一家国企，如何打造大模型产业落地的全栈能力？

文｜周享玥

编｜赵艳秋

4月29日至30日，一年一度的数字中国建设峰会在福州火热进行。

“今年展会上互动的东西很多。”一位行业人士感叹，从各类智能体应用、具身智能互动，到低空经济演示，很有趣。技术也深入到高质量数据集打造、可信数据空间构建等关系大模型应用落地的更深层面。

参展企业和单位也增加不少，5.6万平方米的展馆内，密密麻麻容纳了来自全国各地超400家单位，展示人工智能+的最新成果以及各类支撑技术。

展会上的一些新面孔受到关注。比如北电数智，作为北京电控重点布局的AI原生国企，携“星火·大平台”在此次峰会上实现了首秀。

展会上特别展示的北电数智“1个AI底座，2大产业平台”的行业范式，目前已在佛山、珠海等地方实现落地实践，并在医疗、金融、政务、工业等供给侧不足及成本敏感行业有所落地，今年还将加速复制到其他城市和行业，赋能产业生产力的生长。

01

从喧嚣到理性，业界呼唤AI一站式服务

今年年初，DeepSeek横空出现，给了大家以更高性能、更低成本探索应用的空间，让人工智能市场氛围变得十分正向和火热。

不过，最近一段时间，业界观察，市场态度正在从狂热，逐渐回归理性。在进行了初步的尝鲜后，越来越多企业，开始深入思考和研究，如何将技术落地。

金融、医疗、教育等行业，希望通过大模型提高服务能力供给，解决资源分布不均问题。

工业等供给充足、充分竞争的行业，则希望解决成本问题。“工业企业对AI的需求很大，而且很理性，他们不希望只是搞一个内部问答，只能简单写点东西的应用。”北电数智产业生态部负责人吴岳说。

而政府，作为这波DeepSeek掀起的大模型应用热潮中最为积极的一方，也在深度思考，如何利用AI，来推动本地的经济发展与产业升级。

“我之前受邀到山东冠县讲DeepSeek落地，他们当时设定的一个指标是，未来冠县人民中要有50%的人会用大模型，农民要拿大模型种地。”在4月召开的酒仙桥论坛上，中国科学院大学经济与管理学院教授吕本富分享说，不同城市，往往拥有不同的矛盾和痛点，对AI的需求也各不相同。

北电数智行业副总裁邓江也告诉数智前线，政府掌握大量应用场景，正积极布局和开放场景，支持当地企业先行先试，做出人工智能样板间。

就在一周前，北电数智团队和佛山当地政府汇报了他们历经两个月深入调研佛山当地近20家企业后，形成的初步方案。当地政府当场拍定，今年要推动首批AI样板间实现落地。

就吴岳观察，目前，政府在城市AI赋能方面的需求，大致为三类：

一是当地已经建了大量算力资源，希望通过推动具体应用场景的落地，将闲置算力用起来。

二是一些本就拥有传统优势产业的地区，如山西有煤矿业，佛山有泛家具业，希望通过智能化的方案，实现产业升级。

三是一些实力充裕地区，为寻求新的经济增长点，希望通过AI赋能，加速如低空经济、具身智能等新兴产业的发展，打造新的产业聚集地。

不过，从技术突破和场景规划，到真正的落地实现，仍需跨越不少难关。

算力规划是第一个卡点。“比如一些大型银行，前几年买了不少算力，新卡和老卡如何更高效地用起来，是需要解决的问题。”邓江说。

在模型层面，一些特定场景，会有性能优化的问题。

数据壁垒也是卡点之一。融合了行业Know-how的高质量专业数据，往往直接决定领域大模型的专业能力，但这些高质量数据目前普遍存在数据烟囱、流通交易标准不统一、安全合规压力大等问题，导致“供不出、流不动、用不好、风险大”的多重困境。

另外，当前行业还缺乏既懂AI又懂行业的复合型人才，导致企业在AI应用落地中难以从需求端精准定义技术落地路径。企业依赖第三方技术服务时，也常因技术与业务适配难，导致难寻高价值的智能化升级场景。

基于这些卡点和堵点，目前，业界涌现出了大量的服务商，有的提供算力服务，有的提供模型服务，有的单独开发软件。但行业人士观察，这对一个大型企业或产业来说，仍然是不够的，他们需要完整的解决方案，而能够提供全栈能力的厂商，将更有利于企业去实现快速落地。

