当全球AI模型在学术榜单上持续刷新纪录时，一个尖锐的产业悖论正在浮现：这些能通过律师资格考试、编写代码的智能系统，为何难以转化为实际的经济增长动能？百度在2025年世界大会上发布的“伐谋”系统，正试图用自演化的算法框架，为这场困局提供破局之道。
11月中旬的北京闭门会上，百度智能云团队向雪豹财经社揭示了一个颠覆性场景：在物流港口的桥吊调度中心，价值千万的设备正通过AI生成的算法实现自主协同；城市交通指挥中心的红绿灯配时方案，正由智能体通过百万次模拟进化得出最优解。这些场景的共同点，是它们都指向产业研发环节中最核心的算法优化问题。
“传统AI编程助手解决的是应用层问题，而伐谋直指算法设计本身。”项目负责人指出，这类“评估简单但设计极难”的任务（如用电量预测、路径规划），恰恰是产业数字化的价值深水区。以医疗影像识别为例，算法准确率提升1%可能意味着每年减少数万例误诊，但实现这个突破往往需要算法团队数月攻坚。
在辽港集团的合作案例中，伐谋系统面对的是典型的NP-Hard难题：如何让8台桥吊在72小时内完成12艘货轮的装卸，同时最小化设备闲置时间。传统方案需要专家分阶段求解，而伐谋通过构建“进化环境”，在128个智能体并行探索下，仅用3天就生成出比原方案减少2台桥吊使用、降低10次设备调动的算法。
城市交通场景则更具动态挑战。百度智能云信控团队将全市2000个路口视为整体优化对象，通过伐谋对信号配时算法进行持续迭代。在鄂尔多斯市的实际测试中，系统在相同交通流量下将车均延误降低7.3%，而建设成本仅为传统方案的十分之一。这种“轻量化+全域优化”的模式，正在40多个城市快速复制。
伐谋的核心创新在于构建了“算法育种”机制：系统通过采样基础算法、融合学术论文思想生成变体，再经由准确率、计算效率等评估器筛选优胜者。这种类生物进化的过程，使得智能体能在数字世界完成人类难以企及的试错规模——某能源调度项目曾同时运行5000个算法变体进行压力测试。
但技术突破并未消除产业落地的挑战。项目团队坦言，将业务需求转化为数学模型仍需复合型人才，目前主要采用与行业SaaS产品线深度融合的策略。在技术层面，如何引导进化方向避免局部最优、提升国产模型的自演进能力，仍是待解的难题。不过测试数据显示，结合框架优化后，国产模型在产业场景中的表现已与国际顶尖模型持平。
这场算法革命正在重塑企业研发体系。某汽车制造企业的实践显示，伐谋接管了70%的常规算法优化工作，使资深算法工程师得以专注新能源电池管理等战略课题。这种转变预示着AI发展进入新阶段：当智能体开始承担“思考”工作，人类专家将转向更具创造性的领域。
百度CTO王海峰在发布会上强调：“伐谋不是要替代人类，而是构建企业的新型生产力基础设施。”目前系统已吸引超过1000家企业申请测试，覆盖能源、金融等六大领域。随着更多产业数据注入进化环境，这场静默的算法革命或将重新定义AI与经济增长的关系。
当智能体开始自主进化，AI产业应用正从“工具时代”迈向“生态时代”。百度伐谋的探索表明，真正的产业智能革命，或许不在于模型参数的规模，而在于如何让算法在真实世界中持续生长。
作者 | 赵文轩
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