人工智能技术价值的不断涌现，在创造更大机遇的同时，也带来了更大挑战。放眼全球，AI的成功商业化仍然处于“空白期”。
对我国而言，实现AI“从0到1”的突破，既需要顶层理念指导，也需要涵盖从智能算力、到大模型适配、再到数据安全应用的整体路径升级。
然而，当前我国AI产业发展普遍存在着智算高成本、模型难优化、数据不安全三大现实困境，亟需拥有AI全栈工具能力的“中国方案”。
北京电子数智科技有限责任公司（简称“北电数智”）在2024全球数字经济大会上展示了四大AI创新产品和垂类行业模型矩阵，包括具有全栈能力并加速人工智能落地千行百业的AI工厂“星火•智算”，通过混元适配、以评促用推动国产芯片从可用到好用的“前进•AI异构计算平台”，高质量AI工具链“宝塔模型适配平台”，及围绕“可信”构建多层次解决方案，盘活数据，提供高质量可信数据服务，打造“安全共享、可信流通”环境的“红湖·可信数据空间”，全面展示其最新的技术成果。
“星火•智算”是北电数智按照“AI工厂”理念打造的智算品牌，提供AI全栈能力，以精细化运维的方式提供极具性价比的算力服务，实现算力中心平台化和平台算力服务化，以生产要素聚集、生产能力培育及行业全面赋能的模式，服务AI产业生态企业，进一步实现AI产业生态运营。
“前进·AI异构计算平台”及“宝塔·模型适配平台”，凭借混元适配及异构调度能力，使芯片与大模型广泛解耦和适配，让大模型可以“自如、流畅”地运行在不同AI芯片上，从算力平台层突破生态壁垒，为开发者提供极致性能和成本优化，让大模型真正落地；同时，结合“芯片x模型x场景”以评促用模式，总结适合场景的“芯片+软件”最佳组合，不断优化国产芯片性能，促进持续迭代，推动从“单卡可用”到“集群好用”，并推动国产芯片实现商业化创新。
“红湖·可信数据空间”是北电数智基于可信“算力+技术+平台”构建的全栈信创的数据流通基础设施和数据安全设施，为人工智能浪潮下促进数据共享流通创造“安全可靠运行环境”，有效应对数据价值挖掘中“供不出、流不动、用不好、风险大”的痛点，并通过一体化“可信”解决方案，提供AI时代高质量数据服务，繁荣生态、赋能产业。
构筑数字经济的算力基石
算力作为激发数据要素潜能的新动能，已经成为数字经济时代重要的战略资源。适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系，培育算力产业生态，成为引导我国算力产业高质量发展的重要途径。
北电数智战略与市场负责人杨震告诉记者，北电数智的首要目标是支撑人工智能产业，为此，公司不仅构建了算力调度系统，还开发了AI框架和AI开发平台，布局了一系列垂直领域的模型，以降低人工智能的使用门槛，加速其在政务、医疗、文化、工业机器人等领域的普及。
为加速人工智能产业发展，前进·AI异构计算平台坚持全栈国产化，以AI异构计算高效管理与调度为核心，并围绕智算芯片、AI框架、基础模型开展全面验证，通过场景化牵引持续优化场景AI服务能力，推动AI芯片快速成熟，大模型场景加速市场化应用。
在核心技术攻关方面，北电数智扮演着人工智能产业链的“串珠人”角色，即整合已有资源，填补空白领域。杨震指出，无论是对国产芯片的加速，还是行业模型的布局，以及可信数据空间的构建，都是为了解决人工智能产业链中的痛点与难点。
截至目前，前进·AI异构计算平台，正在对近二十家芯片企业的产品进行测试。凭借“以评促用”这一创新模式，采用多级混池、混推混训的技术手段，持续增强国产异构算力的性能加速与调优能力，为多种场景提供智算服务，确保算力资源能够以最优性价比进行最高效率的供给。借助潮汐自适应技术，进一步挖掘释放算力的价值，着力推动国产算力实现从单片可用到集群好用的转变跨越。
