智东西

作者 | 王涵

编辑 | 漠影

今天，9月16日，智能经济论坛座无虚席。

来自产业界、学界的专家学者们共聚一堂，讨论的只有一件事：AI智能体到底给产业带来了什么变化？

进入2026年，国内外AI巨头把AI办公打成To B最热战场。个人专属工作台、数字人同事、企业智能体等产品层出不穷，疯狂抢占办公中的每一个环节。

在这场狂欢中，百度智能云却提出一个新判断：办公赛道会被通用智能体消化，模型能力的发展应该与经济效益关联，智能体的真正战场，在企业真实的经营场景里。

要触及这一层，就需要产业与智能体深度协同，产业智能体应运而生。

一、企业需要三种智能体，百度智能云全包了

百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖在主旨演讲中给出一组数字：企业⾥的任务本质上分三类，其中20%是⽇常运营任务，30%是专业领域任务，50%是真正决定企业经营的核⼼任务。

对应这三种任务，企业需要三种不同的智能体，即通用智能体、专业智能体和定制智能体。

通用智能体负责的，是企业⽇常运营中的基础⼯作，包括一些整理和对齐信息、协调资源等。百度智能云认为，通⽤智能体带来的变化，是把办公能⼒变成随时可调⽤的基础能⼒。人们就可以将更多注意力转移到专业任务和核⼼场景⾥。

百度搭子就是对应这一需求的产品。

该产品搭建了3层Harness架构和3层记忆体系，可以灵活调用各类技能和资源，还可以记住用户的使用偏好，越用越顺。

截至目前，百度搭子的月活有674.30万，环比增长1063.79%，过去一个月用户增长近9倍，位列AI办公智能体增速第一。其已经完成150次迭代，企业版发布15个套件、96项技能。

在专业领域，百度提供了专业智能体矩阵。

百度伐谋负责组合优化类问题，百度秒哒负责应用开发类问题，百度胜算负责数据类问题，百度一见负责视觉类问题，百度Hogee负责营销类问题，百度文心快码负责代码类问题。

正如前文所说，企业有50%的业务，是体现自身独特流程、数据、know-how的核心任务，而这是企业最重要的核心业务，所用的智能体就必须量身定制。

对此类需求，百度智能云把搭子同款技术开放给企业，推出了百度搭子开放平台。该平台提供企业级智能体开发及运行服务，技术底座同源、企业级运行保障、安全可控，支持公有云、VPC、私有化等灵活部署。

同时，通过将其打造为完全开放的生态平台，技能、套件和应用可更方便接入与分享。企业可通过搭子使用第三方能力，也能把自己的能力放到搭子上服务更多客户。

百度智能云将围绕产业智能体落地，建立互惠互利的开放生态，且不会向生态伙伴抽佣。

沈抖在演讲中强调，这三类智能体不能变成企业里一个个新的烟囱，企业真正需要的，是围绕真实任务，把这些智能体组织成一套能协同、能闭环、能对结果负责的系统，形成一套产业智能体操作系统。

这套系统向上承接任务，判断需要哪类智能体参与；中间连接企业的知识、数据、权限、工具和流程；向下调度云上的算力、存储和安全资源。

简单说，它把智能体、企业系统和底层云资源组织在一起，让智能体真正跑在业务里。

二、80%央企、100%主流车企都在用，产业智能体开始带来真效益

这样一套工具真的能给企业带来实实在在的效益吗？

沈抖在现场披露，目前全国有80%的央企、100%的主流车企以及800+金融机构、具身智能企业都在与百度智能云合作，将产业智能体带入真实生产环境中。

例如，保险金融服务集团泰康把智能体用在了医疗健康、风控合规、销售运营这些核心场景。比如“展业合规智能体”，过去展业申请要靠人工一项项审，规则来源多、变化快，口径也不容易统一。

现在智能体先理解申请里的关键信息，匹配适用规则，逐项给出判断和依据，审核人员再复核确认。

今年4月，泰康正式部署了百度智能云的智能体开发平台，到现在已经上线3500多个智能体，日均消耗Tokens达到200亿。

南方电网通过百度胜算的数据本体能力，把设备、告警、台账、检修记录以及它们之间的业务关系组织起来。结合AI工作台，连接多个业务系统，为多个核心业务构建了十多个智能体应用。

国内头部整车研发企业阿尔特与百度智能云一起，把百度伐谋接入阿尔特现有最好的CFD仿真系统，让伐谋快速生成、筛选可行的风阻设计方案，再结合物理规律和高精度仿真验证，不断演化出更好的方案。

