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算力暗戰(zhàn)未平,智能體浪潮又起,百度智能云要搶下AI上車效率戰(zhàn)

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車東西(公眾號:chedongxi)
作者 | 郭月
編輯 | 志豪

Baidu Create 2026大會上,地平線創(chuàng)始人兼CEO余凱公開談及地平線與百度智能云的深度合作:數(shù)據(jù)系統(tǒng)、計算系統(tǒng)、存儲系統(tǒng)的核心工作負(fù)載,都與百度智能云有深度合作。

與此同時,汽車行業(yè)正迎來全新競爭浪潮,繼算力之后,智能體成為決定車企競爭力的關(guān)鍵變量,開始在汽車行業(yè)內(nèi)全面滲透。

2026北京車展上,多家主流車企紛紛落地智能體應(yīng)用,其覆蓋范圍不再局限于智能座艙,更延伸至汽車研發(fā)、制造、供應(yīng)鏈管理、銷售客服等環(huán)節(jié)。

對于車圈玩家而言,要緊跟汽車智能化浪潮,既需要強(qiáng)大的AI Infra支撐大規(guī)模模型訓(xùn)練與推理,也需要完善的智能體基礎(chǔ)設(shè)施(Agent Infra)承載海量智能體的開發(fā)、部署與持續(xù)迭代。

誰能同時鋪好這兩條路,誰就能在汽車智能化時代掌握核心話語權(quán)。

在這個關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),百度智能云給出了系統(tǒng)性解決方案。


▲百度智能云升級為面向大規(guī)模智能體應(yīng)用的新全棧AI云

會上,百度集團(tuán)執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖正式官宣:依托昆侖芯、AI云、文心大模型、智能體等全鏈路技術(shù)與產(chǎn)業(yè)實(shí)踐,百度智能云正式升級為面向大規(guī)模智能體應(yīng)用的新全棧AI云,并確立兩大核心目標(biāo):打造“每瓦性能更強(qiáng)、性價比更高的AI Infra”及“單位Token智能水平最好的Agent Infra”。


▲AI Infra、Agent Infra全面升級

當(dāng)算力與智能體成為汽車智能化的競爭關(guān)鍵,新全棧AI云將如何為行業(yè)賦能?

一、智駕算力需求暴漲 算力基建破解行業(yè)焦慮

Baidu Create 2026大會現(xiàn)場,有行業(yè)高管明確表態(tài),“智能駕駛進(jìn)入尋常百姓家的拐點(diǎn)已經(jīng)到來。”這一拐點(diǎn)的背后,是算力需求的指數(shù)級增長。

隨著智駕研發(fā)范式從BEV+Transformer演進(jìn)至端到端,再到VLA模型,訓(xùn)練算力需求暴漲。

據(jù)行業(yè)人士測算,單套VLA模型單次訓(xùn)練算力消耗超過5000 PFlops,一家智駕企業(yè)同時進(jìn)行多個模型訓(xùn)練,動輒需要萬卡級算力支撐。在此背景下,行業(yè)掀起“囤卡”狂熱,算力比拼進(jìn)入白熱化。

然而不少企業(yè)逐漸發(fā)現(xiàn),即便大量囤卡,也普遍面臨機(jī)柜、電力等基礎(chǔ)設(shè)施配套不足的現(xiàn)實(shí)困境。

在此背景下,車企與智駕企業(yè)自建算力基建的弊端日益凸顯:建設(shè)周期漫長、運(yùn)維成本居高不下、硬件資源利用率偏低,重資產(chǎn)投入還極易拖累算法迭代速度與整車研發(fā)進(jìn)程。

洞察到這些痛點(diǎn)后,百度智能云在AI Infra層面持續(xù)發(fā)力,從模型訓(xùn)推優(yōu)化、算力集群搭建、數(shù)據(jù)中心建設(shè)三大維度實(shí)現(xiàn)突破,打造性能領(lǐng)先、高性價比的專業(yè)AI算力服務(wù)。


▲AI Infra算力基礎(chǔ)設(shè)施全新升級

在模型訓(xùn)練與推理層面,百度智能云通過分層池化架構(gòu)將KV Cache命中率提升至90%以上,搭配AFD分離、PD分離等深度優(yōu)化,長鏈路Agent推理性能較主流開源引擎提升3倍,基礎(chǔ)訓(xùn)練效率領(lǐng)先開源社區(qū)1倍以上,Agentic模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)效率也實(shí)現(xiàn)翻倍提升。

在算力硬件與集群層面,昆侖芯P800已落地交付多個萬卡集群,有效訓(xùn)練率達(dá)97%;即將于6月上市的天池256卡超節(jié)點(diǎn)已完成文心、DeepSeek、GLM、MiniMax等主流大模型適配,可實(shí)現(xiàn)推理效率提升50%,同時支持按需靈活搭建百萬卡級超大規(guī)模算力集群。

在數(shù)據(jù)中心建設(shè)層面,吉瓦級AIDC采用“網(wǎng)絡(luò)向心布局”創(chuàng)新模式,將算力中心建設(shè)周期縮短約30%。

