作者 | 剑书

发现没有，中国对“人工智能+”的部署力度之大，超出了很多人的预料。

当太平洋彼岸还在埋头堆算力、卷大模型，中国已经全力推动人工智能走进千行百业，加快培育发展新质生产力。

今年8月发布的《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确，到2027年，要率先实现人工智能与科学技术、产业发展等6大领域广泛深度融合，紧锣密鼓。

你想想看，从第一波互联网浪潮兴起，到2015年全面部署“互联网+”，中国用了差不多15-20年。

但从AI狂飙突进到中国全面部署“人工智能+”，却只有短短不到3年的时间，可见重视程度之高。

为何动作如此紧迫？

当AI还被频繁讨论“能不能写好一篇文章、画好一张图”时，真正的难题其实早已摆在了另一边——如何走进车间、矿场等千行百业的田间地头，解决那些长期困扰产业的复杂系统问题。

越来越多人意识到，AI真正的分水岭，不在聊天框里，而在车间、矿场和实验室。这些，才是亟需AI去啃下的一块块硬骨头。

中国拥有全世界最完整的41个工业大类，但在这些万亿级的产线和实验室里，存在着一个“隐形天花板”——顶尖的决策智力极度稀缺且分布不均。

绝大多数传统企业和高校实验室，拥有海量数据和明确目标，却唯独缺少能够连接两者的“超级大脑”。这种智力鸿沟，是新质生产力突破的一大卡点。

AI的加入，成为抹平“智能鸿沟”的关键一环。

也正是在这一背景下，2025年亮相的可商用自我演化超级智能体百度伐谋，选择了一条并不轻松的路径：不卷对话体验，而是直面产业问题本身：它不是为了展示“AI有多聪明”，而是被放进真实生产与科研流程中，在一次次失败、修正与演化中，逼自己变得“真正有用”。

在12月25日的百度AI Day上，伐谋更是公布了最新产业落地成果，以及完整的生态计划，加速AI在千行百业的渗透速度。

自11月发布以来，伐谋和超2000家企业进行场景共创，涌现出包括农业货运规划、高校AI4S课题攻关、制造业排产优化及基础求解器策略寻优等大量创新场景，让每一条产线、每一个行业都能拥有顶尖的算法工程师。

在“世界工厂”无比庞大的产业链上，巨大的连锁反应已经开始了。

这道“智能鸿沟”，其实一直以来都存在，甚至还在不断深化。

它的本质，是“世界工厂”在完成基础的数字化连接后，向更高阶的“神经系统”与“决策大脑”进化时，遭遇的深层结构性瓶颈。

一方面，中国产业体系内部存在明显的“数据孤岛”问题，无法互通的机器语言，有如数据“巴别塔”。

举个例子，一家汽车零部件企业同时使用了8家不同厂商的云系统，导致生产、采购、质检数据被分别“封印”在各自的体系里，无法汇聚形成全局洞察，决策永远滞后于问题。

另一方面，传统工业智能的核心，是需要既精通算法、数据科学，又深谙特定工业流程与机理的“复合型专家” 。这样的顶尖人才，实在太稀缺了。

在海量数据与复杂业务场景之间，始终缺少关键的“翻译官”和“架构师”。

过去，传统的解决方案是通过自动化、信息化进一步优化数据，用软件固化流程，或者搭建工业互联网平台，通过平台连接设备和数据，提供云化应用（SaaS），以数据驱动局部优化。

这些做法，在边界清晰、数据规范的单一场景取得了不错的成效，也进一步推动了工业数字化、网络化，甚至一定程度上实现了仿真和预测。

然而，始终没有被攻克的核心命题是：

如何将海量、异构的工业数据，转化为普适、可自主演化、可解释的顶尖决策能力？

决策的“黑箱”依然掌握在少数精英专家手中，无法实现规模化、科学化的高效供给，“智能鸿沟”依然困扰着无数企业。

真正的破局之路，在于——AI的自我演化。

要知道，“智能鸿沟”的破解，不是简单地使用AI工具就能解决的。通用大模型难以满足工业高频迭代、高可靠性需求，不仅难以应用，也很容易出现“为AI而AI”的情形。

同时，大部分的AI产品仍停留在“辅助操作”阶段，参与复杂决策、流程再造不足，更不用说实现全局优化与自主决策了。

说白了，要弥补“智能鸿沟”造成的决策能力断层，一般的AI产品还不够看。

尤其是在那些顶尖人才覆盖不到的“算法真空带”，比如高校实验室、中小型企业，对“超级大脑”的需求，无比强烈。

百度伐谋的横空出世，才真正精准地破解这一难题。

百度伐谋的意义，不在于写代码，而在于将过去锁在少数精英头脑里的高级决策逻辑，转化为每一家企业都能即刻调用的基础设施。

可以想象一下，面对真实的复杂场景——比如车辆路径规划、排产调度，或者GPU Kernel 优化——顶尖的算法工程师是如何工作的？

他不仅要完成从需求理解，到算法优化、输出最优解的全链路工作，还需要具备跨场景、跨任务、应对不同模式变化的适应能力。

百度伐谋，正是通过通用性、生产级、持续性三大核心能力，大幅降低企业使用AI的门槛，推动算法深度融入科研与生产流程。

一方面，承接繁琐、高强度的试错与推演，让真正的算法专家能够从“调参体力活”中解脱出来，更多的精力在定义问题、解决问题。另一方面，直接覆盖“算法真空带”，赋能顶尖的算法能力。

