百度智能雲給“數字人”發工牌_風聞

部署即勝任的數字員工。

作者|古廿

編輯|楊舟

在企業組織中，一張工牌不僅代表身份，背後更是一套清晰的用人標準。這一次，百度嘗試給數字人理出一套上崗標準。

8月5日，百度智能雲推出了全球首批“數字員工”。不同於此前以形象化為主的“虛擬人”，這批數字員工不再以擬人形象為賣點，而是以明確的業務職責上崗：承接線索、跑流程、交付結果。

百度給出的判斷是清晰的——當AI開始進入企業的核心鏈路，它必須從“像員工”變成“是員工”。

過去的數字人是一個虛擬形象的“人”，而數字員工才是符合企業制度，具備獨立產出的“新同事”。為了釐清二者的區別，百度為數字員工設定了三條入職標準：懂業務，給結果，可進化。

這三類能力總和背後，是百度對數字人的一次用工重寫：只有具備業務能力、流程綁定和自主進化能力的Agent，才是可以被企業“發工牌”的員工。工牌不是技術演示的獎章，而是一份生產責任的認領。

在AI大模型加速向產業落地的階段，“數字員工”可能成為數字人這一概念率先在To B場景中大規模放量的產品形態。而百度想通過這次“發工牌”，率先建立一套可以落地的行業標準。

01 “新同事”的三個標準

不同於此前更偏形象化的“虛擬人”，這些AI能力往往強調外形的像，主要提供AI的擬人感而非明確承擔業務指標、跑完銷售或服務流程的智能Agent。

數字人是一個能説話的“通用虛擬形象”，數字員工才是符合企業入職標準的“新同事”。最新的百度AI Day現場，百度智能雲發佈了首批AI數字員工，覆蓋營銷、課程顧問、汽車電銷等關鍵崗位。

作為基於百度智能雲的AI全棧能力以及行業知識數據開發而成的AI應用，百度智能雲數字員工，可以為企業營銷全旅程的不同階段提供可開箱即用的產品能力，面向企業不再是交付AI工具而是交付業務收益或結果。

具體而言，想要入選數字員工，首先需要懂業務：不是簡單回答問題，而是真正吃透所在行業的知識體系與執行流程。

以百度教育行業的數字員工徐雅雯為例，它不是隻會回答“課程什麼時候上”這種FAQ級問題，而是可以根據用户需求，給到課程建議；同時還會在和用户交互中，按照業務理解進行追問和推薦。

這類對話不是傳統AI助手常見的“背話術”，而是具備上下文理解、業務意圖識別和流程感知的綜合判斷力。

區別在於：傳統AI助手大多停留在流程的執行端，表現為固定的問題模板與標準化答覆，遇到非預設問題常常無法應對，甚至在多輪對話中前後邏輯斷裂。而數字員工能夠在複雜、非結構化的真實場景下保持會話連貫，並持續推進對話目標。

更進一步，這種“懂”，不僅是話術或語義層面的理解能力，還體現在對情緒與節點的把握上。一個真正能幹活的數字員工，往往是在用户猶豫時適時介入，在談價階段掌握節奏，在表達擔憂時調整話術。

百度的數字員工在這方面表現出的行為選擇，已接近一個入職兩個月、掌握完整SOP並能靈活應對的真人新員工。這是“懂業務”的底層標準——不是模仿交互，而是具備結果導向的業務感知與判斷。

**這也是百度這一次提出的第二個入職標準，給結果：**此前企業的數字員工往往炫技大於實用，這一次百度明確提出，數字員工不是一個技術演示品，而是一個要拿結果的崗位角色。

比如以汽車銷售場景下的體驗為例，當你對自己的需求不明確，數字員工張雨欣，能基於用户意圖自動推薦產品，且每一輪對話結束後，都會根據當前對話節奏優化話術，追問“要不要試駕體驗”。

接着，當你報出的預算不足時，張雨欣會給出促銷方案。這裏比較有意思的是，當你繼續追問促銷具體細節時，她沒有出現大模型常見的“幻覺式數據”，而是清晰地判斷信息邊界，並老道的安排真人銷售顧問跟進，延續信任鏈條。

在整個流程中，她不只是完成一輪對話，而是完成了從客户識別、諮詢到下單的全過程接力。參與的是真實業務鏈條，承擔的是線索數量、轉化效率、客户滿意度等可量化的業務指標。

企業的流程會變，客户的偏好也在變化。百度認為一個真正的“數字員工”，應該像人一樣具備學習能力。通過持續對話數據積累和反饋優化，每個數字員工都在“試用期”中不斷調整策略，更新表達，形成個體化進化路徑。

**這是百度數字人員工的第三條標準，可進化：**大模型時代的“數字員工”，不是一勞永逸的模板，而是能持續學習的“虛擬業務體”。

對企業而言，這不是一個靜態的“AI助手”，而是一個具備成長能力的崗位成員，企業用得越久，效果越好，形成類似“老員工”的能力複利。

這三點標準，決定了數字員工不是一個“能聊”的AI，而是一個“能上崗”的人。背後，是百度試圖用一套工程體系和行業知識的整合框架，回答AI如何真正參與組織協作的問題。

02 AI全棧能力下的企業級Agent最佳實踐

設定了標準，但是這些標準的落地並不是一句口號那麼簡單。

要讓數字人真正成為業務的一環，而不是遊離在流程之外的技術演示，背後需要的是一整套從底座到調度、從執行到協同的技術架構。

一方面在基礎能力的類人化上，百度智能云為數字員工搭建了類人的“智能化大腦”和“真人級形象”。

首先是“智能化大腦”，在語音交互方面，百度智能雲首創基於Cross-attention技術的跨模態語音語言大模型，同時融合語音識別、大語言模型及語音合成等技術，確保數字員工能在極短時間內聽懂、理解，並根據文本輸出最適配的情感和反饋，在行業中實現語音識別、理解和合成的端到端閉環，語音識別準確率達到98%，交互延遲控制在1秒以內。

