随着科技的飞速发展，云计算已成为企业信息化建设的重要组成部分。而在这个领域中，智算云作为一种新兴的计算模式，正逐渐受到广泛关注和应用。智算云以智能计算为核心，通过将人工智能、大数据等先进技术融入云计算中，为企业提供更高效、更智能的计算服务。

2023智用大会发布的“服务智能化转型的智算云生态”，针对行业智能化痛点，以创新形式整合行业数据、行业标准、智能算力，形成“智算云生态解决方案”赋能行业数科龙头，助力千行百业智能化。

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智算云：破解行业智能化升级四大障碍

12月17日，“智赋未来·聚力共用”2023智用大会于北京召开。会上，千行智云CEO林家桢围绕智算云平台和生态发布，详细解读了国内行业智能化领域的实践历程、市场痛点与未来趋势。他指出，如今智能化已经成为各行各业的重要发展趋势，然而，行业智能化升级过程中仍存在成本高、待集成组件繁多、迁移复制难、组织认知能力缺乏等多方面现存挑战。具体而言：

首先，行业智能化需要投入大量资金和资源。一方面，智能化需要先进的技术支持，如人工智能、大数据、云计算等，而这些技术的获取和维护成本较高；另一方面，智能化需要对企业进行全面改造和升级，包括其业务流程、组织结构、人员能力等方面的提升，这需要投入大量人力、物力和财力。而高昂的改造成本让不少企业在智能化转型中“望而却步”。

其次，行业智能化需要将各种不同的技术、系统和组件进行集成，以实现信息的共享和交互。然而，当下市场信息繁多难以决策判断，例如目前关于AI的最新论文就有3万多篇，即使一天读10篇，一年都读不完，再加上不同的技术、系统和组件可能来自不同的厂商和平台，其标准和协议会存在差异，集成由此变得非常困难。

另外，推进行业智能化的过程往往需要对原有的系统和技术进行迁移复制。然而原有系统的复杂性和特殊性往往加大了迁移和复制难度，其中最大的困难体现于个性化的AI算法。基于市场和行业的实际情况，一家工厂训练出来的算法往往并不适用另一家。

最后，组织认知能力缺乏也是行业智能化一大阻碍。很多企业新成立的智能化部门，往往由之前的信息化部门直接改造而成，很难在已有的组织架构里即刻扩展出对于人工智能这一全新领域的深度认知和能力模型。

这四大阻碍成了不少企业智能化转型的“绊脚石”。而赋能行业数科龙头、助力行业推进智能化的智算云也由此从当下市场脱颖而出，有了“用武之地”。

智算云平台的价值在于形成桥梁，一方面承接最底层信息事件里面的算力，包含数据中心、企业机房或者超算中心，另一方面承接的是生产单位，比如说围绕某一家推进智能化改造的传统发电厂，其所有软硬件都是智算云生态的范畴。而智算云的生态框架和整体结构则分为智造大脑、AI云原生和智能一体机三大部分。

在大语言模型横空出世以前，AI产业更多是用单点的AI技术解决单点的AI问题。但基于如今的智造大脑体系，各类AI传感器、AI算法都可以被有效利用、整合、集成。

对于智造大脑而言，之前的传感器是感官，AI算法是方法论，智造大脑则要运用好这些传感器和算法，更高效解决日常生产流程当中影响生产效率与成本的关键环节，并最终输出到生产设备上。

智造大脑的核心技术是自动强化学习。之前我们可能用数学、化学、物理的方法从理论角度去建模，现在则是用人工智能技术和自动化建模来理解现实的完整面貌，以便于我们更好地管控生产。

从云、算力到算法、再到最终到边缘盒子的一整套部署中，最重要的技术环节即是算力优化。然而受国际环境和外部市场影响，国内企业目前难以完整使用英伟达算力，这时AI云原生就派上用场。AI云原生基于MLIR的多层次神经网络编译优化能力，能够在保证算法精度、感知硬件环境且兼容系统调度的情况下，极大提升人工智能算法的运行效率，使得原有的IDC、CPU也能跑大语言模型或者直接优化一些国产的加速器。

而若要把这些AI能力稳定安全地投入到生产环节中，就需要边缘硬件。智算云生态解决方案根据不同企业的需求研发相应的边缘智能一体机，并将其部署在生产单位，而智算云则部署于数据中心侧。”

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赋能千行百业，降本增效大有潜力

目前，智算云生态解决方案已应用于自来水厂、固废电厂、金融侧投资管理等领域，拥有诸多重要行业场景的深耕经验与实践案例。

例如，在智慧赋能固废电厂方面，智算云针对固废发电场景中的炉温控制、环保控制等影响发电效率与成本的核心环节，应用智造大脑，在保证环保的前提下减少环保耗材投入。

对于垃圾发电来说，关键环节就是燃烧垃圾、产热、产气、发电，如何用人工智能的算法来控制燃烧最为重要。智算云能够在减少人工操作的情况下，提高每吨垃圾的吨发，不仅提升了发电量，还降低了产电成本。

水务方面也有类似的关键环节，比如加药和反洗两大环节会直接影响自来水的生产效率和生产成本。智算云针对这两大环节应用智造大脑，在保证水质的情况下，减少加药、反洗次数，以此降低自来水生产成本。

在水务领域中，尚源科技集团是一家深耕饮水安全领域的创新型高新技术企业，致力于改善和提升城乡用水安全，利用大数据、容器云、数字孪生、边缘计算、人工智能、工业互联网等新一代信息技术，努力攻克供水水质和管理维护老大难问题，打造智慧水务系统。