多重能力疊加之下,百度智能云筑牢了穩(wěn)定、高效、可彈性擴(kuò)容的AI Infra,精準(zhǔn)匹配行業(yè)長期算力發(fā)展需求。

地平線與百度智能云的合作就是對整個百度AI Infra能力的最強(qiáng)背書,也向行業(yè)釋放明確信號:智能駕駛的競爭勝負(fù),不再只取決于芯片硬件本身,更取決于芯片背后的云端算力底座。

在Baidu Create 2026開幕式上,李彥宏還首次提出AI時代的“度量衡”——日活智能體數(shù)(Daily Active Agents,簡稱DAA)。


▲李彥宏提出日活智能體數(shù)是AI時代的“度量衡”

他指出,業(yè)界普遍關(guān)注的Token并不代表終局,“Token只是代表成本,并不代表收益;它衡量的是投入,而不是產(chǎn)出。”

在他看來,DAA大致對應(yīng)移動互聯(lián)網(wǎng)時代的DAU(日活用戶數(shù)),“衡量一個平臺和生態(tài)的繁榮,更應(yīng)該看的是DAA這個指標(biāo),關(guān)注有多少Agent在給人類干活,并交付結(jié)果。”

他預(yù)測,未來全球日活智能體數(shù)(DAA)可能超過100億,遠(yuǎn)超當(dāng)前全球DAU最高的Meta(超過34億)。

二、智能體基礎(chǔ)設(shè)施:汽車智能化競爭的新門檻

如果說算力基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)筑了汽車智能化的底層根基,那么智能體便是緊隨算力之后,拉開車企之間差距的又一核心要素。

汽車行業(yè)中,智能座艙往往是用戶最先感知智能體價值的場景。

過去幾年隨著大模型、智能體上車,座艙的競爭邏輯已經(jīng)徹底轉(zhuǎn)變,2023到2024年,車企扎堆把“搭載大模型”當(dāng)作新車賣點(diǎn);到了2026年,座艙大模型已成為標(biāo)配,如同車輪和底盤一樣基礎(chǔ)。

行業(yè)競爭也從盲目堆砌花哨功能,轉(zhuǎn)向務(wù)實(shí)聚焦用戶真實(shí)使用體驗(yàn),從“有沒有”進(jìn)入“好不好用”的深層比拼。

智能體不僅出現(xiàn)在座艙,更向汽車研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈管理、營銷售后等場景滲透,成為車企降本增效、提質(zhì)升級的重要抓手。

不過,當(dāng)前絕大多數(shù)車企不具備自研成熟智能體的底層能力。

從技術(shù)門檻來看,打造一款可用的智能體,需要同步攻克長上下文管理、持久記憶存儲、多工具協(xié)同調(diào)用、多終端運(yùn)行環(huán)境適配等一系列技術(shù)難題,對多數(shù)車企而言門檻極高。

從成本維度來看,智能體背后是成本難題。有行業(yè)高管指出,以往人機(jī)一小時對話約消耗20萬Token,如今一項復(fù)雜Agent任務(wù)即可達(dá)到同等消耗規(guī)模。

智能體一旦面向全量用戶提供服務(wù),Token消耗將呈指數(shù)級增長,單純依靠堆砌算力無法化解成本壓力,唯有從架構(gòu)層面提升單位Token的智能產(chǎn)出效率,才能實(shí)現(xiàn)可持續(xù)運(yùn)營。

針對智能體研發(fā)難、落地慢、成本高的痛點(diǎn),百度在新全棧AI云體系中重點(diǎn)布局Agent Infra智能體基礎(chǔ)設(shè)施,讓車企無需從零攻堅底層技術(shù),就能快速搭建、部署自有智能體。


▲Agent Infra智能體基礎(chǔ)設(shè)施全新升級

在架構(gòu)層面,百度智能云將傳統(tǒng)MaaS模型服務(wù)升級為Token Factory詞元工廠,以Agent-first理念重構(gòu)整體架構(gòu),減少Token重復(fù)計算,推理生成速度較行業(yè)平均水平提升約25%,兼容文心、DeepSeek、GLM、MiniMax等國產(chǎn)主流大模型,為車企提供高性價比的Token服務(wù)。

同時,百度Harness Engineering駕馭工程正式發(fā)布。依托百度版駕馭工程,用戶在使用瀏覽器、Office等工具來處理辦公場景上的任務(wù)時,成功率可以達(dá)到95%;同樣任務(wù),相比OpenClaw可減少23% Token消耗。

