12月25日，在某AI技术峰会上，一款名为“伐谋”的AI超级智能体引发行业关注。这款由头部云服务商推出的商用级智能体，在发布仅一个月内便吸引超2000家企业申请试用，覆盖物流、制造、科研等多个领域，通过模拟生物进化机制快速发现全局最优解，成为推动产业智能化升级的新引擎。
生态共创计划：开放核心能力，加速AI产业化
峰会上，“伐谋”团队正式发布“同舟生态伙伴计划”，面向高校实验室及行业软件企业开放核心算法能力。该计划旨在通过生态共建模式，降低AI技术落地门槛，加速其从实验室走向产业一线的进程。计划包含三大核心模块：
- 技术能力共享：开放智能体底层进化搜索框架，支持合作伙伴基于自身业务数据定制优化模型；
- 场景共创机制：联合生态伙伴开发行业专用解决方案，例如制造业排产优化、物流路径规划等；
- 资源扶持体系：为合作伙伴提供算力补贴、联合研发基金及市场推广支持。
“中国拥有全球最完整的工业体系，但传统产业中仍存在大量‘隐形天花板’——那些被锁在少数专家头脑中的优化算法。”某云服务商AI与大模型平台负责人指出，“通过生态计划，我们希望将这些顶尖算法转化为普惠型基础设施，让每家企业都能调用AI提升效率。”
智能体进化机制：压缩亿年进化至小时级
“伐谋”的核心竞争力源于其独特的进化搜索技术。该技术通过大语言模型与大规模进化算法的结合，模拟生物界数亿年的自然选择过程，将优化周期从传统方法的数月压缩至小时级。具体实现包含三个关键步骤：
- 问题空间建模：将业务问题转化为多维优化空间，例如制造业排产问题中的设备负载、交货期、成本等约束条件；
- 自适应进化搜索：通过遗传算法生成初始解集，利用交叉变异操作持续迭代，同时引入大语言模型进行动态策略调整；
- 实时环境反馈：根据业务数据变化自动修正搜索方向，例如物流场景中突发的交通管制或订单变更。
以某物流企业的货运规划为例，传统方法需人工调整3-5天才能找到近似最优解，而“伐谋”在2小时内即可生成包含动态路径、装载组合及应急预案的全局最优方案，且方案质量提升30%以上。
三大能力升级：破解产业落地痛点
基于超2000家企业的共创实践，“伐谋”团队针对通用性、生产级、持续性三大方向进行产品升级，系统性解决AI落地中的关键问题。
通用性升级：零代码接入，业务人员可直接使用
针对传统算法优化中“需求描述难、评估器编写门槛高”的痛点，新版本推出多形态接入方案：
- Web端交互界面：支持自然语言描述业务需求，系统自动转化为优化目标；
- CLI命令行工具：适配开发环境，支持脚本化调用；
- IDE插件集成：在主流开发工具中直接调用优化服务。
某制造企业工程师反馈：“过去优化排产方案需要写200行Python代码，现在通过对话界面10分钟就能完成需求配置，业务人员也能直接参与算法调优。”
生产级保障：本地评估，数据安全可控
为满足企业级应用对数据隐私的要求，新版本采用“云端生成+本地评估”架构：
- 算法模型在云端训练生成；
- 加密后下载至客户本地环境；
- 基于本地业务数据完成评估；
- 仅回传评估指标至云端。
这种模式既保证了算法的先进性，又避免了敏感数据外流。测试数据显示，某金融机构在使用本地评估方案后，算法迭代效率提升40%，同时完全符合数据合规要求。
持续性优化：动态环境下的自适应进化
针对业务场景的动态变化，新版本引入持续学习机制：
- 实时数据监控：通过API接口对接业务系统，捕捉订单、库存等关键指标变化；
- 增量式模型更新：仅调整受影响部分的算法参数，避免全局重新训练；
- 多目标权衡：在成本、效率、质量等维度间自动寻找动态平衡点。
某电商平台在618大促期间应用该机制后，系统自动将配送优先级权重从平时的“成本优先”调整为“时效优先”，使订单履约率提升18%。
产业影响：从“智能涌现”到“价值涌现”
“人工智能正在跨越从‘智能涌现’走向创造真实价值的‘效果涌现’的新临界点。”某云服务商负责人强调，“当AI深入产业核心，解决排产混乱、物流低效等具体问题时，其价值将远超实验室里的参数竞赛。”
目前，“伐谋”已形成覆盖20+行业的解决方案库，包括：
- 制造业：设备预测性维护、柔性生产线调度；
- 物流业：动态路径规划、仓储空间优化；
- 科研领域：新材料配方搜索、生物实验设计。
随着生态伙伴计划的推进，这款AI超级智能体正从技术工具演变为产业基础设施。正如某高校实验室负责人所言：“过去需要博士团队研究半年的算法，现在本科生通过‘伐谋’平台就能快速实现，这彻底改变了科研范式。”
在AI技术深度融入产业的今天，“伐谋”的实践证明：当超级智能体与生态共创结合，不仅能破解传统产业的优化难题，更将推动整个工业体系向智能化、自适应化方向演进。这场由算法进化驱动的产业变革，或许才刚刚拉开序幕。