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“有了AI，现在做科研的范式发生了深刻的变革。 ”北京工业大学副教授苗扬对AI的作用很笃定 。6月3日 ，百度伐谋探访系列活动首站走进苗扬团队 。北京商报记者了解到 ，包括中国空间站“微型电子鼻”色谱柱的新构型 、PEM电解槽制氢系统故障检验模型等课题均基于伐谋实现优化。
所谓伐谋，是百度推出的一款可商用自我演化超级智能体，苗扬团队的实践展示了AI for Science（人工智能驱动的科学研究）领域从“人工试错 ”到“自动演化 ”的科研范式转变。Global Info Research 的调研数据显示 ，2024 年全球AI for Science自身的市场收入已达33.63亿美元 ，撬动下游生物医药、新材料等万亿级产业 。科研周期的压缩，正在转化为产业效率的杠杆 。
6月3日下午 ，苗扬带着团队成员与百度伐谋产品团队坐在一起 ，不是为了发布产品，而是展示一种已经发生的科研协作方式。他与百度的渊源从在北航读博时就已开始 ，从PaddlePaddle到伐谋 ，苗扬形容双方是“共同成长” 。
在苗扬的团队，伐谋是直接介入算法寻优的科研团队 。以中国空间站“微型电子鼻 ”色谱柱为例 ，“传统色谱仪在轨体积重量大 ，更换补给带来经费压力。团队基于伐谋对微柱结构进行建模和演化搜索，优化后的构型在流场均匀性、低压降等关键指标上表现更优 ，体积缩小 、排布更紧密 ” ，团队成员王森向北京商报记者介绍 。
站在国家中长期发展的角度，氢能被认为是未来能源的重要方向，制氢安全不言而喻 。团队成员贾鑫珂展示了PEM电解槽制氢系统的故障检测：原有深度学习模型准确率已经较高 ，继续提升非常困难 ，“之前我们自己选择最有可能的变量，变量非常多 ，大概有100多个。现在可以通过伐谋 ，组装不同的模型 、卷积网络的层数和架构，根据不同的数据来选择变量” 。基于伐谋优化后模型测试准确率由92.26%提升至95.04% 。
这不是孤立的案例。苗扬团队长期研究空间站环控生保、氢能系统 、旋转机械等高可靠场景 ，传统科研方式依赖经验加仿真反复试错 ，周期长 、费用高，且容易陷入局部最优 。伐谋的介入改变了试错逻辑 ，它可以通过多条支线并行演化 ，根据科研人员设定的评估指标持续迭代 。
“学习、使用伐谋的成本大幅度降低，无论是时间 、精力还是难度。 ”苗扬告诉北京商报记者 ，他的实验室里有机械工程等专业的学生 ，非计算机科班出身，但“同学们很容易上手操作，很快就能得到结果 ”。百度伐谋产品团队介绍 ，伐谋不是传统意义上的大模型对话工具 ，在高校实验室场景下，它是把高水平算法优化能力接入科研流程中 ，让跨学科师生也能够更高效地完成模型设计 、参数搜索和方案验证 。
从高校实验室延伸出去 ，这种“自动演化”的逻辑正在进入产业 。在青岛港项目的原型演示中，基于伐谋的集装箱调配算法优化后运转效率提升10% ，相当于每年增加数百万集装箱吞吐量；在工厂生产排产的场景中 ，面对400多个生产任务分配至几十台生产设备的复杂排产需求，依托伐谋迭代出最优调度方案 ，整体生产效率提升6.31%；金融领域 ，伐谋帮助银行优化风控模型，减少因授信不准确造成的经济损失。
苗扬说：“在知识爆炸的时代 ，获取知识容易 ，但想要拥有智慧并不容易，关键是怎么把知识综合应用、做相应的研判 。 ”
技术的较量终究要落在应用里 。大模型榜单之外，AI竞争已进入比拼深度与广度的阶段。百度2026年一季度财报显示 ，AI业务收入136亿元 ，占百度一般性业务收入的52% 。从科研实验室到产业现场，效率革命的终点 ，是财报上的真金白银 。
（文章来源：北京商报）
