看不見的AI，看得見的回報：解讀百度世界大會的生產力密碼。

11月13日召開的百度世界大會上，當創始人李彥宏喊出“AI內化，讓智能成為生產力”這句話時，一個新的商業時代正在加速到來。

過去三年，企業對AI的認知停留在工具試用層面：用大模型寫文案、用AI客服省人力、用算法優化推薦。

但2025年的今天，AI正從外部工具進化為企業原生能力——它不再是降本增效的輔助，而是驅動增長、重構流程、甚至定義商業模式的第二生產力引擎。

這場變革的核心，是AI的內化：企業不再滿足于調用API，而是將AI能力深度融入業務流程，讓智能成為像水電煤一樣的基礎設施。

而這一趨勢，正在2025年被反復驗證。

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更關鍵的是，其40余項權威基準測試中，

語言與多模態理解能力已與Gemini-2.5-Pro、GPT-5-High持平。

這意味著，大模型不再是偏科生，而是能覆蓋企業從內容生產到客戶交互的全場景需求。

具身智能的工業落地，則讓AI從虛擬世界走進物理場景。

2025烏鎮峰會上，銀河通用Galbot機器人搭載GroceryVLA端到端具身大模型，在智慧零售場景中實現95%的抓取成功率——它能自動識別貨架上的商品，根據訂單需求完成取貨-分揀-打包全流程；

尚元智行的L4級無人駕駛物流車T300，已在多個園區實現夜間運輸、白天配送的商業化運營。

這些案例證明，AI不再是實驗室里的技術，而是能直接參與生產、物流、服務的數字員工。

AI芯片的成本革命，則為內化提供了算力底座。

百度新一代昆侖芯M100（2026年上市）針對大規模推理優化，M300（2027年上市）支持超大規模多模態訓練，配合天池512超節點（單節點可完成萬億參數模型訓練），將AI算力成本降低至企業可承受的范圍。

英偉達與三星合作的AI工廠，更將算力從云端數據中心延伸到生產車間——通過GPU與半導體制造工藝的結合，工業自動化中的質量檢測效率提升60%，能耗降低30%。

Gartner預測，到2026年50%的搜索引擎流量將被AI搜索替代。

餐飲企業通過其AI搜索優化服務，核心關鍵詞TOP3覆蓋率從21%提升至

79%，線上預約量增長135%。

其核心邏輯是：AI不僅能生成內容，更能理解用戶意圖——通過多模態語義識別與動態知識圖譜，將企業信息精準匹配到用戶的搜索場景中，實現內容-流量-轉化的閉環。

AI智能體（Agent），正在重構企業的工作流程。2025年被稱為AI智能體元年，Gartner預測，企業軟件中整合自主型AI的比例將從2024年的不足1%躍升至2028年的33%。

金蝶推出的小KAI產品，聚合了近20個智能體，覆蓋營銷、供應鏈、人力資源等領域：

毛利分析智能體能將產品盈虧分析從3天壓縮至10分鐘；

呆滯料智能體能提前90天識別庫存風險；

報價智能體將選配報價從數小時壓縮至3分鐘。

這些智能體不是替代人，而是增強人——它們將員工從重復勞動中解放，專注于戰略決策與創新。

AI與垂直行業的深度融合，正在催生新的商業模式。在醫療領域，科大訊飛曉醫APP下載量超2600萬，成為AI家庭醫生——它能根據用戶癥狀生成初步診斷建議，對接全國2000余家醫院的掛號系統；

在能源領域，艾草Ai與釘釘合作的能源AI一站式解決方案，通過靈樞臺平臺實現數據對接與智能體編排，推動能源企業從設備監控升級為智能運維。

這些案例證明，AI的價值不在于通用能力，而在于垂直場景的深度適配——只有與行業知識、業務流程結合，才能真正創造商業價值。

李彥宏在百度世界大會上提出內化AI能力的三個方向：代替重復性勞動、生產力無限供給、超越人類認知。這為企業提供了清晰的路線圖。

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第一步：從單點工具到流程嵌入。企業需要將AI能力深度融入核心業務流程，而不是為AI而AI。

例如，百度慧播星數字人在雙11期間服務83%的開播主播，不是因為數字人新鮮，而是因為它能實時互動+情緒表達，將直播間轉化率提升91%；

阿里千問項目全面對標ChatGPT，不是為了做一個聊天軟件，而是通過Qwen的開源技術優勢，構建C端AI助手+B端企業服務的生態閉環。

第二步：從技術驅動到業務驅動。AI的落地必須以業務價值為核心，而不是技術參數。AI搜索優化服務的核心不是生成多少內容，而是提升多少流量轉化；

企業需要建立業務-技術的協同機制，讓AI團隊深入理解業務需求，而不是閉門造車。

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第三步：從單一應用到生態構建。AI的內化不是買一個軟件，而是構建一個生態。

百度文庫、網盤的海外版Oreate用戶超120萬，秒噠海外版MeDo登頂Product Hunt，其背后是技術-產品-用戶的生態協同；

阿里啟動千問項目，核心是通過Qwen的開源生態，吸引開發者共建AI助手+垂直應用的生態。

企業需要開放API、共享數據，與合作伙伴共同構建AI生態，才能實現1+1>2的價值。

OpenAI在發布ChatGPT Agent后，隨即推出多項安全措施，限制高風險任務的自主執行；

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科大訊飛的星火行業分析師，通過行業數據適配+答案溯源機制，將幻覺問題降低至0.3%。

這些案例證明，AI的自主性需要與人類監督結合——企業需要建立AI決策-人類審核的雙機制，確保AI的輸出符合業務規則與倫理要求。

更關鍵的是，AI的價值在于釋放人的創造力。當AI代替了重復勞動，員工可以專注于戰略思考、創新設計、情感交互等AI無法替代的領域。

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例如，在金融領域，AI智能體可以完成信貸風控掃描+KYC審核，但最終的授信決策仍需要人類分析師的判斷；

在影視領域，可靈AI將制作成本降低至傳統方法的1/10，但創意策劃、劇本創作仍需要人類的情感與審美。

2025年的AI，正在從技術變量轉變為企業生產力的核心變量。對于企業而言，AI不是可選項，而是必選項——但關鍵不是用不用AI，而是如何讓AI成為企業的原生能力。

當百度的文心大模型5.0開始理解多模態需求，當阿里的千問項目準備對標ChatGPT，當具身智能機器人走進工廠車間，我們看到的不僅是技術的進步，更是企業生產力的第二次革命——第一次是機械化，第二次是智能化。

對于企業而言，現在需要做的，不是等待AI成熟，而是主動內化AI能力——將AI從外部工具變為內部引擎，讓智能成為企業的生產力基因。

因為，未來的企業競爭，本質上是AI內化能力的競爭。

AI不是未來，而是現在；不是工具，而是生產力。

企業的第二增長曲線，或許就藏在AI內化的每一步里。