讓模型制造走上工業流水線，解密業界首個人工智能工廠

18世紀中葉，汽車制造高度依賴熟練工匠的手工勞作，來完成各個部件的制造與組裝，每一輛汽車的生產都需要大量時間，汽車造價居高不下，是僅能為少數人所擁有的“奢侈品”。

當福特發明了流水線模式，將汽車制造過程分解為一系列標準化的工序，使汽車生產效率大幅提升，汽車才得以規模化生產，走入尋常百姓家，使之成為工業文明進步的里程碑。

其實，當前人工智能的發展也面臨著類似的瓶頸，頭部企業可以投入巨額資金和資源訓練千億參數大模型，而大部分傳統企業卻長期困于算力成本和人才短缺，也讓通用大模型的供給過剩，而無數行業垂直場景卻面臨“無模可用”的窘境。

這種結構性矛盾折射出一個根本性問題：如果AI技術能力停留在“手工作坊”階段，AI的普惠就很難實現。我們不禁思考，人工智能是否也能通過工業化、標準化的生產流水線，來推動 AI 的規模化落地？

浪潮集團執行總裁、總工程師，浪潮云董事長肖雪指出：“我們從過去以集中提供通用算力為主，到現在適應客戶對算力服務小型化、專業化、分散化的需求，打造了人工智能工廠。”全新發布的浪潮人工智能工廠，也許正是我們追尋的答案。

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工業化生產

是解決AI規模化落地的關鍵

國家領導人在上海考察時強調，人工智能技術加速迭代，正迎來爆發式發展，上海要總結好以大模型產業生態體系孵化人工智能產業等成功經驗，加大探索力度，力爭在人工智能發展和治理各方面走在前列，產生示范效應。

早在今年初的《2025政府工作報告》中也明確提出，持續推進人工智能+行動，支持大模型廣泛應用。一系列的政策加碼，反映出國家對推動AI技術成果向現實生產力轉化的迫切需求。但我們也必須承認，AI和大模型技術在實際落地過程中仍面臨多重結構性矛盾。

首先，在技術供給端，當前AI產業存在明顯的“頭重腳輕”現象。頭部企業不斷刷新模型參數紀錄，與大多數傳統企業難以跨越AI應用的技術門檻形成鮮明對比。

其次，缺乏標準化落地的“模板”，不同行業的業務場景千差萬別，數據格式、質量以及應用需求各不相同，缺乏統一標準使得模型在適配行業場景時困難重重。

第三，成本效益比問題同樣不容忽視。大模型訓練需要投入海量算力資源，而垂直行業場景往往需要針對性的模型微調，對于傳統行業而言，這種投入產出比往往難以達到商業可行性閾值。

最后，不同規模的組織，因其業務復雜度、數據量以及預算等因素的差異，對模型的要求條件也大相徑庭，這進一步加劇了模型規模化落地的難度。

要一次性解決這些問題，建立一個工業化、標準化、規模化的生產流水線，其實是一個很好的思路。

肖雪說，“浪潮人工智能工廠，作為人工智能新型基礎設施，用制造的模式來解決產業問題，并通過更低的成本、更高的效率和更高的產品化來推動人工智能的廣泛應用。”這樣的生產流水線能夠整合資源，通過標準化的流程和工業化的生產模式，降低模型生產的門檻和成本，從而推動模型的普惠，為大模型規模化落地提供切實可行的解決方案。

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人工智能工廠

是對傳統AI開發模式的重構

回顧工業發展史，工廠模式的本質價值不在于集中生產，而在于創造了“可復制的生產系統”。

傳統AI開發其實就可以類比手工業時代的匠人制器，每個團隊從數據收集開始，經歷漫長的試錯過程，產出難以復用的定制化模型。而浪潮人工智能工廠的作用，就在于將離散的AI開發過程重構為標準化生產體系。

