部署 · 部署落地
2026 年 10 月 23 日
来源：科技日报
10 月 23 日，在 2026 世界智能网联汽车大会上，由中国移动牵头建设的国家人工智能应用中试基地（制造领域汽车方向）正式发布首个汽车行业 AI 基座，并向全行业开放共享。该基座秉持「中立不造车、能力全开放」的公共服务定位，一体化输出「算力—数据—模型」三大能力，目前已纳管 112.7 EFLOPS 算力，覆盖研发、制造、智驾、测评四大领域，打造造型设计、工艺规划、视觉质检、智能运维、智驾数据生成、智驾模型训练六大智能体，相关成果已在 10 余家央国车企落地。落地数据显示：造型设计智能体让单套设计图效率提升 3 倍，工艺规划智能体把原先要熬 5 天的单车型工艺卡压缩到 4 小时，视觉质检缺陷检出率提升到 99.5% 以上，智能运维智能体可识别 20 余类故障并把停机时长压降 30%，智驾模型训练加速比达到 2 倍。
万有知兴点评
中国移动把算力、数据、模型打包成「行业公共底座」对外开放，标志着企业级 AI 的供给方式正从「每家车企自建一套」转向「全行业共用一套」，这对无力自建算力中心的中小企业意义尤其重大。
- 1.「车企无需自建算力中心、按需取用 112.7 EFLOPS 公共算力、核心数据所有权仍归企业」精准破解了中小企业『自建太贵、上云怕数据泄露』的两难。对企业意味着，行业级公共 AI 基座将成为获取算力与模型能力的主流方式，中小企业应优先评估这类公共服务而非盲目自建，把有限预算集中在核心业务与自有数据上。
- 2.「六大智能体扎进真实产线、工艺卡 5 天压到 4 小时、缺陷检出率 99.5%、停机时长降 30%」说明基座的价值必须用产线指标兑现。企业选型时可借鉴其『先选高频高价值场景、再量化提效数据』的打法，把智能体部署与 KPI 强绑定，用可核算的产线收益来验证投入，而不是停留在演示层面。
- 3.「中立不造车、能力全开放」的公共服务定位，为『数据孤岛、重复建设』这一行业顽疾提供了破题思路。对生态伙伴而言，加入开放基座既省去重复投入，又能借共享能力快速补齐短板；这也提示 AI 服务商应更多扮演「基础设施提供者」而非「只做单一客户项目」，用平台化、开放的供给模式换取规模化客户。
原文：科技日报 ↗
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