时间：2026年5月13日（周三）上午
地点：国家会议中心二期
李彦宏（Robin）：大家好，欢迎参加Create2026百度AI开发者大会！
今年，是大模型爆发以来，我们举办的第三届AI开发者大会。
相信大家都有切身的感受，这几年人工智能技术发展日新月异，令人眼花缭乱，目不暇接。但这里其实不是没有什么规律可循，比如我就发现了一个规律，就是在每年春节前后都会有一个现象级的技术爆火。比如说 23年火的是ChatGPT，24年火的是Sora，25年火的是DeepSeek，26年火的是龙虾。
但是你们发现没有，龙虾跟之前的几次很不一样：之前火都是因为模型，龙虾火不是因为它用了哪一款模型，而是它在模型之上，做出了真正让大家信任，能记住你的指令，并且永远在线，能帮你完成任务的智能体，并且它还不对任何特定模型有依赖。
是的，这是历史上第一次智能体替代了模型，出圈了！第一次，AI的主角，不是模型，而是应用！
智能体出圈是一个什么样的信号？它代表着AI的发展从模型阶段走向了应用阶段，它代表着AI将以前所未有的速度向各行各业，各种职业，各个场景渗透，它代表着AI的竞争从智力转向了执行力。
过去几年，竞争的核心是模型能力：谁更聪明、谁更会写、谁推理更强。但智能体火起来，说明用户真正买单的不是“你会不会”，而是“你能不能帮我把事做完”, 这标志着AI从聊天工具向“数字员工和代理人”在转变。
智能体可以自动写代码，能够自主调用工具，甚至能够自动搭建新的工具，这对用AI的人和组织，都是巨大的机遇和挑战。
那么，如何在这样的技术洪流中，把握住那根价值的主线？
这正是我们持续举办AI开发者大会的原因——去除噪声、凝聚共识、加速行动。舍弃该舍弃的，坚持该坚持的！
今天开幕式的主题是“自我进化”，TA包含三层意思：
一是智能体的自我进化，从被动响应，到从环境中不断吸取营养来提升自己，并主动执行；
二是人类个体的自我进化，从普通个体到超级个体，并且学会跟AI共存；
三是企业组织的自我进化，从人与人的分工协作，到人与智能体的混合编队，成为超级组织。
这是一次我们从未见过的大变革，也是一次我们从未有过的大机会。而机会靠行动来兑现。没有行动，就没有改变！没有改变，就没有进化！
谈到自我进化，这三年多的时间，我自己的认知也在不断刷新。有的共识变成了非共识，有的非共识在逐渐变成共识。
大概两年多前，我提出了一个非共识——“卷应用，不要卷模型”。到今天，应用终于开始看到了曙光，通用智能体正在开启AI下一幕。
从 Claude Code 到OpenClaw龙虾，以及今天日渐火爆的爱马仕Hermes Agent，虽然TA们在技术路径和架构设计上各有差异，但本质上要解决的问题高度一致，都可以归类为通用智能体。
当然，因为技术还在快速发展，最终的产品形态都还是在探索中。今天是龙虾，明天可能就是螃蟹。但确定的是，智能体能力将快速增长，TA的增速将是模型能力增速和harness 能力增速的乘积，所以会更快。
TA能够完成任务的时长，将提升到几十分钟甚至几小时、几天。TA能洞察你的喜好和习惯，总结提炼重复性的工作，并主动沉淀为Skills。
智能体的这种自我进化，将带来怎么样的改变呢？
我认为，至少有三个方向性的改变：
一是改变入口，聊天机器人Chatbot和通用智能体将会变成两类入口：以ChatGPT为代表的Chatbot，是第一代入口，TA主要解决的是信息获取问题；第二代入口是通用智能体，TA解决的是任务完成问题。
比如，帮你处理一批合同、帮你完成一份深度研究报告、帮你做一个应用等等，每一个任务都有清晰的价值交付。任务越复杂，价值越高。因此我认为通用智能体的价值天花板比聊天机器人更高。
二是改变信任关系，你会越来越多地授权给AI，让它替你去做事情。过去我们使用AI，更多是把TA当成工具，用完就走。但是智能体不同，应该把TA当做数字员工。
你愿不愿意把自己的日程、邮件、财务信息、习惯交给AI，决定了AI能为你做多少事。你对TA的信任和授权越多，TA交付的结果就越多。
三是改变组织形态，这是最容易被低估，但也最深刻的变化。智能体生态的繁荣，使得人的能力成倍地被放大。当组织里的每一个人，都有数倍于之前的能力和效率的时候，我们的组织机制应该怎么去改变？
