10后造應用，70歲訓AI，DAA重新定義超級個體

文丨彭杰克

編輯丨程述白

今年5月的百度Create 2026大會上，一個8歲的小男孩撲滿曾吸引了不少人的注意。

他用無代碼智能體“秒噠”做了一個叫“噠噠打傘”的應用。靈感來自班里的小游戲：下雨天，同學之間互相拼傘、搭傘。這個應用可以流暢運行，支持發(fā)單、搭傘、拼傘、積分升級。很難想象，這不是一位程序員寫出來的，而是一個小學二年級的男孩，用幾十輪自然語言對話，和AI一點點“聊”出來的。

撲滿的經(jīng)歷只是這幾年AI發(fā)展的一個縮影。過去，人們更多把AI當作聊天機器人、更快獲取信息的檢索工具；今天，它開始真真切切地幫人訂機票、訂酒店、預約體檢、撰寫研究報告、投資理財……甚至參與經(jīng)營和生產(chǎn)流程。AI不再只是“回答問題”，而是在越來越多場景里“完成任務”。

問題也隨之出現(xiàn)：當AI從聊天框走向真實任務，我們該如何衡量它的價值？

過去，行業(yè)習慣看Token。Token能說明一次調(diào)用消耗了多少計算資源，卻很難說明這次調(diào)用到底有沒有解決問題、提升效率、帶來收入。對企業(yè)來說，燒掉多少Token并不等于創(chuàng)造了多少價值；對普通人來說，和AI聊了多少輪，也不等于真正完成了多少事。

這個問題，在過去兩個月里開始有了一個答案。

今年5月，百度創(chuàng)始人李彥宏首次提出的DAA（Daily Active Agents，日活智能體數(shù)）的概念，希望提供一種從“Token消耗”轉向“智能體產(chǎn)出”的觀察維度——衡量的不是AI說了多少話，而是每天有多少智能體真正完成了任務、交付了結果、創(chuàng)造了價值。

7月，世界人工智能大會（WAIC 2026）期間，IDC又發(fā)布了行業(yè)首份《DAA研究報告》，提出當智能體進入真實業(yè)務流程后，AI需要一套新的價值評價體系。IDC中國副總裁兼首席分析師武連峰認為：“這不是拋棄Token或者DAU，而是協(xié)同起來。移動互聯(lián)網(wǎng)時代DAU更重要，衡量成本的時候Token更重要，而衡量業(yè)務價值DAA更重要?！?/p>

DAA聽起來有些抽象，但走進WAIC的百度展區(qū)，它很快變得具體起來。這里不僅有工程師、程序員，還有8歲的少年開發(fā)者、70歲的野生動物攝影師、扎根東北農(nóng)村30年的老獸醫(yī)。他們年齡、職業(yè)各不相同，卻都在借助AI完成過去難以做到的工作：有人用AI造應用，有人用AI訓練識別動物，有人用AI沉淀一輩子的經(jīng)驗。

某種程度上，他們正是DAA所要衡量的那類變化：AI不只是被使用，而是在真實場景中交付結果。

10后開始做自己的AI應用

對撲滿來說，AI更大的意義不只是創(chuàng)造了“噠噠打傘”。

從三四歲開始，撲滿就夢想擁有屬于自己的操作系統(tǒng)，甚至和同學“合伙開公司”。過去，這樣的想法更像一個孩子的幻想?，F(xiàn)在，他把自己手繪的創(chuàng)意一點點變成了真正可以運行的“撲滿操作系統(tǒng)”，不僅支持Office軟件、回收站等基礎功能，還加入了屏蔽父母、桌面寵物、眼動操作、全息投影等天馬行空的設計。他說：“如果我自己做，胡子都要白了；秒噠讓我把操作系統(tǒng)做出來了。”

兩個月后的WAIC 2026，這樣的孩子已經(jīng)不止撲滿一個。百度展區(qū)里，越來越多10后少年帶著自己的作品來到現(xiàn)場。

今年8歲的任樂意，很早就是ChatGPT的用戶。遇到不會的問題，他會問AI；腦子里冒出一個游戲創(chuàng)意，也會讓AI幫自己做出來。他曾設計過一款學習漢字的飛行射擊游戲：只有大聲讀對屏幕上的漢字，飛機才能發(fā)射炮彈。