比如，傳統AI項目開發存在大量像數據清洗、模型調參一類的重復性工作，大約會占整個開發周期的60%-70%，但不同項目間卻難以復用。

調度服務中心

而浪潮人工智能工廠通過工藝技術中心、調度服務中心、語料中心等“九大車間”，能夠重點解決人工智能全生命周期的標準化、自動化和規模化生產問題。舉個例子，語料中心就專注于解決原始數據質量參差、格式不一、標注不規范等問題，它能夠通過標準化數據處理流程，將原始數據轉化為可直接用于訓練的高質量數據集。

這種“工業化重組”的方式，使AI開發從經驗驅動轉向流程驅動，大幅提升了研發效率。“目前，浪潮人工智能工廠已沉淀61道工序、113套工具，年滿產1000+訂單模型，并基于工匠中心持續提升生產能力與水平，交付周期從90人天縮短到20人天。”肖雪說。

作為國內唯一一個已經實體化的人工智能工廠，浪潮人工智能工廠由通用算力中心、人工智能模型工廠、人工智能智能體工廠、人工智能訓練場組成，作為新型人工智能基礎設施，能夠實現滿足用戶數智化轉型多業務場景需求的大模型與智能體的規模化量產。

當然，要支撐起這種大規模的規模化量產，算力資源配置方面，工廠模式也實現了從粗放式向集約化的轉變。

我們知道，傳統模式下每個企業都需要獨立建設算力基礎設施，導致資源利用率低下。而浪潮人工智能工廠，由模型制造、智能體制造、綜合訓練場三大核心模塊組成，通過分布式智能云架構實現集約化建設。既滿足了客戶對算力服務小型化、專業化、分散化的需求，又實現了規模經濟效益。特別是可以根據用戶需求及規模可分為城市級、行業級、企業級三種產品形態，支持大模型廣泛應用。

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人工智能工廠

背后的技術普惠與經濟價值

從人工智能工廠的出現，我們也可以來探究一下其背后的價值。

首先，體現在對“人工智能+”行動落地的推動上。政策導向與市場需求的結合需要切實可行的實施路徑，而人工智能工廠恰好提供了從技術到應用的轉化樞紐。通過將政府政策、企業需求和技術能力進行有機銜接，工廠流水線模式有效降低了政策落地的摩擦成本。

其次，技術平權是人工智能工廠帶來的社會價值。人工智能工廠通過集約化資源共享和標準化服務輸出，實質性地降低了AI技術使用門檻，使不同規模、不同技術基礎的組織能夠站在同一起跑線上。另一個層面，這種普惠性，也有機會解決不同發展水平地區的數字化的差異。

第三，人工智能工廠以“模型生產模型”，輸出的“產品”更貼近業務場景，這將推動模型深度融入業務流程，實現生產、管理、營銷等各個環節的智能化升級。“比如我們基于浪潮人工智能工廠，打造了12345政務服務智能體，為12345政務熱線提供智能客服、智能坐席、智能處置、智能分析四類場景化智能助理，打造便捷、高效、規范、智慧的政務服務“總客服”，能夠更好提升政府部門服務效率和智能化便捷化水平，提高市民訴求解決效率，解決熱線工單流轉中存在‘轉得慢’“轉不動”等問題。”肖雪說。

最后，是數字經濟的乘數效應。人工智能工廠不僅直接創造產值，更重要的是通過提升全要素生產率產生間接經濟效益。依托工廠化運營模式，浪潮人工智能工廠作為公共服務平臺、產業鏈整合平臺、生態共營平臺、科學研發平臺、人才服務平臺，將通過匯聚人工智能產業生態，打造產業核心載體與創新引擎，打造人工智能產業發展新格局。

筆者看來，生產方式的革新往往帶來遠超技術本身的影響，人工智能工廠不僅是一種AI技術集成平臺，更代表著AI產業發展到新階段的必然選擇，因為當技術復雜性達到一定程度時，唯有通過專業化分工和標準化生產，才能實現質量、效率和成本的最優平衡。

如果AI終將演變成為如“電力”一樣的通用技術，人工智能工廠則是這一歷程中重要發展節點。