2025年盛夏，位于山东济南的浪潮人工智能工厂（AI Factory）内，一条“数字流水线”高速运转。与传统制造工厂中的“轰鸣”不同，这里闪烁着服务器集群阵列的幽蓝微光，数据洪流在算力网络中奔涌不息，以无声却磅礴的方式演绎着人工智能的工业化生产奇迹。

在评测中心，一批模型和智能体（AI Agent）即将奔赴客户一线。从需求定义到部署上线，它们历经61道精密工序锻造，全流程仅需20人天即可完成。相比之下，同等规模项目若采用传统开发模式，往往需要耗费长达90人天。

毫无疑问，这座AI工厂展现的，不单是一场颠覆性的AI交付效率革命，更是“人工智能+”从概念加速走向普惠实践的“具象化”缩影。在其背后，正是源于浪潮人工智能工厂创造性地将制造业的工业化、标准化、规模化理念，深度融合于AI领域，不仅破解了大模型应用落地的“最后一公里”困局，更塑造了全新的产业生态合作新范式。

从这个意义上说，这座AI工厂所制造的远不止大模型与智能体本身，它更是一座培育新质生产力的沃土，而这也标志着中国在人工智能产业化征途上迈出了突破性的关键一步。

01.

三重挑战之下，

AI规模化落地亟待加速破局

过去几年，伴随着人工智能技术的迅猛发展，AI技术在千行百业的赋能作用日益彰显。麦肯锡报告指出，生成式AI有望为全球经济贡献高达约7万亿美元的价值，将AI整体经济效益提升近50%；其中，中国预计贡献约2万亿美元，占全球总量近三成。

与此同时，AI技术的快速迭代也展现了重塑知识型工作的巨大潜力，如智能体应用就正驱动着营销与销售、客户运营、软件开发等关键岗位的转型与效能跃升。

然而，AI技术的潜能与新质生产力之间仍横亘着显著鸿沟，大模型与智能体的技术先进性与行业需求适配性之间的“断层”，导致其规模化落地普遍受阻，关键的挑战主要集中在三个方面：

一是，落地成本高企。企业自建AI系统常面临多重阻碍。例如，分散式采购导致算力资源利用率低下；数据壁垒形成信息孤岛，严重阻碍模型训练与优化；技术门槛高企则带来专业人才匮乏与系统维护成本居高不下的难题。与此同时，市场算力需求正从集中式通用型向“小型化、专业化、分散化”的服务模式加速演变，这一转变进一步放大了企业高质高效部署AI的难度。

二是，规模化挑战。传统AI开发高度依赖“手工作坊”模式，项目往往高度定制、流程割裂、成果难以复用，这必然导致开发周期冗长（动辄耗时数月）、成本持续高企，最终难以匹配千行百业对海量、敏捷、个性化AI应用的需求。

三是，生态协同薄弱。当前AI产业链条“割裂”，各环节耦合松散、标准不一，导致沟通成本高企、供需匹配失当，创新技术难以寻获理想落地场景，行业核心痛点缺乏系统性解决方案，最终掣肘AI技术向新质生产力的转化和规模化落地。

面对上述挑战，国家层面正通过政策强力引导产业变革进程。领导人在上海考察时强调，人工智能技术加速迭代，正迎来爆发式发展，上海要总结好以大模型产业生态体系孵化人工智能产业等成功经验，加大探索力度，力争在人工智能发展和治理各方面走在前列，产生示范效应。

而近期通过的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》则进一步明确，要充分发挥我国产业体系完备、市场规模巨大、应用场景多元的显著优势，加速AI技术普及与深度赋能，形成创新与应用相互促进的良性循环，带动传统产业升级，培育新兴产业，为高质量发展注入强劲动能，确保全民共享AI发展红利。

正是响应这一时代呼唤与国家战略，浪潮打造了国内首个面向行业场景的人工智能工厂，这座创新工厂直指“AI产业化最后一公里”难题，能够实现满足用户数智化转型多业务场景需求的大模型与智能体的规模化量产。

02.

工厂化运营模式，

用制造业逻辑重构AI生产范式

作为新型人工智能基础设施，浪潮人工智能工厂虽实现“实体化”运营，却不生产传统“实体”产品，而是通过“工厂化”模式规模化量产以大模型和智能体为代表的AI应用。其创新性的核心在于，首次将制造业的工业化思维移植到AI领域，以“标准化、柔性化、高效化”三大维度重构AI生产全流程。

首先，用制造业流水线这种“标准化”方式，破解AI开发的“手工作坊”困局。浪潮人工智能工厂的创新核心之一，是将制造业的“流水线分工”逻辑迁移到AI开发中，通过“车间制”实现标准化生产。

具体而言，浪潮人工智能工厂由“模型制造、智能体制造、综合训练场”三大核心模块组成，“九大车间”（工艺技术中心、调度服务中心、语料中心、训练中心、智能体中心、集成中心、评测中心、安全防护中心、资源支撑中心）构成全生命周期管理支撑体系，覆盖数据采集、模型训练到部署运营的全流程。

以汽车制造工厂为例，其依靠冲压、焊接、涂装等工序实现规模化生产；而AI工厂则通过“九大车间”及61道精密工序，完成AI应用从开发到落地的全流程标准化生产。在此基础上，传统汽车依赖冲压模具降低生产成本，AI工厂则通过“113套工具”实现类似效果——这些工具覆盖数据处理、模型调优等关键环节，将模型开发的技术门槛从“专家级”降低至可规模化复制的“工程级”。

