作者 | 郭月

编辑 | 志豪

Baidu Create 2026 大会上，地平线创始人兼 CEO 余凯公开谈及地平线与百度智能云的深度合作：数据系统、计算系统、存储系统的核心工作负载，都与百度智能云有深度合作。

与此同时，汽车行业正迎来全新竞争浪潮，继算力之后，智能体成为决定车企竞争力的关键变量，开始在汽车行业内全面渗透。

对于车圈玩家而言，要紧跟汽车智能化浪潮，既需要强大的 AI Infra 支撑大规模模型训练与推理，也需要完善的智能体基础设施（Agent Infra）承载海量智能体的开发、部署与持续迭代。

谁能同时铺好这两条路，谁就能在汽车智能化时代掌握核心话语权。

在这个关键节点，百度智能云给出了系统性解决方案。

▲百度智能云升级为面向大规模智能体应用的新全栈 AI 云

会上，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖正式官宣：依托昆仑芯、AI 云、文心大模型、智能体等全链路技术与产业实践，百度智能云正式升级为面向大规模智能体应用的新全栈 AI 云，并确立两大核心目标：打造 " 每瓦性能更强、性价比更高的 AI Infra" 及 " 单位 Token 智能水平最好的 Agent Infra"。

▲ AI Infra、Agent Infra 全面升级

当算力与智能体成为汽车智能化的竞争关键，新全栈 AI 云将如何为行业赋能？

01.

智驾算力需求暴涨

算力基建破解行业焦虑

Baidu Create 2026 大会现场，有行业高管明确表态，" 智能驾驶进入寻常百姓家的拐点已经到来。" 这一拐点的背后，是算力需求的指数级增长。

随着智驾研发范式从 BEV+Transformer 演进至端到端，再到 VLA 模型，训练算力需求暴涨。

据行业人士测算，单套 VLA 模型单次训练算力消耗超过 5000 PFlops，一家智驾企业同时进行多个模型训练，动辄需要万卡级算力支撑。在此背景下，行业掀起 " 囤卡 " 狂热，算力比拼进入白热化。

然而不少企业逐渐发现，即便大量囤卡，也普遍面临机柜、电力等基础设施配套不足的现实困境。

在此背景下，车企与智驾企业自建算力基建的弊端日益凸显：建设周期漫长、运维成本居高不下、硬件资源利用率偏低，重资产投入还极易拖累算法迭代速度与整车研发进程。

洞察到这些痛点后，百度智能云在 AI Infra 层面持续发力，从模型训推优化、算力集群搭建、数据中心建设三大维度实现突破，打造性能领先、高性价比的专业 AI 算力服务。

▲ AI Infra 算力基础设施全新升级

在模型训练与推理层面，百度智能云通过分层池化架构将 KV Cache 命中率提升至 90% 以上，搭配 AFD 分离、PD 分离等深度优化，长链路 Agent 推理性能较主流开源引擎提升 3 倍，基础训练效率领先开源社区 1 倍以上，Agentic 模型强化学习效率也实现翻倍提升。

在算力硬件与集群层面，昆仑芯 P800 已落地交付多个万卡集群，有效训练率达 97%；即将于 6 月上市的天池 256 卡超节点已完成文心、DeepSeek、GLM、MiniMax 等主流大模型适配，可实现推理效率提升 50%，同时支持按需灵活搭建百万卡级超大规模算力集群。

在数据中心建设层面，吉瓦级 AIDC 采用 " 网络向心布局 " 创新模式，将算力中心建设周期缩短约 30%。

多重能力叠加之下，百度智能云筑牢了稳定、高效、可弹性扩容的 AI Infra，精准匹配行业长期算力发展需求。

地平线与百度智能云的合作就是对整个百度 AI Infra 能力的最强背书，也向行业释放明确信号：智能驾驶的竞争胜负，不再只取决于芯片硬件本身，更取决于芯片背后的云端算力底座。

在 Baidu Create 2026 开幕式上，李彦宏还首次提出 AI 时代的 " 度量衡 " ——日活智能体数（Daily Active Agents，简称 DAA）。

▲李彦宏提出日活智能体数是 AI 时代的 " 度量衡 "

他指出，业界普遍关注的 Token 并不代表终局，"Token 只是代表成本，并不代表收益；它衡量的是投入，而不是产出。"

在他看来，DAA 大致对应移动互联网时代的 DAU（日活用户数），" 衡量一个平台和生态的繁荣，更应该看的是 DAA 这个指标，关注有多少 Agent 在给人类干活，并交付结果。"

他预测，未来全球日活智能体数（DAA）可能超过 100 亿，远超当前全球 DAU 最高的 Meta（超过 34 亿）。

02.

智能体基础设施：

汽车智能化竞争的新门槛

如果说算力基础设施构筑了汽车智能化的底层根基，那么智能体便是紧随算力之后，拉开车企之间差距的又一核心要素。

汽车行业中，智能座舱往往是用户最先感知智能体价值的场景。

过去几年随着大模型、智能体上车，座舱的竞争逻辑已经彻底转变，2023 到 2024 年，车企扎堆把 " 搭载大模型 " 当作新车卖点；到了 2026 年，座舱大模型已成为标配，如同车轮和底盘一样基础。