传统管理理论认为，一个管理者的直接汇报关系不应该超过10个人；但在未来，在更高效的组织里头，每个管理者都可以直接管理30到50人，组织层级会进一步扁平，信息传递的效率会大大提高。
管理的主要功能将从监督、指挥、激励，变成一个词——“对齐”。
什么叫对齐？不是盯着他做事，而是确认他在做对的事。
今天，这一切改变都在同时发生。AI的入口在重建，人机关系在重塑，组织形态在重构。我们正在进入一个全新的生产力时代。很多旧规则会失效，很多旧分工会被打破。
所以我们就不能停留在原地，我们必须主动进化，一往无前。
伴随智能体应用的爆发，我们也在思考，AI时代的度量衡是什么？是Token还是其他什么东西？大家都知道，现在比较接近共识的是Token消耗。业界甚至出现了所谓的“Token亿万富翁”的说法。
但是我觉得，Token不一定代表终局，Token代表的是成本，代表的不是收益；它衡量的是投入，而不是产出。
Token的消耗有没有效率、产出了什么价值，Token本身无法回答。
那有没有比Token更能够代表收益的度量衡？我这里抛一个非共识的观点，我觉得可能是 Daily Active Agents“日活智能体数”，简称DAA，大致与移动互联网时代的DAU“日活用户数”相对应。
DAU是移动互联网最通用的度量衡，后来我们衡量AI时代的Chatbot，也延续了DAU这样一个指标。但当人类进入智能体时代，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，并且交付结果。
这比无谓的Token消耗，更接近价值，也更接近本质。
当一个人开始拥有多个智能体，一个企业开始拥有成百上千个智能体，一个庞大的智能体协作网络就会形成。
今天，全球DAU最高的公司可能是meta，超过34亿。未来，全球日活智能体数，很容易会超过100亿。
这对企业又意味着什么？这意味着数字员工的无限供给，智能体就是你的数字员工，你想招多少智能体都可以。
企业CEO需要思考，你的“智能体优先策略”是什么，如何通过人与智能体的共同进化，让整个组织成长为AI时代的新型组织。
与此同时，在今天的智能体浪潮之下，人类个体也在自我进化，Builder、Founder 、Creator 实现了三位一体，每一个开发者，同时也是创业者，更是创造者。
以前，一个公司的最小生产力单元是一个团队，科技界有“两张披萨团队”的说法，就是说团队规模要小到两张披萨可以喂饱。
今天，最小生产力单元变成了一个超级个体，就是一个人加上一支智能体编队，我们正迎来一个超级个体崛起的时代！
人人都是超级个体！
当然，做好智能体，需要构建全栈能力。
因为，AI 不仅仅是模型，它是系统，是新一代计算机。百度作为平台型公司，为支撑智能体应用爆发，构建了“芯云模体”全栈能力。
当我们向客户、向开发者提供百度AI服务的时候，我们提供的是包括芯片、智能云、模型、智能体在内的一整套系统，也包括所有经过端到端优化的工具和能力。
现在，全行业算力短缺，昆仑芯依托百度内部各类AI需求进行设计，经过十几年的打磨，终于得到了金融、能源、电信、互联网等众多行业龙头企业的广泛认可，并且在更大规模的训练和推理场景当中不断为客户带来价值。
模型是“芯云模体”全栈中技术变化最快的一层。但我们的大模型价值观其实一直没有变，就是应用驱动。我们会特别重视，在真实业务场景中，大模型能不能"跑得好、用得起"。
我们刚刚发布的文心大模型5.1，效果明显好于5.0，大家看到在 Arena 的文本排行榜上是国产模型的第一，在搜索榜上位列全球前4，而且它参数规模更小，推理成本更低，响应速度更快。
它在创作能力的表现上是非常突出的——不管是创意写作、长篇叙事，还是对风格要求很高的专业文本，都能给出很好的结果。这个版本已经上线了千帆平台，大家可以马上体验。
未来，主动调用API的是智能体，自主选择模型的是智能体，自动查询数据的是智能体、自主操控终端设备的是智能体，甚至不同智能体之间还可以自主沟通、分工协作、完成任务。
所以呢，整个底层基础设施，必须为智能体这个全新的主体，重新搭建，方便智能体来调用。
为了更好地服务我们的用户、客户、我们的开发者、合作伙伴，我们会持续投入，加强全栈能力，构建智能体原生基础设施，实现“芯云模体”的全面进化！
