智東西

作者 | 王涵

編輯 | 漠影

今天，9月16日，智能經濟論壇座無虛席。

來自產業界、學界的專家學者們共聚一堂，討論的只有一件事：AI智能體到底給產業帶來了什麼變化？

進入2026年，國內外AI巨頭把AI辦公打成To B最熱戰場。個人專屬工作台、數字人同事、企業智能體等產品層出不窮，瘋狂搶佔辦公中的每一個環節。

在這場狂歡中，百度智能雲卻提出一個新判斷：辦公賽道會被通用智能體消化，模型能力的發展應該與經濟效益關聯，智能體的真正戰場，在企業真實的經營場景裏。

要觸及這一層，就需要產業與智能體深度協同，產業智能體應運而生。

一、企業需要三種智能體，百度智能雲全包了

百度集團執行副總裁、百度智能雲事業群總裁沈抖在主旨演講中給出一組數字：企業⾥的任務本質上分三類，其中20%是⽇常運營任務，30%是專業領域任務，50%是真正決定企業經營的核⼼任務。

對應這三種任務，企業需要三種不同的智能體，即通用智能體、專業智能體和定製智能體。

通用智能體負責的，是企業⽇常運營中的基礎⼯作，包括一些整理和對齊信息、協調資源等。百度智能雲認為，通⽤智能體帶來的變化，是把辦公能⼒變成隨時可調⽤的基礎能⼒。人們就可以將更多注意力轉移到專業任務和核⼼場景⾥。

百度搭子就是對應這一需求的產品。

該產品搭建了3層Harness架構和3層記憶體系，可以靈活調用各類技能和資源，還可以記住用戶的使用偏好，越用越順。

截至目前，百度搭子的月活有674.30萬，按月增長1063.79%，過去一個月用戶增長近9倍，位列AI辦公智能體增速第一。其已經完成150次迭代，企業版發布15個套件、96項技能。

在專業領域，百度提供了專業智能體矩陣。

百度伐謀負責組合優化類問題，百度秒噠負責應用開發類問題，百度勝算負責數據類問題，百度一見負責視覺類問題，百度Hogee負責營銷類問題，百度文心快碼負責代碼類問題。

正如前文所說，企業有50%的業務，是體現自身獨特流程、數據、know-how的核心任務，而這是企業最重要的核心業務，所用的智能體就必須量身定製。

對此類需求，百度智能雲把搭子同款技術開放給企業，推出了百度搭子開放平台。該平台提供企業級智能體開發及運行服務，技術底座同源、企業級運行保障、安全可控，支持公有云、VPC、私有化等靈活部署。

同時，通過將其打造為完全開放的生態平台，技能、套件和應用可更方便接入與分享。企業可通過搭子使用第三方能力，也能把自己的能力放到搭子上服務更多客戶。

百度智能雲將圍繞產業智能體落地，建立互惠互利的開放生態，且不會向生態夥伴抽佣。

沈抖在演講中強調，這三類智能體不能變成企業裏一個個新的煙囪，企業真正需要的，是圍繞真實任務，把這些智能體組織成一套能協同、能閉環、能對結果負責的系統，形成一套產業智能體操作系統。

這套系統向上承接任務，判斷需要哪類智能體參與；中間連接企業的知識、數據、權限、工具和流程；向下調度雲上的算力、存儲和安全資源。

簡單說，它把智能體、企業系統和底層雲資源組織在一起，讓智能體真正跑在業務裏。

二、80%央企、100%主流車企都在用，產業智能體開始帶來真效益

這樣一套工具真的能給企業帶來實實在在的效益嗎？

沈抖在現場披露，目前全國有80%的央企、100%的主流車企以及800+金融機構、具身智能企業都在與百度智能雲合作，將產業智能體帶入真實生產環境中。

例如，保險金融服務集團泰康把智能體用在了醫療健康、風控合規、銷售運營這些核心場景。比如「展業合規智能體」，過去展業申請要靠人工一項項審，規則來源多、變化快，口徑也不容易統一。

現在智能體先理解申請裏的關鍵信息，匹配適用規則，逐項給出判斷和依據，審核人員再複覈確認。

今年4月，泰康正式部署了百度智能雲的智能體開發平台，到現在已經上線3500多個智能體，日均消耗Tokens達到200億。

南方電網通過百度勝算的數據本體能力，把設備、告警、台賬、檢修記錄以及它們之間的業務關係組織起來。結合AI工作台，連接多個業務系統，為多個核心業務構建了十多個智能體應用。

國內頭部整車研發企業阿爾特與百度智能雲一起，把百度伐謀接入阿爾特現有最好的CFD仿真系統，讓伐謀快速生成、篩選可行的風阻設計方案，再結合物理規律和高精度仿真驗證，不斷演化出更好的方案。

