在人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展的當(dāng)下，一個(gè)引人深思的現(xiàn)象逐漸顯現(xiàn)：盡管AI模型在各類考試和學(xué)術(shù)評測中屢創(chuàng)佳績，甚至超越人類水平，但其對實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長的推動(dòng)作用卻未達(dá)到預(yù)期。這種能力與實(shí)際貢獻(xiàn)之間的落差，促使行業(yè)開始重新思考AI的應(yīng)用方向。

百度近期推出的“伐謀”產(chǎn)品，正是針對這一矛盾展開的探索。這款產(chǎn)品試圖將AI的能力從應(yīng)試場景轉(zhuǎn)向解決產(chǎn)業(yè)中的高價(jià)值難題。在11月中旬的一場閉門交流會(huì)上，百度相關(guān)負(fù)責(zé)人向外界展示了伐謀的獨(dú)特定位——一個(gè)面向企業(yè)研發(fā)環(huán)節(jié)、具備自主演化能力的超級智能體，其應(yīng)用領(lǐng)域已覆蓋物流港口、城市交通、能源調(diào)度等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的核心環(huán)節(jié)。

發(fā)布當(dāng)日，伐謀便引發(fā)市場強(qiáng)烈反響，超過1000家企業(yè)申請測試，涵蓋交通、能源、金融、物流等多個(gè)行業(yè)。這種熱度源于其對AI產(chǎn)業(yè)價(jià)值的重新定義：作為全球首款可商用的自我演化超級智能體，伐謀的目標(biāo)是在復(fù)雜產(chǎn)業(yè)場景中突破人類經(jīng)驗(yàn)限制，通過自主進(jìn)化為企業(yè)創(chuàng)造生產(chǎn)力紅利。

伐謀的核心突破在于其定位。與傳統(tǒng)AI編程助手不同，它專注于算法設(shè)計(jì)與優(yōu)化領(lǐng)域。百度團(tuán)隊(duì)指出，算法問題具有“評估簡單但設(shè)計(jì)困難”的特性，例如預(yù)測區(qū)域用電量或優(yōu)化物流路徑，其評估標(biāo)準(zhǔn)明確（如準(zhǔn)確率或成本），但設(shè)計(jì)出高效算法卻極具挑戰(zhàn)。這類問題正是伐謀的發(fā)力點(diǎn)。

在企業(yè)研發(fā)中，算法問題廣泛存在：從醫(yī)療影像識別到火山噴發(fā)預(yù)測，從路徑規(guī)劃到系統(tǒng)性能優(yōu)化。這些算法如同數(shù)字化系統(tǒng)的“大腦”，性能微小提升即可帶來顯著效益。然而，傳統(tǒng)解決方式依賴稀缺專家或外部合作，成本高且迭代困難。伐謀通過自動(dòng)化流程改變了這一局面。

具體而言，伐謀構(gòu)建了一個(gè)“進(jìn)化環(huán)境”：系統(tǒng)通過采樣基礎(chǔ)算法、融合外部知識（如學(xué)術(shù)論文）生成新變體，再由評估器（如準(zhǔn)確率指標(biāo)）篩選優(yōu)勝者，循環(huán)優(yōu)化。這一過程類似于“算法育種”，通過大規(guī)模并行計(jì)算加速試錯(cuò)與進(jìn)化。人的角色則轉(zhuǎn)向定義問題、設(shè)定評估標(biāo)準(zhǔn)及審核最終算法的邏輯合理性。

在港口調(diào)度領(lǐng)域，伐謀已展現(xiàn)其實(shí)力。與中國數(shù)聯(lián)物流及遼港集團(tuán)的合作中，系統(tǒng)面對的是多機(jī)調(diào)度難題：如何高效安排橋吊等昂貴設(shè)備完成船舶裝卸，同時(shí)減少閑置與移動(dòng)。傳統(tǒng)方法需專家分階段近似求解，而伐謀通過演化生成的新算法，在相同任務(wù)中減少了2臺橋吊使用，并將設(shè)備調(diào)動(dòng)次數(shù)降低10次。項(xiàng)目負(fù)責(zé)人坦言：“人類工程師難以嘗試100種方案，但伐謀可以。”

城市交通是另一重要應(yīng)用場景。百度智能云將伐謀與信控系統(tǒng)結(jié)合，解決紅綠燈配時(shí)優(yōu)化問題。傳統(tǒng)信控依賴工程師算法，雖能找到次優(yōu)解，但難以達(dá)到全局最優(yōu)。伐謀的介入使系統(tǒng)從城市路網(wǎng)整體視角出發(fā)，通過自主迭代優(yōu)化子區(qū)劃分與參數(shù)配置。實(shí)測顯示，在相同交通需求下，車均延誤時(shí)間進(jìn)一步縮短。目前，該方案已在40多個(gè)城市落地，其優(yōu)勢在于快速部署（兩周內(nèi)完成）與低成本（建設(shè)成本降至原先十分之一）。

自演化路徑為AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用開辟了新范式。伐謀團(tuán)隊(duì)強(qiáng)調(diào)，系統(tǒng)性能可通過算力擴(kuò)展持續(xù)提升，難題可分配給更多智能體并行探索，形成“加速進(jìn)化”的虛擬世界。同時(shí)，框架建立后可持續(xù)吸納新數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)算法自主演進(jìn)，這對需持續(xù)優(yōu)化的場景（如金融風(fēng)控）尤為重要。

然而，挑戰(zhàn)同樣存在。首先，業(yè)務(wù)需求向數(shù)學(xué)問題的轉(zhuǎn)化仍依賴復(fù)合型人才，百度通過與行業(yè)SaaS產(chǎn)品線融合及標(biāo)桿客戶共建來降低門檻。其次，技術(shù)成熟度需進(jìn)一步提升。團(tuán)隊(duì)承認(rèn)，在純粹自演進(jìn)任務(wù)上，國產(chǎn)模型與國際頂尖水平仍有差距，但結(jié)合框架后能產(chǎn)生優(yōu)異效果，表明框架設(shè)計(jì)與算法思想同樣關(guān)鍵。如何引導(dǎo)進(jìn)化方向、避免局部最優(yōu)，仍是技術(shù)核心難點(diǎn)。

從產(chǎn)業(yè)趨勢看，自演化智能體的出現(xiàn)標(biāo)志著企業(yè)智能化進(jìn)入新階段：從流程數(shù)字化轉(zhuǎn)向決策智能化。其價(jià)值不在于替代人類專家，而是作為新型生產(chǎn)力，以更低成本處理海量優(yōu)化問題，釋放專家創(chuàng)造力。百度在港口與交通領(lǐng)域的實(shí)踐，證明了AI可深入產(chǎn)業(yè)底層進(jìn)行持續(xù)進(jìn)化。這場實(shí)驗(yàn)?zāi)芊裢苿?dòng)AI對經(jīng)濟(jì)增長做出更實(shí)質(zhì)貢獻(xiàn)，尚需更多時(shí)間與案例驗(yàn)證，但自主性探索的序幕已然拉開。