据了解，前进·AI异构计算平台的技术领先性主要体现在以下方面：作为首个全栈国产算力迭代验证平台，能够实现多种算力纳管和统一调度支持多种灵活调度策略，通过首推效果式计费，用户无需掌握底层细节即可按需应用，同时还支持模型在多种算力之间平滑迁移。基于前进·AI异构计算平台，北电数智正在建立国产混元算力集群规模，通过软硬协同、生态构建的双飞轮模式，推动国内算力高质量发展。
北电数智认为如同农耕时代的土地、电气时代的机器。在人工智能时代，算力是应该是全新的生产力，但是全新的生产力需要全新的生产关系相配合。而算力要成为新质生产力，不能只是简单的芯片、服务器、机柜的堆叠，北电数智以“AI工厂”理念打造的星火·智算标杆项目北京市数字经济算力中心就是对新质生产关系的创新探索。
杨震介绍说，北电数智的首个重大项目是建设北京市数字经济算力中心，旨在为公共提供智算算力，这标志着北电数智超越了传统数字科技企业的局限，致力于服务更广泛的数字经济生态。
在北京市数字经济算力中心中，北电数智首创地打造了开放式的AI展示空间、路演空间和联合实验室，用于人工智能生态伙伴的科技成果展示和思想碰撞交流。而在物理空间之外，北电数智还以前进·AI异构智算平台来配置最符合所在地区市场需求的芯片组合方案，通过宝塔·大模型适配平台向下广泛适配芯片，使芯片与大模型广泛解耦和适配，让大模型可以“自如、流畅”地运行在不同AI芯片上，向上适配主流开发框架，降低使用门槛；更配合红湖·可信数据空间，让数据要素充分聚集，让场景得以充分开放，北电数智也在政务、医疗、教育、文化等与经济民生密切相关的领域布局了垂类模型矩阵，让人工智能企业找到落地场景。
通过AI全栈能力，星火·智算改变传统按卡、按柜、按时间等计费模式，通过效果计费及全面大模型服务和特色行业模型服务对产业全面赋能；通过联合实验室、AI路演空间来培育AI生产力；并充分聚集要素，为客户提供的是即插即用的人工智能化服务。
针对算力资源的精细化运营，北电数智正在探索解决因独占性任务造成的资源冗余问题。杨震解释道，即使在大模型训练期间，算力资源也未能达到满负荷运行，存在资源浪费现象。然而，随着人工智能从训练阶段过渡到推理阶段，算力需求将激增，预计将达到训练时代的四倍以上。此外，工业制造环境对低时延的高要求催生了边缘智算中心的概念，预示着未来算力缺口将进一步扩大。
北电数智在技术研发和市场拓展上并驾齐驱，通过技术创新实现算力成本的下降，满足广大中小微企业和个人开发者的需求，形成商业闭环。智算中心的开放式设计，虽增加了节能减排的压力，但也营造了良好的人工智能产业发展环境，成为培育基地，吸引了众多地方政府的关注和合作意愿。
搭建数据流通的桥梁
无论是“质”、还是“量”，作为大模型训练和生成式AI 推理的三大要素之一，数据的重要性不言而喻。
当前，国内数据价值挖掘存在“数据供不出”“数据流不动”“数据用不好”“数据风险大”等难题，需要通过建设新型基础设施来解决数据价值挖掘中的痛点。可信数据空间，是人工智能浪潮下利用标准、技术以及广泛接受的数据治理模型来促进数据安全交换、共享流通的基础设施，可保障数据要素能够在安全可信的环境中汇聚、共享、开放和应用，助力数据要素实现高效流通并充分发挥出价值，是解决数据跨域流通的最优解。
北电数智AI可信负责人马世韬指出，为解决数据流通难题，北电数智致力于打造一个既物理又数字的可信数据空间，以促进数据的有效流通。通过可信设施技术，如安全计算、区块链、隐私计算等，北电数智构建了全栈可信平台，为数据流转提供了有力支撑。
