在北京工业大学的扶摇实验室里，一束激光射向水面，反射后在墙面形成跳动的光斑。这些看似普通的光影变化，正成为科研人员破解流体物理规律的新钥匙。过去，研究人员需要建立复杂方程组，通过长达半年的反复推导和实验验证才能找到规律；如今，借助百度研发的智能系统"伐谋"，科研周期已从"月级"压缩至"天级"，甚至无需编程基础的研究人员也能直接与系统对话完成建模。
这个名为"伐谋"的智能体并非传统意义上的大模型交互平台。据研发团队介绍，该系统在人工经验基础上，通过算法层寻优技术，能够为科研人员提供更优的任务解决方案。在流体物理研究中，系统可自动处理水面波动形态、液体黏度等变量，通过智能算法快速生成最优模型，使原本需要数月完成的参数调试工作缩短至一周以内。北京工业大学苗扬副教授团队已将该技术应用于多个科研场景，显著提升了研究效率。
在航天领域，这项技术正在改写设备研发范式。针对中国空间站空气监测设备小型化的需求，传统研发方式依赖研究人员凭经验设计色谱柱结构，再通过仿真软件测试优化。这个过程不仅耗时长达半年，且难以保证找到全局最优解。引入"伐谋"系统后，研发团队将柱内结构的形状、排布、间距等变量交给系统智能搜索，结合仿真结果进行迭代优化。最终在72小时内生成的新方案，使设备体积缩小40%，分离效率提升3倍，同时归一化误差降低8.17%，为空间站空气监测设备的工程化落地提供了关键技术支撑。
这种技术突破正在推动多学科交叉融合。苗扬教授指出，过去机械、化工等非计算机专业的研究者面对复杂优化问题时，往往受限于编程能力和算法知识。现在通过自然语言交互方式，这些领域的科研人员可以直接向系统输入专业需求，由"伐谋"自动完成算法搜索和模型优化。这种变革使得更多传统学科能够借助人工智能技术解决实际问题，加速了科研成果向产业应用的转化。
在产业应用层面，"伐谋"已展现出广泛的适应性。在港口物流领域，该系统通过优化集装箱调配算法，使码头运转效率提升约10%；在零售行业，系统重新设计的货架排布方案将原本需要一个月的规划周期缩短至周级别；金融领域则利用其智能优化能力，显著提升了风险评估模型的准确率。这些应用案例表明，人工智能正在从辅助工具转变为推动产业升级的核心驱动力。
据研发团队透露，"伐谋"的核心优势在于其独特的算法架构。与传统大模型不同，该系统在人工经验基础上构建了多层次优化网络，能够针对具体问题自动选择最优算法组合。这种设计既保证了解决方案的专业性，又通过智能搜索机制突破了人类经验的局限。在科研场景中，系统产出的不仅是数据结果，更是可解释的优化路径，为研究人员提供了新的研究思路。
