导读
大模型算法，作为AI领域的璀璨明珠，正以其无与伦比的魅力，引领着智能应用向更深、更广的领域拓展。
然而，当企业试图将这股AI浪潮引入自身业务时，却遭遇了前所未有的挑战。人才稀缺，既懂AI又懂业务的复合型人才如凤毛麟角，让企业在项目推进中举步维艰。数据，这一AI的“生命之源”，却常常因质量参差、标注成本高昂，以及安全隐私等问题而让企业头疼不已。软件架构的对接，更是如同将AI算法与现有业务系统进行“精密焊接”，其难度可想而知。硬件部署，则是企业在算力选择、灵活扩展以及软硬件兼容性上的一场“智慧考验”。
幸而，华院计算的大模型算法工程师赵康宁先生在2025人工智能基础设施峰会-智能算力前沿技术论坛上带来破局之道。分享华院计算认知智能引擎平台一体机的实践案例与行业洞察，这一方案犹如一把钥匙，为企业打开了AI应用的大门。
文字编辑｜宋雨涵
1
技术底座
认知智能引擎平台的多维突破
赵康宁先生讲到华院认知智能引擎平台经过多年投入和研究，积累了大量技术沉淀和成果。近五年累计投入超2亿元，构建了覆盖感知、认知、决策的全栈能力：
算法积累：目前认知智能引擎平台沉淀6万+模型，具备支持7000亿参数预训练的能力。其算法技术路径聚焦小样本学习、多模态、意识与情感计算等前沿技术领域，融合了数据科学与知识推理。
科研实力：参与国家“科技创新2030”等重大专项，在数字人、社会治理、基础理论等领域发表论文380余篇，获发明专利150余项。
行业适配：华院计算基于「1+N+X」架构的商业模式提供各行各业定制化解决方案：“1”是指认知智能引擎平台；“N”指的是基于认知智能引擎平台下研发出的多个垂直行业大模型，包括钢铁行业大模型、法律大模型、AIGC内容生产平台等；“X”是面向四大核心应用场景：生产（工业大脑）;决策（基层治理平台）；服务（AIGC技术的数智人生成平台）；研发（AI for science）。
华院计算大模型算法工程师赵康宁先生发表演讲
2
企业AI应用痛点亟待解决
破局之道
赵康宁指出，当前，企业在AI应用落地过程中面临诸多难题。一方面，AI专业人才匮乏，传统企业缺乏懂AI的专业人员，难以构建适合自身业务的应用；另一方面，数据安全问题突出，大模型多在云端部署，而企业核心数据不能外传，保障数据安全成为关键痛点。此外，通用模型难以满足企业级应用对专业领域知识的需求，定制开发成本高昂，使得企业在应用AI时犹豫不决。在AI部署环节，企业还面临对硬件了解不足、部署难度大、成本高以及应用思路缺乏等问题。
针对这些行业痛点，赵康宁在本次大会的智能算力前沿技术论坛上分享了华院计算认知智能引擎平台智算一体机的实践案例与行业洞察。华院一体机解决方案整合了行业前沿的大模型技术，为企业的算法自动部署、智能体工作流自动搭建以及底层国产算力的灵活扩展提供了全方位、高效能的解决方案。通过这一方案，企业能够显著降低AI应用的开发成本和部署难度，加速智能化转型步伐。
看华院如何赋能
企业AI应用创新突破
一、基础设施层面
华院提供了成熟的公有云、私有云、混合云云端架构，并集成了包括DeepSeek、千问等在内的主流大模型，以及华院多年积累的自研算法模型。为了满足大模型部署对高效算力集群的需求，华院提供了多种选择方案，确保企业能够灵活应对不同场景下的算力需求。
二、华院认知智能引擎平台
公司以算法研究、算法创新和算法应用为核心，基于认知科学与智能科学的交叉融合，自主研发新一代认知智能引擎平台。该平台以元智能体为内核，提供了基础模型库、算法工具集、深度学习推理框架、模型自动精调 等通用组件。元智能体通过计算、理解、推理、规划、决策、表达、情感、意识等基础认知智能能力的构建， 结合基础模型库，有效实现多模态跨领域的任务智能体高效生成，赋能智能制造、社会治理、数字文旅、零售 金融等行业的智能化产业升级和算法模型工程化应用。
三、在AI应用场景方面
一体机方案可应用于智能制造、社会治理、数字文旅等领域。通过将这些一体机平台应用到实际场景中，华院为客户提供了丰富多样的解决方案。
值得一提的是，华院的算法模型库已拥有6万多模型，垂直行业的参数量级达到7000多亿。认知智能引擎平台专注于多模态理解与生成、知识表示、认知规划与决策、自主智能等四大块，凭借软硬件算法和成熟的数据处理流程，达到了非常优秀的效果。
为了降低客户应用AI的门槛，华院还推出了智能体平台，提供智能体构建、发布、调优的一站式服务。通过丰富的工具插件，如代码生成、大模型组件等，用户可以轻松地搭建工作流，并结合自己的知识库构建专门的智能体。这些智能体不仅具备常规的记忆、技能等功能，还能在某些特定场合展现出情绪价值和柔性交互的能力，使得AI应用更加友好。
在底层硬件方面，华院与国内算力厂商合作，构建了灵活可扩展的底层算力方案。根据用户的需求，华院可以提供不同形态的硬件，如一体机的边缘版、标准版等，以满足不同场景下的模型大小和并发性能要求。同时，针对高性能集群部署的需求，华院还提供了分布式方案，利用DeepSeek模型MoE架构超稀疏特性，使AI算力及显存资源得到充分利用，帮助用户实现降本增效。
在软件栈方面，华院自研了推理引擎框架，并部署了HybridAttention的自适应技术，使用FlashAttention技术进行优化。通过推理进程和管理的优化以及全流程工程化封装，华院在很多大模型上的推理速度比竞品高出15%以上，充分展现了国产自研芯片的优势。
成功案例彰显实力
华院计算在多个领域已有成功实践。在教育领域，与高校合作打造AI实训平台，如复旦AI实训平台让学生借助AI进行沉浸式学习，上海交大AI训练场结合具身智能开展研究；在安全领域，构建实验安全助手知识培训师，借助RAG框架提供多模态安全指导。这些案例充分展示了华院认知智能引擎平台一体机在不同场景的应用价值。
结语
华院计算通过此次论坛分享，展现了其在认知智能领域的深厚技术积累和创新实践能力，为企业解决AI应用难题提供了切实可行的方案，有望推动行业进一步发展，助力企业在智能时代实现降本增效和创新突破。
