百度智能云給“數(shù)字人”發(fā)工牌

部署即勝任的數(shù)字員工。

作者|古廿

編輯|楊舟

在企業(yè)組織中，一張工牌不僅代表身份，背后更是一套清晰的用人標準。這一次，百度嘗試給數(shù)字人理出一套上崗標準。

8月5日，百度智能云推出了全球首批“數(shù)字員工”。不同于此前以形象化為主的“虛擬人”，這批數(shù)字員工不再以擬人形象為賣點，而是以明確的業(yè)務職責上崗：承接線索、跑流程、交付結(jié)果。

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

過去的數(shù)字人是一個虛擬形象的“人”，而數(shù)字員工才是符合企業(yè)制度，具備獨立產(chǎn)出的“新同事”。為了厘清二者的區(qū)別，百度為數(shù)字員工設(shè)定了三條入職標準：懂業(yè)務，給結(jié)果，可進化。

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

在AI大模型加速向產(chǎn)業(yè)落地的階段，“數(shù)字員工”可能成為數(shù)字人這一概念率先在To B場景中大規(guī)模放量的產(chǎn)品形態(tài)。而百度想通過這次“發(fā)工牌”，率先建立一套可以落地的行業(yè)標準。

01“新同事”的三個標準

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

數(shù)字人是一個能說話的“通用虛擬形象”，數(shù)字員工才是符合企業(yè)入職標準的“新同事”。最新的百度AI Day現(xiàn)場，百度智能云發(fā)布了首批AI數(shù)字員工，覆蓋營銷、課程顧問、汽車電銷等關(guān)鍵崗位。

作為基于百度智能云的AI全棧能力以及行業(yè)知識數(shù)據(jù)開發(fā)而成的AI應用，百度智能云數(shù)字員工，可以為企業(yè)營銷全旅程的不同階段提供可開箱即用的產(chǎn)品能力，面向企業(yè)不再是交付AI工具而是交付業(yè)務收益或結(jié)果。

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

以百度教育行業(yè)的數(shù)字員工徐雅雯為例，它不是只會回答“課程什么時候上”這種FAQ級問題，而是可以根據(jù)用戶需求，給到課程建議；同時還會在和用戶交互中，按照業(yè)務理解進行追問和推薦。

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

區(qū)別在于：傳統(tǒng)AI助手大多停留在流程的執(zhí)行端，表現(xiàn)為固定的問題模板與標準化答復，遇到非預設(shè)問題常常無法應對，甚至在多輪對話中前后邏輯斷裂。而數(shù)字員工能夠在復雜、非結(jié)構(gòu)化的真實場景下保持會話連貫，并持續(xù)推進對話目標。

更進一步，這種“懂”，不僅是話術(shù)或語義層面的理解能力，還體現(xiàn)在對情緒與節(jié)點的把握上。一個真正能干活的數(shù)字員工，往往是在用戶猶豫時適時介入，在談價階段掌握節(jié)奏，在表達擔憂時調(diào)整話術(shù)。

百度的數(shù)字員工在這方面表現(xiàn)出的行為選擇，已接近一個入職兩個月、掌握完整SOP并能靈活應對的真人新員工。這是“懂業(yè)務”的底層標準——不是模仿交互，而是具備結(jié)果導向的業(yè)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(jié)果：此前企業(yè)的數(shù)字員工往往炫技大于實用，這一次百度明確提出，數(shù)字員工不是一個技術(shù)演示品，而是一個要拿結(jié)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(shù)字員工張雨欣，能基于用戶意圖自動推薦產(chǎn)品，且每一輪對話結(jié)束后，都會根據(jù)當前對話節(jié)奏優(yōu)化話術(shù)，追問“要不要試駕體驗”。

接著，當你報出的預算不足時，張雨欣會給出促銷方案。這里比較有意思的是，當你繼續(xù)追問促銷具體細節(jié)時，她沒有出現(xiàn)大模型常見的“幻覺式數(shù)據(jù)”，而是清晰地判斷信息邊界，并老道的安排真人銷售顧問跟進，延續(xù)信任鏈條。

