日前,工业和信息化部、中央网信办、国家发展改革委等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》(以下简称《意见》),提出到2027年,我国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给,产业规模和赋能水平稳居世界前列。《意见》重点部署“强化人工智能算力供给”任务,推动智能芯片、智算云操作系统等关键技术突破,同时要求有序布局高水平智算设施,促进人工智能技术与制造业应用“双向赋能”。
政策东风之下,九章云极凭借全栈自研的九章智算云平台,以普惠性定位深耕制造行业场景,凭借技术与场景的深度融合,有望成为支撑国家“人工智能+制造”战略落地的首批关键算力载体,为产业升级注入核心动能。 算力作为人工智能发展的核心基础设施,是“人工智能+制造”落地见效的关键支撑。《意见》对此着重强调,要推动智能芯片软硬协同发展,突破智算云操作系统等核心技术,通过高水平智算设施的有序布局提升算力资源利用效率。这一要求既为智算平台的发展指明了方向,也精准戳中行业对“低成本、高效率、广覆盖”算力服务的迫切需求,而九章智算云的技术架构与服务模式,恰好与这一政策导向及产业痛点高度契合。
作为国内首个在智能制造领域具备深厚行业势能的普惠性智算云平台,九章智算云以技术创新打破传统算力供给瓶颈,为制造企业提供全链路智算解决方案。平台依托Serverless技术架构与强化学习技术深度融合的核心优势,突破“秒级生成百万token级”性能瓶颈,实现万卡级至十万卡级规模的异构算力统一调度;针对制造业常用的MoE模型架构,其推理优化效率实现数倍提升,可高效承载制造企业垂类行业模型训练、推理等核心场景需求,全面适配从产品设计优化、生产调度智能化到设备运维预警的全流程升级诉求。
在此基础上,九章智算云进一步针对工业质检、设备预测性维护等制造业垂类场景优化算力架构,通过云化部署构建“算力即服务”模式,大幅降低中小企业AI应用门槛。平台既能够支撑行业大模型训练,又可满足边缘推理需求,形成“云-边-端”协同算力体系。据Forrester发布的企业AI洞察报告显示,九章智算云针对制造业小样本、多模态的数据特点优化训练框架,借助迁移强化学习技术大幅减少模型训练数据需求,可实现从研发设计(如CAD智能优化)到生产执行(如MES系统集成)的全流程模型部署,打通技术落地“最后一公里”。
在模型应用层面,九章智算云可支撑多个通用大模型在制造业的深度适配,同时通过行业知识注入,打造覆盖汽车、电子、装备制造等领域的特色化行业模型,实现技术与场景的精准对接。其以汽车零部件质检场景为例,专属行业模型可将缺陷识别准确率提升至高水平,显著提升生产效率与品控水平。
在算力供给效率与成本控制上,九章智算云构建起差异化竞争优势,精准响应《意见》中“提升智算资源供给能力”“促进算力资源高效利用”的要求。平台独创“按度计费”模式,以“一度算力”的标准化计量体系,替代传统裸金属租赁方式,使制造企业总拥有成本(TCO)降低60%,让中小制造企业也能低成本获取优质算力,真正实现算力普惠。同时,通过GPU资源池化处理,千卡级训练任务与十卡级微调需求可共享同一资源池,搭配跨AIDC的弹性资源调度能力,实现秒级响应与无限扩展,有效破解制造业算力供需错配、利用率不足的行业痛点。
筑牢技术底座的同时,九章智算云以全栈能力构建“人工智能+制造”服务生态。平台搭载覆盖大模型预训练、精调、应用开发全生命周期的低门槛工具链,用户无需掌握复杂的GPU配置和集群管理技术,仅需一行代码即可完成分布式工作负载编排,进一步降低制造企业AI应用门槛。此外,九章智算云已在北京、安徽等多地布局智算中心,构建起万P级普惠算力网络,通过“智算中心+产业生态”模式,与制造企业、科研机构深化协同合作,推动垂类模型迭代升级与场景化落地,形成“算力-算法-场景”的闭环赋能体系。
政策红利持续释放,产业融合加速深化。《意见》明确到2027年要形成特色化、全覆盖的制造业行业大模型,推出1000个高水平工业智能体,这一目标的实现离不开优质智算平台的坚实支撑。九章智算云凭借普惠性定位、领先技术架构与深厚行业积淀,不仅为制造企业数字化转型提供“水电煤”般的基础算力保障,更以全栈服务能力推动算力资源向智能制造成果高效转化。九章云极将持续深耕“人工智能+制造”领域,强化技术创新与生态共建,助力筑牢国家智能制造算力的中国普惠智算方案。
