摘要：你有没有过这样的感受？工作中遇到复杂问题，团队熬了几个月才找到的方案，结果效果平平；企业想优化流程，却卡在算法工程师短缺、调优效率低下的瓶颈里。更让人惊讶的是，有些难题人类钻研几十年都没突破，AI现在竟然能自主找到更优解。

你有没有过这样的感受？工作中遇到复杂问题，团队熬了几个月才找到的方案，结果效果平平；企业想优化流程，却卡在算法工程师短缺、调优效率低下的瓶颈里。更让人惊讶的是，有些难题人类钻研几十年都没突破，AI现在竟然能自主找到更优解。

就在11月13日的百度世界大会上，一款名为“百度伐谋”的超级智能体横空出世，直接打破了人们对AI的认知边界。这款由百度智能云打造的智能体，不仅能自我演化，还能在工业、金融、交通等场景中自动找出全局最优解，甚至能提出人类想不到的解决方案。

很多人可能会问，AI不是只能执行指令吗？怎么突然能自主“思考”了？这背后的跨越，其实是AI从“听话办事”到“主动探索”的质变。ChatGPT出现还不到三年，AI已经完成了能力维度的飞跃，而百度伐谋的出现，更是把这种飞跃推向了产业落地的新阶段。

百度伐谋本质上是一个多智能体系统，核心逻辑是让AI算法自己“进化”。简单理解，它就像一个由无数个算法工程师组成的团队，每个人都在独立探索解法，然后通过“优胜劣汰”的规则，留下最好的方案，再在此基础上继续优化。

它的工作流程说起来不复杂，但技术含量极高。收到自然语言指令后，系统会先让多个智能体并行寻找初始解法，这些解法既参考了人类专家的经验，也包含了AI的自主探索。之后，这些初始方案会被送到大模型中组合优化，形成新的算法。新算法还要经过专门的评估器打分，分数高的才能进入下一轮进化，直到找到最优解。

支撑这一切的是四项核心技术。首先是“冷启动初始化”，能快速构建高质量的初始方案，不用从零开始摸索；然后是“自适应多样性采样”，每个智能体团队独立进化，避免思路局限；接着是“领域专用评估器”，从正确性、效率等多个维度打分，确保方案靠谱；最后是分布式异步基础设施，能支持大规模并行运算，让进化过程更快。

这些技术听起来抽象，但效果很直观。在KernelBench测试中，它能让CUDA内核运算效率提升2.08到20.77倍；在MLE-Bench测试中，奖牌率达到43.56%，比人类中位数高出51.56%；在ALE-Bench测试中，得分1976.3，超过专门设计的ALE-Agent 5.2%。更关键的是，这些测试都是全自动运行，没有任何人类干预，也没有针对测试进行专门优化。（数据来源：百度伐谋技术报告，arXiv:2510.26144）

它能搞定的场景也很广。机器学习方面，能自动完成特征工程、模型融合，全程不用人工插手；组合优化领域，能自主设计算法，增强传统求解器的能力；数学问题上，在圆填充、不确定性不等式等问题中达到领先水平；甚至还能优化GPU内核，让计算效率大幅提升。

技术再牛，也要落地才有用。百度伐谋刚发布，就已经在多个行业展现出实力，有些案例让人不得不感叹AI的强大。

在金融领域，中信百信银行的“AphaMo”智能风控项目已经引入了百度伐谋，这也是伐谋首次在金融领域落地。银行风控是个大难题，不仅需要精准识别风险，还得在海量数据中挖掘有效特征，专业人才缺口很大。伐谋打造的“挖掘智能体”，能7×24小时不间断工作，特征挖掘效率直接提升100%，风险区分度也提高了2.41%。

更厉害的是后续的“模型智能体”，已经开始接手模型研发工作。初级模型工程师要花3天完成的开发任务，它只需要0.5天，效率提升83%，而且建出来的模型KS值比初级人员还高7%。这个项目还打造了“策略智能体”，覆盖风控的全流程，既能解决人才短缺问题，还能精准识别“看似有风险但实际优质”的客户，帮银行服务更广泛的客群。（数据来源：中国经济网，2025年11月13日报道）

不过这里要多说一句，中信百信银行之前曾因互联网贷款业务违规被罚款1120万元，前行长助理还被禁业五年。这也提醒我们，AI技术能提升效率，但企业在应用时，合规流程同样不能忽视。技术再先进，也要在规则框架内发挥作用。

在城市交通领域，伐谋的表现同样亮眼。现在很多城市的红绿灯配时都是固定的，或者靠人工根据经验调整，很难做到全局最优。伐谋通过对上千个红绿灯的配时进行大规模优化，精准找到了全局最优解，直接提升了整体交通效率。想想平时上下班遇到的堵车，或许未来靠AI就能轻松缓解，是不是很期待？

超级工程领域的案例更让人震撼。海上风电的电缆布置的难度堪比“三维迷宫”，不仅要考虑距离，还要兼顾环境、施工难度等多个因素，人工设计不仅耗时久，还容易有疏漏。伐谋直接产出了高质量的优化方案，找到的电缆路径比人工设计的更短，项目交付时间直接节省了数倍。

除此之外，伐谋还在水务、物流、能源等领域进行测试，预期能在降低能耗、提升效率方面发挥作用。在AI性能优化上，百度用它来优化LayerNorm、FlashAttention等CUDA算法，速度比PyTorch官方实现的还要快。

可能有人会说，AI自主优化也不是新鲜事了，谷歌之前不是发布了AlphaEvolve吗？确实，今年5月谷歌DeepMind发布的AlphaEvolve，也是一款能自主生成和优化算法的平台，基于Gemini大模型和进化算法开发。

