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今天上午，我去了百度智能云大會現場。 沈抖一上臺，拋出一個很直白的判斷：我們正站在「智能經濟時代」的起點。 三十年前，互聯網的核心是「信息流通」，它徹底改寫了人類社會的效率。今天，沈抖說，我們走到了智能體的時代。
為什么是智能體？它和傳統互聯網的區別到底在哪？ 如果說，互聯網把人和信息連起來，那么，智能體，就是把人和「結果」連起來。 在互聯網的邏輯里，信息是關鍵資源。你要查天氣，得自己打開APP，看氣溫、降水；你要買東西，得自己比來比去，挑選下單。 互聯網的作用，是讓你「獲取信息更快」。但最后的判斷和執行，還是得靠你自己動手。 智能體的邏輯完全不一樣。 你只要問一句「明天要不要帶傘」，它會自己去查天氣，結合你的出行時間、地理位置，最后直接告訴你「要帶」。 說白了，它替你把整個流程都走完了，給你一個能直接用的答案。 沈抖在臺上說，未來幾乎每一個場景、每一個崗位，都會出現不止一個智能體，甚至可能有幾十個。聽上去有點夸張，但換個角度想，其實挺好理解。 想象一下，你開了一家小咖啡館。 在互聯網時代，你需要做的事情是：建個公眾號，把菜單放上去，接入外賣平臺，再做做廣告。互聯網幫你解決的是「讓別人找到你」。 但在智能體的時代，你會有一整套「虛擬員工」：
這些智能體各司其職，像團隊一樣協作，比過去幾個人維持的小店運轉快得多，也穩得多。 所以，這就是互聯網和智能體的根本區別：
互聯網讓你更快接觸到信息，但信息越多，人反而越累。智能體出現，要幫人把問題拆開、資源整合、任務執行，最后交付一個結果。 換句話說，互聯網價值在于「讓你更快知道」，智能體的價值在于「讓你不用自己動手」。 這也是為什么沈抖敢說，AI創造的價值會遠遠超過互聯網。因為互聯網解決「溝通和連接」，而智能體要解決的是「生產和經營」。 一個讓人看見世界，一個能直接替人把事情辦了；當每個環節都可能被智能體接管，企業的運轉邏輯就會被徹底重構。 所以，這才是「智能經濟時代」真正的含義。
智能體很厲害，但很多人會問：這么復雜的AI，靠什么才能跑起來？ 沈抖的意思很簡單：給它裝上「四個輪子」：算力、模型、數據、治理。這四樣缺一不可。 什么是算力？ 算力是發動機。馬力夠不夠，直接決定了這輛車跑得快不快。大模型為什么這么燒錢？因為它要不停地算，算得慢了，體驗立馬崩。 百度在這塊干的活，就是把「車的發動機」換大、換穩。 比如： 網絡要更快，機器之間得能高速對話；卡和卡之間要配合好，不能有的拼命跑，有的在干等；推理階段也得順，最好是你剛提問，它就能立刻吐出第一個字，而不是讓你盯著屏幕發呆。 說白了，核心在解決一個問題：別讓智能體「卡」在那里，要讓它隨時都能跑起來。 有了算力，還有什么？模型。 因為模型像車的設計圖，是變速箱。模型作用，決定AI能不能聽懂你、能不能把任務拆開來完成。 這兩年大家總聽到一個詞，「強化學習」。別被嚇到，其實特別直白：就像養寵物，做對了給點獎勵，它就會更快學會。 AI 也是這樣，光背書沒用，它得在真實反饋里反復試錯，才能越干越聰明。 另外，模型不是越大越好。大模型通用性強，但有些場景更適合「小而專」的模型。比如銀行要做風控，用一個專門為金融訓練的小模型，效果可能比巨無霸更好，還便宜。 有了模型，自然離不開數據；數據是燃料。你油箱里沒油，車肯定跑不動。油要是臟了，還可能熄火。 現實里，很多團隊都卡在這一步。沈抖在現場說：很多公司做項目，50%～80% 的時間，其實都耗在數據治理上——采集、清洗、標注、版本管理……光整理數據，就能把人累趴下。 所以，百度現在把這部分做成工具化，幫開發者把「臟活累活」自動化；這樣大家不用天天陷在表格里，而能專心琢磨怎么讓智能體更聰明。 換句話說，智能體再厲害，沒有干凈、充足的數據，也只能是巧婦難為無米之炊。 最后一個輪子是治理。這聽上去抽象，但特別關鍵。為什么？ 請你想象一下，路上如果沒有紅綠燈、沒有交規，車再快，也遲早撞一起；AI 也是這樣。沒有監控、回溯、權限、安全這些機制，它隨時可能出錯，出了問題還查不到。 沈抖說：要把 AI 當作「真正的生產系統」來管。 所以，給智能體裝了全套「黑盒可視化」：輸入了什么、怎么算的、哪一步慢了、最后為什么得出這個結果，都能追蹤；再加上企業級的權限和安全，AI 才敢真正進廠、進店、進業務。 所以，過去上云更多為了「省錢」，不用自己買服務器了；現在，AI 跑在云上，直接幫企業創造價值。 如果這四個輪子合起來，就對應一句話： 算力，讓AI不掉鏈子；模型，讓AI更聰明；數據，讓AI有東西可學；治理，讓AI敢放心用。