但他也有一個煩惱——每次ChatGPT生成一大段代碼，都會告訴他“復制到某某地方運行”?！安灰屛野汛a貼到別處，我現(xiàn)在就要玩！”

這樣的需求不只來自孩子。越來越多非技術背景的用戶，正在推動無代碼智能體工具從“加分項”變成“必需品”。任樂意和撲滿使用的都是秒噠，游戲生成后可以直接運行，不需要部署環(huán)境，也不用修改代碼。在他看來，AI和滑板有點像：“它不會替你決定去哪里，但能讓你更快到達以前到不了的地方，也讓眼前的世界一下子變大。”

10歲女孩王奕舒也喜歡用AI搗鼓各種新奇的App和小工具。覺得背英語單詞枯燥，她就用秒噠為自己量身定制了一個學英語的小程序，把復雜的英語詞匯、語法、閱讀理解，拆解成一個個闖關游戲，每完成一關還能收獲專屬寶石，讓學英語變得有趣又簡單。

王奕舒說，AI像是一個永遠不嫌她煩的老師，追問一百次“為什么”，AI會不厭其煩地、換著方式地給她解釋。有時候AI也會犯錯，但她覺得，這“就像我們學走路會摔跤一樣，它在一點點進步，我也在跟著它一起成長?！?/p>

● 圖為王奕舒開發(fā)的小程序。圖源：截屏

另一位13歲的董同學，則代表著另一類AI少年開發(fā)者。

作為機器人競賽“常客”，他已經(jīng)累計獲得近30項編程類獎項。即便如此，當?shù)谝淮谓佑|無代碼開發(fā)工具時，他依然覺得相見恨晚。過去，很多創(chuàng)意都要花大量時間寫代碼、調(diào)試、部署；現(xiàn)在，只需要把自己的想法描述清楚，就能快速生成應用，把更多精力放在真正的創(chuàng)意本身。

這些孩子只是新一代AI創(chuàng)造者的縮影。無代碼開發(fā)工具的出現(xiàn)，讓應用開發(fā)從少數(shù)程序員的能力，變成了一種普通人也能擁有的表達方式，不斷降低應用開發(fā)的門檻。數(shù)據(jù)顯示，秒噠上線以來，生成的應用已累計服務用戶超過3500萬。一批“超級個體”，正在這樣的土壤里長出來。

當普通人也開始“養(yǎng)”智能體

10后之外，更多普通人開始把AI真正變成自己每天工作的“搭子”。

這種變化發(fā)生得很安靜。它不止發(fā)生在前沿科學的實驗室和程序員之間，還發(fā)生在縫紉教室、鄉(xiāng)村辦公室、長白山的密林和東北農(nóng)村的養(yǎng)殖場。

90后服裝老師呂杭，是杭州國際服裝城“杭哥縫紉教室”的負責人。相比教學生做衣服，“猜學生想要什么”分走了他更多的時間。有人說想做一件“通勤一點”的衣服，有人說“想要復古但不要太夸張”，更多人甚至說不清自己真正想要什么。一張設計效果圖往往要經(jīng)過反復溝通、畫圖、修改，一天時間就過去了。

后來，他用“百度搭子”搭建了一個“AI縫紉自習室”。他只需要一句話：“根據(jù)學員描述的穿搭靈感，幫我?成一張服裝效果圖，再給出版型建議、?料推薦、制作步驟和?概成本，最后整理成適合上課講解的教學內(nèi)容。”智能體便會自動拆解整個流程，從理解需求、生成效果圖，到整理課程內(nèi)容、生成短視頻腳本，一次完成。AI接管了那些原本最消耗時間的工作。

河南鶴壁三家村，一位環(huán)衛(wèi)阿姨因為看短劇，被詐騙了400多元。這筆錢是她半個月的工資。今年29歲的大學生村官小芳決定給村里的老人們上一堂反詐課。

在之前，上一堂課，她要自己找案例、寫演講稿、做PPT、設計宣傳海報、準備課堂互動。現(xiàn)在，她用百度文庫網(wǎng)盤通用智能體GenFlow，一次完成了整套反詐宣講材料。