“这就好比买一辆车，大多数人会选择直接前往4S店进行购买、维修和保养，因为4S店能够提供一站式的原厂服务，快速解决相关问题。”邓江告诉数智前线。

02

一底座+两平台是如何发挥作用的？

基于市场对全栈能力的需求，一部分头部基础设施厂商已经在加速打造自己的全栈能力。

北电数智也不例外，CMO杨震告诉数智前线，作为一家AI原生国企，不能只做传统意义上的AI基础设施建设者，而是要从构建AI基础设施到推动产业数智化升级的全链条入手，打造面向未来的AI底座和AI生产力引擎。

为此，他们在今年专门进行了战略升级，以“1个AI底座+2大产业平台”的模式，打通AI基础设施与产业落地之间的关键环节。其中，1个AI底座，是指北电数智整合“AI工厂+可信数据服务”打造的“星火·智算”，可满足AIDC全生命周期业务需求。

以“AI工厂”理念建造的北京数字经济算力中心，可提供千P级国产算力资源，并通过异构算力纳管平台、模型加速工具链、可信数据服务等全栈能力，大幅降低技术门槛，解决AI应用卡点。该算力中心已于近日正式投运。

可信数据服务是今年一大市场重点，国家数据局已于去年底提出，到2028年建成100个以上可信数据空间，加速数据赋能产业的目标。杨震告诉数智前线，在去年7月，北电数智就发布了红湖·可信数据空间，已在医疗、教育等行业进行落地，并在今年新增数据管线和数据赋能两部分内容，来实现“数据-模型-智能应用”的价值闭环，加速行业和企业的数据要素价值转化。

去年12月，北电数智与中日友好医院联合打造的“医疗可信数据空间”正式发布。“从这个月开始，我们还在和中日友好医院联合探索，医疗可信数据空间如何对外做可信数据运营，在保证数据安全的情况下，让更多市场端企业，在约定情况下可信、可控、可审计地调用数据能力。”杨震说。

2大产业平台，则分别指在AI底座基础上形成的“传统产业赋能平台”和“新兴产业加速平台”，核心是加速AI应用落地。

传统产业，如制造、金融、政务、医疗等，标准化程度普遍较高，有大量现成场景，需求和痛点都相对明确，基于传统产业赋能平台，解耦出各产业的关键共性原子需求，并沉淀成模块化的能力后，就能通过系列垂类模型矩阵，将AI能力转化为新质生产力，快速复制到其他企业。

比如在医疗领域，中日友好医院基于北电数智提供的“星火·医疗底座”，成功构建了一站式AI医疗赋能体系，也基于“樱智・α专病大模型”推出的Agent医疗助手应用，大幅减轻医生负担，提升诊疗效率。

在金融领域，北电数智正与头部大行共同探索在智能投顾、风险预警、合规审查等核心领域，通过知识推理与数据合约技术重构业务流程，提升金融服务效率与风险管控能力。

“未来的手机银行可能从自助服务变主动服务，不会在100个菜单里面找功能，而是会像聊天工具，你所有的业务只要跟他对话就可以了，面向大众真正实现普惠金融。”邓江说。

在影视文化产业，面对高质量内容需求激增与制作成本居高不下的双重挑战，基于“1个AI底座+2大产业平台”的模式，朝阳AIGC视听创新中心已落地北京数字经济算力中心。未来视听行业从业者无需自己一个一个“磕”模型，可以通过工作流方式，使用人工智能的能力进行一站式创作。

新兴产业则不一样，如低空经济、具身智能、AI for Science，整体节奏快、变化快，最关键的是还处于行业标准制定早期，需要从头开始定标准、找场景。新型加速平台发挥的作用，主要在于构建“AI进入物理世界”的共性技术平台，提供通用开发组件、物理直觉模型、虚拟仿真环境、训练数据工具等服务，助力AI原生业务加速提效。

比如当下最为火爆的具身智能赛道，最大的痛点是缺乏大量现实动作数据。北电数智正协同智元机器人、银河通用等具身智能生态圈，打造应用仿真训练场，基于其母公司北京电控在工业领域的积累和优势，推动以相关高质量工业场景数据助力AI模型的开发训练。

吴岳告诉数智前线，他们也在探索具身智能在工业、医疗等场景的应用落地。

“比如工业场景里，简单的场景就是搬运，比较难的场景是插排线，服务器排线是很脆弱的，稍微使点劲就断了，也对工业机器人提出精度和准度的更高要求。”吴岳表示，他们正与具身智能公司合作，探索AI与灵巧手结合去完成任务。

