制造业如何拥抱大模型?丁煜:算力底座是关键

市场资讯
Sep 08

专题:2026精益数字化创新大会暨精益数智化转型创新生态博览会

  “算力是制造业智能化升级的基础。”广东远图未来科技有限公司副总裁丁煜在2026精益数字化创新大会期间表示,制造业拥抱大模型,须重视算力投资与数据资产挖掘。

  2026精益数字化创新大会6日在国家会展中心(天津)开幕。作为大会生态合作伙伴,远图深度参与主论坛演讲及博览环节。丁煜表示,参会既希望了解制造业企业的实践分享,也希望让更多企业认识算力基础设施在智能化转型中的作用。

  丁煜认为,制造业长期应用自动化与早期智能技术,基于机器视觉的人工智能(AI)已在行业落地多年。但传统AI多针对特定场景,大模型具备更强的场景适应能力,为制造业带来新可能。

  “不过,制造业企业拥有大量内部私有数据,涉及核心资产,难以轻易外放。”丁煜指出,企业若想有效使用大模型,需先将数据治理为可用的数据资产,并在内部部署算力、运行私有化模型。这一过程涉及算力部署、数据服务、企业AI平台及场景化应用等多个环节,“算力是这一切的基础”。

  针对制造业转型中普遍面临的算力落地难、成本高,以及传统集群架构存在内存墙、功耗墙、通信墙等瓶颈,丁煜认为可从两个层面应对。

  他表示,对专业算力服务企业而言,超节点技术可在现阶段提升算力整体效能、降低单位服务成本;对缺乏专业技术团队的制造业企业,则需借助合作伙伴,从底层算力转型、一体化到整体解决方案进行端到端优化,避免“花了钱建平台、效能不及预期”。

  丁煜介绍,远图将全栈能力归纳为“存、算、网、管”四个环节,涵盖数据存储、高性能计算、网络互联和统一管理平台,同时帮助企业搭建AI基础应用平台,使主流模型能够在自有硬件上流畅运行。

  “我们自己也是工业制造业的典型企业。”丁煜透露,公司已在开发工作中使用AI辅助提升效率,在复杂决策环节引入AI模型提供参考,并积极探索具身智能在生产线上的应用,以应对多品类、柔性制造带来的自动化挑战。

  谈及未来趋势,丁煜认为,未来两到三年,随着模型智能水平和算力持续提升,企业将能在内部运行更复杂模型,辅助生产排产、运营计划乃至高层战略判断;具身智能也将在生产线、物流和服务领域产生实际价值。

丁煜表示,远图将在交付算力平台基础上,结合自身制造业实践经验,为客户提供上层应用支撑平台,并与机器人、模型、应用等企业共同构建生态,面向具体场景提供具身智能解决方案。

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