1913年，亨利·福特改良傳送帶技術應用于汽車制造，將單車生產時間從數日縮減至數小時，讓汽車走向大眾。
如今，流淌百年的流水線智慧正催化另一場革命。
日前，國內首個人工智能模型工廠——浪潮人工智能模型工廠在濟南完成實體化建設并正式運行投產。通過“九大單元”、75道工序、180套工具的加工訓練，數據被加工成模型，且質量穩定，成本下降，交期縮短。
去年5月，全球權威賽事QASC挑戰賽更新國際排名，浪潮海若大模型以93.70%的準確率排在榜首并刷新世界紀錄。目前，浪潮位居中國政務大模型市場第一，其人工智能業務正加速走向海外。
今年8月，國務院發布《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，提出加快實施“人工智能+”科學技術、產業發展、消費提質、民生福祉、治理能力、全球合作等6大重點行動，標志著人工智能技術賦能千行百業步入全面加速階段，迎來前所未有的發展爆發期。
就像流水線的普及應用拉開了現代工業化大生產的序幕，浪潮人工智能模型工廠背后，是人工智能大潮的匯聚成勢。
流水線上“流”出人工智能產品？
大數據、優質芯片支撐，用模型生產模型
外觀，像一只巨大的方盒，坐落在工業園區云集的濟南經十東路；內部，數據車間、模型車間、集成車間等依序分布。看上去，人工智能模型工廠與傳統的制造業工廠沒什么兩樣。
實際上，它們也遵循著同樣的生產邏輯——將復雜生產過程拆分為若干簡單工序，由特定“工人”完成，從而提升生產效率。
以一件市民服務熱線大模型訂單生產為例。
相關數據首先匯入數據車間。
數據車間外的顯示屏上，展示著訂單數據多維度的統計指標。點擊原始數據的分類占比，資訊類為60%，建議類僅為0.2%。
真實世界生成的數據往往并不均衡。市民服務熱線收集到的信息絕大多數是咨詢、求助，投訴、建議很少。數據不均衡會嚴重降低大模型的準確度。
數據車間需要做的，除了抽檢、清洗、脫敏等常規處理，重要的一環就是增廣——補齊“瘸腿”的數據。
舉個例子。系統會自動從建議類中選取一條“拓寬養老金發放渠道”，在其基礎上延伸到拓寬住房公積金、失業保險金、傷殘補助金等發放渠道，數據就可以實現“一變多”。
再看數據占比：經過增廣，這件訂單的6類數據占比全部被調整至14%-15%，成為生成模型的合格原料。
處理后的數據進入模型車間。模型車間是整個工廠的核心區域，主要任務是訓練模型，即通過各類工具模型的使用將數據訓練為滿足用戶需求的模型產品。
與一般數據中心配置的2.5千瓦處理器標柜不同，這里配備的是50千瓦的“大塊頭”——無論是數據處理還是模型訓練，都需要大量的算力支撐。模型工廠布局了2000多臺服務器，超1000P的智算算力。
最快數小時的訓練完成后，模型初現雛形。但這還不是最終產品。
順著產線繼續看，評測中心的大屏幕上，一行行數據飛速滾動。這里，浪潮海若測評模型正在對訂單模型從安全、效果、性能、功能等進行全方位的測試。一旦出現錯誤，測評模型將會有針對性地為受測模型生成新“考卷”進行復測，直至錯誤逐一消除。
到這里你會發現這條流水線高效率的秘密之一——生產模型的不再是工人或工程師，而變成了模型制造機。
全國“首個”為何花落浪潮？
用“系統性優勢”抓住“寒武紀”級市場爆發機遇
高效率的另一個秘密，在于資源的集約。
在浪潮人工智能模型工廠，上千臺服務器24小時運轉不停，為模型生產提供算力支持；調優工具、標引工具等幾十種適應不同場景不同需求的軟件工具一應俱全，并不斷更新迭代；近百人的研發團隊針對生產過程中出現的問題第一時間調整優化……模型生產的所有要素幾乎集成于一廠，大幅提升了生產效率，交期從原來的3個月壓縮到十幾天，并且還在繼續縮短。
追求效率，有時會以喪失靈活為代價。但在浪潮，客戶服務中心將用戶需求拆解成具體任務，產品工程中心確定具體的實施方案，模塊化管理為流水線賦予了足夠的柔性，讓每個訂單都擁有獨特的工序、工藝，確保個性化的需求得到滿足。
