从“手工作坊”到流水线:解锁浪潮人工智能工厂量产密码|山东人工智能垂域大模型系列报道

  • 经济观察报
  • 2026-10-11 10:07:08

近日,记者走进位于济南的浪潮人工智能工厂。这里没有轰鸣的机械,没有飞溅的焊花,没有飞转的齿轮,却上演着人工智能产业的一场新变革。

与传统工厂完全不同,这里的“原料”是大数据,加工设备是服务器,当海量原始数据走进十一大生产单元,经过75道工序、180套工具的淬炼,最终产出的产品是海若大模型以及可以深入千行百业的各类智能体。

很多人都好奇,一个大模型到底是怎么“生产”出来的?过去,行业里流传着“大模型靠烧钱、堆算力、堆数据”的说法。


(资料图)

浪潮集团总工程师、浪潮云董事长肖雪介绍,为适应多行业对人工智能场景需求分散化、小型化、定制化的特点,浪潮聚焦垂直领域,建设了人工智能工厂,将大模型和智能体开发从“手工作坊”模式转变为“现代工业”模式,实现区域级、行业级、企业级人工智能应用的集约高效量产。

在人工智能工厂内,一切的起点是数据车间,相当于AI工厂的原料车间。从客户企业收集来的原始业务数据,不能直接投喂给大模型。

该工厂负责人张敏举例道,以京博石化防腐蚀模型项目为例,该企业最初提供5万多条设备运行原始数据,其中腐蚀异常场景数据不足5%。如果直接训练,大模型只能识别高频场景,对少见故障视而不见。

按照传统方式,要补齐这类数据缺口,需要组织几十名标注员花几个月时间人工补充。张敏表示,浪潮工程师只用了不到两周时间,先从工厂沉淀的石化行业公开数据集里匹配了10万条同场景的通用数据,再通过模型增广技术,自动生成40多万条均衡覆盖各类腐蚀场景的模拟数据,最终产生58万条分布均匀的训练样本。

之后进入标注(对原始数据添加标签,转化为AI可识别的数据)环节。此前,数据标注依靠大量人工标注,往往需要两三个月;借助数据车间11道工序与60套AI工具,整个标注周期被压缩至两周以内。

第二步,“原料”就绪之后,数据进入“模型车间”训练。工业大模型是将老师傅、工程师的经验,转化为?可沉淀、可复用、可实时调用的标准化工业智能能力。

张敏表示,行业大模型很少从零开始预训练,工程师会根据业务特性挑选底座,调试学习率、训练批次等参数,把行业知识“教”给大模型。

训练并非一次就能成功。比如,京博石化案例中,模型将石化工程师对隐性腐蚀的经验转化为可计算的判断逻辑,首轮训练模型准确率仅70%;系统会自动回溯,要么更换基础模型底座,要么重新优化数据集;通过多轮迭代,最终将模型准确率提升至90%以上。这也是制造大模型最消耗算力的环节。

模型训练完成就会进入评测中心参加“毕业考试”。评测中心模拟海量业务场景,从业务效果、性能、功能、安全多个维度对模型自动化测试。只有全部测试项达标,模型才准许“出库”。

集成车间是最后一关。工程师会复刻客户真实的服务器、硬件环境,把训练完成的模型部署进去,模拟客户真实业务压力跑完全套业务流程,解决“训练环境与真实生产环境脱节”的痛点,真正做到开箱可用。

这就是浪潮云打造的人工智能工厂——一个把大模型研发从过去“几个人手搓代码、三五个月磨产品”的手工作坊模式,升级为标准化、批量化的AI工业流水线,实现了大模型规模化量产。

张敏表示,浪潮云将海若大模型定位为行业大模型。为进一步加速山东省工业和制造业的智能化转型发展,解决产业AI落地过程中面临的“认知、执行、安全”割裂困境和落地难问题,海若大模型形成了“多行业专用模型、跨行业具身智能、全行业安全保障”三大能力积累,能够为用户提供“懂行业、可执行、更安全”的产业AI能力,降低客户集成成本与落地风险。

在浪潮人工智能工厂接到客户订单后,海若大模型充当总调度大脑,调度数十个“数字员工”,自动分配任务,流转数据车间、模型车间、评测中心、集成车间各个环节。整条流水线走下来,过去要90天才能交付的行业大模型和智能体,现在平均20天就能完成全流程生产,生产效率提升75%。

目前,已打造4个行业专用模型:海若政务专用模型、海若石化专用模型、海若具身智能综合训练场、海若安全靶场。

从“大数据”到“大模型”,只是生成了一个“AI大脑”。如果客户需要的不只是一个大模型,而是能真正“动手干活”的智能体,集成车间还能直接把大模型和各类业务工具、行业知识库打通,封装成可以自动执行任务的“数字员工”。

截至2026年8月,这座工厂与产业客户一道打造了20多个紧耦合的产业集群,帮助链上企业生产成本降低30%,效率提升60%以上,形成了在石化、钢铁、盐化工、制造、医疗等行业的实践,累计完成300多个模型训练,落地近千个智能体,实现了人工智能大规模集约量产。

浪潮集团所在的山东是全国的工业大省,产业门类齐全、应用场景丰富、产业基础扎实。目前,该省正推动人工智能全方位、深层次赋能制造业,实现“山东制造”向“山东智造”的跨越。这使得浪潮海若大模型既有着成长的丰厚土壤,又有着发挥自身优势的用武之地,更有着广阔的市场发展前景。

伴随词元经济的进一步发展,在2025年底,浪潮云以行业专用模型叠加前沿部署工程师模式,将人工智能工厂升级为海若词元工厂。该工厂负责人张敏表示,该工厂正探索高价值词元输出的最短路径,将业务知识体与工作流深度整合构建行业专用模型,实现跨行业快速适配与高效部署,有效降低企业使用专用领域词元成本。

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