北电数智认为，企业可以在技术可信层面，加快推进建设安全可信的数据流通设施和数据安全设施，尤其是找到技术上完全自主可控和技术可信的方法，应对数据问题。行业也可以通过开放服务促进经济社会发展相关应用场景落地，与产业协同，找到有价值的应用场景，推动数据要素流通、融合，打造整体解决方案，快速构建数据可信生态系统。
北电数智全栈信创的数据流通基础设施和数据安全设施“红湖·可信数据空间”，能为人工智能浪潮下促进数据共享流通创造“安全可靠运行环境”，提供AI时代高质量数据服务，推动大模型在行业落地。目前，公司正聚焦政务、先进制造、交通、医疗、传媒、教育等细分赛道打磨应用场景。
北电数智“红湖·可信数据空间”采用“数据沙箱”的理念，为政务、医疗等数据提供可信数据空间能力，并利用类似“逻辑数仓”等技术，对导入、修改和删除数据支持从概念验证到模型或应用开发调优，使数据在不离开企业的情况下实现利用；同时以隐私计算、区块链等技术和机制，通过加密计算，保证数据处理全过程的安全和隐私保护，从而打破政府、企业间的数据孤岛壁垒，实现数据融合，形成更加安全、开放、高效的数据交换生态系统；并依托全链路全周期安全可控，确保数据使用的可追溯性和透明度，从而解决数据的可信度、可控性、可用性和可审计能力难题。
马世韬强调，数据流通的挑战在于数据所有人的权益与持有人的利益之间寻求平衡，而可信数据空间的目标正是在此基础上实现数据的高效利用。
以政务大模型场景为例，政务领域信息丰富，知识结构复杂。用户不仅需要传统的知识检索、互动问答等功能，还需要政务表格分析、政务文本撰写等产品。北电数智与政府侧技术部门合作，通过数据获取、数据清洗、知识更新、表格内容提取等方式获取有效信息，建设行业知识库；再通过幻觉检测、安全围栏、数据可信空间等技术对数据进行有效分区，最终提供全栈国产化的整体解决方案。
在数据安全与合规方面，北电数智采取了多项措施，确保数据在流通过程中的安全与合法。马世韬表示，公司在构建可信数据空间时，充分考虑了数据生命周期的各个环节，从数据接入到利用，全程跟踪授权、留痕与可信性，确保用户隐私的同时，为大模型提供有价值的语料。
在北电数智看来，数据可信可以在五大维度上重塑AI新格局，推动AI产业发展和大模型的落地。
提升AI模型质量和可靠性：为AI模型提供高质量训练素材，有助于提高模型的准确性、鲁棒性和泛化能力。
促进AI技术的产业化应用：为AI在政务、金融、医疗、制造等领域的落地应用奠定基础。
推动AI伦理和治理的发展：为AI的伦理使用和有效治理提供基础，有助于构建更加公平透明的AI生态系统。
增强AI系统的安全性：有助于降低AI系统的安全风险，减少数据泄露、深度伪造等新型安全威胁。
重塑AI技术路线和产业模式：推动AI从碎片化、小模型向大模型、通用智能方向发展，重新定义了AI的产业模式和标准。
结语
在新一轮科技革命和产业变革深入发展，以人工智能为博弈焦点的全球数字经济竞争日趋加剧的格局下，北电数智传承北京电控围绕国家战略性新兴产业攻关布局的报国路径，以“建设数字中国”为使命，并做好AI时代的全栈服务商，持续强化并完善涵盖大算力、大模型与大数据的全栈能力，以资源协同整合，加速行业落地应用，形成可持续AI模式创新和价值转化，同时引领AI生态繁荣，为激发数字经济无限潜能贡献力量。
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