在整個流程中，她不只是完成一輪對話，而是完成了從客戶識別、咨詢到下單的全過程接力。參與的是真實業(yè)務鏈條，承擔的是線索數(shù)量、轉(zhuǎn)化效率、客戶滿意度等可量化的業(yè)務指標。

企業(yè)的流程會變，客戶的偏好也在變化。百度認為一個真正的“數(shù)字員工”，應該像人一樣具備學習能力。通過持續(xù)對話數(shù)據(jù)積累和反饋優(yōu)化，每個數(shù)字員工都在“試用期”中不斷調(diào)整策略，更新表達，形成個體化進化路徑。

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

對企業(yè)而言，這不是一個靜態(tài)的“AI助手”，而是一個具備成長能力的崗位成員，企業(yè)用得越久，效果越好，形成類似“老員工”的能力復利。

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

02AI全棧能力下的企業(yè)級Agent最佳實踐

設(shè)定了標準，但是這些標準的落地并不是一句口號那么簡單。

要讓數(shù)字人真正成為業(yè)務的一環(huán)，而不是游離在流程之外的技術(shù)演示，背后需要的是一整套從底座到調(diào)度、從執(zhí)行到協(xié)同的技術(shù)架構(gòu)。

一方面在基礎(chǔ)能力的類人化上，百度智能云為數(shù)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，百度智能云首創(chuàng)基于Cross-attention技術(shù)的跨模態(tài)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(shù)，確保數(shù)字員工能在極短時間內(nèi)聽懂、理解，并根據(jù)文本輸出最適配的情感和反饋，在行業(yè)中實現(xiàn)語音識別、理解和合成的端到端閉環(huán)，語音識別準確率達到98%，交互延遲控制在1秒以內(nèi)。

同時，為了增強業(yè)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。基于國內(nèi)首創(chuàng)的4D掃描技術(shù)，通過超千個控制維度精準還原微笑等面部肌肉動作，呈現(xiàn)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(shù)字人“看得真、說得像”。

另一方面，在業(yè)務能力的專業(yè)性上，賦予數(shù)字員工“行業(yè)化內(nèi)核”和“進化型”基因。

要讓數(shù)字員工真正“懂業(yè)務”，技術(shù)之外的積累同樣重要。百度智能云將行業(yè)Know-How轉(zhuǎn)化為可持續(xù)的智能資產(chǎn)，實現(xiàn)從“功能交付”到“價值交付”的進化。

借鑒“一萬小時定律”，百度智能云通過10萬小時以上的行業(yè)實操數(shù)據(jù)訓練數(shù)字員工的初始能力，已沉淀金融理財規(guī)范、教育教學流程、汽車產(chǎn)銷知識等超過100個垂直領(lǐng)域的專業(yè)SOP。

例如教育行業(yè)的試聽-轉(zhuǎn)化-續(xù)費路徑、金融行業(yè)的授信與風控流程、車企在客戶畫像與促銷匹配上的打法。這些行業(yè)Know-how被抽象為知識圖譜和可復用模組，為數(shù)字員工提供了“上崗即熟練”的現(xiàn)實基礎(chǔ)。

更重要的是，這些數(shù)字員工不是“上線即終態(tài)”，而是可以通過百度智能云自研的仿真對話自迭代系統(tǒng)與動態(tài)反饋機制不斷學習。每一次交互都在積累數(shù)據(jù)、調(diào)優(yōu)策略，形成從任務適配到知識更新的能力閉環(huán)。

這意味著企業(yè)部署得越久，數(shù)字員工的熟練度越高，所體現(xiàn)出的效果也更貼近“老員工”的長期成長路徑。

隨著大模型能力加速迭代與數(shù)據(jù)訓練持續(xù)增加，確保數(shù)字員工的表現(xiàn)可以隨業(yè)務演進不斷更新，形成“部署越久、專業(yè)度越高”的積累曲線。

百度不是第一個做“數(shù)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(shù)字人變成企業(yè)可控、可用、可回報的生產(chǎn)力工具。可以說，百度的數(shù)字員工就是目前企業(yè)級Agent的最佳實踐。。

