砺石商业评论 | 出品
7 月 17 日，2026 年世界人工智能大会（WAIC2026）在上海召开，一系列前瞻理念与技术成果引发业界热议。会上，IDC 发布行业首份《DAA 研究报告》，对百度创始人李彦宏提出的 DAA（Daily Active Agents，日活智能体数）概念进行了系统解析与迭代升级。此前，人民日报亦刊发李彦宏署名文章，主张以 DAA 衡量智能经济发展。
IDC《DAA 研究报告》不仅细化了 DAA 概念的指标树分解，提出了 DAA 价值公式，还从应用场景、技术架构、落地路线图及具体案例等维度提供了详尽建议，推动 DAA 从前沿理念进化为一套完整的方法论。
这套方法论为衡量智能体的活跃程度、业务渗透和实际产出提供了系统化参考，具有广泛的适用性。无论是政府制定产业政策、AI 企业规划战略，还是行业用户寻求业务增效，均可从中获益。
新事物的涌现往往源于迫切需求。DAA 理念之所以备受关注，根本原因在于人工智能发展亟需一种能科学度量 AI 价值的新语言。
在移动互联网时代，DAU 是通行度量语言；在大模型早期的生成式 AI 阶段，Token 被广泛应用。然而，随着人工智能进入以智能体应用为核心的智能经济时代，上述指标已难以满足行业发展需求。
DAU 主要用于衡量移动 App 的用户规模与活跃度，但在人工智能时代，智能体分布更加去中心化，数量远超传统 App，其核心价值在于解决真实业务场景中的任务，而非单纯的用户数量，因此 DAU 无法有效衡量智能体的真实价值。
Token 诞生于大模型与云计算厂商主导的生成式 AI 阶段，是从供给端制定的指标。对用户而言，Token 仅代表成本消耗，无法衡量“业务问题解决、风险降低、销售转化与效率改善”等价值创造。此外，以 Token 为导向可能导致调用链条低效、提示词冗长、重复计算严重等问题，造成企业 AI 成本失控。
在此背景下，产业界迫切需要符合智能经济特征的科学度量指标。百度提出的 DAA 侧重价值端，关注每天有多少智能体真正进入业务流程、完成任务并创造价值，相比 Token 更接近产出与价值，因而展现出强大生命力。
IDC 发布的《DAA 研究报告》最大亮点在于，将 DAA 从衡量“智能体数量”的狭义指标，丰富为一套内涵广泛的指标体系。该体系拆解为六层指标树，包含活跃规模、任务执行、有效 Token、人机协同、治理与风险等指标。
结合上述指标，报告创造性提出了 DAA 价值公式（ROI）：（活跃智能体数×单智能体任务量×任务完成质量×单任务业务价值）÷（Token 消耗与运营总成本）。
从“活跃”、“任务”、“价值”与“成本”四个关键词可见，DAA 价值公式立足于行业用户关切，能更准确评估 DAA 的价值创造，避免"DAA 越高，企业成本越高、风险越大与管理越复杂”等问题。
值得注意的是，DAA 价值公式并非精确的财务核算公式，而是帮助理解 DAA 价值逻辑的管理模型。它提醒行业用户：DAA 只是起点，既要实现智能体活跃、任务量稳定、质量可靠与单任务价值明确，又要控制 Token 与运营总成本，方能实现真正的价值创造。
除完善指标体系外，报告还从多维度给出落地建议。基于不同行业场景，报告提出了金融、制造、泛互联网、医疗与教育五个最适合落地 DAA 的场景，明确了高频、高价值、高风险与高协同四个优先切入的任务方向，并制定了"0-6 个月建立认知与基线，6-18 个月建设编队与看板，18-36 个月重构组织架构”的推进路线图。
报告特别强调，DAA 不仅是前端应用指标，更是企业后端能力体系的外在表现。企业若要拥有高质量 DAA，必须建设面向智能体规模化运行的技术与运营架构。报告提出的"DAA 运营底座”涵盖模型、数据与知识、工具与行动、智能体编排、身份与权限、评估与监测、运营与商业七层架构，助力企业评估与改进自身能力。
