部署 · 部署落地
2026 年 10 月 15 日
来源：光明日报（光明网）
10月15日，光明日报刊发山东人工智能垂域大模型专题报道，聚焦浪潮“用模型制造模型”的人工智能工厂。浪潮于2025年1月建成国内首个面向应用和场景的实体化人工智能工厂，把大模型与智能体开发从“手工作坊”模式升级为“现代工业”模式。该工厂以数据车间、模型车间、评测中心、集成车间构成流水线，将客户提供的行业数据经安全审查、清洗、标注、训练、评测、集成等工序，产出可“开箱即用”的行业垂类模型。落地成效上，浪潮已在石化、钢铁、制造、盐化工、医疗等行业累计完成300多个模型训练、落地近千个智能体，帮助链上企业生产成本降低30%、效率提升60%以上，并通过“行业专用模型+前沿部署工程师”模式升级为海若词元工厂。报道同时给出山东全省图景：通过第三方机构测评的大模型产品达317个、51个通过国家生成式AI服务备案，组织122个工业领域行业大模型揭榜挂帅，实现41个工业大类全覆盖，10个工业大模型入选全国50强，数量居全国第一。
万有知兴点评
浪潮把大模型的交付从“项目定制”变成了“流水线量产”，用300多模型、近千智能体的规模效应回答了一个行业老问题——垂域AI到底能不能标准化、规模化地卖，答案是：当数据、训练、评测、集成被拆成可复用的工序时，能。
- 1.“以模造模”的工厂化思路，直击企业垂域AI落地的最大痛点——定制成本高、交付周期长。过去做行业大模型像“手工作坊”，几个人手搓代码、三五个月磨产品；浪潮把它拆成数据、模型、评测、集成四大车间，用标准化工序和工具链批量产出，交付周期大幅压缩。对企业落地意味着，垂域AI的采购逻辑正在改变：企业不必再从零自研，而是可以像“下单”一样，把自身数据交给具备工业化量产能力的平台，换取更低成本、更短周期、可复用的行业模型。这为大量缺乏AI工程能力的中小制造企业提供了“用得上AI”的现实路径。
- 2.“数据车间”的环节尤其值得企业警醒——行业数据的质量决定了模型的上限。浪潮的案例里，石化企业提供的原始数据中腐蚀异常样本不足5%，工程师需先匹配通用数据、再用模型增广技术补齐分布，才让模型准确率从70%多轮迭代到90%以上。这给企业一个关键启示：很多企业抱怨“AI不好用”，根源往往不是模型不行，而是自身数据没有治理、样本失衡。企业落地AI的第一步，应是先把业务数据、老师傅经验系统性地沉淀、清洗、标注成可训练的知识资产，否则投入再多算力也是“垃圾进、垃圾出”。
- 3.“评测中心+集成车间”解决了垂域模型“训练环境与生产环境脱节”的普遍痛点。浪潮在评测中心从业务效果、性能、功能、安全多维度自动化测试，在集成车间复刻客户真实软硬件环境跑通全流程后才交付，做到真正的“开箱即用”。这提示企业：评估AI供应商时，不能只看模型的演示效果或榜单分数，更要追问其是否有与自身生产环境一致的评测与交付流程，能否承诺“上线即用”。对采购方而言，把“评测标准”和“集成验收”写进合同，是规避AI项目“演示惊艳、上线失灵”的关键。
原文：光明日报（光明网） ↗
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