正在上海举行的世界人工智能大会（WAIC）上，百度的“伐谋”智能体无疑是焦点之一。它不像一个只会聊天、写诗的AI，更像一位深谙生产排程、物流规划和工艺优化的“老师傅”，能帮企业找到降本增效的“最优解”。

在大会间隙，扬子晚报/紫牛新闻记者专访了百度伐谋产品负责人李安南，听他们讲述了这款“自我演化决策智能体”如何让AI真正走进工厂、港口和实验室，尤其是在制造业大省江苏，它已经成为科研的“加速器”，正在为800万公顷松林站岗。

从“聊天”到“决策”，AI的新型工业进化

“伐谋是什么呢？是用了基础大模型的能力，去做算法代码生成、做算法研究，伐谋希望把这样的能力自动化。”采访伊始，李安南用一个生动的比喻解释了伐谋的核心逻辑。

简单来说，伐谋就像一个不知疲倦的“超级算法工程师”。你给它需求和数据，它就能在一个循环里不断尝试、推演，最终帮你找到某个场景下的全局最优解。

李安南说，伐谋的大逻辑就是让人类把认知沉淀成一个可验证的问题，然后让AI自己不断去寻找答案，而不是靠人一遍遍对话。

这种能力被应用于两大类场景：一是企业生产环节，如港口调度、制造排产；二是前沿科研，如新材料研发、疾病检测。它们的共同点是，都有一个明确的标准来衡量“好”与“坏”。

江苏智造的“新学徒”：用AI找到更优解

作为制造业大省，江苏是伐谋落地的重要阵地。采访中，李安南透露，他们最近在苏州举办了一场线下交流会，接触了大量本地的“隐形冠军”企业。

李安南感慨道，这些企业迫切需要用“智慧大脑”来规划产线、提升产能。过去，这些决策高度依赖“老师傅”的经验，但老师傅排出的只是一个“可行解”，而AI能帮他们找到“更优解”。

“江苏有很多这样的企业，他们可能不在大众视野里，但在自己的领域里是区域龙头，产值几十亿甚至上百亿。”李安南表示，这部分企业是伐谋重点服务的对象。因为AI创造的价值足够高，比如提升5%的产能，对于一个10亿产值的工厂就是5000万的收益，这笔账很容易算得过来。

攻克“老师傅”难题：不是替代，而是“超级助手”

在推广过程中，最大的难点是什么？“不是技术，是动力。”李安南坦言。

对于一线的业务师傅来说，AI的引入可能意味着工作流程的改变，甚至是对自身经验的挑战和复刻。“除非老板推动，否则师傅们每天工作很忙，不太愿意主动去尝试新东西。”

伐谋的破解之道是：不做颠覆者，而是做“超级助手”。

“我们的核心逻辑是，帮师傅提效，而不是打断他的工作流。”负责人解释道，比如在生产排程场景，师傅们习惯用Excel表格。伐谋的输入和输出也是Excel，师傅们不需要改变习惯，顺手把表格给AI，AI排完再把结果给师傅。

“以前可能需要派人去跟师傅聊，问这行不行那行不行，师傅肯定很烦。现在AI能自动生成图形界面，把每条产线的订单排布可视化，这本身就是师傅工作流的一部分。”

这种“润物细无声”的切入方式，旨在让AI成为老师傅的得力干将。团队相信，总会有一两个愿意拥抱新事物的“急先锋”师傅，当他们用AI创造出远超他人的生产力时，其他人自然会跟上。

“这就像当年的纺织厂，用机器切割代替手工剪刀，一开始也有人抵制。但当用新机器的学徒干得比所有人都好时，大家就明白了，挡不住了。”

从“可用”到“好用”，伐谋2.0更懂企业

今年5月，伐谋正式升级为2.0版本，最大的变化是从一个技术人员的算法工具，变成了直接面向业务专家的应用。

“我们跑了上百家工厂、港口、物流企业，最大的认知就是：纯讲技术，业务师傅听不懂。但你跟他说这个算法能帮你把产值提升5%，他就有感觉了。”

伐谋2.0聚焦生产排程、物流规划、工艺优化三大场景，强化了对话式推演能力。业务专家不需要一开始就把所有规则写成说明书，只需要看方案、指出哪里不符，系统就能继续理解、调整、优化。

“越用越懂企业”，是伐谋2.0的目标。企业不需要先花大量时间梳理业务逻辑，而是让业务专家在使用过程中，逐步把经验沉淀为可复用的AI资产。

江苏科研的“加速器”：为800万公顷松林站岗

除了产业应用，伐谋在科研领域也大放异彩，其中就包括与南京林业大学的合作。

松材线虫病被称为“松树癌症”，传播快、防治难。南林大林海峰教授团队长期研究如何在其早期阶段，即树木尚未明显变色时，通过多光谱数据识别病害。

“伐谋参与了科研分析过程，帮助团队更快地筛选出对早期病害更敏感的关键线索。”李安南介绍，过去需要人工逐组试错，现在伐谋通过多轮评估，将前期特征组合筛选和消融实验时间压缩了约80%。

南林大这项技术已在江苏、辽宁、安徽等省份规模化应用，累计推广面积超200万亩，为国家节约防治成本约7亿元，守护着我国800万公顷的松林资源安全。

“引入伐谋后，预计可节约相关成本约3000万至5000万元，并有望支撑约50万至100万亩重点风险松林的早期预警能力提升。”

扬子晚报/紫牛新闻记者  徐晓风