正如大家都能感受到的，龙虾火爆，各种选择层出不穷，令人无所适从。
有把龙虾养在自己PC里的，有把龙虾养在云端的，甚至还有养在云端虚拟手机里的，有通过本地沙箱来限制龙虾的访问权限的，也有直接把本地文件和个人信息完全交给龙虾管理的。
那么龙虾到底怎么养？龙虾之外，像 Manus 这种通用智能体，像Anything 这种应用创建工具，像Lovable 这种 vibe coding工具，以及像Claude Code这种更严肃的编程工具，也在各自的群体当中开始流行起来。
但我刚才讲，本质上，这些产品都是通用智能体，他们不应该分散在各个场景中让用户来回切换，这些个能力，能不能合并到一个产品，一个入口，让用户不再有选择的痛苦，不再焦虑？
百度DuMate，就是这样的尝试。TA不是在某一个场景里的智能体，也不是某一个单一的工具和能力，而是一个统一的入口，一个通用智能体。
DuMate把百度的搜索AIAPI、秒哒、伐谋等能力，都无缝地集成到的同一个入口。
这样一来，在一个系统里就可以协同完成，搜索、编码、深度研究、数据分析、应用创建等等各式各样的任务。
更重要的是，DuMate不是简单拼接能力，而是在统一记忆、统一权限、统一调度下，与客户共同进化，成为你最好的AI搭子。
下面，有请DuMate产品经理 李景秋 来给大家具体分享。
李彦宏（Robin）：像秒哒这样的代码智能体，是目前应用最为成熟、产生价值最高的一类智能体。
事实上，今天几乎所有的AI公司都意识到，代码能力是不可或缺的底层技术能力。
一方面，基础模型的能力提升，无论是长程思考、多模生成，还是创意写作等等，最后都要依赖代码能力；另一方面，众多的AI原生应用也需要依赖代码能力，所以TA决定了智能体能力的上限。
但这里有一个很有意思的悖论：代码能力越来越重要，但是代码本身正在变得不值钱。甚至业界有观点说，代码会是免费的。
那么这首先冲击的就是软件行业。所以，我们需要回答一个问题，软件行业会被颠覆吗？
我们先看过去，软件行业其实有两道高墙，一个是高门槛，另外一个是高成本。开发和维护一款软件，需要专业团队、漫长周期、高昂成本。
因此，只有足够通用、足够大的需求才会被开发为软件。而大量的长尾需求，海量用户的个性化需求，因为"不划算"，过去就被忽略了。
但是今天，这两道墙被打穿了。秒哒这样的代码智能体，让完全不懂代码的人也能够直接生成应用，门槛在消失；与此同时，开发的成本正在被压缩到极低，甚至接近于零，成本也在消失。
这会带来一个非常重要的变化，“一次性软件”，或者是“日抛型软件”就变得合理。你完全可以为一个具体需求，即时生成一款软件，用完即走。
因为几乎零成本，哪怕只用一次，仍然值得为它去生成。
当人人都可以随时随地的生成软件，并且用完即抛，软件就成为了“快消品”，软件行业就被重新定义了。
当然，这并不是一个坏消息。恰恰相反，这是一个巨大的机会，因为这个市场很可能因此会被放大10倍。
还有一个我们很看好的智能体产品，就是数字人智能体。
去年，我曾经表达过一个观点，数字人本质上是一个基础性技术，是AI时代的通用交互界面。
当我们进入智能体时代，我们会更加清晰的认识到，数字人就是“看得见”的智能体，TA拥有语音、表情、动作，有更强的表现力，更容易获得人的信任；
它还能实时反馈，能够像人与人交流一样自然；它可以让任务交付不仅有效率，也有温度，能够提供情绪价值。
未来，在很多场景下，人们调用智能体、管理任务、获得服务，很可能面对的不是一个聊天框，而是面对一个数字人。
那么，随着数字人智能体能力的增强，TA的应用场景也在不断扩大，从单一的“直播带货”，扩展到广告营销、内容创作、公共服务等领域，数字人智能体正在迎来规模化应用新阶段。
因此，我们今天正式宣布——百度慧播星升级为【百度一镜】。从主要应用于直播带货场景的数字人，升级为一个以数字人为特色，包含直播、视频、实时互动等多形态的“全场景数字人平台”。
大家可能会问，百度一镜跟一般的视频生成模型有啥不同？
一般的视频生成模型只能生成10-15秒的视频内容，而一镜可以生成几分钟甚至几小时的内容，并且互动性非常好。
如果你是一个有10万粉的博主，需要每天发视频但没精力拍摄，你可以用一镜；
