算力暗战未平，智能体浪潮又起，百度智能云要抢下AI上车效率战

车东西（公众号：chedongxi）

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。

2026北京车展上，多家主流车企纷纷落地智能体应用，其覆盖范围不再局限于智能座舱，更延伸至汽车研发、制造、供应链管理、销售客服等环节。

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？

一、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）。

二、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。

三、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。

在项目管理、供应链管理、客服服务等通用场景，智能体已经开始替代重复性人工，百度智能云帮助吉利、潍柴、理想等企业打造的智能体，已接手信息整理、流程处理等基础工作，大幅提升基础办公效率。

▲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。

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。