說這么多，聽起來很厲害，有沒有案例呢？當然。 先說制造業。大家都知道，制造業有個特別麻煩的事：標準作業流程（SOP）。 一臺機器怎么裝，一道工序怎么走，以前都得靠老師傅手把手教，新人學起來慢，還經常出錯。出一次錯，輕則返工，重則整條生產線停擺。 現在，有了智能體，做法完全變了；工廠只要上傳一段「正確操作的視頻」，AI就能把流程拆開，自動生成一份SOP。更厲害的是，它還能在現場「盯著你」，發現錯誤馬上提醒。 沈抖在現場親自演示了一個例子： 工人戴上手套，開始組裝散熱風扇。結果裝反了。以前這種情況，往往要等質檢才發現，前面幾十個產品可能都已經錯了。 但智能體當場就喊：「步驟錯誤，請檢查。」工人一改方向，馬上過關。 看起來是個小細節，但背后意義很大；在制造業，每一個小錯誤都會累積成巨大的成本。AI把SOP生成和錯誤檢測自動化，等于是「實時質檢員」+「新人培訓師」合二為一。 換句話說，過去工廠靠經驗傳承，現在工廠有了「數字老師傅」；它不知疲倦，不會走神，永遠在幫你把關。 另一個讓我印象很深的案例，是教育。 很多人學英語，最大痛點是開不了口；對著冰冷的課本，很難有學習的氛圍；對著普通AI口語工具，總覺得怪怪的，像在和一個機器人說話。 百度這次玩了個新花樣：直接請「吳彥祖」來當你的口語老師。 在現場，沈抖直接和「吳彥祖」對話學英語。 演示中，沈抖說，Would you please study every day？AI立刻回答：「這樣說不太自然，母語者會說 study hard to make progress every day。」 太逗了。更有意思的是，它還會根據學生的水平調整難度。 如果你剛入門，它就跟你練簡單句，糾正發音；如果你已經能聊復雜話題，它就拋出更難的問題，幫你練邏輯和表達。 而且別忘了，這里還有個加持點：吳彥祖的「虛擬形象」，學生面對的是自己喜歡的明星在耐心陪練。 這點很重要，因為學習不是光靠知識，還需要情緒。一個熟悉又親切的虛擬老師，會讓你更愿意開口，也更容易堅持下去。 這就是智能體和過去AI工具的區別，有了人設，有了互動感，學習成了更自然的交流。 除了教育，還其他案例嗎？比如：零售業。 零售行業節奏有多快？每天要盯門店數據、看市場趨勢、分析對手價格，一旦慢半拍，可能就被競爭對手搶走顧客。 以前這些活，基本得靠分析師團隊，一個星期才能出一份像樣的市場報告。現場演示里，他們讓一個零售企業的管理者提了個需求：
結果，AI智能體主動規劃，幾分鐘就生成了一份圖文并茂的市場報告。 對零售企業來說，這能直接決定生死的效率差，因為快一步，就可能提前抓住一個爆款；換句話說，智能體在零售業的角色，是「決策助理」。 當然，這是冰山一角。 像汽車行業的客服，或者游戲里的NPC，也都已經開始用上智能體了，這里我不細說了。 今天現場真正打動我的，是看到百度智能體，已經實實在在落到生產、學習、經營這些場景里，像一股「新型勞動力」一樣在發揮作用。
案例一個比一個炫，但問題是：百度為什么要下這么大功夫？真正想抓住什么？ 沈抖在臺上給出的答案很直接：要讓「云」完成一次角色轉變，從過去的成本中心，變成未來的價值中心。 過去企業上云為了省錢，今天這個理由已經撐不住了。因為智能體要進廠房、進課堂、進商場，直接參與生產和經營。 那上云的目的，變成了要直接幫企業多賺錢，智能體得和業務綁在一起，成為企業的新引擎。再直白點，云要變成新的「操作系統」。 為什么是百度？ 一方面，百度手里有厚實的 AI 積累。文心大模型這些年在不斷進化，從理解能力到推理速度，都在持續升級。 今天的發布會上，還帶來了一批新東西：更快的推理引擎、更靈活的行業小模型，還有一整套給企業用的智能體開發工具鏈。 沈抖強調，這些是圍繞算力、模型、數據、治理四個底座做的工程化打磨，不需要炫技。 另一方面，百度有場景。 制造業的 SOP、教育里的虛擬老師、零售的市場報告、汽車客服，這些是百度智能云已經跑通的案例。 換句話說，百度要把 AI 打包進企業的日常運轉里，和其他云廠商相比，百度走的路線更「智能優先」，一開始就把 AI 放在云的核心位置。 所以，回顧信息化時代，企業上 ERP、CRM，是為了讓信息流通；到了智能體時代，要解決的就是「誰來幫我決策，誰來替我執行」的問題。 沈抖反復提到一句話：云智一體，智能優先。 背后意思是，未來企業不會再把 AI 當作外接的工具，而像電力、水一樣，嵌入到每一個環節，成為新的操作系統。 從上午的發布會也能看出來： 不管是計算底座的升級，還是行業模型的推出，或全鏈路數據治理和多智能體協作框架，百度，都在拼命搭建一個「企業智能化的基礎設施」。 說到底，它要做整個智能體生態的底層。 所以，當百度反復強調「云智一體」時，在提醒大家：智能體正快速變成新的生產力；誰能更快一步，把它變成自己的操作系統，誰就能在下一個周期占到先機。 低調的沈抖，回來了。 和去年見他時，場景不一樣了，整個人看上去更挺拔，感覺最近有健身；這次，他帶著算力、模型、數據、治理這些底層能力的升級，還有對「智能體時代」的回答。 問題是：企業準備好了嗎？ |
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