尚源科技集团联合创始人、副总裁胡许冰表示，“在水务行业的数字化转型过程中，智算云和人工智能都是重要的抓手。”无论是数据采集和处理、智能化监控和管理，还是预测和决策支持，智能化服务都离不开人工智能、智算云的加持。

与之不同的是金融行业的智能化实践案例。智算云针对金融侧投资管理系统的实际需求，结合大语言模型、向量知识库等技术，提出了平台智能化解决方案，着力提升金融工作效率，后期将持续为金融行业数科龙头企业持续运营金融智算云。

围绕金融行业从业者希望极致提高工作效率，智算云生态中的金融智算云，帮助企业撰写投研和项目管理，通过大语言模型来深入快速理解每个项目的偏向，在数据库里快速查找检索相关材料。例如，写项目投研时需要了解各类最新行业政策，金融机构研究员就可以在已有的政策库里通过语义检索的方式自动化生成材料，供后续参考修订，将金融智算云作为有效的辅助研究工具。

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大模型为高质量发展注入新动能

如今，智算云平台和大语言模型已经成为推动科技进步和产业升级的重要力量，而这两者也存在共生共进的关系。一方面，智算云平台通过云计算技术，可以提供大规模的分布式计算和存储能力，加速大语言模型的训练和推理过程。另一方面，智算云平台可以提供稳定、安全、高效的云计算服务，保障了大语言模型的应用和部署。

ChatGPT爆火以来，国内科技大厂、科研机构、各路创业者都在快速涌入大模型领域。例如百度的“文心一言”、阿里的“通义大模型”、科大讯飞的“讯飞星火认知大模型”、百川智能的“Baichuan2”、智谱华章的“智谱清言”、澜舟科技的“孟子”、商汤的“日日新”、三六零的“360智脑”……据统计，截至2023年7月底，我国累计有130个大模型问世，其中我国10亿参数规模以上的大模型已发布近80个，全球排名第二，仅次于美国。

在这场硝烟弥漫的“百模大战”中，各家打得火热，但也逐渐意识到通用大模型的商业化之路还很漫长，真正要落地、能变现，还得看垂直行业大模型。

垂直行业大模型是针对特定行业、领域或业务场景的人工智能模型，具有较强的行业针对性和实用性。目前制造、金融、医疗、文娱、教育、电商等行业都已经出现了产业大模型或者产业大模型应用。

在制造业中，AI大模型开始应用于智能质检和生产优化。以生产企业为例，利用AI大模型，可以辅助快速生成大量质检小模型训练所需的缺陷图片，从而训练出专用的质检模型，对生产线上的产品进行外观检测，提高检测准确率，降低了人工成本。同时，AI大模型还可以通过对生产数据的分析，为企业提供生产优化建议，提高生产效率。

金融是数据密度和智能化非常高的行业，不少金融机构和金融科技公司均已下场布局AI大模型，并涉及财富管理、保险理赔、债券问答、政策预测、投资分析和提升业务效率等各个方面。

例如，工商银行、农业银行、中国银行、交通银行、招商银行、中信银行、兴业银行、华夏银行、浙商银行等9家银行，在半年报中明确提出已经在探索大模型的应用，诸如数字营业厅、智能客服、金融产品智能推荐、客户分析及沉睡客户唤醒、贷后报告生成等场景成为首批大模型在金融领域的应用试点。

在海外市场，摩根士丹则开始利用GPT-4服务财富管理部门，通过获取、处理和合成内容，以洞察公司、行业、资产类别、资本市场和世界各地地区的方式，吸收其资管自身广泛的智力资本；摩根大通利用AI预测货币政策，并计划推出IndexGPT选股服务；苏黎世保险使用ChatGPT进行理赔和数据挖掘，美国的量化对冲基金公司Two Sigma利用ChatGPT进行投资分析……

医疗健康也是行业大模型落地的重要场景。在这一行业场景中，AI大模型不仅可以辅助医生进行诊断和制定治疗方案，还可以为患者提供个性化的医疗服务。以肺癌诊断为例，AI大模型可以分析患者的影像资料，提供病灶检测和病理分型的预测结果，从而协助医生制定更为精准的治疗方案。

再如科大讯飞的“讯飞晓医”，百度的“灵医AI大模型”均擅长轻问诊，用户看病前不知道挂什么科，用药时不知道有何禁忌，拿到体检报告后想马上“识别”出自己去年和今年对比有什么健康异动……都可以求助医疗AI大模型。

传媒广告、出版、游戏等行业则使用文生图、文生视频等大模型，有效降低原画设计等环节的成本，提高内容生成效率，加快与客户基于内容的沟通频率。例如迪士尼将大模型应用于观众分析、内容创作以及市场营销策略优化。

在教育行业，国内外不少主流在线教育公司已经将AI能力融入到自身的产品和服务中，AI 可以化身为教师、助教或学习伙伴来提升教学趣味性，实现千人千面的个性化教学。例如，网易发布的“子曰”教育AI大模型，就是专为教育场景自研的类ChatGPT模型，基于此，网易研发了六大创新应用——“LLM翻译”、“虚拟人口语教练”、“AI作文指导”、“语法精讲”、“AI Box”以及“文档问答”。

此外，在电商行业，AI大模型可以用于智能推荐和库存管理。以淘宝为例，利用AI大模型分析用户购物行为和喜好，为用户推荐更为精准的商品。同时，AI大模型还可以预测商品销量，帮助企业进行库存管理，降低库存成本。

大模型的兴起，打开了产业通向数据驱动、智能决策时代的大门，而智算云则可以作为为大语言模型发展“保驾护航”的底座。未来十年，数据与智能的结合将带来生产力的大幅提升，在生成式AI浪潮下，智算云的广泛应用也将有望持续推动和赋能千行百业的商业模式升级。