如果你是一个做跨境电商的卖家，需要用12种语言同时发布产品视频，你也可以用一镜；
如果你是一个市场营销人员，你需要为新产品发布你的产品视频，你还可以用一镜。
现在，一个人+一镜，就可以完成任何以人物形象为主体的视频创作，这是超级个体的创作革命。
今天，我们还正式推出“一镜海外版”。目的很简单，就是帮助中国企业更便捷地走出去，也让全球创作者能更高效地做出有质量、有商业价值的内容。
下面，有请我们一镜海外版的产品经理 邵小满 上台为大家做演示。
李彦宏（Robin）：今天我们谈了 DuMate 这样的通用智能体，秒哒这样的代码智能体，以及一镜这样的数字人智能体。
这些智能体，我们更多是在谈，它能不能完成任务。
伐谋是另外一类智能体，能够自我演化、自主决策。
AI能做事，这只是第一步；TA能不能判断自己有没有把事情做好，才是效率真正被打开的关键。
如果一个AI，做完事情不知道对不对，那对效率的提升一定是有限的；但是如果它能够自己验证——做错了，就自己改；改完了，再跑一轮；再优化一轮；这样慢慢就会形成一个几乎不需要人类干预的闭环。
而一旦这个闭环跑起来，很多事情就真的变成了“没有最好，只有更好”。
“伐谋”这样的智能体，本质上就是围绕着这套逻辑来构建的。
第二点，更关键，当你开始要求AI“必须可验证、必须有闭环、必须可衡量”，你会发现，流程会被重构，经验会被沉淀，那些过去只存在于专家或者老师傅脑子里的判断逻辑，会变成AI可以利用、可以验证的上下文。
于是，伐谋就不再是一个工具，也不是存在于一个个分割的场景中，而是开始和企业一起进化，成为真正理解企业目标、理解产业逻辑，持续寻找更优解的决策智能体。
能验证、能闭环，伐谋这样的智能体，就能无限进化。
但讲到这里，其实有一个更重要的问题——如果AI在进化，企业本身，能不能不变？
答案很显然：不能。AI会倒逼整个企业的运行方式发生变化。
因为你会发现，如果流程是割裂的，AI就无法形成闭环；如果数据是不通的，AI就无法完成验证；如果系统是分散的，AI就无法持续优化。所以问题不在AI，而在于企业有没有准备好，让AI真正跑起来。
于是，在智能体时代，企业组织的新命题就出现了——企业组织本身，需要不断完成自我进化，打通更多部门，打通更多流程，打开更多系统之间的边界，让整个企业，开始像一个统一的智能体系统一样运转。
面向智能体时代，组织应该如何自我进化？我想给大家分享几点思考：
一是更多授权，更少管控。龙虾能帮你炒股，能帮你订机票，帮你回邮件，写会议纪要，是因为你给了TA相应的授权。
同理，人也一样，你给他更多的授权，更少的管控，他就能为你做更多的事情。
AI正在显著提升每个人的能力边界，而全能型人才需要更加全面的授权。过去很多“不敢让你干”的事，现在应该逐步放开“敢让你干”。
企业管理要从“先管住”，变成“先放开”。
因为在智能体时代，过度的企业管理往往不是降低风险，而是在压制创造力。
二是更快对齐，更少层级。当每个人的能力变大、权限变大之后，势必会带来其自主性、能动性的加强，他需要被管理的程度也就自然而然降低了。
那么，减少汇报层级，信息直达、即时决策对于AI时代的组织来说，至关重要。因为，迭代速度才是企业竞争的护城河。
三是更高人才密度，更少人海战术。克服一干事就要加人的惯性思维。过去靠人海战术，未来靠人才密度。Al时代不是靠堆人来提高成功率，而是靠更优秀的人、更强的AI能力、更高密度的人才配置，做出更漂亮的结果。
四是更多任务，更少分工。分工其实是工业时代的产物，因为人的能力各不相同，很有边界，所以需要分工。
今天AI几乎是全能的，TA唯一不能的是不知道你的意图，不知道你想完成什么任务。
所以我们要通过提示词多给AI派任务，提示词是你的思考过程，是人的独特价值。
未来，我们不应该再去区分PM、UE、RD、QA等这些不同岗位。
“自我进化”，是一套面向AI时代的系统性变革。只有那些敢于打破惯性、持续重塑自身的企业，才有机会真正穿越周期，建立新的竞争优势。
今天，人类与智能体的共同进化，已经开始；一个无法想象的未来，正在被创造。
创造，就是去Build，去Create！
这个时代没有旁观者，我们都是创造者！
谢谢大家！
