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……AI（人工智能）大模型的能力正加速向垂直行业渗透。12月25日，超级智能体百度伐谋的最新进展在AI Day活动上公布，伐谋上线一个月以来，覆盖物流、制造、科学智能等领域，超2000家企业已申请试用，并已在汽车设计研发、空间站精密仪器优化等前沿领域落地。

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。基于这一背景， 百度智能云推出了自我演化智能体“伐谋”。它通过大语言模型的推理能力与大规模进化搜索技术，模拟生物界几亿年来的进化过程并压缩至几天甚至几小时，探索发现过去人类从未发现过的全局最优解，并根据条件变化自动迭代给出动态方案。

“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表示，百度伐谋希望消除产业发展的“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。

在汽车研发领域，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，实现了从草图阶段开始的即时优化。

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，科研团队利用伐谋进行自动化寻优，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” 。

为了进一步加速AI在千行百业的渗透，让顶尖的算法工程师成为企业和科研标配，百度伐谋当天发布“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，共享伐谋智能体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。百度方面表示，对于高质量伙伴的科研创新或产业实践项目，伐谋将提供全面免费支持。