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大白话解读ai浪潮：国家视角下的产业重塑与升级（第4页）

- 核心骨干：以国家超算中心为代表，比如国家超级计算太原中心的“太行一号”、广州中心的“天河二号”，这些超算中心的算力最强，主要支撑“高精尖”需求——比如AI药物研发、气候模拟、航天工程计算，相当于算力领域的“国家队”。

- 区域节点：以地方算力中心为代表，比如青岛“海之心”算力中心、长沙人工智能创新中心，它们的算力规模适中，主要服务本地产业需求——比如帮当地工厂做智能质检、帮医院做AI辅助诊断，相当于算力领域的“地方队”。

- 边缘终端：比如安装在工厂、社区、家庭的小型算力设备（像智能摄像头自带的算力模块），主要处理“实时性需求”——比如摄像头识别交通违章，需要瞬间完成计算，不能等数据传到远方的算力中心，相当于算力领域的“先锋队”。

这种梯次化布局的好处是“按需分配、不浪费”：复杂计算找超算中心，本地需求找区域节点，实时任务靠边缘终端。比如浙江的一家汽车工厂，做整车碰撞模拟（复杂计算）时，调用国家超算中心的算力；做生产线质检（本地需求）时，用省级算力中心的资源；做车间设备实时监控（实时任务）时，靠边缘算力设备——三者配合，既保证了效率，又降低了成本。

更关键的是，我国在算力“绿色化”上也走在前列。以前数据中心耗电量大（一个大型数据中心一年的耗电量相当于一个中等城市），现在通过“液冷技术”“太阳能供电”等方式，能耗大幅降低。比如国家超算深圳中心，用太阳能供电满足数据中心30%的用电需求，每年减少碳排放1.2万吨——这既符合“双碳”目标，又让算力发展更可持续。

3.2 大模型：AI的“操作系统”，产业的“大脑”

如果说算力是“体力”，大模型就是AI的“大脑”，决定了AI能做什么、做得好不好。大模型是用海量数据训练出来的智能系统，就像手机的操作系统（比如安卓、iOS），其他企业可以在上面开发各种应用——金融机构用它做智能投顾，医院用它做辅助诊断，企业用它做智能客服，不用再“从零开始研发”。

我国的大模型发展已从“单点突破”走向“行业深耕”，形成“通用大模型+行业大模型”的矩阵：

- 通用大模型：能处理多种任务，比如科大讯飞的“星火大模型”、百度的“文心一言”，可以写文章、做翻译、画插画，还能和人对话解决日常问题，相当于“全能型大脑”，主要服务“通用需求”。

- 行业大模型：专门针对某一领域优化，比如华为的“盘古工业大模型”，能理解工厂的生产数据，优化流水线调度；阿里的“通义医疗大模型”，能读懂医学影像和病历，辅助医生诊断，相当于“专业型大脑”，主要解决“行业痛点”。

这些大模型的价值在于“降低AI使用门槛”。以前一家中小企业想搞AI，需要组建专业研发团队（成本高、周期长），现在只要基于行业大模型做“简单调整”，就能开发出自己的AI应用。比如苏州的一家化纤厂，基于华为盘古工业大模型，只用了2个月就开发出“生产调度AI系统”，让生产线效率提升20%，成本比“从零研发”降低70%——这正是大模型作为“操作系统”的核心作用：让更多企业能轻松用上AI，推动产业整体升级。

3.3 智能终端：AI的“交互窗口”，产业的“出口”

智能终端是AI与产业、用户连接的“最后一公里”，没有终端，AI的能力再强也无法落地。就像再好的软件也需要手机、电脑来运行，AI的价值最终要通过终端设备传递给用户——你用的AI学习机、智能摄像头、智能手环，都是AI的“终端载体”。

我国的AI终端早已渗透到生产生活各领域，形成“工业终端-城市终端-消费终端”三大类：

- 工业终端：比如工厂里的AI传感器（监测设备温度、振动）、AI质检相机（识别产品缺陷），能实时采集生产数据，把“物理世界”的信息转化为“数字信号”，供大模型分析——相当于AI在工业场景的“眼睛和耳朵”。

- 城市终端：比如路口的AI交通摄像头（识别违章、统计车流量）、社区的AI门禁（人脸识别开门），能支撑智能城市治理，让城市运行更高效——相当于AI在城市场景的“手脚”。

- 消费终端：比如AI学习机、智能音箱、智能手表，直接服务普通人的日常生活，让大家能直观感受到AI的价值——相当于AI在消费场景的“嘴巴和双手”。

以海康威视的AI摄像头（工业终端）为例，它不仅能采集生产线上的产品图像，还能通过内置的“轻量化AI算法”实时判断产品是否合格（比如有没有划痕、尺寸是否达标），数据实时传给工厂的“工业大模型”，大模型再根据这些数据优化生产参数（比如调整机器压力、速度），而大模型的训练需要中科曙光提供的算力支撑——这就形成了“终端采集数据→大模型分析优化→算力支撑训练→终端功能升级”的闭环。