7 月 17 日，据虎嗅报道，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖在接受采访时，系统谈到了他对AI落地的判断与百度的内部实践。沈抖预测，通用智能体、行业垂类智能体的规模化落地速度会大幅提升， 2026 年下半年就能明显看到批量落地案例涌现，未来90%的工作都会有智能深度参与、协助完成，但不是完全替代人。
沈抖认为，未来三年是一个关键窗口期。三年内，AI赛道的厂商和独角兽们会不断意识到全栈的优势，而百度智能云的友商也在有意识地补全全栈能力，这对百度智能云来说，既是拥有优势的机会点，也是面对更大竞争的挑战点。
在内部推行AI使用上，沈抖明确表示，强制推行AI办公很难落地见效，百度始终以正向引导、福利牵引为主，不设置硬性使用规定。百度推出了一项常态化的员工福利政策且目前依旧正常执行：为每位在职员工每月发放一千元使用额度，可自由体验市面各类主流大模型产品，不限用途，纯粹是为了降低员工试用门槛，不绑定任何工作考核。他的逻辑是，员工亲身感受到AI工具的提效价值后，自然会养成常态化使用习惯。
财务数据印证了AI业务在百度体系内的分量。IT之家注意到， 2026 年第一季度，百度AI收入同比增幅达到49%，收入占比达到52%，这是百度历史上首次AI收入占比过半。
关于AI时代的度量标准，沈抖并未展开，但百度创始人李彦宏在今年 5 月的Create2026 百度AI开发者大会上已给出明确方向。李彦宏提出，AI时代的度量衡可能是日活智能体数（Daily Active Agents，简称DAA），与移动互联网最通用的度量衡日活用户数（DAU）相对应。他指出，目前较接近业界共识的度量衡是Token消耗，但Token不一定代表终局，它代表成本、不代表收益，衡量的是投入而非产出；当人类进入智能体时代，衡量一个平台和生态的繁荣，更应该关注DAA这个指标，关注有多少Agents在给人类干活并交付结果，这比无谓的Token消耗更接近价值、也更接近本质。
NVIDIA推出Nemotron3Embed嵌入向量模型系列，专为生产级RAG、智能体检索、代码检索和记忆场景设计。8B版本在RTEB基准测试中排名第一，成为性能最强的开源嵌入模型。系列包含三个开放检查点：精度优先的Nemotron-3-Embed-8B-BF16、轻量化的1B-BF16版，以及针对Blackwell架构优化的1B-NVFP4四比特版本，所有模型均采用双向注意力机制。
银河通用机器人CTO王鹤在2026世界人工智能大会上预测，具身智能2028年前将迎来重大突破，表现媲美ChatGPT。基础模型经海量数据训练，对未专门训练任务可达70%-80%成功率，堪比早期数字模型。
通义实验室推出Wan-Streamer v0.2，彻底解决传统视频通话卡顿、延迟和声画不同步问题。该端到端全模态模型仅550毫秒响应，将听、看、说、演能力整合于单一Transformer架构，实现近乎真实的“面对面”自然交流。
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Soul在WAIC2026上发布AI硬件B Soul，展示实时多模态交互与情绪感知应用。CTO陶明表示，公司已从社交App进化为聚焦情绪感知、交互技术和AI模型融合的生态型公司，坚持自研交互大模型路线，区别于通用大模型。
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