人工智能產品生產實現工廠化，目標不止于對速度和柔性的追求。
《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》明確，到2027年我國新一代智能終端、智能體等應用普及率超70%，到2030年超90%，到2035年全面步入智能經濟和智能社會。
普及率大幅提升，意味著未來10年，人工智能技術將與各行各業深度融合，創造數不清的新產品和新業態。這對企業、地區甚至國家而言，都將是實現跨越式發展的重要窗口。如果人工智能產品的生產還停留在作坊式階段，沒有優質、廉價、穩定的供應，勢必錯失這場“寒武紀”級的市場爆發，喪失競爭優勢。
面對窗口，同類企業都在躍躍欲試，為什么“首個”花落浪潮？
細看這座工廠，就能見端倪：數據車間里高速運轉的，是浪潮品牌的服務器；正在訓練訂單模型的，是浪潮研發的海若大模型；為其提供語料資源的，是浪潮自建的行業知識語料庫……
“硬件、軟件、云計算服務，三輪驅動，三者兼備。”浪潮集團執行總裁、總工程師，浪潮云董事長肖雪，把浪潮人工智能模型工廠拔得頭籌的主要原因歸結于“系統性優勢”。
就像中央處理器、圖形用戶界面、操作系統、應用軟件等一系列的技術變革催生個人電腦這一劃時代產物，縱觀歷史，信息技術產業的革命性進步，從來不是靠單一部件的突飛猛進，而是硬件、軟件、算法、網絡、交互方式等多個領域的協同進化。
縱向上，技術鏈條自主可控；橫向上，技術能力與千行百業深度融合，從基礎設施到行業應用，浪潮覆蓋全產業鏈的布局使其在革命性躍遷的關鍵當口，總有能力率先跨越。
從中國第一臺微型計算機、第一臺小型機服務器、第一臺關鍵應用主機、第一片分布式云到第一座人工智能模型工廠，弄潮兒的本色其實就是“系統性”。
如何把AI送到千行百業？
工廠內外，未來已來
在集成車間，模型被“灌注”進設備，變成可見、可感、可輔助人類工作生活的智能體。
“正在進行的是抓握數據的采集。”集成車間，山東海若公司副總經理陳艷清手持遙操作設備夾取一只蘋果，身旁的機器人精準還原他的手部動作。每一個細微動作，都被攝像頭精準捕捉記錄下來。
為了保證智能體的實際運行效果，工程師大量采集數據對其持續訓練。通常單一動作要采集上千條數據，而泛化動作要采集十幾萬、幾十萬條。
訓練有虛擬的：陳艷清身旁，電腦上播放著類似游戲畫面的場景——遍布臺階的巨坑里，角色奮力向外攀爬。這是剛生成的機器狗在虛擬場景中受訓。機器狗若被困住，說明存在問題，需要專門調整。
也有現實的：園區內，搭載巡檢任務的機器狗沿著道路輕快地穿行，工作人員跟在它身后驗證其執行任務、應對突發情況等的能力。
反復訓練后，智能體方能真正走下“產線”，走向千行百業。
工廠之外，未來已來。
浪潮為位于濟寧的山東經典印務有限責任公司提供印刷行業大模型，圍繞設備運維、政策分析、管理規范等應用場景，建立知識庫，助力企業全流程智能化升級，企業生產效率提升近20%，原輔材料損耗降低10%。
在藥物研發過程中，厘清靶點與病癥之間的匹配關系是至關重要的一環。應用科研智能體，浪潮的生物醫藥智能體研發團隊能夠高效率提取靶點信息、病癥、研發階段等關鍵要素，為研發按下“加速鍵”。
直接面向消費者的定制化人工智能產品也已下線。大模型生成、計算機視覺和聲音克隆技術，能將特定人物進行數字化重現，讓人類的情感需求通過數字化形式獲得滿足。
產線轉動不停，終點也是起點。
浪潮計算服務產業園內，人工智能智能體工廠和人工智能訓練場正在施工，即將投用——山東人工智能產品將進一步豐富和完善。
開啟未來世界新一扇門的“鑰匙”，或許就將從這里下線。
（大眾新聞記者 李振 段婷婷）
來源：大眾新聞·大眾日報
編輯：李新花 劉德增 劉曉哲
一審：賈春毅
二審：孫瑞永
三審：管延會
