当全球人工智能技术狂飙突进，一个悖论逐渐浮现：AI模型在学术榜单上屡创佳绩，甚至超越人类专家，但实际经济增长却未出现同等量级的跃升。这种“考试能力”与“生产力转化”的割裂，正成为AI产业化的核心挑战。在此背景下，百度推出的“伐谋”产品，试图通过自演化超级智能体，为AI能力向实际生产力的转化开辟新路径。
从“答题机器”到“产业智囊”：伐谋的战略定位
2025年11月中旬，百度智能云在北京举办闭门交流会，首次披露“伐谋”产品架构。这款以《孙子兵法》“上兵伐谋”为理念命名的智能体，核心目标直指产业研发环节的战略性问题——通过模拟生物进化算法，在复杂场景中自主寻找全局最优解，而非仅提供执行层面的代码辅助。其命名本身即彰显战略野心：不同于“伐兵”（战术执行）或“攻城”（基础操作），伐谋旨在解决最高层次的算法策略问题。
两天后的百度世界大会上，创始人李彦宏正式发布该产品。他强调，伐谋借鉴进化算法思想，将生物界亿万年的进化过程压缩至数小时，通过大规模并行计算实现算法的自主迭代。这一理念迅速引发市场关注：发布数小时内，超1000家企业申请接入测试，覆盖交通、能源、金融等关键领域，验证了产业界对“自我演化”智能体的高期待。
破解算法创新悖论：从港口调度到城市信控
伐谋的核心突破，在于重新定义了AI在产业研发中的角色。传统AI编程助手多聚焦应用层开发，而伐谋直指算法工程师的领域——算法设计与优化。这一选择源于对产业痛点的深刻洞察：企业数字化后，研发环节充斥着大量高难度、高价值的算法难题，如机器学习中的分类预测、运筹学中的路径规划等。这些算法作为数字化系统的“大脑”，性能微小提升即可带来百万级成本节约，但传统解决方式依赖稀缺专家资源，且周期漫长、迭代困难。
伐谋的解决方案构建了一个“进化环境”：通过采样基础算法、融合外部知识（如学术论文），生成新算法变体，再经由明确评估器（如准确率、目标函数）筛选优胜者。这一过程类似于“算法育种”，在数字世界中高速试错与进化。以港口调度为例，面对千万级设备的多机调度难题，伐谋演化出的算法成功减少2台作业桥吊使用，并将设备调动次数降低10次，而传统方法难以实现如此大规模的优化探索。
在城市交通领域，伐谋与百度智能云SaaS信控产品的结合更具动态性。通过“全域信控”理念，系统从城市路网整体视角优化信号配时，而非单一路口。伐谋的自主迭代能力使算法能持续吸纳新数据，在相同交通需求下，车均延误时间再提升数个百分点。目前，该方案已在鄂尔多斯、许昌等40余个城市落地，以十分之一的建设成本实现快速缓堵效果，验证了“轻量化+高效能”的商业模式。
<技术范式革新：自演化智能体的挑战与前景
伐谋代表的自演化路径，为AI产业化提供了新范式：它不再满足于辅助人类专家，而是试图在明确目标下自主探索创新。这种范式的竞争力在于可扩展性与持续性——通过增加算力实现性能提升，通过并行探索加速进化，且能持续吸纳新知识实现算法演进。这对于需应对多变环境的产业场景（如物流、金融风控）具有重要价值。
然而，挑战同样显著。首先，专业性壁垒高企：将业务需求抽象为数学问题，仍依赖复合型人才。百度采取与行业SaaS产品线融合、与标杆客户共建的策略降低规模化难度。其次，技术成熟度待提升：虽在国际模型对比中存在差距，但结合框架设计后，国产模型仍能产生优异效果。如何高效引导进化方向、避免局部最优，仍是核心难点。
从产业视角看，自演化智能体的出现预示着企业智能化进程的新阶段：从“流程数字化”迈向“决策智能化”。其价值不在于替代人类专家，而在于成为新型生产力，以更低成本、更高速度处理海量优化问题，释放专家资源从事更具创造性的工作。百度伐谋在港口、交通等领域的实践，证明AI可深入产业底层进行持续进化，而非仅停留于对话与生成层面。
这场关于智能体自主性的实验已拉开序幕，其能否推动AI对经济增长做出更实质性贡献，仍需更多时间与案例验证。但可以肯定的是，当AI开始自主“思考”产业问题，一个更高效的智能化时代正在到来。
作者 | 赵文轩
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