智能体Agent从门店到工厂驱动生产力变革

在中国的商业版图中，义乌始终占据着独特而重要的位置。

过去数十年，“前店后厂”模式将这里的商业效率打磨至近乎极致。无论是世界杯、奥运会还是全球其他热点事件，发生后数小时内，你都能在义乌找到相应的商品。

然而，这套高效体系一直面临一个明显的瓶颈：人力限制。无论义乌商家的供应链反应多么敏捷，在人员与流程层面，始终受制于时间与精力的物理极限。核心员工身兼数职是常态，也构成了发展的制约。

如今，这一局面正在被改变。打破天花板的关键力量，来自于人工智能。

一个显著的变化是：商家现在可以在门店和工厂部署不同的AI智能体，让它们以“数字员工”的身份，接管订单管理、营销策划、销售分析乃至质量检测等环节。这些智能体不仅能执行任务，还能依据实时数据自动调整策略，辅助经营决策。

一种基于AI的“新前店后厂”模式，正在义乌悄然落地并实现规模化应用。

市场对AI的认知，近年来经历了微妙转变：从最初追逐模型参数与炫酷演示，转向如今更关注实际生产效果与系统嵌入深度。AI的价值衡量标准正变得日益务实。

那么，在2026年的当下，企业对智能体的实际需求进展到了哪一步？义乌的实践能否成为中国产业AI落地的一个缩影？更重要的是，在智能体已成为价值共识的今天，究竟怎样的AI体系，才能真正为中国企业构建增长新动能？

近期的大会上，百度智能云给出了一个经过验证的答案。

从门店到产线：涌现的智能体“商业闭环”

义乌正在发生的新故事，本质上是生产力的倍增。

传统的“前店后厂”模式，优势在于极致的协同：前端门店快速捕捉市场风向，后端工厂迅速响应生产。但其短板也根植于此——有限的人力资源。

无论是门店端的竞品分析、店铺运营、销售策略制定，还是工厂端的订单处理、生产质检、物流调度，往往都集中在少数人身上。超负荷运转的结果，是部分环节难以精益求精，例如营销策略的持续优化或客户画像的深度挖掘。

AI的到来，正在精准弥补这块“短板”。

在门店端，变化是深刻的。商家可以基于智能体，为不同业务环节配置专属的“数字员工”。例如，在导购环节，实现多语言商品介绍与下单引导的自动化；在复盘环节，AI能自动分析每日成交数据，为后续营销策略提供扎实依据。订单管理、客户画像构建等工作的效率与精细度均获得提升。

在工厂端，进化则更为直观。过去，若想利用AI进行生产管理，往往需要针对不同场景分别训练模型，再将复杂的识别规则逐一配置到设备上，流程长、成本高、灵活性不足。

现在，借助视觉智能体平台，企业只需用自然语言输入产线标准和管理要求，系统便能自动学习理解，统一调度全场视觉感知设备，实现全视野范围内的安全隐患识别、设备异常预警、人员行为规范管理等。管理动作变得自动化与智能化。

可以说，在这套“新前店后厂”体系里，“AI店长”与“AI厂长”各司其职，分别在前端经营与后端制造环节为企业注入生产力，助力企业突破传统管理模式的人力与效率天花板。

值得一提的是，在百度Create大会上亮相的“百度智能云Hogee”与“百度一见视觉智能体平台”，正是上述“AI店长”与“AI厂长”的代表。

百度智能云Hogee聚焦企业营销全链路，覆盖从用户洞察、获客转化到复购留存的各个环节，能自动完成营销规划、内容生成与执行，提升整体营销效率。

而百度一见视觉智能体平台则内置了上千项专业视觉技能，覆盖质量检测、合规审查、物料管理等全流程场景。企业通过自然语言交互，就能快速拥有一个专属的“AI厂长”，实现基于视觉智能的新式管理。

