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)

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，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、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)，“智能駕駛進入尋常百姓家的拐點已經(jīng)到來。”這一拐點的背后，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，也普遍面臨機柜、電力等基礎(chǔ)設(shè)施配套不足的現(xiàn)實困境。

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)進程。

洞察到這些痛點后，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模型強化學(xué)習(xí)效率也實現(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97%；即將于6月上市的天池256卡超節(jié)點已完成文心、DeepSeek、GLM、MiniMax等主流大模型適配，可實現(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能力的最強背書，也向行業(yè)釋放明確信號：智能駕駛的競爭勝負，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?！?/p>

他預(yù)測，未來全球日活智能體數(shù)（DAA）可能超過100億，遠超當(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；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)實聚焦用戶真實使用體驗，從“有沒有”進入“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，才能實現(xiàn)可持續(xù)運營。

針對智能體研發(fā)難、落地慢、成本高的痛點，百度在新全棧AI云體系中重點布局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——特斯拉將Grok接入車機后，實現(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。

廖龑認為，整個智能汽車正從“單點智能”走向“系統(tǒng)智能”，未來AI汽車將成為集老司機、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，活躍用戶量達到春節(jié)的4倍；搭載端到端AI語音后，車機伴聊交互次數(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，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)需要依托超算運行大型數(shù)字模型，單次推理驗證需要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，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、可彈性擴展的AI Infra作為支撐；另一方面，智能體在汽車全場景規(guī)?；涞?，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。