中国“人工智能+”战略部署与产业落地 - 中国政府对“人工智能+”行动的部署力度大且迅速，从AI浪潮兴起到全面部署仅用了不到3年时间，远超此前“互联网+”的15-20年部署周期 [2] - 国务院明确目标，到2027年要实现人工智能与科学技术、产业发展等6大领域广泛深度融合 [2] - 战略核心是推动AI走进千行百业，解决产业复杂系统问题，培育新质生产力，而非仅关注对话体验或内容生成 [2][3] 产业面临的“智能鸿沟”与核心瓶颈 - 中国拥有41个最完整的工业大类，但产业存在“隐形天花板”，即顶尖决策智力稀缺且分布不均，形成“智能鸿沟” [3] - 瓶颈具体表现为：产业内部存在“数据孤岛”，例如一家汽车零部件企业使用8家不同厂商的云系统，导致数据无法汇聚形成全局洞察 [6] - 传统解决方案依赖既精通算法又深谙工业流程的“复合型专家”，此类人才极度稀缺，导致海量数据与复杂业务场景间缺少“翻译官”和“架构师” [6] - 核心未解难题是如何将海量、异构的工业数据转化为普适、可自主演化、可解释的顶尖决策能力 [7] 百度伐谋的定位与核心能力 - 百度伐谋是一款可商用的自我演化超级智能体，于2025年亮相，定位为直面产业问题本身，旨在变得“真正有用” [3] - 其意义在于将过去锁在少数精英头脑里的高级决策逻辑，转化为每一家企业都能即刻调用的基础设施 [9] - 核心能力包括通用性、生产级和持续性，模拟并超越顶尖算法专家的工作流，能持续探索求解空间并生成更优解法 [10] - 其架构为“冷启动+自演化”引擎，通过大规模并行变异与交叉机制改进方案，融合专家干预和行业知识库，过程可视化，告别传统“炼丹黑箱” [12] 百度伐谋的技术竞争力与评测表现 - 在公开CUDA Kernel优化基准测试中，部分任务实现了最高可达20倍的性能提升 [12] - 在机器学习工程基准上取得领先成绩，超越微软R&D Agent和OpenAI发布的AIDE系统 [12] - 在评测AI深度推理与优化能力的算法工程基准中，取得SOTA表现 [12] 百度伐谋的产业落地成果与效率提升 - 自11月发布以来，已与超2000家企业进行场景共创，覆盖农业货运规划、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场景 [5] - 与阿尔特公司合作开发风阻预测代理模型，将传统风阻分析验证时间从10小时缩短至数分钟，实现600倍的效率提升，风阻开发周期平均缩短25%，整车研发成本大幅下降 [15][16] - 与北京工业大学合作，为空间站研发“微型电子鼻”，针对“微型气相色谱柱”设计进行自动化寻优，将原本以“周”为单位的科研探索缩短至“小时级”，效率提升十倍级 [18][19] - 在天津大学的“AI+X”科研场景中，将依赖专家经验的“人工试错选优”转变为“自动演化选优” [20] 生态合作与未来范式 - AI解决产业问题非一家公司能独立完成，百度伐谋的进化离不开高校、科研机构及软件开发企业的深度参与 [21] - 围绕百度伐谋的落地，科研机构、头部企业、高校等正共同探索各场景下的“全局最优解” [21] - 百度伐谋的商用落地带来“人类定义任务、智能体持续寻优”的新范式，其进化力的普惠被视为中国产业链整体提效、实现新质生产力的根本底气 [24]