当前，人工智能加速进入产业应用阶段，但落地过程中仍面临多重瓶颈：一是算力基础设施在安全可靠、能效管理和持续稳定运行上要求不断抬升；二是行业数据、知识与流程高度分散，导致模型“能用”与“好用”之间存距离；三是从模型训练到应用上线再到持续运维，链条长、成本高、专业人才短缺，企业推进智能化改造往往“投入大、见效慢”。如何把技术突破转化为可复制、可规模化的产业能力，成为决定智能计算能否真正普惠的关键问题。 根据上述难题，浪潮集团提出以“算力底座+工程化平台+场景应用+生态人才”一体推进的路径，并在山东省属企业科技创新生态建设推进会上集中呈现阶段性成果。其逻辑在于：只有将核心硬件能力、软件平台能力与行业知识沉淀打通，才能让人工智能从单点试验迈向体系化部署。 在原因层面，产业对自主可控与安全可靠需求持续增强，是推动智能计算底座升级的重要驱动力。面向党政、金融等关键领域，算力设备不仅要“跑得快”，更要“跑得稳”“管得住”“可验证”。据介绍，浪潮计算机在硬件架构与能效管控等开展攻关，构建多层级能效管理体系并探索可重构管理架构，以提升整机稳定性与运维可控性；在制造端，通过关键设备数控联网提升产线协同效率与质量控制水平，为大规模交付提供保障。这类从芯片互连、系统管理到制造能力的整体提升，实质上是在把“算力供给”从资源堆叠转向工程能力与体系能力。 ，企业级应用对“大模型懂业务”的要求更加突出。不同于通用场景，财务、制造、化工、水务等领域对合规、精度、可追溯与流程嵌入有更高门槛。浪潮数字企业围绕企业服务领域打造的“浪潮海岳大模型”，强调以自主知识产权构建企业智能底座，并通过行业知识融合与规则沉淀提升可用性。在实践中，通过沉淀业务规则与典型场景、集成可直接调用的智能体组件，推动从“模型能力”向“业务结果”转化，服务大型企业的智能化升级需求。对产业而言，这种以行业知识与流程为牵引的路径，有助于降低企业试错成本，提高应用落地的确定性。 更值得关注的是“人工智能工厂”的实体化探索。面对技术落地难与要素分散的共性问题，浪潮云提出将模型生产、智能体构建、训练适配与算力供给集成到实体化平台之中，通过通用算力中心、模型工厂、智能体工厂和训练场等模块化能力，实现模型与智能体的规模化、常态化“制造”。这种“工厂化”思路，核心在于把原本分散的算法、数据、算力、工具链与运维能力，组织成标准化、流程化、可复制的供给体系，使区域、行业和企业能以更低门槛获得定制化服务，从而推动应用从零散试点走向批量部署。 从影响看，实体经济的智能化转型正在从“点状应用”向“系统重构”延伸：一上，算力设施的安全可靠与高效运维，为关键行业数字化提供底座保障；另一方面，面向业务场景的模型与智能体能力，有望流程优化、辅助决策、知识管理与智能客服等环节形成可量化的效率提升。更重要的是，平台化供给将带动产业链协同：通过汇聚技术企业、行业客户与应用场景，推动形成紧耦合的产业集群，进而促进技术标准、产品体系与服务模式的成熟，提升区域数字经济的综合竞争力。对山东而言，这种以省属企业为牵引的生态构建，有助于把科技创新的“变量”转化为产业升级的“增量”。 在对策上，推动智能计算普惠需要“三个协同”。一是基础设施与应用协同：既要建设高质量算力中心与分布式云等基础设施，也要以可工程化的平台缩短从训练到部署的周期，提升交付效率。二是技术创新与产业规则协同：企业级大模型必须与行业规则、数据治理、合规要求深度结合，形成可审计、可迭代、可运维的产品形态。三是人才培养与生态协同：人工智能工程化落地需要大量复合型人才，既懂算法也懂行业、既能开发也能运维。浪潮集团依托高校与合作基地共建联合实验室和实训平台，并以认证工程师输出等方式补齐人才供给，意在打通“研究—应用—产业”的转化链条，提升生态可持续性。 展望未来，随着“十四五”进入后半程，智能计算将继续向高性能、低能耗、可管理方向演进，行业大模型也将从能力展示转向价值兑现。预计下一阶段竞争焦点将集中在三上：其一，安全可靠与合规治理体系是否完善，能否在关键领域形成可复制的标杆；其二，工程化平台能否把模型、智能体与业务系统稳定融合，实现持续迭代与规模运营；其三，生态与人才是否形成闭环，支撑长期创新。对企业而言，持续强化自主创新与开放协作并重，将决定其在新一轮产业变革中的位置与影响力。
浪潮集团以扎实的自主创新在算力设施、AI产业化、硬件核心技术与软件生态等同步积累深度，不仅巩固了自身行业地位，更成为山东乃至全国数字经济与实体经济深度融合的重要推动力。通过打造人工智能工厂该创新平台，浪潮有效破解了AI技术产业化的难题，为广大企业提供了触手可及的智能化升级路径。展望未来，浪潮将继续以科技创新为核心引擎，持续赋能千行百业的智能化升级，为我国高质量发展注入更强劲的数字动力。