120轮演化之后，伐谋找到了更好的解。在保证风阻预测精度的前提下，一次风阻评估从过去数小时缩短到秒级，效率提高了几百倍。

这些案例说明，产业智能体已经开始带来真效益，从边缘辅助走向核心业务决策与生产研发。

三、芯片、云、模型、应用全栈能力都配套，百度智能云从最底层搭起堡垒

这套操作系统和智能体要跑起来，不能只靠应用层，必须有底层Infra和算力支撑。

智能体竞争本质就是AI云竞争。

这句话一点都不假。据国际数据机构IDC预测，到2030年，全球活跃Agent数量将到达22.16亿个，年复合增长率139%。几十亿的智能体会连续调用模型、数据、工具和系统，将带来超过100吉瓦级的推理需求。

这就对Agent Infra提出了更高的要求。

百度智能云的Agent Infra，让模型彻底资源化：超过150个顶尖模型，随时切换，随时调用。过去6个月，通过推理引擎层面的深度优化，其智能体的长链路推理性能提升3倍以上。

同时，百度智能云还提供Agent Cloud，可以做到万级沙盒百毫秒级热启动，智能体身份和权限统一管理，安全保障覆盖智能体开发到运行的全过程，智能体执行链路全程可追溯，核心指标实时监控，便于整体管控。

Agent Infra的底层，依赖性能更强、效能更高的算力集群。要让产业智能体真正跑起来，算力成本必须持续降下来，服务也必须足够稳定。

昆仑芯至今已为互联网、能源、金融、制造、汽车、运营商、教育等多个行业建设了全国产昆仑芯集群。

百度天池超节点已经在全国多地智算中心完成了千柜级规模部署，成功支撑万亿参数大模型训练，服务于智算中心、金融和互联网等行业客户。

今天，百度天池超节点已经实现了全栈国产。从核心部件到液冷系统，从整机架构到高速互联，走通了完整的国产化路径。

吉瓦级AIDC方面，百度把供电、制冷、IT和监控做成标准化预制模块，在工厂完成集成测试，现场直接拼装，建设周期可以缩短30%以上。

通过800V直流供电、相变冷却、液冷架构和源网荷储，其全链路供电效率达到98.5%以上，年均PUE低至1.08，让每一度电释放更多算力价值。

这就是百度智能云的全栈AI基础设施：

底层是国产算力和云，把电力变成可用、可管、可持续的token；往上，是Agent Infra，把Token变成真正能做事的智能体；再往上，就是三类智能体协同工作，不但能把一件件任务做完，更重要的是把经验留下来，变成企业下一次可以复用的能力。

四、着眼产业智能体，百度智能云已转起飞轮

百度智能云为什么把重心押在产业智能体这条赛道上？

沈抖给出的解释是：过去三年，行业最大的误判，是用模型能力的增长速度直接推算经济增长的速度。

然而现实是，模型能力一直在快速发展，GDP却没有得到明显提振。中间那道剪刀差，是因为模型能力没有兑现到企业业务场景里，缺少智能体与产业系统的结合，只能停在边缘场景，形不成端到端闭环。

所以百度智能云认为，办公只是智能体进入企业的一种方式，真正需要专业交付，需要定制、也最有价值的，是企业生产经营的核心场景。

产业智能体补平的，正是模型能力与经济增长之间那道鸿沟。

根据百度2026年Q2财报，百度AI业务收入125亿元，占百度一般性业务收入50%；AI云基础设施收入73亿元，同比增长50%；GPU云的收入同比增长283%。

这样亮眼的增速，就是需求从“训练推理算力”换挡到“Agent全栈运行时”的结果。

对百度智能云来说，产业智能体就是正在转起来的第二增长曲线：芯片、云、模型、智能体四层相互放大，每一层的进步，都会为其它三层带来更大的回报。

结语：办公只是第一步，产业智能体才是长期主战场

AI产业，正处于转型期。

电力用了三十年从照明变成全球基础设施，互联网用了二十年从门户变成水电煤。AI今天还处在电灯发明后的第一个月，还没有或者说刚开始产生经济价值。

AI真正的经济价值，取决于它能不能进入产业系统，变成企业每天运转的一部分。产业智能体要解决的，正是这个“最后一公里”：让模型能力不再停留在问答和演示，而是嵌入生产、研发、决策的闭环里，补平技术与经济增长之间的鸿沟。

走这条路需要芯片、云、模型、应用的全栈能力，需要开放生态让更多伙伴参与，也需要国产算力在安全合规和成本可控上承担更大责任。

百度智能云的探索，本质上是在为产业智能化搭一套基础设施。正如沈抖所说：“智能体，让⼤模型从⼀项技术，变成真正的经济⼒量。”而产业智能体，就是这中间最关键部分。