在2026年世界人工智能大会（WAIC2026）上，人工智能领域的前沿探索迎来重要进展。IDC发布了全球首份《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）概念进行了系统性解读，并构建了完整的理论框架。这一报告的发布，标志着DAA从概念阶段正式进入实践应用阶段，为智能经济时代的价值评估提供了全新维度。
报告指出，传统移动互联网时代的DAU（日活跃用户数）和大模型早期的Token指标已无法适应智能体主导的新经济形态。智能体的核心价值在于解决真实业务场景中的任务，而非单纯追求用户规模或计算资源消耗。例如，金融行业需要智能体完成风险评估，制造业依赖其优化生产流程，这些需求无法通过DAU或Token准确衡量。DAA的提出，正是为了填补这一评估空白，通过量化智能体的实际业务贡献，为行业提供更科学的价值度量标准。
IDC将DAA指标体系拓展为六层结构，涵盖活跃规模、任务执行、有效Token使用、人机协同效率及治理风险等维度。报告创新性地提出DAA价值公式：DAA价值（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）。这一公式强调，真正的价值创造需要平衡产出与成本，避免陷入“智能体数量越多，企业负担越重”的陷阱。例如，某制造企业通过优化智能体任务分配，在保持活跃数不变的情况下，将单任务价值提升30%，同时降低20%的运营成本，验证了DAA公式的实践可行性。
报告还为不同行业提供了具体落地路径。金融领域可优先部署高频交易监控智能体，制造业适合引入设备故障预测智能体，医疗行业则可开发患者随访管理智能体。推进节奏上，建议企业分三阶段实施：0-6个月建立认知与场景基线，6-18个月构建智能体编队与运营看板，18-36个月完成组织架构重构。某银行试点显示，按照此路线图推进后，智能体处理业务量占比从15%提升至42%，客户满意度提高18个百分点。
技术支撑层面，报告强调DAA的实现依赖完整的后端能力体系。百度提出的“芯-云-模-体”全栈架构成为典型案例：昆仑芯提供算力基础，百度智能云构建分布式平台，文心大模型赋能智能体理解能力，最终通过智能体编排层实现任务调度。这种架构使某汽车企业得以在3个月内上线200个智能体，覆盖研发、生产、售后全链条，任务处理效率较传统系统提升5倍。
全球范围内，对Token指标的反思正在形成共识。BNP Paribas CIB指出，过度依赖Token可能导致企业为“无效计算”付费；Palantir CEO批评部分企业陷入“Token消耗竞赛”，却忽视实际业务产出。与之形成对比的是，百度已形成覆盖智能体开发、部署、优化的完整工具链。其代码智能体“秒哒”支持开发者快速构建应用，数字人智能体“一镜”突破微表情技术，决策智能体“伐谋”在金融风控场景实现98%的准确率。这些产品矩阵使百度在智能体数量与质量上均保持领先。
IDC预测，2026年全球活跃智能体将达7940万个，2030年激增至22.16亿个。英伟达创始人黄仁勋在近期对话中强调，未来企业竞争焦点将从模型规模转向智能体系统能力。百度凭借先发优势与技术积累，正成为这一趋势的最大受益者。其智能云服务已覆盖80%央企，文心大模型以6%的预训练成本达到行业领先效果，昆仑芯超节点具备万亿参数模型训练能力。这些布局使百度既能直接开发高价值智能体，又能为行业提供基础设施支持，形成“淘金者”与“卖铲人”的双重角色。
