在人工智能技術迅猛發展的當下，一個引人深思的現象逐漸顯現：盡管AI模型在各類考試和學術評測中屢創佳績，甚至超越人類水平，但其對實體經濟增長的推動作用卻未達到預期。這種能力與實際貢獻之間的落差，促使行業開始重新思考AI的應用方向。

百度近期推出的“伐謀”產品，正是針對這一矛盾展開的探索。這款產品試圖將AI的能力從應試場景轉向解決產業中的高價值難題。在11月中旬的一場閉門交流會上，百度相關負責人向外界展示了伐謀的獨特定位——一個面向企業研發環節、具備自主演化能力的超級智能體，其應用領域已覆蓋物流港口、城市交通、能源調度等傳統產業的核心環節。

發布當日，伐謀便引發市場強烈反響，超過1000家企業申請測試，涵蓋交通、能源、金融、物流等多個行業。這種熱度源于其對AI產業價值的重新定義：作為全球首款可商用的自我演化超級智能體，伐謀的目標是在復雜產業場景中突破人類經驗限制，通過自主進化為企業創造生產力紅利。

伐謀的核心突破在于其定位。與傳統AI編程助手不同，它專注于算法設計與優化領域。百度團隊指出，算法問題具有“評估簡單但設計困難”的特性，例如預測區域用電量或優化物流路徑，其評估標準明確（如準確率或成本），但設計出高效算法卻極具挑戰。這類問題正是伐謀的發力點。

在企業研發中，算法問題廣泛存在：從醫療影像識別到火山噴發預測，從路徑規劃到系統性能優化。這些算法如同數字化系統的“大腦”，性能微小提升即可帶來顯著效益。然而，傳統解決方式依賴稀缺專家或外部合作，成本高且迭代困難。伐謀通過自動化流程改變了這一局面。

具體而言，伐謀構建了一個“進化環境”：系統通過采樣基礎算法、融合外部知識（如學術論文）生成新變體，再由評估器（如準確率指標）篩選優勝者，循環優化。這一過程類似于“算法育種”，通過大規模并行計算加速試錯與進化。人的角色則轉向定義問題、設定評估標準及審核最終算法的邏輯合理性。

在港口調度領域，伐謀已展現其實力。與中國數聯物流及遼港集團的合作中，系統面對的是多機調度難題：如何高效安排橋吊等昂貴設備完成船舶裝卸，同時減少閑置與移動。傳統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，在相同任務中減少了2臺橋吊使用，并將設備調動次數降低10次。項目負責人坦言：“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用場景。百度智能云將伐謀與信控系統結合，解決紅綠燈配時優化問題。傳統信控依賴工程師算法，雖能找到次優解，但難以達到全局最優。伐謀的介入使系統從城市路網整體視角出發，通過自主迭代優化子區劃分與參數配置。實測顯示，在相同交通需求下，車均延誤時間進一步縮短。目前，該方案已在40多個城市落地，其優勢在于快速部署（兩周內完成）與低成本（建設成本降至原先十分之一）。

自演化路徑為AI產業應用開辟了新范式。伐謀團隊強調，系統性能可通過算力擴展持續提升，難題可分配給更多智能體并行探索，形成“加速進化”的虛擬世界。同時，框架建立后可持續吸納新數據，實現算法自主演進，這對需持續優化的場景（如金融風控）尤為重要。

然而，挑戰同樣存在。首先，業務需求向數學問題的轉化仍依賴復合型人才，百度通過與行業SaaS產品線融合及標桿客戶共建來降低門檻。其次，技術成熟度需進一步提升。團隊承認，在純粹自演進任務上，國產模型與國際頂尖水平仍有差距，但結合框架后能產生優異效果，表明框架設計與算法思想同樣關鍵。如何引導進化方向、避免局部最優，仍是技術核心難點。

從產業趨勢看，自演化智能體的出現標志著企業智能化進入新階段：從流程數字化轉向決策智能化。其價值不在于替代人類專家，而是作為新型生產力，以更低成本處理海量優化問題，釋放專家創造力。百度在港口與交通領域的實踐，證明了AI可深入產業底層進行持續進化。這場實驗能否推動AI對經濟增長做出更實質貢獻，尚需更多時間與案例驗證，但自主性探索的序幕已然拉開。