同時，為了增強業務溝通的信任感打造了“真人級形象”。在人像效果上，百度配套了影視級的虛擬人生成能力。基於國內首創的4D掃描技術，通過超千個控制維度精準還原微笑等面部肌肉動作，呈現影視級形象。在表達上，僅需30秒聲音樣本，即可復刻高保真語音，媲美真人原聲，讓數字人“看得真、説得像”。

另一方面，在業務能力的專業性上，賦予數字員工“行業化內核”和“進化型”基因。

要讓數字員工真正“懂業務”，技術之外的積累同樣重要。百度智能雲將行業Know-How轉化為可持續的智能資產，實現從“功能交付”到“價值交付”的進化。

借鑑“一萬小時定律”，百度智能雲通過10萬小時以上的行業實操數據訓練數字員工的初始能力，已沉澱金融理財規範、教育教學流程、汽車產銷知識等超過100個垂直領域的專業SOP。

例如教育行業的試聽-轉化-續費路徑、金融行業的授信與風控流程、車企在客户畫像與促銷匹配上的打法。這些行業Know-how被抽象為知識圖譜和可複用模組，為數字員工提供了“上崗即熟練”的現實基礎。

更重要的是，這些數字員工不是“上線即終態”，而是可以通過百度智能雲自研的仿真對話自迭代系統與動態反饋機制不斷學習。每一次交互都在積累數據、調優策略，形成從任務適配到知識更新的能力閉環。

這意味着企業部署得越久，數字員工的熟練度越高，所體現出的效果也更貼近“老員工”的長期成長路徑。

隨着大模型能力加速迭代與數據訓練持續增加，確保數字員工的表現可以隨業務演進不斷更新，形成“部署越久、專業度越高”的積累曲線。

百度不是第一個做“數字人”的公司，但可能是第一個試圖用一套成體系的工程能力，真正讓數字人變成企業可控、可用、可回報的生產力工具。可以説，百度的數字員工就是目前企業級Agent的最佳實踐。。

03 企業級市場爆發前夜

與C端熱鬧的AI大模型應用不同，企業級市場的關鍵不是技術炫技，而是成本和收益的平衡。企業買單，必然迴歸商業本質：這筆投入帶來的效果值不值。

目前，數字人市場正呈現“結構性爆發”與“漸進式演化”並存的局面。

爆發來自兩個變量：一是推理成本的斷崖式下降，過去一年已下降近60倍；二是多模態能力的躍遷，讓數字人不再只是互動界面，而是能形成業務閉環的執行個體。

這也意味着，數字人從“技術演示”真正邁入“商業交付”。但在落地過程中，隨着大模型應用場景向低容錯、強專業化領域延伸，暴露出的真實需求痛點，往往又限制着數字人的大規模落地速度。

受制於行業Know-How深度沉澱需求，此類場景需深度提煉垂直決策鏈路，打造開箱即用的解決方案，才能交付可量化的業務效果。因此在增長態勢上，往往形成漸進滲透曲線。

以銷售、客服、招聘、教務等一線職能為例，大量員工的時間被消耗在固定流程執行、信息溝通和跟進協調中。這些環節雖然瑣碎卻關鍵，直接關聯轉化率、客户滿意度與運營效率。

靠人力解決，不僅成本高、效率低，而且績效考核困難、組織可複製性差。傳統RPA或智能助手雖然能夠執行部分規則任務，但在面對複雜、非結構化的對話和多輪協同任務時，難以勝任。

流程割裂、響應生硬、上下文丟失等問題，成為阻礙智能化落地的主要瓶頸。真正影響數字人落地速度的，並不是算力或生成能力，而是落地產品是否能夠解決企業的現實痛點。

企業真正需要的，是能理解業務意圖、掌握上下文、跨平台協同執行、還能持續優化策略的智能體。百度提出的“數字員工”，正是面向這一現實需求而定義的智能體：不只是形象上的“虛擬人”，還是專業能力上的“能幹活”。

目前，百度智能雲數字人已廣泛服務於電商、金融、教育、媒體、文旅、醫療、泛互聯網等20+個行業，更重要的是，它的投入產出比已具備説服力。

在電商場景中，數字主播的成本不到真人主播的15%，但可完成85%的GMV；在教育行業，數字教師讓課程製作效率提升20倍，成本下降約三分之一。

從成本視角看，這些數據説明，企業已經不再只是“採購技術”，而是在引入一個具備崗位價值的新型員工。數字員工所代表的，是一個可考核、可部署、可持續進化的崗位角色。

一個更宏觀的趨勢也在顯現：企業對AI Agent的接受度正在快速提升。《2025中國AI Agent營銷市場發展潛力研究報告》指出，2024年中國AI Agent營銷及銷售市場規模已達442億元，預計未來五年將衝刺萬億級空間。

百度也在將數字員工用於自身運營體系中。目前，數字員工已在百度客服中心上線，用於在線分流與服務回訪。數據顯示，用户申保成功率提升60%，服務時效提升18小時。

百度智能雲智能營銷產品總經理石崢指出，人機協同是現階段主流趨勢，未來或將實現多個數字員工協同解決複雜任務。

數字員工未來並非替代人工，而是構建“人機協同”的新型組織結構。多個智能體將協同完成複雜任務，企業由此獲得一個“標準化、高複用、可進化”的AI勞動力池——這是AI工程能力穿透企業邊界的起點，也可能是數字人企業級市場爆發前夜，最關鍵的轉折時刻。