更重要的是，两者都能在实际业务场景中持续学习与进化，企业用户的普遍反馈是“越用越顺手”。

从某种意义上说，这些智能体相当于为义乌企业输送了一批懂零售、懂生产、学习能力极强的“超级员工”，开辟了通向更高生产力的新路径。

那么，在义乌验证有效的这套模式，能否复制到更广阔的产业土壤中？

新全栈背后：百度智能云的AI供给新范式

要回答这个问题，不妨先审视当前企业AI需求的真实图景。

瑞银集团近期发布的《中国企业AI支出调研》报告显示，超过90%的中国企业已开始尝试使用AI产品，其中接近78%的企业正尝试将AI从创新场景部署到核心业务场景。

过去几年，市场对AI的需求呈现井喷态势，从大型央国企、民企到中小微企业，从互联网到传统制造业，AI几乎成为所有企业的“必答题”。

然而，旺盛的需求背后，却存在着巨大的满足缺口。诸多报告指出，真正能深度嵌入企业核心工作流、在关键场景中持续创造价值的智能体，仍然凤毛麟角。对许多企业而言，部署AI的成本与收益尚未达到平衡。

问题出在哪里？

一位国内知名零售企业的CIO曾分享其经历：在引入智能体初期，效果令人惊喜，营销、订单管理等环节效率显著提升。但随时间推移，两大挑战逐渐浮现：一是智能体的“动态进化”能力不足，难以随业务变化和模型升级而稳定提升，进化后常出现响应迟缓或答案不准的情况；二是成本问题，随着使用量增加，Token消耗带来的开支急剧上升，甚至可能超出原有IT预算。

这并非个例。纵观AI供给侧，除了常被提及的企业数据理解、系统兼容、安全可控等能力外，推理速度、稳定进化和可控成本，正成为智能体规模化落地的更深层制约。

解决这些问题，显然不能仅靠单点的AI产品。企业需要的，是一套以智能体为前端交互窗口，由底层芯片、算力、模型等全栈能力支撑的完整AI体系。

这正是百度一见和Hogee能在义乌复杂场景中成功落地的关键。它们的底层，是百度智能云构建的Agent infra（智能体基础设施）和AI infra（人工智能基础设施）新全栈体系。

前者通过一系列精心设计的模块，如Harness、模型调用框架和沙箱环境，能够优化每一次智能调用的效率，确保智能体在真实业务中稳定运行、持续进化且全程可控。数据显示，在百度智能云上调用前沿模型，速度比行业平均水平快25%。

后者则提供了兼具高性能与高性价比的AI算力服务，让智能体跑得更快的同时，成本更低、效果更好。

由此可见，依托“芯片+AI云+模型+智能体”这一深度耦合的新全栈体系，企业能够根据自身业务特性、场景需求和规模体量，以更低的成本、更快的响应速度和更灵活的进化方式，实现业务的智能化升级。

这套体系所展现出的适配性与生命力，显然不止于义乌。

AI时代，企业需要怎样的AI基础设施？

让我们回到最初的核心命题：究竟什么样的AI体系，能转化为驱动中国企业增长的新动能？

一个清晰的趋势是，企业需求正在发生根本性转变。从过去购买标准化软件工具、通过“拼积木”方式实现流程信息化，转向今天追求直接的业务结果——增长导向明确，要求AI能深度融入业务、动态进化，并直接贡献于营收。

这种从重“过程”到重“目标”的转变，对AI服务商提出了系统性要求。相应地，衡量AI价值的标准也在刷新。智能体在企业内部被调用的频率和深度，即其活跃度，比单纯的Token消耗量更能体现技术带来的真实价值。

这正是百度创始人李彦宏在大会上提出的新度量衡——DAA（智能体活跃数）的意义所在。DAA数值的增长，意味着AI技术更深地融入企业肌体，推动企业从个人的效率提升，迈向整个组织的协同进化，人机协作成为新的业务常态，最终塑造真正的AI原生企业。

百度智能云Hogee和百度一见受到关注，正是因为它们代表了这种新的AI服务范式。其背后，并非单一的产品，而是一套芯片、模型、产品深度整合的全栈系统。这套系统能让智能体以更低的门槛、更优的成本效能比，深度嵌入企业业务流程，支撑其稳步完成智能化转型。

从百度智能云自身的演进来看，这无疑是一次关键的升维。相较于市场上常见的分层服务或单点智能体应用，百度智能云正通过将全栈AI能力深度融合，打造出一个更完整、更有机的AI体系。这个体系直接对准企业研发、生产、供应、营销、服务各环节最真实的痛点，让智能体不仅能快速理解业务，更能持续进化，最终转化为清晰可见的增长效果。

AI云竞争的下半场，或许不再仅仅关注消耗了多少Token，而要看谁能让每一个Token都发挥出更大的价值。