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中國的“人工智能+”行動已經有了具體的時間表和路線圖 。 據《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》 ， 到2027年 ， 新一代智能終端、智能體等應用普及率超70%；到2030年 ， 新一代智能終端、智能體等應用普及率超90% 。
面對上述目標 ， 推動AI技術賦能千行百業 ， 實現大規模落地應用成為關鍵 ， 但這一過程仍有挑戰 。
浪潮集團執行總裁、總工程師 ， 浪潮云董事長肖雪近日在濟南接受等媒體采訪時稱 ， 常規的模型訓練模式正是這種“手工作坊”模式 ， 這種模式從數據清洗、標注、特征工程到模型選擇、訓練與調優 ， 整個流程缺乏標準化的工序和自動化的工具鏈 ， 導致開發周期漫長、資源消耗巨大 ， 且模型質量難以保證 ， 嚴重制約了AI應用的快速迭代與跨場景復制 。
“要大規模應用人工智能 ， 必須標準化 。 ”肖雪認為 ， 集約是高效的最佳手段 ， 標準化是必由之路 。 過去的研發是“手工作坊” ， 靠編程人員個人能力建模型 ， 不僅質量參差不齊、對人員要求高 ， 還導致生產速度慢 。
為解決上述難題 ， 浪潮人工智能模型工廠今年年初在濟南完成實體化建設并正式投產 ， 其目的在于實現模型規?；慨a ， 從依賴研發人員編寫代碼的“手工作坊”模式 ， 轉向依托標準化工序與專業工具的“現代工業”模式 。
浪潮人工智能模型工廠外部 。 (受訪對象 供圖)
記者在上述模型工廠的“生產流水線”上看到 ， 數據車間、模型車間、評測中心、集成車間、客戶服務中心、產品工程中心、安全中心、設備管理中心及調度服務中心等“九大單元”有序運轉 。
浪潮人工智能模型工廠內部的集成車間 。 (受訪對象 供圖)
據悉 ， 工廠目前已積累75道工序及180套工具 ， 實現數據、算力、算法全面布局 。 該工廠包含通用算力、模型工廠、智能體工廠和訓練場四大結構 。
此外 ， 工廠的出現減少了大模型研發周期因精度和深度存在的差異 ， 把過去研發一個模型的周期從“90人天”壓縮至“20人天”左右 ， 智能體成本也降低50%左右 。
肖雪透露 ， 浪潮人工智能模型工廠的核心定位是政務大模型落地的“基礎設施” ， 而非單一的模型供應商 。 工廠已服務全國220個城市的政務業務 ， 未來還將在2025年底前建成智能體工廠與訓練場 ， 進一步完善政務人工智能產業鏈 。
肖雪預計 ， 通過這種集約化、標準化的工廠模式 ， 政務大模型不再是“高不可攀的技術” ， 而是能快速適配區域治理、民生服務、政務辦公等多場景的“實用工具” ， 真正實現從“技術研發”到“政務賦能”的快速轉化 。
【從“手工作坊”變“現代工業” AI模型如何實現規模化量產？】來源：
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