导读
2025年，AI规模化落地遭遇 “最后一公里” 瓶颈：87%的企业深陷数据孤岛，跨部门数据割裂导致训练样本利用率不足30%；超70%的GPU算力因模型适配问题被闲置；智能制造、数字文旅等千行百业亟需 “量体裁衣” 的场景化解决方案。
认知智能引擎平台一体机成为破局利刃。3月27日，华院计算大模型算法工程师赵康宁将亮相2025人工智能基础设施峰会 – 智能算力前沿技术论坛，
深度解析该技术如何通过 “算法 – 算力 – 场景” 三位一体架构，实现数据价值释放、算力精准匹配与场景深度融合。
文字编辑｜宋雨涵
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亮点预览
“三重革新”重塑AI技术落地范式
认知智能引擎平台一体机以”三重革新”重塑AI技术落地范式，通过算力算法协同进化、场景化智能体工厂与开发运维一体化三大核心突破，为行业智能化转型提供端到端解决方案。
该一体机打破传统硬件枷锁，采用异构算力融合技术实现国产昇腾/海光芯片与英伟达GPU的混合部署，使资源利用率跃升80%；
结合RAG知识蒸馏方案将千亿参数模型压缩至十分之一体积，推理速度提升3倍，同时依托本地化部署与国密算法构筑数据安全防线。
在场景应用层面，创新打造可视化智能体工厂，通过工作流编排引擎支持业务人员拖拽构建质检-预测-决策全流程AI链，内置200+行业知识图谱并深度融合企业私有数据，使模型输出专业度提升70%。
开发运维体系同样实现革命性升级，低代码交互界面支持自然语言生成代码，开发周期缩短80%；智能监控系统实时追踪模型性能衰减并自动触发优化流程，使企业AI应用综合成本较传统方案降低65%，真正让AI落地从”资源密集型”转变为”效率优先型”的智能革命。
专家简介
赵康宁是现任华院计算技术（上海）股份有限公司大模型算法工程师，资深技术专家。在移动定位、强化学习、大模型训练、RAG 、大模型推理加速框架等领域有多年的算法研究以及丰富的企业级落地实践经验。曾在 IEEE 等会议期刊发表多篇文章。
写在最后
大模型算法是AI领域的关键突破，拓展智能应用深度和广度。强化学习技术让AI系统通过试错和优化提升性能，增强适应性和决策能力。大模型推理加速框架确保AI模型高效运行，提供即时、准确服务。但企业落地AI技术面临挑战：复合型人才稀缺，项目推进缺乏核心力量；数据质量不一、标注成本高、安全和隐私保护难；AI算法与业务系统对接难，运行环境需稳定高效；硬件部署方面，算力硬件选择、灵活扩展及兼容性压力大。
华院计算大模型算法工程师赵康宁将在2025人工智能基础设施峰会发表演讲，分享认知智能引擎平台一体机实践案例与行业洞察。该解决方案整合前沿大模型技术，提供算法自动部署、智能体工作流自动搭建及国产算力灵活扩展的全方位、高效能方案，降低AI应用开发成本和部署难度，加速企业智能化转型。
华院计算凭借算法创新研发认知智能引擎平台，为智能制造、社会治理、数字文旅等行业打造“AI+行业”定制化解决方案。在细分市场，华院计算将算法创新与工业软件结合，为钢铁行业打造融合认知智能、专家经验和机器视觉的表面缺陷智能检测平台及首套连铸质量判定控制系统。
近日，华院计算认知智能引擎平台升级，支持DeepSeek接入服务，支持R1 & V3及蒸馏系列模型本地部署与优化，推出行业模型本地化部署解决方案。更多精彩，敬请关注华院计算分享，期待上海相聚！
