阿尔特，一家已经上市的汽车设计科技公司，已为国内外80余家客户开发了近500款车型，经验丰富，亚洲领先。

不过，这家公司一直试图达成更高的设计效率。“曾经整车设计需要36个月甚至更长。”阿尔特相关负责人谈到。

事实上，整车设计流程之所以耗时耗力，核心原因之一，就在于复杂的验证和不算高效的交互反馈。

就拿和车辆续航、能耗密切相关的风阻测试来说，传统风阻测试非常依赖仿真软件求解，单次可花费10小时。且在初期草图阶段，设计师无法获得风阻实时反馈。设计师和风阻工程师用两套“黑话”，初期根本没法实时沟通。

后来，一个能“自我演化”的AI助手加入。它能不断优化预测模型，1分钟内就能算出风阻系数，还能输出可视化的压力云图及风阻系数。

类似产研一线“效率奇迹”的故事，不断上演。背后，正是一个月前在百度世界2025上线的可商用自我演化超级智能体——“百度伐谋”。

发生在阿尔特身上的效率革新，是发布才一个多月的“伐谋”的“代表作”之一。

12月25日，百度AI Day上披露，目前超2000家企业申请了试用伐谋，物流、制造、AI4S等领域的大大小小企业，都开始体验上了伐谋带来的“全局最优解”下的效率提升。

效率无疑是开启未来一把重要的钥匙。尤其在2026年“十五五”开局前，中国41个工业大类、全品类制造的强大产业链，整体规模达到全球之最，可千行百业的边际效率正在递减。

早些年，知名企业家段永平谈到企业运转核心价值时，曾表示：“性价比，往往是为低价寻找的借口。”

未来，如果劳动力等基础成本无法长期支撑产业价格优势，那么，效率侧的提升，或许才是唯一“解”。百度交出的答案，从李彦宏先前在《人民日报》署名文章中可以看出：

“在实体经济企业中内化AI能力，利用人工智能技术赋能矿业、化工、轻工、船舶等重点产业，有助于进一步夯实实体经济这个根基。”

如何释放潜力、夯实底座？百度刚推出不久的“伐谋”，已在不少行业专注寻找“全局最优解”，它运用了更先进的效率引擎赋能，成为了推进AI与实体经济深度融合、实现新质生产力的一个现实样本，也是一个AI内化趋势下的全新“解”。

一、伐谋能带来什么？

中国，是岩爆灾害较为严重国家之一。深部采矿和隧道工程中，岩爆事故时有发生。

如何有效避免灾难实际难度很大，核心原因就在于灾害预测的场景，难以实现快速有效迁移。比如说，人工复现需2名研究生耗时5天，且准确率会大幅下降33%。

而在滑坡位移等灾害预测中，耗时费力的情况同样严重：在建立滑坡预测模型时，从数据到模型再到验证，每一步都需人工反复试错，选优周期通常以“周”为单位，应急场景的时效性很难保证。

不过，复杂多变的灾害很难预测，可又不得不预测：这不单单是一种技术命题，也是关乎生命的核心命题。

为此，百度伐谋就给出一种迅速、救命的效率提升：

比如，在灾害预测迁移方案中，伐谋通过现有方法构建了初始解，加上自适应和迭代演化，仅耗时6小时，就能把测试准确率提升到91%。

在建立滑坡预测模型时，伐谋则通过并行生成候选模型、统一评估及持续演化，可将模型选优周期从“周”缩短到仅需6小时。

效率是生命的表达，在此也具象化了。

视野转向鄂尔多斯，一座被草原环抱的城市。

在这里，百度伐谋优化了红绿灯配时，车均延误降低13%，部分路口甚至可以减少一半耗时。目前，伐谋优化配时方案，已经作用到了国内近5000个路口。

以上降维提升不同领域效率的打法，与“伐谋”内核的密不可分。《孙子兵法》提出“上兵伐谋”，本指军事对垒中，以谋略挫败敌人，实现“不战而屈人之兵”。

其核心在于，以一种成本最低、成效最优的方式，实现最大战果。

事实上，除了汽车研发10小时到几分钟的“御风”效率提升，目前，百度伐谋还在交通管理、灾害预测、金融等方面，以一个超级算法工程师的自我演化，实现全局最优解，从而帮助中国百业千行实现了硬核的效率优化，积累了大量实战案例。

这离不开伐谋的核心优势。

伐谋的底层运转逻辑，就借鉴了“进化算法”。它模拟生物界几亿年的进化过程，并将之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”。

《好战略，坏战略》一书曾谈到：“好战略的核心是发现关键点，并集中力量去突破它。战略就是撬动全局的杠杆。”

