唯一的護(hù)城河?！睆倪@點(diǎn)上說，全棧布局的百度最終才能在這個(gè)AI時(shí)代，讓技術(shù)快速落地為應(yīng)用，產(chǎn)生真切的價(jià)值。

尤其在商業(yè)實(shí)踐領(lǐng)域，包括伐謀在內(nèi)，百度已經(jīng)有了大量可復(fù)制案例：比如慧播星數(shù)字?，今年雙11期間GMV同?提升91%，并正式向全行業(yè)開放，超10萬商家使用入駐。企業(yè)降本增效提升生產(chǎn)力，由此多了一個(gè)新選擇。

比如，秒噠上線8個(gè)月，就生成50萬個(gè)以上商業(yè)應(yīng)用，覆蓋超過200個(gè)使用場景，累計(jì)達(dá)成超50億元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

以上優(yōu)勢能夠?qū)崿F(xiàn)，與李彥宏在企業(yè)戰(zhàn)略上的清晰判斷相關(guān)。

他曾多次談到，“別卷模型，要卷應(yīng)用?！薄皯?yīng)用才是真正創(chuàng)造價(jià)值的地方”。

事實(shí)上，從秒噠到伐謀，百度在商業(yè)應(yīng)用上的布局，始終在探尋自身如何與產(chǎn)業(yè)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)長久價(jià)值。正如巴菲特《滾雪球》提到：“人生就像滾雪球，最重要的是發(fā)現(xiàn)很濕的雪和很長的坡?！?/p>

一方面，中國齊全的工業(yè)門類，無疑是 AI應(yīng)用最好的練兵場，是一條長長的坡，意味著從當(dāng)下到未來，千行百業(yè)都需要更深入的生產(chǎn)力迭代，這是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的剛需。

另一方面，AI能帶來的想象力無疑是巨大的。有些產(chǎn)業(yè)提效之后，利潤將大幅提升。這也是未來產(chǎn)業(yè)變革趨勢下，厚厚的雪道。

從這點(diǎn)說，如果一家企業(yè)能在中國齊全的工業(yè)門類中，讓其他更多企業(yè)提升效率，這無疑可以滾出巨大的效率復(fù)利。

三、伐謀，給企業(yè)裝上“算法飛輪”

吉姆·柯林斯的“飛輪效應(yīng)”指出：一個(gè)沉重的飛輪，起初每一圈都需要巨大的力量去推動(dòng)，但只要方向正確，每一份努力都不會白費(fèi)，隨著動(dòng)能的積累，飛輪越轉(zhuǎn)越快，直到突破臨界點(diǎn)，產(chǎn)生勢不可擋的自驅(qū)動(dòng)力。

目前來看，百度伐謀的“自我演化”能力，能給企業(yè)效率提升裝上算法飛輪，未來，或許還能真正突破產(chǎn)業(yè)的“天花板”。

一方面，伐謀可讓企業(yè)的每一條產(chǎn)線，都擁有頂級算法工程師，將以往精英頭腦中的決策邏輯，轉(zhuǎn)化為每一家企業(yè)可直接調(diào)用的基礎(chǔ)設(shè)施。并且，還可讓中小型企業(yè)直接擁有頂尖算法能力，降本增效。

另一方面，伐謀在承接繁瑣、高強(qiáng)度的推演后，還可解放專家精力和時(shí)間，將腦力聚焦于定義問題、解決問題。

“人工智能正在跨越從‘智能涌現(xiàn)’走向創(chuàng)造真實(shí)價(jià)值的‘效果涌現(xiàn)’的新臨界點(diǎn)。AI不再僅僅是實(shí)驗(yàn)室里的炫技演示，而是深入產(chǎn)業(yè)核心，成為解決實(shí)際難題、驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)力變革的原生推動(dòng)力?！卑俣戎悄茉艫I與大模型平臺總經(jīng)理忻舟在大會現(xiàn)場這樣談到。

一個(gè)積極的猜想是，伐謀的意義或許不止于效率的提升，也是百度對中國產(chǎn)業(yè)規(guī)模化賦能的一種全新“解法”。而伐謀依托百度全棧自研，換來了更多企業(yè)的“輕”和“快”，無疑也在加速成為中國AI應(yīng)用的底座。

從這點(diǎn)上說，伐謀和百度的故事說明：在一個(gè)快速更迭的時(shí)代，往往那些認(rèn)真扎實(shí)的內(nèi)功修煉，才能換來最快的爆發(fā)。

--THE END--