理念、方法与工具的落地依赖组织内的人，尤其是核心决策者。《DAA 研究报告》在李彦宏"CEO 需考虑智能体优先策略”的基础上，对各领域 CXO 提出具体建议：CEO 基于 DAA 观察战略落地，CIO 管理平台架构，CFO 衡量投资回报，COO 优化流程运营，CMO 转型增长范式，CHRO 重构组织能力。
当企业核心决策层充分理解并应用 DAA 的理念、方法与工具，构建智能体优先组织时，便能事半功倍地释放智能体业务价值。
在百度将 DAA 理念迭代为完整方法论的同时，全球人工智能产业同行也在进行类似思考。
海外学术界研究指出，Token 正暴露出无法解释价值创造、无法衡量生产力甚至导致成本误判的问题。产业界巨头对"token maxxing"的态度也发生反转，纷纷批判 Token 消耗与价值不对应。BNP Paribas CIB AI 负责人认为 Token 本质是计算单元而非生产力指标，过度依赖可能陷入“虚荣指标”误区；Palantir CEO Alex Karp 则表示，企业正在为大量未转化为业务价值的 Token 消耗付费。
尽管海外同行有此共识，但目前尚无一家企业像百度这样提出涵盖理念、方法论与工具的完整解决方案。百度的前沿洞见与技术领导力令人钦佩，而其成功关键在于基于技术理想与长期主义思维，在技术、工程化与产业落地等领域深耕形成的“芯—云—模—体”全栈布局。这赋予了百度两大核心优势：高质量智能体的行业领先地位，以及协助行业用户打造智能体的基础设施支撑能力。
在高质量智能体领域，百度已打造出由通用智能体“百度搭子”、代码智能体“秒哒”、数字人智能体“一镜”与决策智能体“伐谋”组成的强大产品矩阵，深刻感知智能体价值与痛点。在赋能行业用户方面，百度集合搜索、云、昆仑芯、大模型、产业 AI 与企业服务等系统性能力，成为开发高质量智能体的沃土。
在 WAIC2026 上，百度的“芯—云—模—体”全栈能力持续进化。智能体领域，“百度搭子”升级多项新能力并发布企业版，凭借科技含量、市场前景及社会经济效益等维度的亮眼表现，成为大会十大“镇馆之宝”中唯一的同类产品；“秒哒”瞄准增长与交付功能，打通应用开发至变现链路；“一镜”首发数字人视频播客解决方案，突破微表情技术，呈现自然交互与专业视听语言能力。
在芯片、大模型与云服务领域，百度持续提升性能与成本优势以支撑智能体规模化运行。芯片层，昆仑芯展示超节点最新进展，天池 256 吞吐性能提升 25%，完成与主流模型适配，推理效率提升 50%，单个天池 512 超节点具备万亿参数模型训练能力。模型层，文心 5.1 以业界同规模模型约 6% 的预训练成本实现领先效果，登顶 LMArena 搜索榜国内第一。云基础设施层，百度智能云已服务 80% 央企，中标金额持续领跑。
高质量智能体的行业领先与强大的基础设施能力，使百度对智能体爆发的用户需求与痛点拥有最深层次洞察，从而率先提出 DAA 前瞻理念，并基于此构建了严谨、体系化的完整方法论。
除了在 AI 价值评估体系上引领时代，百度也有望成为智能体应用爆发的最大受益者。IDC 预测，2026 年全球活跃智能体数量将达 7940 万个，2030 年增长至 22.16 亿个，增幅惊人。
英伟达创始人黄仁勋近日在与 LangChain CEO 的对话中，将重心聚焦于智能体。他认为，大模型已成为标配，真正拉开企业差距的是围绕模型构建的智能体系统及沉淀其中的专有知识和工作流。未来竞争不再是比拼模型大小，而是谁拥有更强的“超级智能体”，每家企业都需打造自己的专业化智能体。
IDC 的预测与黄仁勋的关注预示着智能体的大爆发，这将为提前布局的企业带来巨大商机，而百度正是准备最充分的企业。
如果说高质量智能体矩阵是百度在智能经济时代的亲自“淘金”，那么“芯云模体”全栈布局的基础设施服务能力，则是其帮助淘金者的强大装备库，也是百度实现业务蝶变与业绩跃升的最大底气。
