车东西
作者 ｜ Janson
编辑 ｜ 志豪
日前，工信部下发两张L3级自动驾驶准入牌照 ，各个地区也加快了L3试点与路测标准的落地 ，由AI驱动的汽车智能化竞争正式进入实质性的代际跨越阶段。
然而，AI对产业的重构并不止于行驶过程中的“智驾”和“智舱 ” ，其触角已深入更上游、更复杂的研发设计环节。
当下 ，智能化正加速从“车内 ”走向“产线”，深度参与AI定义汽车 ，触及汽车工业最核心的生产力 。
这种转型的基础上 ，车企在选择AI伙伴时的逻辑也发生了根本性偏移 。
面对需要深度介入底层物理计算 、算法自主进化的研发环节，零散的功能方案已难以为继。
以汽车研发中极具挑战的风阻预测为例 ，传统模式高度依赖求解复杂的N−S（Navier-Stokes）偏微分方程 ，单次气动验证耗时长达10小时（CPU），设计师在长周期试错中 ，如同在“开盲盒 ” 。
百度伐谋在行业上的应用
而百度伐谋通过其“自我演化 ”的算法引擎，配合亚洲领先的独立汽车设计科技公司阿尔特的真实工程数据，成功将这一过程缩短至分钟级 ，实现了从“人工试错”到“自主演化 ”的跨越 。
助力汽车研发 ，只是超级智能体“百度伐谋 ”落地的一个切面。在刚刚举行的百度AI Day上，发布一个月来的伐谋 ，正加速走进物流 、制造、AI4S等千行百业的研发一线 ，将AI从“会对话”推向“能干活 ”，从辅助工具升级为重塑产业流程的生产力引擎 。
当AI开始走进车间和实验室 ，它就不再是对话框里的技术 ，而是产业流程中的一环 。
一 、告别10小时风阻“盲盒 ” 引入AI实时预测
在人工智能的发展历程中，AI正在从“对话式交互”的大众印象中开始升维 ，“工业生产力 ”中的应用进一步增多。
当大众的注意力还集中在生成式大模型如何撰写文案或生成图片时 ，AI的真实触角已经深入到了工业链条中最硬核 、也最复杂的环节之一——研发设计 。
AI不再仅仅是锦上添花的辅助工具，而是开始承担起解决物理世界复杂工程问题的核心重任 。
以汽车工业中的空气动力学设计为例 ，风阻系数（Cd）的每一次微降都直接关乎整车的续航与能耗表现。
然而 ，传统研发模式在此处长期面临着严重的效率瓶颈 。设计师通常依赖仿真软件求解复杂的N-S（Navier-Stokes）偏微分方程，耗时费力 。
要知道，如此复杂的方程在目前人类能力所及的范围中 ，还不能像一元二次方程一样取得明确的解析解 ，从而一次性得到最优答案。
为此，设计师只能不断地去调整设计 ，让风阻系数尽可能的优化。
百度伐谋在阿尔特汽车上的应用
在这种“设计—验证—再修改 ”的串行模式下，设计师在早期草图阶段完全无法获得实时反馈 ，风阻预测过程如同一场耗时巨大的“开盲盒”游戏 ，严重制约了研发的迭代速度 。
这一行业痛点在12月23日阿尔特（IAT）发布的“御风”智能预测系统中得到了实质性破解 。
该系统深度融合了百度智能云最新发布的自我演化超级智能体——百度伐谋，利用其强大的算法寻优能力对风阻预测模型进行底层重构。
百度伐谋的核心优势在于其能够通过大语言模型的推理能力与大规模进化搜索技术 ，模拟并压缩生物界亿万年的进化过程 ，在明确的评价标准驱动下，自主迭代寻找“全局最优解 ” 。
这种技术变革带来的直接结果是研发效率的代际质变 。通过将百度伐谋的算法模型与阿尔特积累的海量真实训练数据、以及先进的物理机器学习架构相结合 ，“御风 ”系统将原本长达10小时的验证周期缩短至分钟级。
更重要的是 ，其预测精度已非常接近真实的物理仿真水平，模型误差被成功控制在5%以内 。
这种从“小时级”到“分钟级 ”的飞跃，彻底颠覆了传统的汽车研发范式：研发流程从低效的串行循环升级为“边设计 、边验证 、边优化 ”的并行协同模式 。从第一张手绘草图开始 ，设计师就能获得AI提供的实时反馈 ，从而锁定车辆的低风阻基因。
在新能源汽车市场，风阻每降低10cts ，续航里程即可增加6km至8km 。
这意味着 ，AI对研发工具链的智能化改造，正在直接转化为整车续航能力的物理竞争力 ，助力企业在极致效能的竞争中占据先机 。
二、解密百度伐谋 从“人工试错”到“自主演化 ”
从上边的例子不难看出 ，在工业研发领域，算法开发长期被视为少数精英工程师的“手工艺活 ”。然而 ，随着AI工具链向生产力核心区的渗透 ，这种高度依赖人工经验的试错模式正迎来更替 。
12月25日的百度AI Day上透露的数据显示，百度智能云推出的超级智能体“百度伐谋”发布仅一个月 ，申请试用的企业已突破2000家 。这种热度的背后 ，是行业对一种能自主进化的“数字工程师 ”的迫切需求。
作为全球首个可商用的自我演化超级智能体，百度伐谋的核心逻辑在于模拟并超越顶尖算法工程师的工作流。
在传统的算法开发中，工程师需要经历“理解需求—编写算法—验证评估—手动调优 ”的漫长循环 。
百度伐谋的核心能力
而伐谋将这一过程封装进了一个“冷启动+自演化”的超级引擎中 。
