终于解惑了，百度伐谋到底是啥.... 上次去百度世界大会，他们发布了：百度伐谋；私底下有不少朋友问我是什么？带着疑问，今天特意跑了一趟线下发布会，听完全程；说实话，解惑了。 说下什么是伐谋？过去用大模型，基于已有知识库找答案（RAG），但「伐谋」不一样，它是一个「不知疲倦的超级数学家」。 怎么理解呢？ 负责人打了一个特别形象的比方：就像石油勘探。以前找石油（找最优解），靠老师傅经验，这儿钻个眼，那儿钻个眼，凭直觉。 现在伐谋做法是：利用AI推理能力，在大量可能性里，模拟几亿年的生物进化过程，把过程压缩到几小时甚至几分钟，通过不断“优胜劣汰”，找到连人类专家都想不到的「全局最优解」。 所以，智远认为，它是一个agent组合形成的AI agency；我看发布会，喜欢看数据和案例。今天看到很多，不过重点记住三个有意思的。 一，造车（阿尔特汽车）。 以前做汽车风阻验证，依赖仿真软件，算一次要10个小时；现在接入伐谋，通过AI自我演化，把预测误差控制在5%以内。 这意味着设计师画个草图，瞬间能知道这车风阻大不大，这是研发范式的重构。 第二个是北京工业大学，中国空间站用色谱仪，既要体积小又要分离效率高；传统方法靠人去试错，调参数。结果AI直接进化出了一个人类从未见过的“构型设计”，体积更小，效率更高。 第三个是天津大学的案例。 他们做防灾减灾科研，具体点说，是滑坡灾害预警；在这个领域，核心痛点一个字：急。灾害来临时，黄金救援时间很少，但背后科研预测却「慢」得让人绝望。 以前慢在哪？即使有经验的研究生团队，要从海量数据里选模型、调参数，通常是以周为单位来计算的 。 李老师举了个真实例子： 他们曾经让2名研究生去处理一个新场景的迁移预测，两个人埋头苦干了5天，跑出来的数据比常规方法还差；这就很尴尬了，因为灾害不等人，但科研不得不等。 现在用了百度伐谋呢？他们把数据、任务扔给AI，让它在算法空间里去「优胜劣汰」；结果同样任务，只用了1名研究生，一下午时间跑出了准确率高达91%的最优方案 。 现场有个数据：发布才一个月，申请试用TOB企业已经超过了2000家。 为什么这么多B端企业买账？因为物流调度、工厂排产、能源预测这些领域，人类经验已经用到极致了，再想提升1%效率，都难如登天。 所以，百度伐谋要把进化引擎开放出来，让AI帮你去试错，去进化；我觉得未来产业进化，指日可待。先说这么多。