其工作过程，模拟并超越了一位顶尖算法专家的完整工作流，只要业务规定的目标是明确可计算的，它就能持续探索求解空间、不断生成更优解法。

正因如此，只有一个不断自我演化的AI，才能给出人类做不到的最优解。

目前，伐谋在多项权威评测中表现突出，展现出行业领先的技术竞争力：

在公开CUDA Kernel优化基准测试（KernelBench）中，伐谋在部分任务上实现了最高可达20倍的性能提升；

在机器学习工程基准（MLE-Bench）上，伐谋取得领先成绩，超越微软R&D Agent和OpenAI发布的AIDE系统；

在评测AI深度推理与优化能力的算法工程基准（ALE-Bench）中，伐谋同样取得SOTA（State of the Art）表现；

……

其精巧的“冷启动+自演化”引擎架构，通过大规模并行的变异与交叉机制持续改进方案，融合专家干预和注入行业知识库，全程可视化呈现，每一行代码的变动都一目了然，彻底告别传统机器学习的“炼丹黑箱”。

正因如此，算法研发也实现了从“经验驱动”到“智能驱动”的根本性转变。算法开发不再是少数专家的专有领域，而是进化为普惠的智能生产力。

算法门槛倒下后，智能的效率迎来大爆发。

目前，在金融、能源、交通管理等领域之外，百度伐谋还在与越来越多领先企业达成合作，在多个关键业务场景中成功落地。

此次发布会上，众多机构、高校与百度伐谋开展的合作成果，更让人眼前一亮。

亚洲最大、世界前列的独立汽车设计研发公司阿尔特，带来了与百度伐谋合作的性能开发·风阻预测代理模型——御风，实现“边设计、边验证、边优化”协同并行，最终重塑传统研发关系。传统风阻分析验证需要经历10小时，现在通过百度伐谋优化的算法模型，仅需数分钟就能输出可视化的压力云图及风阻系数。

从10小时，压缩到1分钟，这是600倍的耗时差距。通过工作流创新及工作前置，风阻开发周期平均缩短25%，同时实现整车研发成本大幅下降。

阿尔特与百度伐谋算法模型，将助力车企快速推出具有超低风阻竞争力的车型，直接转化为产品的市场竞争力。

北京工业大学联合百度伐谋，为空间站研发“微型电子鼻”，更是直接助力大国重器。

针对核心部件“微型气相色谱柱”设计中存在的流场均匀性难题，科研团队改变了过去依赖人工经验、反复手动试错的传统模式，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和排布方式，大幅提升了气体分离效率。

百度伐谋的加入，将原本以“周”为单位的科研探索缩短至“小时级”出成果，效率十倍级提升。

天津大学的实践，则验证了百度伐谋在“AI+X”的科研场景中，有着巨大的应用价值。

要知道，现在AI已经广泛应用在科学研究中，但在“AI+X”（AI与不同学科交叉）的场景里，科研人员常面临方案难以复用、难以快速选优、难以高效融合等瓶颈。而百度伐谋的加入，可以把过往依赖专家经验的“人工试错选优”，转变为“自动演化选优”。

但必须承认，AI解决产业问题，从来都不是一家公司能够独立完成的工程。产业现场的复杂性，来自设备、流程、工艺，也来自长期沉淀的行业知识与经验壁垒。

正因如此，伐谋的加速进化，本身就离不开高校、科研机构以及软件开发企业的深度参与。围绕百度伐谋的落地，科研机构、头部企业、高校等主体正在加快行动，共同探索各个场景下的“全局最优解” 。

根据百度伐谋发布的生态伙伴计划，其将与合作伙伴共同打造产研融合、人机协同的全新未来，让AI进化力量赋能千行百业。

未来，当每一家企业都能一键调用最优的调度逻辑，原本支离破碎的产业链将实现前所未有的高效咬合。当科学探索不再受限于人力的疲惫与经验的局限，从新能源转化到新材料合成，届时，中国科研可能从线性增长，转向指数级爆发，加速打开星辰大海的想象空间。

正因如此，百度伐谋的商用落地，不仅是一个产品的成功，也带来了一种“人类定义任务、智能体持续寻优”的新范式。

人类负责定义梦想与方向，AI 负责寻找抵达目标的最佳路径。

这种进化力的普惠，才是中国产业链整体提效、实现新质生产力的根本底气。

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