当ChatGPT在学术测试中碾压人类考生时，一个尖锐的产业悖论正在浮现：AI模型的考试能力指数级跃升，却未能带来同等规模的经济增长红利。这种“高分低能”现象背后，隐藏着AI技术从实验室到产业落地的关键断层——如何将算法优势转化为真实生产力？
战略级产品“伐谋”登场：重新定义AI产业价值
2025年11月中旬，百度智能云闭门交流会上，一款名为“伐谋”的超级智能体引发行业震动。这款以《孙子兵法》“上兵伐谋”为理念的产品，直指产业智能化核心痛点：通过模拟生物进化算法，在物流港口、城市交通、能源调度等复杂场景中自主寻找最优解。仅数小时后，超过1000家企业涌入申请测试，覆盖交通、能源、金融等关键领域。
百度创始人李彦宏在百度世界大会2025上揭示技术内核：“伐谋借鉴进化算法，将数亿年的自然选择过程压缩至数小时，在数字世界实现算法的自主迭代。”这种设计使其超越传统AI编程助手，直接切入算法工程师的核心领域——算法设计与优化，而非停留在代码辅助层面。
破解算法创新困局：从“人工试错”到“智能育种”
传统算法开发面临双重困境：高价值任务（如用电量预测）评估标准明确但实现难度极高；企业研发环节充斥着机器学习分类、运筹学路径规划等“评估易、编写难”的算法难题。某能源企业曾为优化风电预测算法投入千万级研发成本，最终仅提升3%准确率。
伐谋产品负责人拆解了其工作原理：系统构建“进化环境”，通过采样基础算法、融合学术论文等外部知识生成算法变体，再经由准确率、目标函数等评估器筛选优胜者。这个过程类似“算法育种”，在数字世界进行高速试错进化。某港口案例显示，新算法减少2台作业桥吊使用，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参数探索。
场景验证：从港口巨轮到城市车流
在辽港集团的合作中，伐谋攻克了多机调度这一NP-Hard难题。系统通过“冷启动-岛屿进化”阶段，让数千智能体并行探索解决方案，最终输出优化后的算法代码。这种模式使企业摆脱对稀缺算法专家的依赖，将专家资源转向战略级任务。
城市交通领域，百度智能云SaaS信控产品与伐谋的结合带来革命性突破。全域信控理念要求从城市路网整体优化红绿灯配时，涉及子区划分、参数优化等复杂数学问题。伐谋的自主迭代能力使优化效果在原有基础上再提升数个百分点，轻量化方案已在鄂尔多斯等40余个城市落地，建设成本降至传统方案的十分之一。
范式革命：从辅助工具到自主创新者
伐谋代表的自演化路径，标志着AI产业应用的范式转变。其核心竞争力在于可扩展性：通过增加算力实现性能Scaling Up，难题可分配给更多智能体并行探索。某金融风控案例中，系统在模拟环境中完成10万次策略迭代，发现人类专家从未考虑的风险组合。
但挑战同样严峻。高度专业化的业务抽象仍需复合型人才，百度采取与行业SaaS产品线深度融合的策略降低复制难度。技术层面，如何引导进化方向避免局部最优，仍是核心攻关点。某物流企业测试显示，伐谋在路径规划任务中虽能找到更优解，但需人类专家设定正确的评估指标。
未来展望：决策智能化的新纪元
这场进化实验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。伐谋的价值不在于替代人类专家，而是成为新型生产力工具，以更低成本处理海量优化问题。在某制造企业的测试中，系统用72小时完成人类团队需3个月的参数调优，使生产线效率提升18%。
当AI开始在产业底层进行沉默而持续的进化，其推动经济增长的潜力正逐步释放。百度在港口、交通等领域的实践证明，这种自主性实验已拉开序幕，而真正的产业革命，或许才刚刚开始。
作者 | 赵文轩
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