這還只是GenFlow承擔工作的一部分。作為一名基層村官，她日常要管理400多位村民，其中近八成都是60歲以上老人。寫匯報、做調(diào)研、設計宣傳材料、搭建農(nóng)產(chǎn)品電商網(wǎng)站、編寫手機使用手冊……越來越多原本零散而瑣碎的工作，開始交給智能體完成。AI改變了她每天的工作方式。

這樣的變化并不只屬于年輕人。

70歲的長白山野生動物攝影師老萬，拍攝野生動物已經(jīng)很多年。真正讓他頭疼的不是進山拍攝，而是回來看素材。幾十臺紅外相機和監(jiān)控設備每天回傳海量視頻，累計已經(jīng)超過100TB。他需要一幀一幀回放，才能找到動物出現(xiàn)的畫面?！翱此夭谋扰臄z都累……70歲了眼睛不行?！彼f。

他用百度搭子創(chuàng)建了一個視頻素材篩選智能體。一句“幫我把這段紅外相機視頻?有野?動物出現(xiàn)的畫?挑出來，建個新?件夾，然后再按我平時的習慣整理?份監(jiān)測?志”，智能體便自動完成識別、提取、歸檔，并生成監(jiān)測記錄。整個過程不需要寫代碼，也不需要配置復雜參數(shù)。

同樣感受到這種變化的，還有扎根東北農(nóng)村30年的老獸醫(yī)龍殿俊。作為擁有百萬粉絲的“三農(nóng)網(wǎng)紅”，他常年為養(yǎng)殖戶提供防疫指導。每到換季，他都要重新整理病例、編寫防疫資料、修改處方。“以前寫的處方，老人看不懂，年輕人又記不住。”

而現(xiàn)在，他只需要把需求告訴GenFlow，系統(tǒng)便會自動調(diào)取歷史病例、養(yǎng)殖資料和科普內(nèi)容，快速生成新的防疫手冊和通俗版智能處方，不僅寫清用藥劑量和護理要點，也盡量避開專業(yè)術語，讓養(yǎng)殖戶一看就懂。

從8歲的少年開發(fā)者，到90后的創(chuàng)業(yè)者，再到95后的基層村官、70歲的野生動物攝影師和扎根農(nóng)村30年的老獸醫(yī)，他們年齡不同、職業(yè)不同，面對的問題也截然不同。但他們正在經(jīng)歷同一種變化，那就是AI開始真正參與他們每天的工作，有切實的產(chǎn)出和交付，而不再只是回答幾個問題。

從Token到DAA，價值遷移正在發(fā)生

“如果說Token衡量的是智能消耗，那么DAA衡量的則是智能生產(chǎn)力，即每天有多少智能體完成了交付任務。Token是智能經(jīng)濟消耗的‘電費單’，DAA是智能經(jīng)濟增長的‘成績單’?！?/p>

7月15日，《人民日報》刊登了李彥宏的署名文章《為智能經(jīng)濟打造科學評價體系》。文章提出，推動智能經(jīng)濟高質量發(fā)展，需要建立科學的評價體系，以“日活智能體數(shù)”（DAA）為重要指標，衡量人工智能的實際應用與實際產(chǎn)出，引導資源更多流向以實體經(jīng)濟為主的產(chǎn)業(yè)智能化領域。

在這篇文章中，李彥宏解釋了為什么是中國率先提出這把新標尺：“中國擁有全球最豐富的應用場景、最完整的產(chǎn)業(yè)鏈、最大的數(shù)字消費市場，每天都在產(chǎn)生海量真實需求，訂機票、訂酒店、預約體檢、撰寫研究報告、投資理財?shù)?，都將成為智能體生長的肥沃土壤。”

在百度內(nèi)部，蓬勃生長的智能體也在真實地創(chuàng)造價值。

據(jù)了解，有人借助秒噠搭建了一套面向高端住宅的家政服務系統(tǒng)，把原本依賴微信群和人工派單的流程全部線上化，最終實現(xiàn)商業(yè)落地，并獲得7600元訂單收入；一位擁有12年工作經(jīng)驗的石油工程研究高級工程師，用秒噠開發(fā)出油氣井生產(chǎn)優(yōu)化設計系統(tǒng)，已應用于多個油田及高校教學場景，為企業(yè)節(jié)省開發(fā)成本超過140萬元；還有研究人員借助秒噠搭建醫(yī)學實驗系統(tǒng)，成功篩選出一組關鍵蛋白，為相關研究填補了領域空白……

