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百度搭子与英特尔合作推出本地Skill专区,开启端云协同办公新范式

一句话结论

百度搭子联合英特尔上线本地技能专区,通过自动调度降低PC端AI使用门槛,显著改变智能体部署与交互模式。

关键要点

  • 百度搭子在2026 Intel Connection大会上宣布上线面向英特尔机型的本地Skill专区,支持混合调度。
  • 基于英特尔酷睿Ultra智能体PC,语音识别、文生图及文档解析等任务可完全本地运行,无需上传云端。
  • 智能体根据任务类型和电脑算力自动选择本地或云端处理,用户无需配置模型环境即可使用。
  • 百度搭子月活达到674.30万,环比增长1063.79%,位列AI办公智能体增速榜第一。
  • 官方计划后续增加长文档处理、音视频分析及代码开发等本地技能,并扩展更多硬件接入。

背景与事实

2026年9月24日,记者从2026 Intel Connection大会上获悉,百度旗下智能体产品“搭子”(Baidu Dazi)正式推出面向英特尔硬件的本地Skill专区。这一合作的核心在于解决长期以来智能体应用落地中存在的两大痛点:一是传统云端处理需要上传语音、文档和图片等敏感或大体量数据,存在隐私泄露风险及网络延迟;二是直接调用本地算力通常需要用户手动安装大模型、配置复杂的环境依赖,技术门槛极高,普通非技术用户难以独立操作。

针对上述痛点,百度搭子与英特尔共同构建了一套混合Skill调度架构。该架构依托英特尔®酷睿™Ultra智能体PC平台,实现了算力任务的智能分配。当用户提出具体需求时,系统会自动分析任务特征与当前硬件算力状态。对于语音识别、文本生成图像、常规文档和图片解析等标准化任务,系统优先调度本地算力直接完成处理;而当涉及大规模联网检索或超高复杂度逻辑分析时,则自动切换至云端进行处理。这种机制使得用户无需了解背后的模型选型或技术配置细节,即可直接调用能力,实现了“零配置”的端云协同体验。

在市场表现方面,此前发布的AI产品榜单数据显示,百度搭子的月度活跃用户规模已达到674.30万,环比增长率高达1063.79%,位列AI办公智能体增速第一。在生态建设上,百度搭子已开放标准化API接口,支持能力、任务及记忆数据在不同设备间的同步。目前,小度家庭硬件以及因时科技(Gorilla)的具身智能设备均已完成接入,初步构建起跨设备的智能体协同网络。

影响分析

对于中文开发者与企业从业者而言,百度搭子本地Skill专区的上线具有显著的实践价值。首先,隐私安全成为可落地的现实指标。在金融、法律、医疗等对数据敏感度极高的行业,本地处理语音与文档功能意味着核心业务数据无需出域,极大降低了合规风险。其次,开发门槛大幅降低。过去企业部署AI Agent往往需要组建专门的工程团队进行模型部署与环境调试,现在基于标准化API与自动调度机制,业务人员可直接在个人PC上调用高级AI能力,这将加速AI工具在中小企业及非技术部门的渗透率。此外,端云协同机制改变了算力成本结构,高频低耗任务本地化运行可显著降低企业的云端调用支出,提升整体ROI。

适用边界

该结论主要适用于配备英特尔酷睿Ultra系列处理器及智能体PC的硬件环境。对于使用AMD、Apple Silicon或其他非英特尔平台,以及不支持特定NPU调度的旧款PC,本地Skill的兼容性与性能表现不在当前官方公布的支持范围内。此外,本地处理目前聚焦于标准化任务,超大规模复杂推理仍需依赖云端算力,因此该方案不适用于完全离线且需要极高复杂度逻辑推理的极端封闭场景。

孤本观察

从行业观察来看,百度搭子将“标准化API”与“自动调度”作为核心卖点,标志着AI智能体竞争重心正从单纯的大模型参数比拼,转向对终端算力调优及异构硬件协同能力的精细化运营。

百度搭子与英特尔合作推出本地Skill专区,开启端云协同办公新范式

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常见问题

百度搭子在2026 Intel Connection大会上宣布上线的本地Skill专区支持哪些具体任务?

支持语音识别、文本生成图像及常规文档和图片解析等标准化任务,这些任务可完全在本地运行,无需上传云端。

百度搭子本地Skill专区如何实现端云协同?用户需要配置模型环境吗?

系统根据任务类型和电脑算力自动选择本地或云端处理,用户无需了解模型选型或技术配置细节,即可实现“零配置”调用能力。

截至2026年9月,百度搭子的月度活跃用户数及环比增长率是多少?

百度搭子月活达到674.30万,环比增长1063.79%,位列AI办公智能体增速榜第一。

本地Skill专区目前支持哪些硬件平台?AMD或Apple Silicon设备是否兼容?

仅适用于配备英特尔酷睿Ultra系列处理器及智能体PC的硬件环境,AMD、Apple Silicon或其他非英特尔平台不在当前官方公布的支持范围内。

百度搭子计划后续增加哪些本地技能?

官方计划后续增加长文档处理、音视频分析及代码开发等本地技能,并扩展更多硬件接入。

来源:雷峰网