120輪演化之後，伐謀找到了更好的解。在保證風阻預測精度的前提下，一次風阻評估從過去數小時縮短到秒級，效率提高了幾百倍。

這些案例說明，產業智能體已經開始帶來真效益，從邊緣輔助走向核心業務決策與生產研發。

三、芯片、雲、模型、應用全棧能力都配套，百度智能雲從最底層搭起堡壘

這套操作系統和智能體要跑起來，不能只靠應用層，必須有底層Infra和算力支撐。

智能體競爭本質就是AI雲競爭。

這句話一點都不假。據國際數據機構IDC預測，到2030年，全球活躍Agent數量將到達22.16億個，年複合增長率139%。幾十億的智能體會連續調用模型、數據、工具和系統，將帶來超過100吉瓦級的推理需求。

這就對Agent Infra提出了更高的要求。

百度智能雲的Agent Infra，讓模型徹底資源化：超過150個頂尖模型，隨時切換，隨時調用。過去6個月，通過推理引擎層面的深度優化，其智能體的長鏈路推理性能提升3倍以上。

同時，百度智能雲還提供Agent Cloud，可以做到萬級沙盒百毫秒級熱啓動，智能體身份和權限統一管理，安全保障覆蓋智能體開發到運行的全過程，智能體執行鏈路全程可追溯，核心指標實時監控，便於整體管控。

Agent Infra的底層，依賴性能更強、效能更高的算力集群。要讓產業智能體真正跑起來，算力成本必須持續降下來，服務也必須足夠穩定。

崑崙芯至今已為互聯網、能源、金融、製造、汽車、運營商、教育等多個行業建設了全國產崑崙芯集群。

百度天池超節點已經在全國多地智算中心完成了千櫃級規模部署，成功支撐萬億參數大模型訓練，服務於智算中心、金融和互聯網等行業客戶。

今天，百度天池超節點已經實現了全棧國產。從核心部件到液冷系統，從整機架構到高速互聯，走通了完整的國產化路徑。

吉瓦級AIDC方面，百度把供電、製冷、IT和監控做成標準化預製模塊，在工廠完成集成測試，現場直接拼裝，建設周期可以縮短30%以上。

通過800V直流供電、相變冷卻、液冷架構和源網荷儲，其全鏈路供電效率達到98.5%以上，年均PUE低至1.08，讓每一度電釋放更多算力價值。

這就是百度智能雲的全棧AI基礎設施：

底層是國產算力和雲，把電力變成可用、可管、可持續的token；往上，是Agent Infra，把Token變成真正能做事的智能體；再往上，就是三類智能體協同工作，不但能把一件件任務做完，更重要的是把經驗留下來，變成企業下一次可以複用的能力。

四、着眼產業智能體，百度智能雲已轉起飛輪

百度智能雲為什麼把重心押在產業智能體這條賽道上？

沈抖給出的解釋是：過去三年，行業最大的誤判，是用模型能力的增長速度直接推算經濟增長的速度。

然而現實是，模型能力一直在快速發展，GDP卻沒有得到明顯提振。中間那道剪刀差，是因為模型能力沒有兌現到企業業務場景裏，缺少智能體與產業系統的結合，只能停在邊緣場景，形不成端到端閉環。

所以百度智能雲認為，辦公只是智能體進入企業的一種方式，真正需要專業交付，需要定製、也最有價值的，是企業生產經營的核心場景。

產業智能體補平的，正是模型能力與經濟增長之間那道鴻溝。

根據百度2026年Q2財報，百度AI業務收入125億元，佔百度一般性業務收入50%；AI雲基礎設施收入73億元，按年增長50%；GPU雲的收入按年增長283%。

這樣亮眼的增速，就是需求從「訓練推理算力」換擋到「Agent全棧運行時」的結果。

對百度智能雲來說，產業智能體就是正在轉起來的第二增長曲線：芯片、雲、模型、智能體四層相互放大，每一層的進步，都會為其它三層帶來更大的回報。

結語：辦公只是第一步，產業智能體纔是長期主戰場

AI產業，正處於轉型期。

電力用了三十年從照明變成全球基礎設施，互聯網用了二十年從門戶變成水電煤。AI今天還處在電燈發明後的第一個月，還沒有或者說剛開始產生經濟價值。

AI真正的經濟價值，取決於它能不能進入產業系統，變成企業每天運轉的一部分。產業智能體要解決的，正是這個「最後一公里」：讓模型能力不再停留在問答和演示，而是嵌入生產、研發、決策的閉環裏，補平技術與經濟增長之間的鴻溝。

走這條路需要芯片、雲、模型、應用的全棧能力，需要開放生態讓更多夥伴參與，也需要國產算力在安全合規和成本可控上承擔更大責任。

百度智能雲的探索，本質上是在為產業智能化搭一套基礎設施。正如沈抖所說：「智能體，讓⼤模型從⼀項技術，變成真正的經濟⼒量。」而產業智能體，就是這中間最關鍵部分。