三、智能體重構(gòu)汽車產(chǎn)業(yè) 新全棧AI云撐起汽車智能化躍遷

依托新全棧AI云底層能力,百度智能云的智能體解決方案已在汽車行業(yè)全面落地。


▲百度全棧AI支持中國汽車產(chǎn)業(yè)鏈智能化躍遷

在Create大會 AI+汽車分論壇上,百度地圖產(chǎn)品架構(gòu)師廖龑表示,整個汽車行業(yè)上半年最大的趨勢之一,是以特斯拉為代表的“座艙+智駕深度融合”模式引發(fā)行業(yè)跟進(jìn)——特斯拉將Grok接入車機(jī)后,實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜意圖理解、智駕控制與自然對話的打通,中國多家主流車企在北京車展上紛紛推出各自的本土化類Grok產(chǎn)品。

廖龑認(rèn)為,整個智能汽車正從“單點(diǎn)智能”走向“系統(tǒng)智能”,未來AI汽車將成為集老司機(jī)、貼心助手與情緒伙伴于一身的全能出行超級智能體。

與這一趨勢呼應(yīng)的,是真實(shí)用戶數(shù)據(jù)的印證:今年五一期間,百度地圖“AI副駕”累計服務(wù)突破2億人次,活躍用戶量達(dá)到春節(jié)的4倍;搭載端到端AI語音后,車機(jī)伴聊交互次數(shù)較傳統(tǒng)語音提升13倍以上,且閑聊已成為最高頻的使用場景——這說明用戶在車內(nèi)對情緒陪伴的需求已經(jīng)真實(shí)涌現(xiàn),“AI出行用戶心智”正在形成。

本次大會,百度地圖正式發(fā)布整車AI座艙智能體平臺DuDuClaw“嘟嘟蝦”,向車企開放底層能力;同時推出百度地圖CLI工具以及國內(nèi)首家發(fā)布的地圖開發(fā)智能體MAPYA,支持自然語言生成代碼與AI調(diào)用。


▲百度地圖發(fā)布整車AI座艙智能體平臺DuDuClaw“嘟嘟蝦”

截至目前,百度地圖已服務(wù)超400萬開發(fā)者,其AI副駕也在今年五一期間累計服務(wù)超2億人次;百度智能汽車地圖解決方案累計搭載車輛超過5000萬輛,從面向人到面向AI,百度地圖將持續(xù)以AI重構(gòu)汽車智能化體驗(yàn),同時讓每一個Agent都能用好地圖,讓每一程出行更智能。

座艙只是智能體落地的其中一站,更深遠(yuǎn)的影響,正在汽車研發(fā)、制造、供應(yīng)鏈管理乃至售后等場景發(fā)生。

百度的Agent Infra已被引入研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈管理、營銷售后等環(huán)節(jié)。

在項目管理、供應(yīng)鏈管理、客服服務(wù)等通用場景,智能體已經(jīng)開始替代重復(fù)性人工,百度智能云幫助吉利、濰柴、理想等企業(yè)打造的智能體,已接手信息整理、流程處理等基礎(chǔ)工作,大幅提升基礎(chǔ)辦公效率。


▲百度智能云幫助某車企生產(chǎn)全過程整體上云

更值得關(guān)注的是,智能體正在向高價值場景滲透。在研發(fā)領(lǐng)域,百度智能云已經(jīng)跑出了標(biāo)桿案例。

就風(fēng)阻仿真驗(yàn)證場景來說,傳統(tǒng)汽車要完成這一任務(wù)需要依托超算運(yùn)行大型數(shù)字模型,單次推理驗(yàn)證需要10個小時,一天只能迭代一次,研發(fā)效率極低。

百度智能云為某企業(yè)打造了風(fēng)阻優(yōu)化智能體,通過大模型搭建代理模型,替代原復(fù)雜模型完成快速初步評估,單次推理僅需1分鐘。研發(fā)團(tuán)隊可以高頻次迭代優(yōu)化設(shè)計方案,方案成熟后再通過原生超算模型最終核驗(yàn),研發(fā)周期被大幅縮短。

同樣的方法可復(fù)制到碰撞測試、應(yīng)力分析、工程仿真等更多研發(fā)領(lǐng)域,智能體在研發(fā)場景的落地空間遠(yuǎn)比想象中更大。

結(jié)語:AI云正在重新定義汽車

汽車行業(yè)正從“軟件定義汽車”全面邁向“AI定義汽車”,所有智能化創(chuàng)新應(yīng)用,都離不開AI云這一核心底層底座。

一方面,智能駕駛的模型訓(xùn)練與推理,需要穩(wěn)定、高效、可彈性擴(kuò)展的AI Infra作為支撐;另一方面,智能體在汽車全場景規(guī)模化落地,也依賴可承載海量應(yīng)用開發(fā)、部署與迭代的Agent Infra。

百度智能云升級新全棧AI云,夯實(shí)AI Infra與Agent Infra兩大能力底座,為行業(yè)鋪就智能化發(fā)展的“高速通道”,助力車企破解智能體研發(fā)、落地與成本難題,推動車企與相關(guān)供應(yīng)鏈企業(yè)提質(zhì)增效。

未來,每一輛智能汽車、每一次人車智能交互、每一座汽車智能制造工廠,都將與AI云深度綁定。

AI云,正在重新定義汽車,也正在重新定義未來出行方式。

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