从“手工作坊”变“现代工业” AI模型如何实现规模化量产？
从“手工作坊”变“现代工业” AI模型如何实现规模化量产？
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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