在质量管控方面，传统汽车通过PDM（产品数据管理）系统保障质量，AI工厂则依托“评测中心”建立统一的模型质量坐标系，确保不同团队开发的AI应用都能达到标准化质量要求，彻底解决传统开发中“各做各的、标准不一”的问题。可以说，这种工业流水线的生产方式，不仅打破了传统开发模式的“割裂性”，真正为千行百业提供了普惠化的AI基础能力。

其次，标准化解决了“流程割裂”问题，柔性制造则赋予工厂“按需生产”的能力，驱动场景化定制与产业协同。而浪潮人工智能工厂的柔性制造能力主要体现在两方面：

一方面是产品形态的“灵活性”，基于分布式智能云架构，工厂可灵活配置为城市级、行业级和企业级三种形态，精准适配客户对算力服务“小型化、专业化、分散化”的需求；另一方面是工具链的丰富性，通过沉淀多元化工具体系（如训练中心的仿真工具），实现“模型”制造“模型”的生产，加速产业规模化升级；更结合真实物理场景的智能体训练场，通过“数据采集—场景仿真—虚实迁移”闭环流程，支持智能体在制造、政务等领域的定制化应用。这种全链条协同模式，有力打破了创新孤岛，成功构建起全产业链协同平台。

最后，无论是标准化还是柔性化，最终都指向效率的显著提升——交付效能的全面跃迁。浪潮人工智能工厂依托“九大车间”的强大协同效应，实现年满产1000+订单模型的规模化量产能力，并通过“工匠中心”持续优化生产流程，将交付周期从90人天大幅缩短至20人天。

由此可见，浪潮人工智能工厂的创新性核心正体现于：以标准化生产线为基石、以柔性化制造能力为特色、实现了交付效能的大幅提升。三者环环相扣，形成强大合力，共同推动着大模型和智能体的规模化、高质量、高效率输出，这不仅重塑了AI生产力的生产方式，更通过工业化的运营范式，加速了技术的真正普惠化进程，为千行百业新质生产力的蓬勃发展提供了强大支撑。

03.

不止于“大模型”制造，

更是新质生产力培育沃土

客观地说，在人工智能技术加速向产业渗透的当下，突破“技术先进性”与“行业需求适配性”之间的断层，是推动AI从实验室走向规模化应用的关键命题。

而浪潮人工智能工厂的创新实践，本质是以工业流水线的生产方式重构AI生产的逻辑，将AI产业的创新推升至“Next Level”——不仅实现算力服务的优化升级，更通过场景赋能与生态共建，为中国AI产业的规模化发展提供了可复制、可参考的创新范式，其深层价值可从三个维度解读：

第一，以制造业思维破解AI规模化瓶颈，实现算力服务更优化。传统AI研发常面临“高成本、低效率、产品化不足”的困境，比如从模型训练到场景落地往往依赖人工经验驱动，难以满足千行百业对算力服务的标准化、可复制需求。

而浪潮人工智能工厂的创新之处，在于将制造业的流水线生产模式引入AI领域，以“制造思维”系统性解决产业痛点，通过标准化车间实现“规模化生产”，通过柔性化工具链实现“个性化定制”，通过高效化流程实现“低成本输出”，这种“工厂化”的生产模式，为AI技术的普惠化应用奠定了坚实基础。

第二，从技术能力到行业价值的精准转化，彰显实体赋能实效。浪潮人工智能工厂的另一大突破，在于将“技术能力”转化为“行业解决方案”的能力。依托其在多行业积累的垂域模型与场景经验，其构建了一套“需求洞察-模型训练-场景落地”的闭环体系。

目前，该工厂已针对数字政府、数字社会、数字经济等领域，孵化出一系列标杆性应用——如12345政务热线智能体，能够为12345政务热线提供智能客服、智能坐席、智能处置、智能分析四类场景化智能助理，打造便捷、高效、规范、智慧的政务服务“总客服”，更好提升政府部门服务效率和智能化便捷化水平，提高市民诉求解决效率。

第三，以“平台化”定位激活产业协同，培育新质生产力生态。AI产业化的发展从来不是单一企业的事，而是需要芯片厂商、数据处理商、模型开发者、行业用户等多方协同的系统工程。因此，浪潮人工智能工厂极其重要的价值，就在于其“平台化”的定位，它不仅是AI应用的“生产流水线”，更是产业链资源整合的枢纽与新质生产力培育的创新土壤。

依托工厂化运营模式，浪潮人工智能工厂作为公共服务平台、产业链整合平台、生态共营平台、科学研发平台与人才服务平台，正通过汇聚人工智能产业生态，打造产业核心载体与创新引擎。这种“平台+生态”的模式，既保证了技术创新的持续性，又加速了产业协同效率，最终形成“技术创新-产业应用-生态共建”的良性循环。

正如浪潮集团执行总裁、总工程师，浪潮云董事长肖雪所说：“浪潮将致力于提供基于人工智能全产业链的全栈解决方案，通过构建新型人工智能基础设施，依托自身在多行业的实践经验赋能千行百业，不断加强生态合作和产业协同，共同创造人工智能领域竞争力‘护城河’，构建‘有云处皆智能’的数字世界。”

总的来看，浪潮人工智能工厂的出现，是中国AI产业发展的重要里程碑，它以工业化的逻辑重构AI生产、以场景深度赋能企业、以生态协同激活产业创新，不仅为AI规模化落地提供了“实体化”的生产工厂，更在全球AI产业化进程中书写出了“中国智造”的新篇章。

可以预期的是，随着浪潮人工智能工厂的持续进化，“模型”制造“模型”的效率革命或将催生更多的智能体应用——从政务热线的智能客服到工厂车间的巡检助手再到从城市治理的决策中枢，中国新质生产力的培育土壤，必将在这样的创新生态中，绽放出更璀璨的光芒。