数智前线 08-12
浪潮推出首个“人工智能工厂”,工业化模式加速技术落地
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人工智能,迈向 " 工业化生产 ",实现普惠与规模化应用。

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文|牛慧

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编|赵艳秋

2025 年 8 月 6 日下午,在浪潮人工智能工厂,迎来了一场重要活动——由山东省人民政府新闻办公室主办的 " 产业链上的山东好品牌 " 系列现场记者见面会。此次活动以 " ‘链’出新引擎 " 专场为主题,浪潮集团执行总裁、总工程师,浪潮云董事长肖雪以 " 发布 + 推介 " 形式,介绍了浪潮人工智能工厂。

当前,人工智能在多行业应用落地,面临层出不穷的场景,如何高效、集约化落地成为挑战。浪潮人工智能工厂适应算力服务分散化、小型化、定制化的需求,提出了工业化生产模式,通过打造 " 工具 "、" 工序 " 和 " 工艺 ",搭建从订单到交付的 " 全链路生产流水线 ",从而实现垂类模型和智能体的标准化、大规模定制化生产。

这座工厂的建成,是人工智能大规模和普惠化落地的一个重要实践。在今年的《政府工作报告》中,多次提到 " 人工智能 +" 战略,强调因地制宜发展新质生产力。然而,如何实现规模化、低成本落地,成为亟待解决的问题。浪潮人工智能工厂,正是在这一背景下应运而生。

那么,什么是人工智能工厂?工厂中的 " 工具 "、" 工序 " 和 " 工艺 " 各指的是什么?工厂提出的 " 模型制造模型 " 有什么含义?当前又有哪些具体应用?

为何要建立人工智能工厂

" 浪潮人工智能工厂,实际上是通过工业化制造的逻辑,来推动中国人工智能能力的建设。" 肖雪开门见山道,人工智能工厂生产两大类产品:垂直行业模型和智能体。

为什么要以制造的逻辑,来推动人工智能产品的落地?

" 我们发现,大模型在落地应用时,对产品的规模化、标准化及定制化,都提出了更高的要求。" 肖雪解释说,中国拥有 41 个工业大类、207 个中类、666 个小类,形成了全球最完整的工业体系,垂直行业场景更是纷繁多元、层出不穷。在这样的产业格局下,要实现人工智能的高效化、集约化发展,让人工智能在大范围内发挥价值,就必须走工业化道路," 实现标准化,并支持大规模定制,也就是柔性应用 "。

正因如此,人工智能工厂应运而生。浪潮在概念和落地中探索实践,目前是国内唯一已落地的实体化人工智能工厂的企业。

肖雪进一步解释道,进入人工智能时代,客户对完整解决方案的需求已十分明确。过去,云计算、数据、应用、安全等环节多由不同主体分散提供,导致客户在部署时难以实现最优配置、最低成本与最高效率,更缺乏统一架构支持 " 开箱即用 "。

对浪潮而言,其核心目标是提供基于人工智能全产业链的全栈解决方案。作为国内覆盖生成式人工智能五层结构的企业,即基础层、模型层、平台层、应用层、服务层,浪潮正以此为支撑构建能力体系。

基于此,在浪潮人工智能工厂中,聚焦三项核心任务:

一是大力构建人工智能基础设施。人工智能工厂作为一种新型基础设施,运用制造模式实现产品的更低成本、更高效率和更高的成品度。浪潮还通过大规模分布式云计算架构,推动算力服务的普惠化,降低人工智能实施的整体成本。

二是赋能行业智能体。在人工智能领域,中国有独特的场景优势,各行各业遍布丰富的应用场景。浪潮基于在多个行业的经验,构建垂类模型和智能体,帮助各个行业实现跃升。

三是推动生态合作与产业协同。人工智能发展不能靠单一企业,更需要以应用为主导,实现生态合作与产业协同。浪潮希望通过人工智能工厂这一平台,促成各方协同,共同创新,打造人工智能领域的竞争力护城河。工厂中的 " 工具 " 与 " 工艺 ",来自众多生态和产业合作伙伴,包括芯片厂商、数据处理厂商、模型厂商、调优厂商和行业企业。浪潮期待这种协同创新模式推动整体竞争力的提升。

目前,浪潮人工智能工厂已搭建了通用算力中心、人工智能模型工厂、智能体工厂和人工智能训练场,具备 9 个功能中心,包括工艺技术中心、调度服务中心、语料中心、训练中心、智能体中心、集成中心、评测中心、安全防护中心、资源支撑中心。

工厂的 " 工具、工艺和工序 "

发布活动当天,浪潮人工智能工厂中展示了为数字政府、数字社会和数字经济提供的各类服务,如 12345 政务热线智能体、水利 / 应急等行业智能体。此外,工厂还展示了智能设备和具身智能产品,这些创新成果皆由人工智能工厂,用制造化方式来实现。

" 在浪潮人工智能工厂中,我们提出了另外一个逻辑,叫做‘模型制造模型’。" 肖雪强调。通过模型来打磨工具,再用工具来制造新的模型,形成一个开放高效的生产模式。工厂目前已拥有 61 个工序和 113 套工具。

目前,业界常见的做法是通过外挂知识库或数据蒸馏,使模型适应某一行业应用。但肖雪认为,如果走 " 以应用为核心 " 的道路,就要解决模型与业务的强交叉问题,人工智能需要建立专门细分模型,用智能体的逻辑,实现软硬件深度结合,开展专业训练。

而工厂通过大规模的数据计算与调整,生产垂类模型,可实现技术与行业需求更紧密的结合。人工智能工厂效仿传统制造工厂,提出了 " 工具 "、" 工序 " 和 " 工艺 " 的概念。它们与传统制造业有延续但也有巨大的差异。

调度服务中心

以 12345 政务热线智能体的生产为例,工厂通过一整套精细化的生产流程,大幅提升了生产效率和质量:

在接到用户订单后,该智能体在各功能中心进行精细化打造。如在语料中心,通过对原始数据进行特征分析,结合工厂自有语料库和大模型的数据增广,得到训练数据,进行数据清洗标注和质检,完成高质量训练数据出库。在训练中心通过训练数据配比、超参调整优化;在评测中心进行功能、性能和效果的全面评估;安全防护中心进行安全评测和加固等……

最终,完成 12345 政务热线智能体的生产,交付周期从 90 人 / 天缩短到 20 人 / 天。

在这个过程中,工厂不断沉淀工具和工艺,优化工序,持续优化垂类模型和智能体生产能力。" 其中最核心的是‘工艺’。既然我们是‘模型制造模型’的方式来打造工具,那么工艺的价值就在于工具不断标准化、不断提升效率,来提升整个生产能力。" 肖雪说。

此外,工厂也是一个人工智能创新的协同和整合平台,正在成为多个部委认可的人才培训基地,也逐步建成相关高校的科研平台,并汇聚多家专业企业,共同推动人工智能技术的突破。

浪潮人工智能工厂不仅提供模型和智能体制造的大规模、定制化制造,通过分布式云架构,浪潮可搭建城市级、行业级或企业级的人工智能工厂,实现集中化、分散化与本地化部署的灵活切换。这样的系统能切实保障人工智能技术的普惠性和普及性,让各行各业都能共享技术革新红利,从而为 " 人工智能 +" 国家战略的落实提供有力支撑。

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