首先 ，百度伐谋通过多智能体并发生成多样化的初始解，并在不同“岛屿 ”形成种群；
随后 ，利用大规模分布式集群进行并行的变异与交叉机制 ，在广阔的解空间中高速探索，从而发现人类经验难以触达的全局最优解。
这种进化的透明性彻底告别了传统机器学习的“炼丹黑箱 ” 。
以百度伐谋的合作伙伴阿尔特（IAT）在汽车领域的生产工具为例 ，其最新发布的造型AI“太乙”3.0版本 ，正是通过引入此类自演化能力，实现了从单一创绘工具向综合型研发设计平台的升级 。
为了让这种复杂的进化过程更普惠 ，百度伐谋构建了“对话式需求澄清 、自动评估器生成 、初始算法构建”三大核心能力。
在最新的产品升级中 ，伐谋推出了Web端、IDE插件等多种Agent形态，支持业务人员通过对话直接澄清需求 ，极大地降低了算法进入研发流程的阻力 。
针对工业级应用中最为敏感的数据安全问题 ，百度伐谋在AI Day上发布了全新的“生产级 ”本地评估方案 。
该方案采用“云端生成算法+本地完成评估 ”的架构，企业无需上传敏感的业务数据，只需在本地环境反馈评估指标 ，即可闭环享受云端的强大演化能力。
同时 ，针对算法随业务变化而衰减的痛点，升级后的动态调优能力能实时修正模型 ，确保系统始终维持在最优运行状态 。
这种从“人工试错”到“自主演化 ”的跨越 ，正在加速通过“同舟生态伙伴计划 ”向更广阔的科研与产业界辐射 。
百度伐谋“同舟生态伙伴计划”
当下 ，随着百度伐谋与阿尔特 、天津大学 、北京工业大学等生态伙伴的深度共创 ，其正在将顶尖算法转化为像电力一样触手可及的基础设施，寻找千行百业的“全局最优解 ”。
三、对话AI业务高管：构建“生态矩阵 ”赋能千行百业
如果说“风阻预测”的效率跨越只是一个起点 ，那么百度伐谋的真正野心在于将这种“自我演化 ”的能力沉淀为工业研发的通用底座 。
12月25日 ，车东西与百度伐谋负责人李安南和阿尔特汽车副总裁、AI.X Lab负责人刘亚彬进行了对话，他们就AI如何深度重构汽车生产力展开了深度复盘 ，揭示了“AI定义研发 ”背后的逻辑 。
李安南在开场谈到“自我演化”这个行业热词 ，他在现场给出了更高维度的定义。
百度伐谋负责人李安南
他指出，目前大多数所谓演化仅停留在“经验总结 ”或“记忆能力 ”层面 ，即通过试错避免重复错误 ，而伐谋的核心区别在于，它实现的是“寻优策略”的自动演进。
这种逻辑类似一位高级量产工程师 ，能够将复杂因素转化为量化模型 ，并在不同任务中自动调整策略，真正解决产业中的高价值难题 。
李安南预测 ，2026年产业界的“Manus时刻”（AI应用爆发点）很可能出现在这种自我演化智能体领域 ，因为它解决的是创新研发问题，而非简单的对话客服 。
在人才问题上 ，刘亚彬分享了车企的现实困境。他指出 ，既懂汽车工程又懂AI算法的复合型专家极度稀缺，阿尔特曾在算法研发中遭遇瓶颈 ，甚至难以确认最初的寻优空间是否正确 。
阿尔特汽车副总裁 、AI.X Lab负责人刘亚彬
对此，百度伐谋通过“对话式需求澄清 ”降低了门槛，让机器自动选择最优算法 ，省去了人与人之间反复迭代的过程 ，使算法研发周期从三个月缩短到一个多月，效率实现质变 。
针对AI幻觉问题在生产力工具中的挑战 ，刘亚彬说 ，AI在汽车设计中并不过分追求100%的准确率，只要能通过图形或数值展现特征变化趋势 ，帮助造型工程师即时看到修改效果 ，就具备工程使用价值。
李安南补充，伐谋驱动的代理模型已融入压力 、速度等物理规律 ，实现“数据+机理 ”的融合 ，从而保证预测趋势的可靠性，规避了“AI幻觉”的风险 。
从生态的角度来看 ，风阻预测只是AI进入研发底座的“第一扇窗 ” ，未来在NVH（噪声、振动与声振粗糙度） 、碰撞 、耐久性、电磁兼容性等复杂验证环节也可能会见到AI的身影 。
他们一致认为，随着模型能力的升级，AI对于生产力的升级会越来越强大。
结语：AI开始真正成为生产力工具的一环
当下 ，汽车智能化的下半场正在重构工业底座 。
AI也从车内交互走向研发产线 ，汽车研发的底层逻辑也正从“经验驱动 ”向“智能驱动”转型 。行业越来越意识到，真正有价值的AI ，不是能回答多少问题 ，而是能解决多少产业中的难题。
但AI解决产业难题，只有伐谋的加速进化还远远不够 ，更离不开高校 、科研机构以及企业的深度共创 。随着百度伐谋生态计划的发布 ，“AI定义研发 ”正从理念走向基础设施，从汽车走向千行百业 ，让更多懂产业 、懂系统、懂工程的人 ，一起参与到这场进化中来 。
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评论列表（4条）
我是视听号的签约作者“神都未醒”！
希望本篇文章《除了搞无人驾驶，AI还能让车跑得更远了？》能对你有所帮助！
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