AI如何真正赋能产业?这份《2025AI方案赋能白皮书》说透了

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作者按

当前，人工智能技术正以前所未有的速度重塑产业格局，其影响已从技术层面向认知范式、生产方式乃至生产关系全面渗透。2025年7月，国家发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》更是从战略层面为这场变革提供了强劲支撑。在此背景下，中国智能计算产业联盟与异构智算产业生态联盟联合推出了《2025AI方案赋能白皮书》，系统性地梳理了AI技术的最新进展与产业应用路径。



01

智能新时代

从周期律动到生态重构
回顾AI发展历程，其始终遵循着“技术突破-预期膨胀-瓶颈显现-理性回归”的周期性规律。白皮书指出，我们正处在以Transformer架构和生成式AI为标志的第三阶段，但单纯依赖模型规模扩大的“暴力美学”模式已遭遇瓶颈。规模定律的边际效益明显递减，高端算力供给出现断层，高质量数据源日趋枯竭，这些都倒逼AI发展必须从暴力扩张转向精细化演进。
未来，AI的发展将沿着三大主线前进：能力边界拓展（从感知智能到认知智能）、技术效率优化（如混合专家模型降低计算成本）、以及场景深度落地（与行业知识深度融合）。同时，智能基础设施也在发生深刻变革，数据更强调多模态与专业化，算力从重训练转向“训推一体”和异构融合，安全监管也趋向全周期与精细化。
应用落地的路径也日益清晰。白皮书提出了一个以语言模型为核心向外辐射的节奏：最先影响纯语言型应用（客服、写作），其次是知识型应用（医疗、投资），接着是技术性应用（代码生成、自动化），最后是跨模态与具身应用（机器人、智能座舱）。具体的落地“三步走”策略则是：优化（微调让模型懂行话、守规矩）、外挂（通过RAG、插件装备模型）、集成（融入现有业务流，增强关键节点）。

02

创新核心技术

强化学习微调与大模型训推
面对通用大模型在落地中遇到的业务理解不足、成本高昂、隐私泄露等挑战，白皮书重点介绍了一项关键技术：强化学习微调（RFT）。
与传统监督微调严重依赖大量人工标注数据不同，RFT仅需少量示例结合奖励反馈，就能快速校准模型行为，使其在业务流中自动持续迭代。某公司的解决方案采用了创新的解耦架构和生产者-消费者模式，将推理（生产数据）与训练（消费数据）分离，实现了训练效率、系统灵活性和可扩展性的巨大提升。

更重要的是，该方案基于国产化软硬件（如Ascend芯片）原生开发，成功打通了训练、推理、调度全链路。基于国产算力训练的模型在多项测试中表现出色，为企业提供了高效易用且安全可控的选择。

另一项核心能力是大模型训推技术。它旨在解决企业AI算力在性能、稳定性和成本间的深层矛盾。某公司的联想万全异构智算平台就是一个高度自动化的AI全流程开发平台，它整合异构算力，统一管理调度，具备九大核心能力以应对业务挑战。
例如，其 “算力匹配魔方” 能自动规划最佳算法与集群配置；“超智融合调度” 可在一小时内实现AI与HPC集群的资源共享与调度，打破算力孤岛；“AI高效断点续训” 功能能将千卡集群的故障恢复时间从数小时缩短至分钟级，每月预计可节省超百万元的额外费用；而 “GPU内核态虚拟化” 技术则将vGPU利用率提升至95%，极大减少了算力损耗。



03

实践案例赋能

从金融到制造的降本增效
白皮书用详实的案例展示了上述技术如何在不同行业创造价值。
在智慧金融领域，某基金公司希望利用大模型技术但面临方案评估和落地障碍。通过采用2台搭载8卡H800模组的AI服务器和IB网络互联的解决方案，并部署高效的DeepSeek大模型，该公司成功实现了降本增效。其训练成本仅为国际同类模型的10%，推理成本更是降至2%-3%，显著降低了运营成本。
在汽车制造领域，吉利汽车中央研究院面临研发周期紧、国外商业软件成本高且不可控的问题。通过部署超过1000个节点的国产化超算中心，并采用大模型训推技术HPC版替代原有的商业调度系统，吉利不仅大幅降低了授权费用和研发成本，更实现了技术的自主可控，确保了研发工作的连续性和稳定性，有效规避了供应链风险。
在工业制造领域，针对轮胎行业长期依赖人工目检（工人流失率高、成本高、标准不一）的痛点，某公司推出了轮胎表面缺陷终检全检设备。该设备采用先进的光学设计、机械结构和自研的“大模型+小样本”算法，仅需60-100条良品数据即可完成建模，能精准检测百余种缺陷。
其应用成效非常显著：

经济效益：替代2-4名质检员，年节省人工成本20-40万元；缺陷检出率从80%提升至99%以上，年减少返修成本损失约3000万元（以年产100万条轮胎计）；检测速度提升，年增产15万条，新增毛利450万元。社会效益：工伤事故率下降80%；推动行业良品率提升；催生AI质检工程师新岗位，促进传统工人向技能型人才转化。

04

迈向AGI时代的战略展望

白皮书最后展望了迈向AGI（通用人工智能）时代的战略布局。企业的新一代AI基础设施需要构建解耦架构以应对算力弹性，进行全栈优化以降低开发门槛，并建立贯穿全生命周期的安全体系以构建信任基础。
更重要的是，企业的智能化转型是一场系统性变革。它需要建立协同创新的生态网络，培养数字化的组织基因，并打造持续进化的智能系统。能够成功构建这些能力的企业，将在未来的竞争中赢得先机。

05

总结

《2025AI方案赋能白皮书》清晰地指出了一个趋势：AI的价值正在从“技术本身”转向“技术与产业的深度融合”。它不再仅仅是科技公司的炫技工具，而是成为了各行各业提质、降本、增效的“新质生产力”。通过强化学习微调、大模型训推等创新技术，以及在各行各业的成功实践，我们可以看到一条清晰可行的AI落地路径。对于任何希望借助AI进行转型升级的企业而言，这份白皮书都无疑是一份宝贵的行动指南。

06

白皮书截图









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