03企業(yè)級市場爆發(fā)前夜

與C端熱鬧的AI大模型應用不同，企業(yè)級市場的關(guān)鍵不是技術(shù)炫技，而是成本和收益的平衡。企業(yè)買單，必然回歸商業(yè)本質(zhì)：這筆投入帶來的效果值不值。

目前，數(shù)字人市場正呈現(xiàn)“結(jié)構(gòu)性爆發(fā)”與“漸進式演化”并存的局面。

爆發(fā)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(tài)能力的躍遷，讓數(shù)字人不再只是互動界面，而是能形成業(yè)務閉環(huán)的執(zhí)行個體。

這也意味著，數(shù)字人從“技術(shù)演示”真正邁入“商業(yè)交付”。但在落地過程中，隨著大模型應用場景向低容錯、強專業(yè)化領(lǐng)域延伸，暴露出的真實需求痛點，往往又限制著數(shù)字人的大規(guī)模落地速度。

受制于行業(yè)Know-How深度沉淀需求，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(yè)務效果。因此在增長態(tài)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(zhí)行、信息溝通和跟進協(xié)調(diào)中。這些環(huán)節(jié)雖然瑣碎卻關(guān)鍵，直接關(guān)聯(lián)轉(zhuǎn)化率、客戶滿意度與運營效率。

靠人力解決，不僅成本高、效率低，而且績效考核困難、組織可復制性差。傳統(tǒng)RPA或智能助手雖然能夠執(zhí)行部分規(guī)則任務，但在面對復雜、非結(jié)構(gòu)化的對話和多輪協(xié)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(shù)字人落地速度的，并不是算力或生成能力，而是落地產(chǎn)品是否能夠解決企業(yè)的現(xiàn)實痛點。

企業(yè)真正需要的，是能理解業(yè)務意圖、掌握上下文、跨平臺協(xié)同執(zhí)行、還能持續(xù)優(yōu)化策略的智能體。百度提出的“數(shù)字員工”，正是面向這一現(xiàn)實需求而定義的智能體：不只是形象上的“虛擬人”，還是專業(yè)能力上的“能干活”。

目前，百度智能云數(shù)字人已廣泛服務于電商、金融、教育、媒體、文旅、醫(yī)療、泛互聯(lián)網(wǎng)等20+個行業(yè)，更重要的是，它的投入產(chǎn)出比已具備說服力。

在電商場景中，數(shù)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(yè)，數(shù)字教師讓課程制作效率提升20倍，成本下降約三分之一。

從成本視角看，這些數(shù)據(jù)說明，企業(yè)已經(jīng)不再只是“采購技術(shù)”，而是在引入一個具備崗位價值的新型員工。數(shù)字員工所代表的，是一個可考核、可部署、可持續(xù)進化的崗位角色。

一個更宏觀的趨勢也在顯現(xiàn)：企業(yè)對AI Agent的接受度正在快速提升。《2025中國AI Agent營銷市場發(fā)展?jié)摿ρ芯繄蟾妗分赋觯?024年中國AI Agent營銷及銷售市場規(guī)模已達442億元，預計未來五年將沖刺萬億級空間。

百度也在將數(shù)字員工用于自身運營體系中。目前，數(shù)字員工已在百度客服中心上線，用于在線分流與服務回訪。數(shù)據(jù)顯示，用戶申保成功率提升60%，服務時效提升18小時。

百度智能云智能營銷產(chǎn)品總經(jīng)理石崢指出，人機協(xié)同是現(xiàn)階段主流趨勢，未來或?qū)崿F(xiàn)多個數(shù)字員工協(xié)同解決復雜任務。

數(shù)字員工未來并非替代人工，而是構(gòu)建“人機協(xié)同”的新型組織結(jié)構(gòu)。多個智能體將協(xié)同完成復雜任務，企業(yè)由此獲得一個“標準化、高復用、可進化”的AI勞動力池——這是AI工程能力穿透企業(yè)邊界的起點，也可能是數(shù)字人企業(yè)級市場爆發(fā)前夜，最關(guān)鍵的轉(zhuǎn)折時刻。

本文為《市象》原創(chuàng)文章

未經(jīng)授權(quán)不得轉(zhuǎn)載或建立鏡像

轉(zhuǎn)載、交流、合作請?zhí)砑游⑿牛篗ingFei_99