中新網濟南10月23日電 (記者 夏賓)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中新網等媒體采訪時稱，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。(完)