行业竞争也从盲目堆砌花哨功能，转向务实聚焦用户真实使用体验，从 " 有没有 " 进入 " 好不好用 " 的深层比拼。

智能体不仅出现在座舱，更向汽车研发设计、生产制造、供应链管理、营销售后等场景渗透，成为车企降本增效、提质升级的重要抓手。

不过，当前绝大多数车企不具备自研成熟智能体的底层能力。

从技术门槛来看，打造一款可用的智能体，需要同步攻克长上下文管理、持久记忆存储、多工具协同调用、多终端运行环境适配等一系列技术难题，对多数车企而言门槛极高。

从成本维度来看，智能体背后是成本难题。有行业高管指出，以往人机一小时对话约消耗 20 万 Token，如今一项复杂 Agent 任务即可达到同等消耗规模。

智能体一旦面向全量用户提供服务，Token 消耗将呈指数级增长，单纯依靠堆砌算力无法化解成本压力，唯有从架构层面提升单位 Token 的智能产出效率，才能实现可持续运营。

针对智能体研发难、落地慢、成本高的痛点，百度在新全栈 AI 云体系中重点布局 Agent Infra 智能体基础设施，让车企无需从零攻坚底层技术，就能快速搭建、部署自有智能体。

▲ Agent Infra 智能体基础设施全新升级

在架构层面，百度智能云将传统 MaaS 模型服务升级为 Token Factory 词元工厂，以 Agent-first 理念重构整体架构，减少 Token 重复计算，推理生成速度较行业平均水平提升约 25%，兼容文心、DeepSeek、GLM、MiniMax 等国产主流大模型，为车企提供高性价比的 Token 服务。

同时，百度 Harness Engineering 驾驭工程正式发布。依托百度版驾驭工程，用户在使用浏览器、Office 等工具来处理办公场景上的任务时，成功率可以达到 95%；同样任务，相比 OpenClaw 可减少 23% Token 消耗。

03.

智能体重构汽车产业

新全栈 AI 云撑起汽车智能化跃迁

依托新全栈 AI 云底层能力，百度智能云的智能体解决方案已在汽车行业全面落地。

▲百度全栈 AI 支持中国汽车产业链智能化跃迁

在 Create 大会 AI+ 汽车分论坛上，百度地图产品架构师廖龑表示，整个汽车行业上半年最大的趋势之一，是以特斯拉为代表的 " 座舱 + 智驾深度融合 " 模式引发行业跟进——特斯拉将 Grok 接入车机后，实现了复杂意图理解、智驾控制与自然对话的打通，中国多家主流车企在北京车展上纷纷推出各自的本土化类 Grok 产品。

廖龑认为，整个智能汽车正从 " 单点智能 " 走向 " 系统智能 "，未来 AI 汽车将成为集老司机、贴心助手与情绪伙伴于一身的全能出行超级智能体。

与这一趋势呼应的，是真实用户数据的印证：今年五一期间，百度地图 "AI 副驾 " 累计服务突破 2 亿人次，活跃用户量达到春节的 4 倍；搭载端到端 AI 语音后，车机伴聊交互次数较传统语音提升 13 倍以上，且闲聊已成为最高频的使用场景——这说明用户在车内对情绪陪伴的需求已经真实涌现，"AI 出行用户心智 " 正在形成。

本次大会，百度地图正式发布整车 AI 座舱智能体平台 DuDuClaw" 嘟嘟虾 "，向车企开放底层能力；同时推出百度地图 CLI 工具以及国内首家发布的地图开发智能体 MAPYA，支持自然语言生成代码与 AI 调用。

▲百度地图发布整车 AI 座舱智能体平台 DuDuClaw" 嘟嘟虾 "

截至目前，百度地图已服务超 400 万开发者，其 AI 副驾也在今年五一期间累计服务超 2 亿人次；百度智能汽车地图解决方案累计搭载车辆超过 5000 万辆，从面向人到面向 AI，百度地图将持续以 AI 重构汽车智能化体验，同时让每一个 Agent 都能用好地图，让每一程出行更智能。

座舱只是智能体落地的其中一站，更深远的影响，正在汽车研发、制造、供应链管理乃至售后等场景发生。

百度的 Agent Infra 已被引入研发设计、生产制造、供应链管理、营销售后等环节。

▲百度智能云帮助某车企生产全过程整体上云

更值得关注的是，智能体正在向高价值场景渗透。在研发领域，百度智能云已经跑出了标杆案例。

就风阻仿真验证场景来说，传统汽车要完成这一任务需要依托超算运行大型数字模型，单次推理验证需要 10 个小时，一天只能迭代一次，研发效率极低。

百度智能云为某企业打造了风阻优化智能体，通过大模型搭建代理模型，替代原复杂模型完成快速初步评估，单次推理仅需 1 分钟。研发团队可以高频次迭代优化设计方案，方案成熟后再通过原生超算模型最终核验，研发周期被大幅缩短。

同样的方法可复制到碰撞测试、应力分析、工程仿真等更多研发领域，智能体在研发场景的落地空间远比想象中更大。

04.

结语：AI 云正在重新定义汽车

汽车行业正从 " 软件定义汽车 " 全面迈向 "AI 定义汽车 "，所有智能化创新应用，都离不开 AI 云这一核心底层底座。

一方面，智能驾驶的模型训练与推理，需要稳定、高效、可弹性扩展的 AI Infra 作为支撑；另一方面，智能体在汽车全场景规模化落地，也依赖可承载海量应用开发、部署与迭代的 Agent Infra。

百度智能云升级新全栈 AI 云，夯实 AI Infra 与 Agent Infra 两大能力底座，为行业铺就智能化发展的 " 高速通道 "，助力车企破解智能体研发、落地与成本难题，推动车企与相关供应链企业提质增效。

未来，每一辆智能汽车、每一次人车智能交互、每一座汽车智能制造工厂，都将与 AI 云深度绑定。

AI 云，正在重新定义汽车，也正在重新定义未来出行方式。