在人工智能深度賦能千行百業(yè)、重塑生產(chǎn)生活各領域應用場景的當下，今年來，科華數(shù)據(jù)、國投智能、弘信電子等廈企積極布局人工智能賽道：通過攜手合作伙伴共建產(chǎn)業(yè)生態(tài)、夯實自身硬核實力，在電力、醫(yī)療、安全等領域探索AI新應用，開拓新業(yè)務，在人工智能領域持續(xù)“開疆拓土”，不僅培育出新的增長引擎，而且有效提升了核心競爭力。

　　攜手合作伙伴

　　推進國產(chǎn)算力集群規(guī)?；M程

　　隨著人工智能邁入大模型時代，智算基礎設施的建設進入高速發(fā)展階段。近日，科華數(shù)據(jù)聯(lián)合生態(tài)伙伴壁仞科技、神州數(shù)碼，共建產(chǎn)業(yè)生態(tài)合作。三方將整合國產(chǎn)高性能GPU芯片、智能服務器及數(shù)據(jù)中心基礎設施等優(yōu)勢，共同構建“芯片-服務器-數(shù)據(jù)中心-算力服務”四位一體的產(chǎn)業(yè)生態(tài)閉環(huán)。科華數(shù)據(jù)相關負責人說，此次合作將重點推進國產(chǎn)算力集群的規(guī)模化進程，通過“技術自主+基建支撐”雙輪驅(qū)動，加速高性能計算產(chǎn)業(yè)的生態(tài)協(xié)同與資源全鏈融通。

　　公開信息顯示，科華數(shù)據(jù)通過打造慧云7.0微模塊數(shù)據(jù)中心解決方案，助力一個國家級實驗室完成智能化升級。此前，科華數(shù)據(jù)已成功服務北京昇騰創(chuàng)新人工智能計算中心等諸多國家級重大科技項目。

　　最近弘信電子發(fā)布公告稱，與慶陽市政府簽訂投資框架協(xié)議，將投資超百億元共建綠色智能數(shù)字基礎設施，包括建設高性能智算中心，部署算力集群；打造國產(chǎn)算力服務器改制適配與保障基地，研發(fā)生產(chǎn)高性能智算一體機；設立高性能國產(chǎn)算力適配研究院，構建“東數(shù)西算”全國算力調(diào)度平臺構建等。

　　探索新應用

　　AI技術從“云”到“端”深度融合

　　在夯實算力基礎的同時，廈企正推動AI技術從“軟”到“硬”、從“云”到“端”深度融合。羅普特與浪潮計算機聯(lián)合推出“DeepSeek一體機”，將大模型、算法與硬件集成于標準化產(chǎn)品，實現(xiàn)AI能力的“開箱即用”，已在晉江等地推動AI產(chǎn)業(yè)基地落地。這種“軟硬一體”的創(chuàng)新模式，極大提升了AI技術在工業(yè)制造、政務服務等場景的應用效率，成為羅普特創(chuàng)新業(yè)務矩陣中的突出亮點。

　　羅普特正加速推進AI技術在多個領域的應用。例如，在公共安全端，羅普特利用AI推動矛盾糾紛化解向“數(shù)據(jù)智能驅(qū)動”轉變，其“5G+AI空中交警智能巡航預警系統(tǒng)”融合多模態(tài)算法與雷達數(shù)據(jù)，可實時識別無人機闖禁等風險。在智能制造領域，羅普特推出激光盤糧儀，實現(xiàn)了糧倉的無人化、高效化盤點。最新公告顯示，羅普特今年上半年營收同比增長81.38%。

　　最近，弘信電子動作頻頻，攜手十幾家合作伙伴，探索AI+醫(yī)療等領域的應用。公開信息顯示，弘信電子助力百川智能開源醫(yī)療增強大模型Baichuan-M2，位居全球開源醫(yī)療模型榜首；16日，弘信電子與北京大學第三醫(yī)院、北京大學人工智能學院、泰達生物攜手打造的端邊診療一體機“羲和一號”，實現(xiàn)國產(chǎn)平臺與英偉達Clara模型雙向適配。最新半年報顯示，弘信電子今年上半年營收同比增長15.01%。

　　國投智能在半年報指出，AI戰(zhàn)略已深度融入業(yè)務全鏈條，成為拉動公司業(yè)務增長的關鍵引擎。今年上半年實現(xiàn)營收5.58億元，同比增長1.63%，其中AI相關產(chǎn)品營收占三成，新簽訂單同比增長42%。公司董事長滕達表示，將一方面加大AI安全、大數(shù)據(jù)治理及信創(chuàng)領域投入，構建高質(zhì)量數(shù)據(jù)治理體系，推動國產(chǎn)化技術與AI深度融合；另一方面，深化技術成果轉化與產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，建立開放共享的創(chuàng)新生態(tài)，推動AI技術在更多行業(yè)落地。

　　鷺江茶桌仔

　　市場火熱 莫忘“冷思考”

　　●李曉平

　　在企業(yè)和資本市場對人工智能都異?；馃岬漠斚拢心死硇詫徱暎篈I究竟能解決什么問題，應用是否具有可持續(xù)性？AI領域領軍人物、OpenAI的首席執(zhí)行官薩姆·奧特曼最近表示，市場對AI的熱情存在“泡沫”成分。

　　例如，AI發(fā)展離不開算力和數(shù)據(jù)，但需要找到二者的平衡點，數(shù)據(jù)的“質(zhì)”遠比“量”更重要，否則模型在醫(yī)療、工業(yè)等領域的準確率會被大打折扣。

　　此外，AI的商業(yè)落地效果似乎很難立竿見影，需要耐心和專注。公開信息顯示，麻省理工學院（MIT）在7月發(fā)布的一份報告顯示，約95%的組織在AI投資上獲得“零回報”，僅有5%的試點項目創(chuàng)造了實際價值。這一數(shù)據(jù)，無疑給那些期待“AI魔法”能點石成金的投資者潑了一盆“冷水”。

　　（廈門日報記者 李曉平）