从这点上说，百度伐谋通过“自我演化”的方式，去突破人类专家的“局部最优”的天花板，无疑是找到了工业效率的“算法杠杆”。

当下，伐谋不是简单的问答助手，而是一个能够在更多复杂领域持续算法迭代、自我演化，在通用领域创造出了真正价值的算法“谋略家”。

比如，伐谋可将传统“炼丹式”依赖专家经验、反复手工调参，升级为7×24小时全自动自主演化，从而实现不间断学习迭代，相比传统方法更灵活、高效、经济。

并且，伐谋并非从零开始盲目搜索，而是从企业已有经验中提取规律，随后，结合专家经验库与行业算法库精准进化，具备极高的行业通用性。

而在KernelBench、MLE-Bench等国际权威评测中，伐谋以最高20倍的性能提升超越了OpenAI及微软的同类系统，实现了工业算法从“经验试错”向“自主进化”的全新演化。

二、为什么是伐谋、为什么是百度？

仅推出一个月，伐谋就积累了大量商业实战案例，其中，也展现出一种“快”和“准”。

这也与百度从底层算力到顶层模型，全栈自研搭建上的“深”和“全”密切相关。

《从0到1》一书中，曾指出：“一个企业只有在它所做的事情上具备无可替代的优势，才能真正建立护城河。这种优势往往来源于对基础设施的绝对掌控。”

这或许是对百度在AI时代护城河的精准描述：2013年后，从深度学习布局到现在，百度十余年的积累，用“十年磨一剑”来形容并不为过。

比如，百度从最底层的芯片，一步一步往上持续搭建着自己的AI全栈布局——昆仑芯是百度自研的AI芯片，飞桨是百度自建的深度学习框架，文心大模型是百度一手打造的大模型。

投入大量精力与资源，最终让百度成为了全球唯二两家在芯片、框架、模型、应用上，实现全栈布局的公司。另一家公司大家也耳熟能详，那就是谷歌。

直到新一轮AI应用浪潮爆发，百度持久的布局终于展露出独特的优势：比如，昆仑芯和飞桨为文心大模型提供了可靠的支撑，由此，也让模型训练更快、迭代更迅速。文心大模型的迅速更迭，则成为了秒哒、慧播星数字人、伐谋等应用更加可靠的神经中枢。

不仅如此，百度在基础设施上的持续投入，也让自身拥有了更高的自由度，以及应对复杂变化的底气。一个直观的表现，就是技术在快速迭代。

李彦宏曾在百度世界2025大会谈到：“技术迭代速度，是唯一的护城河。”从这点上说，全栈布局的百度最终才能在这个AI时代，让技术快速落地为应用，产生真切的价值。

尤其在商业实践领域，包括伐谋在内，百度已经有了大量可复制案例：比如慧播星数字⼈，今年双11期间GMV同⽐提升91%，并正式向全行业开放，超10万商家使用入驻。企业降本增效提升生产力，由此多了一个新选择。

比如，秒哒上线8个月，就生成50万个以上商业应用，覆盖超过200个使用场景，累计达成超50亿元的经济价值。

以上优势能够实现，与李彦宏在企业战略上的清晰判断相关。

他曾多次谈到，“别卷模型，要卷应用。”“应用才是真正创造价值的地方”。

事实上，从秒哒到伐谋，百度在商业应用上的布局，始终在探寻自身如何与产业结合，实现长久价值。正如巴菲特《滚雪球》提到：“人生就像滚雪球，最重要的是发现很湿的雪和很长的坡。”

一方面，中国齐全的工业门类，无疑是 AI应用最好的练兵场，是一条长长的坡，意味着从当下到未来，千行百业都需要更深入的生产力迭代，这是产业发展的刚需。

另一方面，AI能带来的想象力无疑是巨大的。有些产业提效之后，利润将大幅提升。这也是未来产业变革趋势下，厚厚的雪道。

从这点说，如果一家企业能在中国齐全的工业门类中，让其他更多企业提升效率，这无疑可以滚出巨大的效率复利。

三、伐谋，给企业装上“算法飞轮”

吉姆·柯林斯的“飞轮效应”指出：一个沉重的飞轮，起初每一圈都需要巨大的力量去推动，但只要方向正确，每一份努力都不会白费，随着动能的积累，飞轮越转越快，直到突破临界点，产生势不可挡的自驱动力。

目前来看，百度伐谋的“自我演化”能力，能给企业效率提升装上算法飞轮，未来，或许还能真正突破产业的“天花板”。

一方面，伐谋可让企业的每一条产线，都拥有顶级算法工程师，将以往精英头脑中的决策逻辑，转化为每一家企业可直接调用的基础设施。并且，还可让中小型企业直接拥有顶尖算法能力，降本增效。

另一方面，伐谋在承接繁琐、高强度的推演后，还可解放专家精力和时间，将脑力聚焦于定义问题、解决问题。

“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大会现场这样谈到。

一个积极的猜想是，伐谋的意义或许不止于效率的提升，也是百度对中国产业规模化赋能的一种全新“解法”。而伐谋依托百度全栈自研，换来了更多企业的“轻”和“快”，无疑也在加速成为中国AI应用的底座。

从这点上说，伐谋和百度的故事说明：在一个快速更迭的时代，往往那些认真扎实的内功修炼，才能换来最快的爆发。