
新华三集团副总裁、工业互联网研究院院长刘赞指出,大模型技术迭代迅速,但工业落地仍面临算力成本高、实时推理难、安全要求严三大挑战。其根源在于工业场景对算力的需求是分层的——产线级要秒级响应,车间级要实时推理,工厂级要全局优化,单一算力架构无法同时兼顾成本、时延与安全。异构算力的价值正在于此:它不是增加算力总量,而是优化算力布局,让通用算力、FPGA异构算力、端侧算力各展所长、协同调度,打通云-边-端全链路,把大模型能力分层注入工厂现场,让AI真正“沉”下去。

新华三集团副总裁、工业互联网研究院院长刘赞
刘赞表示,新华三坚持“算力×联接”技术路线,以“算力+网络+工业平台”为底座,推动大模型、异构算力与工业场景深度耦合,解决生产、质量、运维中的实际问题。他强调,AI赋能产业必须与企业的数据基础、业务流程深度结合,新华三期待与产业伙伴共同破解落地难题,打通技术到产业的“最后一公里”,把算力优势转化为产业竞争优势。
云-边-端三级协同的工厂智能体解决方案

新华三工业互联网研究院副院长刘淑英在论坛上作主题演讲,系统介绍了新华三以AI赋能智能制造的技术路径与实践成果。新华三构建了云-边-端三级协同的工厂智能体解决方案:
云侧依托云端异构算力负责全局决策与模型训练;
边侧通过边缘算力实现车间级实时推理,支持MES、QMS等现有系统零改造接入;
端侧部署轻量化模型,实现本地秒级响应,80%的现场问题就地解决,既保障实时性又满足数据安全。
该架构大幅降低了智能化改造成本,投资回收周期仅6至12个月。
新华三工业互联网研究院副院长刘淑英刘淑英指出,未来的智能工厂将以模型驱动为核心,推动数据资产化与决策智能化。新华三将持续深化场景落地,并携手产业伙伴推动AI与工业互联网融合创新,助力制造业实现绿色低碳、从规模红利向数字红利的全面转型。