“1个AI底座，2大产业平台”也已形成可复制的“地域适配”模式。杨震透露，过去21个月，北电数智已联合诸多生态伙伴深入佛山、珠海、福建等地，针对地方特色产业，探索打造定制化开发平台，形成“技术导入—需求拆解—生态协同”的产业闭环。

比如广东佛山，拥有装备制造、泛家居两个万亿级产业集群和10个千亿级产业集群。去年冬天，北电数智成功中标佛山市人工智能赋能传统制造业示范基地一期项目以后，就开始以AI算力提供方及AI行业解决方案提供商双重身份，赋能佛山当地产业升级。

目前，除了AI底座，北电数智还根据佛山当地的产业情况，设计了三个细化产业平台——泛家居赋能平台、传统制造业赋能平台，和金融赋能平台。

在北电数智看来，这一行业范式，不仅将为不同行业打造场景解决方案提供技术及战略支撑，助力医疗、金融、政务、工业等供给侧不足及成本敏感行业提升效能与服务水平，还将有助于解决此前智算中心利用率不高的问题。

“智算中心要注重在地场景运营，但在地场景怎么运营，在什么平台上，通过什么工具运营，市场上还缺抓手。现在通过‘1个AI底座，2大产业平台’，大家就很清晰，可以按图索骥地在这个平台上去寻找如何来落地。”杨震说。

03

大模型加速产业落地，要具备哪些要素？

在“1个AI底座，2大产业平台”的行业范式之外，北电数智在大模型加速落地上，逐渐积累起了一套独特打法，即高价值场景、强战略视角、重落地执行、促行业赋能。

“我们需要很务实地去把每个客户关于AI的真实需求找出来，有些可能是解决它生命线的问题，有些需要解决它未来增长曲线的问题。”杨震告诉数智前线，他们在佛山市项目的调研过程中就发现，当地的很多小家电企业，由于很多客户在海外，其实面临的不是提效增速的问题，而是产线跑不满、业务上需要开源节流的问题。

不同企业之间需求也各不相同，比如有牙科模型的制造商希望用AI赋能质检；瓷砖设计企业对文生图十分感兴趣，希望通过3D打印做出瓷砖样品，让设计人员感受纹理和质感；空调制造企业则希望用AI来做预测性维护……

智能化升级也需要站在更高的战略视角进行业务规划，而非散点的IT项目。“在这个过程中，更多需要企业掌舵人从战略高度开展统筹推进。“杨震说。

重落地执行，则需要AI专家和业务专家充分共创，找到技术和业务的最佳结合点。这要求AI基础设施建设方和应用落地服务方，要在组织层面进行变革。

“经过一段时间的实践，我们逐渐摸索出了原生人工智能企业的组织结构、团队应该是什么样的。”杨震告诉数智前线，他们将其总结为“专家管理专家”模式。

简单来说，在北电数智的核心团队里，会存在非常多产业链切片专家，如芯片专家、模型专家、数据专家、网络专家、Agent专家，以及各种垂直行业专家。这些专家有各自所在领域的know-how，可以针对不同项目或需要解决的问题，快速组成团队，以柔性组织形态更快投入工作。

“比如在佛山市项目中，就是我们的产业咨询专家带着AI技术专家一起去到现场，产业咨询专家负责研究出企业要在生命线上解决什么问题，AI技术专家负责围绕这些问题做出行业的解决方案。”杨震说。

在他看来，这种模式较为契合当下大家都还在探索AI能干什么的初期阶段。而且这种组织模式可能长期存在，尤其当人工智能越来越不仅仅是个工具，而是更像一个助手时。

促行业赋能，则是指在打造标杆案例的具体实践中沉淀行业模型，让模型能力从细分场景走向行业泛化。

目前，北电数智的“1个AI底座，2大产业平台”模式正在发挥这方面的作用。“今年我们已经在部分区域和行业内形成一定积累，接下来还会继续和国计民生密切相关而且是有卡点的行业，去打造共性平台，让它加速落地。”杨震说。

与此同时，生态的重要性也在加速凸显。据悉，截至目前，北电数智已有AI产业生态伙伴千余家，覆盖医疗、工业制造、影视、政务等传统行业，具身智能、无人驾驶等新兴赛道，以及芯片、服务器等诸多企业。

“北电数智一直在广交人工智能生态伙伴。”杨震说，无论是“一个AI底座，两大产业平台”，“星火大平台”、“AI工厂”，还是建设数字中国，都不是一家企业能够完成的，而是需要所有人工智能生态企业，携起手来共同摸索、创造。