在“人工智能+制造”成为产业升级核心引擎的背景下，一场聚焦国产算力与工业场景深度融合的盛会近日在郑州举行。由国家先进计算产业创新中心主办、国家工业信息安全发展研究中心与海光产业生态合作组织承办的“人工智能赋能新型工业化深度行”活动，汇聚了数百位人工智能与制造领域的专家、企业负责人，共同探讨国产算力如何突破制造业场景的落地瓶颈。
制造业场景对算力的需求远非简单的性能比拼。海光信息副总裁吴宗友指出，航空发动机叶片仿真失败可能导致整个研发停滞，汽车产线质检误判可能引发大规模产品召回——这些场景要求算力必须与工业软件深度耦合，形成系统级解决方案。海光推出的“CPU+DCU”双芯异构计算平台，正是针对这一痛点设计的：CPU兼容x86生态，保障工业仿真、数字孪生等关键软件稳定运行；DCU采用GPGPU架构，支撑万卡级算力集群，满足大模型训练与工业大数据实时分析需求。二者组合形成的异构平台，已为多家制造企业提供从复杂算法训练到毫秒级决策的全链条支持。
生态协同是突破碎片化场景的关键。海光通过光合组织聚合了超6000家伙伴，涵盖整机厂商、软件开发商与系统集成商。这种“网状协同”模式与单一标准生态形成鲜明对比：在石油物探行业，海光联合中石油、中石化、中海油攻关核心业务系统，派出近300人次驻场响应，最终使CPU处理能力提升3倍，异构加速性能提升7至15倍；在法律行业，大模型可做成开箱即用的一体机，而钢铁高炉设计等垂直场景，则需客户专业人才与AI共同开发垂类模型。北京硅基流动科技有限公司副总裁胡健强调，软件层优化可让国产芯片实现与其他同规格产品相近的性能，用户无需关注底层硬件差异。
安全与成本是制造企业部署AI的两大硬约束。国家工业信息安全发展研究中心人工智能所科研部主任张瑶指出，数据安全与模型应用安全是企业顾虑的核心。海光的应对策略是将安全内嵌于芯片底层：CPU与DCU通过自主拓展安全算法指令、内置安全处理器，实现密码计算、可信计算等全链路防护。活动期间，该中心与海光共同启动的“人工智能安全可信护航计划生态发展中心”，将从制度与技术双重维度构建安全屏障。成本方面，硅基流动提供的MaaS平台通过统一纳管异构算力、动态调度等技术，将推理性能提升5至10倍，已在国电投、中石化等企业实现算力利用率显著提升。海光企业行业解决方案总经理李洋建议，企业应根据业务场景选择适配模型，避免大参数模型对显存的过度消耗，从而降低推理成本。
从单点突破到规模复制，仍需跨越供需信息不对称、技术栈不匹配等障碍。鞍钢集团代表提出的数据治理、经验复制与核心场景挖掘问题，折射出行业共性挑战。光合组织的解题思路是：通过生态伙伴将单个场景的成功经验提炼为可复用模板，再通过整机厂商与ISV推广至同类行业。亚控科技在市政水厂智能加药场景中，基于海光AI服务器与DeepSeek模型实现的自动调节方案，已成功复制至多个水厂项目，验证了这一模式的可行性。海光企业业务部总经理李程透露，2026年将重点攻关工业软件深度优化、油气勘探智能体、具身智能与机器视觉专项等方向，推动解决方案从“单点标杆”向“行业方案”跨越。
国产算力与制造业的融合，正从“可用”向“好用”演进。海光信息企业业务部总经理李程判断，算力将向普惠化发展，云边端协同成为标配，行业专用模型将替代部分通用大模型，与制造业全流程深度融合。目前，海光CPU与DCU在性能与兼容性上已具备替代能力，6000家伙伴的生态网络初具规模，但标杆案例的规模化复制仍需时间。这场始于863计划的科技自主之路，正通过芯片筑基、生态协同与场景深耕，为中国制造业智能化升级构建自主可控的数字底座。
