智算新时代:北电数智如何解锁AI赋能新兴产业新路径?

   时间:2025-04-28 10:35 来源:ITBEAR作者:冯璃月

近期,围绕党的二十届三中全会提出的深化实体经济与数字经济融合的目标,一系列旨在推动数字技术与实体经济深度融合的政策措施密集出台。这些政策旨在加速构建“战略引领—技术突破—产业落地”的完整政策体系,为各产业的智能化转型提供强大助力。

在政策顶层设计上,《数字中国建设整体布局规划》为数字技术与实体经济的融合指明了方向,强调夯实数字基础设施、畅通数据资源循环的重要性。同时,《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(2024版)》从多个维度出发,推动人工智能产业的规范化、高质量发展,为行业的长远发展奠定了坚实基础。

随着政策的持续推动,人工智能已广泛应用于各行各业。从无人驾驶、具身智能等前沿领域的商业化进程,到智能工程、医疗健康等领域的智能化升级,一个“万物皆数、万物皆智”的新时代正在加速到来。在此背景下,2025酒仙桥论坛在北京数字经济算力中心成功举办,吸引了众多行业专家和企业的关注。

本届论坛以“开启AI生产力元年”为主题,围绕产业创新应用、生态发展与数智未来三大议题展开深入讨论。中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏在论坛上发表了《智算产业的新发展与挑战》的主题演讲,深入剖析了智算产业的现状与未来趋势。他指出,人工智能的发展已突破传统技术边界,对高性能算力的需求激增,这对智算产业的技术创新提出了更高要求。

何宝宏进一步强调,多模态大模型需要算力、存力、运力的深度协同,推理场景对实时响应的要求更高。这些都对智算产业的发展带来了新的挑战。然而,我国算力规模正在快速扩张,智算产业蓬勃发展,展现出巨大的潜力。

尽管智算产业发展迅速,但仍面临多重挑战。国产芯片在制程、算力及生态建设上与国际先进水平存在差距,存储架构在多模态数据治理、存算效率与安全风险等方面承压,智算网络建设在技术、标准、生态层面亟待推进。基础设施能耗问题突出,智算产业生态尚处起步阶段,行业垂直应用层面存在数据隐私风险等问题。

面对这些挑战,智算产业需要多向突破。发展路径应从单一追求极致性能转向“高性能+普惠型”双轨并行,低成本算力模式的出现将促使AI大模型算力需求从训练侧向推理侧转移。存储技术将迎来革命性变革,网络架构也将全面升级以适配多元场景需求。同时,行业将构建“算力-电力”协同的发展共识,共同推动绿色可持续发展。

在酒仙桥论坛上,北电数智提出的“1个AI底座+2大产业平台”创新范式引发了广泛关注。该模式通过AI异构计算平台,统一国产芯片的通信库和算子适配标准,解决了硬件生态割裂的痛点。一方面,构建全栈AI能力底座,破除算力、数据、模型间的壁垒;另一方面,依托传统产业赋能平台和新兴产业加速平台,为各关键领域定制场景解决方案,推动“AI产业化”进程。

为了填补国产芯片在市场信任和实用性方面的空白,北电数智还推出了国内首个针对AI芯片的适配认证体系——“星火·国产算力AI原生适配认证”。该体系基于先进的验证平台,直击国产芯片性能信任不足、应用复杂等痛点,加速国产算力在多行业、多场景的高效落地。

随着智算产业步入历史新起点,北电数智的创新模式与适配认证体系为产业发展提供了新思路与新方案。未来,在政策的持续支持和行业伙伴的共同努力下,智算产业有望攻克现存难题,加速实现技术突破与产业落地,开启AI赋能各行业高质量发展的新篇章。

 
 
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