AlphaEvolve的成绩也很亮眼，它优化了50年没有改进的矩阵最佳算法，把FlashAttention的核心效率提升了32.5%。更厉害的是，它和著名数学家陶哲轩合作，在67个数学难题中，75%的问题上复现了人类已知的最优解，20%的问题上直接超越了人类，还打破了56年来4×4复值矩阵乘法的算法瓶颈。（数据来源：搜狐网，2025年11月8日报道）

陶哲轩作为当代最顶尖的数学家，能和AI深度合作，本身就说明这种技术的潜力。AlphaEvolve还应用在谷歌内部，帮数据中心调度节省了0.7%的资源，还参与了TPU芯片设计。

但两者的定位有明显区别。AlphaEvolve更多集中在学术研究和谷歌内部应用，而百度伐谋是全球首个可商用的同类产品，更聚焦于行业落地。学术研究追求的是技术突破，而产业落地需要考虑兼容性、稳定性、成本等多个因素。百度伐谋能直接对接企业的实际需求，输入自然语言指令和数据就能产出解决方案，还支持代码生成和修改，这对于企业来说实用性更强。

另外，同类的学术研究大多集中在单点问题上，而百度伐谋能覆盖机器学习、组合优化、GPU内核生成、数学问题求解四大场景，跨领域能力更全面。对于企业来说，一款能解决多种复杂问题的工具，显然比只能处理单一问题的系统更有价值。

百度伐谋发布首日，就有超过1000家企业申请接入测试，覆盖交通、能源、金融、物流等多个行业。这也能看出，企业对于这种自主优化AI的需求有多迫切。（数据来源：百度智能云官方披露）

虽然百度伐谋的表现让人震撼，但我们也不能盲目乐观，任何新技术都有其局限性和风险。

首先是硬件成本的问题。伐谋依托昆仑芯一体机进行运算，简单的任务需要几小时，复杂的任务可能要数十小时甚至几天。对于中小企业来说，这样的硬件投入可不是个小数目，可能会成为接入的门槛。

其次是数据安全和隐私泄露风险。伐谋处理的很多数据都是敏感信息，比如金融领域的客户数据、交通领域的城市运行数据。网络安全专家表示，AI处理数据时，可能会不经意间泄露敏感信息，甚至被不法分子利用。一旦这些数据泄露，后果不堪设想。（数据来源：央视网快看，2025年11月8日报道）

再者是模型算法的安全风险。AI自主生成的算法，可能存在人类难以预判的漏洞。虽然伐谋有领域专用评估器，但评估器本身也可能有局限，无法覆盖所有风险场景。如果这些算法应用在关键领域，比如医疗、能源，一旦出现漏洞，可能会造成严重的损失。

还有业务合规的风险。就像中信百信银行的案例，即使有AI帮忙提升风控效率，也不能忽视业务本身的合规要求。AI只是工具，不能替代企业的合规审查流程。如果企业过度依赖AI，而放松了人工监管和合规把控，很可能会面临违规处罚。

最后是技术依赖的风险。如果企业过度依赖AI来解决复杂问题，可能会导致内部技术人员的能力退化。算法工程师长期不参与核心的算法设计和调优，久而久之可能会失去相关技能，这对于企业的长期发展来说，并不是一件好事。

面对这样的新技术，我们该如何看待和应对呢？这里有几点实在的建议，供大家参考。

对于企业来说，首先要明确自身的需求。如果业务中确实有大量复杂的优化问题，而且人工解决效率低、成本高，那么可以关注伐谋的测试反馈，评估自身的数据基础和硬件条件后，再考虑是否接入。不要盲目跟风，毕竟技术再好，不适合自己的业务也是白搭。

其次，接入之前一定要做好合规和安全评估。要确保数据采集、处理的过程符合相关规定，尤其是涉及用户隐私的数据，一定要做好加密和防护措施。可以建立专门的团队，负责AI生成方案的复核和风险排查，避免出现安全漏洞和合规问题。

对于中小企业来说，如果硬件投入超出预算，可以先从简单的场景入手，或者关注百度后续是否会推出更轻量化的版本。不一定非要一步到位，根据自身实力逐步推进，效果可能更好。

对于普通人来说，不用过度担心AI会取代自己的工作。从目前的情况来看，AI更像是一个高效的助手，能帮我们解决繁琐、复杂的优化问题，但它无法替代人类的创造力和判断力。与其担心被取代，不如主动了解这些新技术的逻辑和应用场景，学会利用AI提升自己的工作效率。

尤其是算法工程师、数据分析师等相关岗位的从业者，更应该主动学习AI自主优化的相关知识。未来的核心竞争力，可能不是会不会写算法，而是能不能驾驭AI生成更优的算法，能不能在AI的帮助下解决更复杂的问题。

百度伐谋的发布，不仅仅是一款产品的落地，更标志着AI发展进入了一个新的阶段。从执行指令到自主探索，从实验室研究到产业应用，AI正在以超出我们想象的速度进化。

李彦宏说，当AI能力成为原生能力，智能就不再是成本，而是生产力。这句话很有道理，AI正在帮我们提升决策质量、发现新的增长点，让成本更低、创新周期更短。

但我们也要清醒地认识到，AI的发展不是一蹴而就的，还有很多问题需要解决。硬件成本、数据安全、合规风险，这些都是需要行业共同努力攻克的难题。

未来，随着技术的不断迭代，AI自主优化智能体可能会走进更多行业，改变更多人的工作方式。我们既要有拥抱新技术的热情，也要有理性看待风险的冷静。

最后想问大家：你觉得AI自主进化会最先改变哪个行业？你所在的行业有没有适合AI优化的场景？欢迎在评论区留言讨论，一起聊聊AI的未来！

来源：大平哥（王者荣耀）一点号