2026年世界人工智能大会在上海开幕之际，百度集团执行副总裁沈抖在接受媒体专访时透露，公司已将"日活智能体数"（DAA）作为核心评估指标，取代传统Token消耗量和产品月活等维度。这一战略转向标志着AI产业进入以实际价值为导向的新阶段，引发行业对技术落地路径的深度思考。
在深圳供电局的实践中，智能体技术展现出颠覆性价值。该单位引入智能运维系统后，原本需要多人协同处理的设备告警排查工作，现仅需1名操作人员即可完成。这种垂直场景下的效率跃升，用传统DAU指标难以衡量，却真实反映了智能体创造的业务价值。百度内部统计显示，只有通过客户验收并持续产生效益的智能体才会被计入DAA，确保数据真实反映技术落地效果。
支撑DAA体系运转的是百度构建的三层智能体矩阵：顶层是集成搜索、编码、数据分析等能力的通用智能体"百度搭子"；中层包含代码生成、生产排程、数字人直播等垂直领域智能体；底层则通过开放算力、模型和开发平台，赋能行业客户自主构建解决方案。这种分层架构既保证基础能力覆盖，又满足个性化需求，形成完整的生态闭环。
技术实现层面，百度重点打造两大基础设施。AI Infra涵盖自研昆仑芯芯片、AIDC机房和百舸集群调度系统，为智能体运行提供算力保障；更关键的Agent Infra则构建了从意图识别到安全运维的全生命周期管理体系。沈抖强调，相同大模型接口配合不同成熟度的"驾驭工程"，最终落地效果可能相差数倍，成熟系统能将无效交互降低60%以上。
在百度内部，智能体已深度融入办公场景。沈抖演示了会议文档权限扫描流程：将包含内部链接的文件交给"百度搭子"，系统在数秒内识别出无权限链接并自动提交申请。这种自动化处理覆盖了日程管理、邮件处理等80%的标准化工作，使管理者能专注于战略决策。数据显示，百度智能体自主完成率已达行业平均水平的2.3倍，有效缩小了不同用户间的操作能力差距。
产业落地形成的"飞轮效应"正在显现。智能体在真实场景中产生的实战数据持续反哺大模型训练，推动技术迭代与场景解锁形成正向循环。为保障数据链路畅通，百度强制要求"芯-云-模-体"四层架构实现双向数据互通，这种系统级协同在芯片适配周期上体现尤为明显——从立项到场景落地完整周期缩短至28个月，较行业平均水平提升40%。
财务数据印证了战略转型成效。2026年首季百度AI新业务收入同比增长49%，智能云板块营收增幅达79%，其中GPU云服务收入暴增184%。在上半年AI云服务招标市场中，百度以13.85亿元中标金额占据62%市场份额，较去年同期提升18个百分点。这些数据表明，AI产业竞争已从参数竞赛转向全栈能力比拼。
面对阿里、华为等厂商的全栈布局，百度选择深化系统协同作为差异化竞争策略。公司内部推行"开放体验计划"，每月为员工提供千元额度自由试用市场主流大模型产品，通过真实对比优化自身产品。这种自信源于技术架构的深度耦合——当竞争对手还在追求单点突破时，百度已构建起难以复制的生态壁垒。
