公司科技创新成果 - 公司在硬件领域创新非对称晶圆级互连架构 构建三级能效管控体系和国内可重构BMC架构 实现整机40万小时稳定运行 性能达国际先进水平[3] - 公司智能制造产线关键设备100%实现数控联网 生产效率提升37% 产品良率达99.9%[3] - 公司旗下浪潮云建成全国最大分布式云体系 布局120个云中心、557个分布式云节点 连续11年位居中国政务云市场第一位[6] - 公司安全可靠服务器与终端产品市占率连续多年领跑行业 累计申请专利1000余项[6] 人工智能与模型产业化 - 公司“浪潮海岳大模型”为国内首个通过中央网信办算法和模型双备案的企业服务领域大模型 成功入选省属企业十大人工智能典型应用场景[3] - 基于该模型打造的浪潮海岳商业AI沉淀2000余项业务规则与5000个典型场景 集成100多个开箱即用智能体 支撑50多家大型企业完成智能化升级 智能服务调用量突破4亿次[3] - 公司率先打造国内首个实体化人工智能工厂 由通用算力中心、模型工厂、智能体工厂和训练场组成 为区域、行业、企业提供模型与智能体规模化、常态化制造能力[4] - 该人工智能工厂已汇聚1400余家AI技术企业 形成强生产关系的人工智能基础平台 与产业客户携手打造28个紧耦合的产业集群[4] - 公司为国内唯一可覆盖生成式人工智能全部五层产品和服务厂商 通过人工智能工厂提供个性化、定制化算力服务[4] 产学研融合与人才培养 - 公司依托国际科技合作基地 与山东大学等高校共建联合实验室及人工智能实训基地 构建覆盖技术研究、应用实训、产业共建的完整人才培养体系[6] - 公司人工智能工厂每年可向行业输出1000余名认证工程师 推动人工智能大规模集约量产与技术研发模式创新[6] - 公司通过产学研协同创新与成果共享机制 高效整合创新要素 形成“研发-转化-产业化”良性循环[6] 行业地位与未来方向 - 公司以扎实自主创新在算力设施、AI产业化、硬件核心技术与软件生态等方面积累厚度 巩固自身行业地位[7] - 公司成为山东乃至全国数字经济与实体经济深度融合的重要推动力[7] - 公司未来将继续以科技创新为核心引擎 持续赋能千行百业智能化升级[7]

AI发展阶段的转变 - AI领域从“手工作坊”走向工业化仅花费不到3年时间，远快于西方国家近200年和中国70余年的传统工业化进程 [2] - AI落地重点已从“项目交付”转变为“价值交付”，行业共识是下一轮AI卖的不是工具而是收益 [2] - 国家层面推动AI价值落地，国务院提出三阶段发展目标：2027年AI与六大重点领域深度融合且应用普及率超70%，2030年普及率提升至90%以上，2035年全面步入智能经济和智能社会 [2] 国内外AI发展路径差异 - 国际AI发展更侧重基础理论研究、算力优势及金融属性来驱动整体发展 [3][4] - 中国凭借工业全品类、统一大市场及政策连续性，在消费互联网时代依靠场景和应用取胜，如移动支付和健康码的成功实践 [3] - 中国企业无需在基础大模型上与OpenAI等巨头直接抗衡，应聚焦将基础模型能力与庞大垂直行业场景结合，解决“最后一公里”落地问题 [4] AI落地面临的挑战 - AI应用落地存在三大核心问题：开发周期过长、投入成本过高、模型质量在实际业务中成效过低 [6] - 效率方面，传统政务问答模型需5名工程师耗时近一个月进行数据标注，模型制造周期长达90人天且质量依赖工程师经验 [6] - 成本方面，企业需单独采购算力、组建团队和搭建平台，导致单个模型成本高达数千万，全球AI公司年均研发投入增长45%但商业化落地率不足30% [6] - 模型质量方面，问题源于模型选型与业务需求不匹配及模型幻觉，企业内有效训练数据占比普遍低于10%，80%的AI项目因数据孤岛、指标混乱等问题卡在落地环节 [7][8] AI工业化解决方案 - 通过构建人工智能模型工厂实现标准化生产，采用“九大单元”架构覆盖从数据准备到集成交付的全流程，将模型生产拆解为可复制模块 [9] - 数据车间通过11道工序和60套工具对数据进行清洗、合成和扩容，基于可信数据空间进行最小化授权和脱敏处理，确保数据安全 [9] - 模型车间基于高质量数据对模型进行调优训练，实现从“数据输入”到“模型输出”的标准化转化 [10] - 模型工厂模式将平均制造周期从90人天压缩至20人天，效率提升75%，全球已有4个模型工厂投入运营，第5个即将投产 [10] 企业AI应用战略重点 - 企业AI投入从追求技术先进性转向追求可量化的商业价值，技术需为企业带来新增长或节省开支才有意义 [7] - 在AI步入Agent时代，企业应尽快将Agent与业务场景结合创造价值，而非盲目追求技术迭代 [11] - 模型交付不是终点而是服务起点，AI工业化革命正从工具提供转向价值交付，开启人人可享的智能新时代 [12]