這些案例的共同點是：AI智能體真正完成了一項任務、交付了一份成果、創(chuàng)造了一項新的價值。DAA所衡量的，正是這種看得見的生產(chǎn)力。

中國的實踐并非孤例。大洋彼岸，硅谷正在經(jīng)歷一場類似的反思。

過去很長一段時間里，Token消耗量幾乎是衡量一家企業(yè)“AI化”最重要的數(shù)字。不少國內(nèi)外的大公司開始統(tǒng)計員工每天消耗了多少Token，甚至在內(nèi)部進行Token消耗量競賽。但隨著AI逐漸從聊天工具演變?yōu)檎嬲齾⑴c工作的智能體，越來越多行業(yè)人士開始意識到，Token消耗量衡量的是AI用了多少，卻未必能衡量AI創(chuàng)造了多少價值。

這種反思首先發(fā)生在最早大規(guī)模使用AI的企業(yè)里。

近日，微軟CEO薩提亞·納德拉透露，微軟內(nèi)部已有超過2000萬個AI智能體投入運行。此前，微軟曾因內(nèi)部Vibe Coding導致Token成本快速攀升，逐步收縮Claude Code授權，將部分開發(fā)流程重新遷移至GitHub Copilot。當AI真正進入企業(yè)生產(chǎn)流程，企業(yè)開始關心的不再只是消耗了多少Token，而是這些智能體究竟完成了多少工作。

類似的聲音也來自產(chǎn)業(yè)界。7月初，美國大數(shù)據(jù)分析公司Palantir CEO Alex Karp公開批評OpenAI、Anthropic等大模型公司的Token計價模式，他認為，企業(yè)付出大筆費用，買到的卻可能是一堆沒有創(chuàng)造價值的Token。如果AI真能幫助一家企業(yè)多賺10億美元，模型公司完全可以拿走其中30%，而不是按Token收費。

除此之外，Meta、亞馬遜、Uber等國際大公司，都在今年不約而同地對Token消耗踩下剎車。

這些變化看似分散，背后卻指向同一個趨勢：當AI真正進入生產(chǎn)流程，全球科技公司都在尋找一種比Token更能反映真實價值的衡量標準。

● 圖為WAIC 2026百度展臺。圖源：百度官方

武連峰認為，DAA正是AI發(fā)展進入應用階段后的產(chǎn)物。他表示，李彥宏此前提出“不要卷模型，要卷應用”，本質上就是希望AI更多進入企業(yè)業(yè)務。如今，DAA用一個更容易理解的指標，把AI真正創(chuàng)造的價值表達出來，也讓企業(yè)更容易衡量AI與業(yè)務結合產(chǎn)生的效果。

當評價體系長期停留在“投入了多少”“消耗了多少”，產(chǎn)業(yè)資源就容易繼續(xù)圍繞算力和模型本身展開。而當評價標準開始關注完成了多少工作、解決了多少問題，AI發(fā)展的重心，也將更多轉向產(chǎn)業(yè)智能化、生產(chǎn)效率提升以及真實社會價值的創(chuàng)造。

這正是DAA區(qū)別于傳統(tǒng)指標的關鍵所在。它不只是一把觀察AI應用時代的新標尺，更在試圖回答一個更根本的問題：當AI真正走進普通人的工作和生活，我們該如何衡量它帶來的改變？

從8歲的少年開發(fā)者到70歲的野生動物攝影師，從縫紉教室到油田現(xiàn)場，越來越多普通人借助智能體，成為超級個體。他們正在用AI完成過去難以做到的事，也在重新定義什么是“會用AI”。

對百度而言，堅持推動AI應用進入真實場景，是一以貫之的方向。DAA或許正是讓每個人、讓社會共享智能時代紅利的一把普適標尺。

模型時代，人們關心AI有多聰明，應用時代，人們更關心AI到底干了多少活。DAA試圖衡量的，正是我們可見、可知、可感的實際價值。

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