百度伐谋申请企业超2000家，发布同舟生态伙伴计划加速共创落地

勇砺商业评论 阿桶观察 曾宪勇

1分钟完成曾需10小时的汽车风阻验证，将数周的科研课题攻关压缩至数小时，十倍级提升科研效率……

12月25日，在百度AI Day活动上，百度公布超级智能体百度伐谋的最新进展：发布一个月以来，已有超2000家企业申请试用，覆盖物流、制造、AI4S等领域，帮助上述行业客户高效探寻全局最优解。会上，百度伐谋还宣布围绕通用性、生产级、持续性等方向进行产品能力升级，并正式发布“同舟生态伙伴计划”，面向高校实验室及行业软件企业开放核心能力，以生态共创的方式加速推进AI进产业。

百度伐谋是百度智能云推出的全球领先的可商用自我演化超级智能体。它通过大语言模型的推理能力与大规模进化搜索技术，模拟生物界几亿年的进化过程并压缩至几天甚至几小时，从而发现过去人类从未发现过的全局最优解，还能根据条件变化自动迭代，给出最优的动态方案。

百度创始人李彦宏此前曾表示，中国拥有全球最齐全的工业门类和丰富的应用场景，如果能用先进技术大幅提升这些场景的效率，对经济增长的贡献将显而易见。正是基于这一愿景，百度伐谋旨在消除产业发展的“隐形天花板”，将过去锁在少数精英头脑里的顶尖算法，转化为每一家企业都能即刻调用的基础设施。

百度智能云AI与大模型平台总经理忻舟

“人工智能正在跨越从‘智能涌现’走向创造真实价值的‘效果涌现’的新临界点。AI不再仅仅是实验室里的炫技演示，而是深入产业核心，成为解决实际难题、驱动生产力变革的原生推动力”，百度智能云AI与大模型平台总经理忻舟在致辞中表示。

伐谋三大能力升级，加速进化算法产业落地实践

百度伐谋负责人李安南介绍，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。

百度伐谋负责人李安南

基于此前的应用实践，百度伐谋也进一步面向通用性、生产级、持续性进行了产品升级，加速企业研发和高校科研方向的创新探索和落地实践。

在通用性方面，针对过去算法优化中需求描述难、评估器编写门槛高的问题，百度伐谋全新发布Web端、CLI及IDE插件等多种形态的前台Agent，同时支持对话式澄清需求，帮助企业和科研机构在任何场景都能轻松接入伐谋，甚至不懂代码的业务人员也能轻松接入，让算法优化能力以更低摩擦、更高频率进入真实的研发和科研流程。

在生产级方面，百度伐谋生计企业级能力保障，全新发布的本地评估方案，通过“云端生成算法+本地完成评估”架构，让算法在云端生成后下载到客户本地，基于本地业务数据完成评估后，仅需将结果指标回传云端。企业无需上传敏感业务数据，只需在本地反馈评估指标，即可在云端享受伐谋的演化能力，打通了业务验证流程的“最后一公里”。

在持续性方面，百度伐谋升级全局搜索和动态调优能力，解决人类工程师难以解决的痛点问题。针对业务场景动态变化导致算法效果衰减的痛点，伐谋构建了“智能原生”的持续优化能力。它不再依赖人工经验的设限，而是通过增益算法快速修正，在全流程中寻找并维持全局最优解，实现持续的价值创造。

启动“同舟生态伙伴计划”，寻找千行百业“全局最优解”

为了进一步加速AI在千行百业的渗透，让顶尖算法工程师将成为企业和科研标配，百度伐谋正式发布“同舟生态伙伴计划”，面向高校实验室、行业软件企业，开放高质量行业场景与课题，共享伐谋Agent系统及算法优化引擎，并提供AI协作培训与个性化服务指导。对于高质量伙伴的科研创新或产业实践项目，百度伐谋将提供全面免费支持。

在活动现场，三位来自不同领域的合作伙伴展示了百度伐谋如何突破人类经验，寻找“全局最优解”。

在汽车研发领域，亚洲领先的独立汽车设计科技公司阿尔特，基于其AI战略核心平台“太乙”，在风阻智能预测方面与百度伐谋深度合作，双方以真实工程数据和设计场景为基础，将风阻预测问题抽象为一个多目标、可演化的算法优化任务，通过运行结果的持续回灌，不断调整模型结构，使预测模型在演化过程中逐步逼近最优解。传统汽车风阻验证依赖仿真软件求解，单次耗时达10小时。通过引入伐谋的自我演化能力，太乙“风阻智能预测系统-御风”将风阻验证缩短至1分钟，预测误差控制在5%以内，实现了从草图阶段的即时优化。

在前沿科研领域，北京工业大学苗扬副教授团队利用伐谋优化中国空间站“微型电子鼻”色谱仪中色谱柱的设计，传统人工实验的方法难以高效达到兼顾分离效果与轻量化需求。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。此外，在PEM电解槽制氢系统中，伐谋仅耗时30分钟就进化出的新模型，比原论文模型正确率提升了2.78%，将科研探索周期从“周级”缩短至“小时级”。

在防灾减灾科研领域，天津大学李东博士团队联合天大建工学院团队，利用伐谋解决了灾害预警中“经验复用难”和“选优慢”的难题，为生命安全争取了宝贵的黄金时间。以滑坡灾害预测为例，以往需要多名研究生花1周时间反复调试，但依然无法得到预期效果。通过伐谋赋能后，仅需1名研究生通过6小时即可生成最优方案，在实际滑坡预警问题上预测误差显著降低。

从解决路口拥堵，到优化空间站的精密仪器，百度伐谋正以“自我演化”的力量，助力千行百业实现生产研发环节的智能原生。在未来，伐谋将让每一条产线都拥有顶尖的算法工程师，让“中国制造”在智能化的加持下，向全球价值链的高端持续攀升，构筑起不可替代的核心竞争力。（曾宪勇）