⭐️从“手工作坊”变“现代工业” AI模型如何实现规模化量产?〽️

发布时间:2025-10-23 18:27:02 来源: 好奇心日报

  

  中新网济南10月23日电 (记者 夏宾)中国的“人工智能+”行动已经有了具体的时间表和路线图。据《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,到2027年,新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%;到2030年,新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%。

  面对上述目标,推动AI技术赋能千行百业,实现大规模落地应用成为关键,但这一过程仍有挑战。

  浪潮集团执行总裁、总工程师,浪潮云董事长肖雪近日在济南接受中新网等媒体采访时称,常规的模型训练模式正是这种“手工作坊”模式,这种模式从数据清洗、标注、特征工程到模型选择、训练与调优,整个流程缺乏标准化的工序和自动化的工具链,导致开发周期漫长、资源消耗巨大,且模型质量难以保证,严重制约了AI应用的快速迭代与跨场景复制。

  “要大规模应用人工智能,必须标准化。”肖雪认为,集约是高效的最佳手段,标准化是必由之路。过去的研发是“手工作坊”,靠编程人员个人能力建模型,不仅质量参差不齐、对人员要求高,还导致生产速度慢。

  为解决上述难题,浪潮人工智能模型工厂今年年初在济南完成实体化建设并正式投产,其目的在于实现模型规模化量产,从依赖研发人员编写代码的“手工作坊”模式,转向依托标准化工序与专业工具的“现代工业”模式。

浪潮人工智能模型工厂外部。(受访对象 供图)

  记者在上述模型工厂的“生产流水线”上看到,数据车间、模型车间、评测中心、集成车间、客户服务中心、产品工程中心、安全中心、设备管理中心及调度服务中心等“九大单元”有序运转。

浪潮人工智能模型工厂内部的集成车间。(受访对象 供图)

  据悉,工厂目前已积累75道工序及180套工具,实现数据、算力、算法全面布局。该工厂包含通用算力、模型工厂、智能体工厂和训练场四大结构。

  此外,工厂的出现减少了大模型研发周期因精度和深度存在的差异,把过去研发一个模型的周期从“90人天”压缩至“20人天”左右,智能体成本也降低50%左右。

  肖雪透露,浪潮人工智能模型工厂的核心定位是政务大模型落地的“基础设施”,而非单一的模型供应商。工厂已服务全国220个城市的政务业务,未来还将在2025年底前建成智能体工厂与训练场,进一步完善政务人工智能产业链。

  肖雪预计,通过这种集约化、标准化的工厂模式,政务大模型不再是“高不可攀的技术”,而是能快速适配区域治理、民生服务、政务办公等多场景的“实用工具”,真正实现从“技术研发”到“政务赋能”的快速转化。(完)

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