通信世界网消息（CWW）2026年中国国际服务贸易交易会开幕在即，在首钢园3号馆“数字友好解决方案”展区，北京电控旗下核心AI产业平台北电数智将带来一套城市级AI算力底座。据了解，其完成了十余种国产主流芯片的适配兼容，把算力调度、模型训练、场景应用串成了完整闭环，为数字产业打造了一套“动力引擎”。
引擎能否真正驱动产业的关键是什么？北电数智技术负责人郭文在接受采访时给出了判断：国产算力已经从“有没有”转向“好不好用”。
全栈国产AI：不是“跑得通”，而是“用得好”
“仅用国产芯片跑模型，只是完成硬件适配验证，往往只追求‘能够跑通’。”郭文直言，这种停留在实验室的演示，解决不了调度效率、故障运维、模型深度优化、数据安全、业务适配和规模化交付这些现实生产问题。
在他看来，真正的全栈国产AI，应当是一套“算—模—数—用”一体化的闭环体系。算力层，北电数智的前进·AI异构计算平台已完成十余种国产芯片的统一纳管与智能调度，构建起万卡级、面向生产的智算底座；模型层，宝塔模型推理平台覆盖分布式训练、推理优化、PD分离调度等环节，并沉淀出工业、医疗、政务、科研等垂类行业大模型矩阵；数据层，红湖可信数据底座以“可用不可见、可控可计量”为核心，承担数据可信流通、治理与合规审计；应用层，AgentOS智能体运行引擎向下承接算力、模型、数据能力，向上输出企业智能体、AIGC内容生产平台等解决方案。
四层架构指向同一个目标：把“芯片能用”升级为“整套系统好用、业务敢用、用得起、可规模化复制”。这正是郭文所说的，从“跑得通”到“用得好”的跨越。
自主可控背后：一场关于“信任”的系统工程
北电数智把AI底座的定位概括为“自主可控、安全普惠”。郭文把这十二个字拆解为三个更具体的标尺：可解释的决策、可追溯的结果、可托付的安全。在AI基础设施领域，这三点共同指向同一个关键词——信任。
信任不是口号，它首先要经得起真实场景的检验。以数据层为例，红湖可信数据底座已经在医疗场景中给出了注脚。针对多院区医院之间系统林立、跨院区患者主索引匹配率不足70%的普遍难题，红湖通过搭建“临床—科研—管理”三域可信底座，把这一匹配率提升到了96%。数字提升的背后，是医疗数据治理从“合规”走向“价值赋能”的关键一步——数据不仅要管得住，更要让医生和患者信得过、用得上。
数据层的信任有了着落，算力层的问题却更复杂。郭文把国产算力适配对行业用户的价值归纳为三重：安全上，解决“敢不敢用”；业务上，解决“好不好用”；成本供给上，解决“用不用得起”。三个问题指向不同的症结，单靠任何一方都无法单独破题。在他看来，这恰恰是国产算力当下最大的“死结”——“芯片企业的单点优化解决不了场景方的信任问题，场景方的单点尝试也喂不饱芯片的成熟需求”，必须把两端装进同一个系统工程里：用全栈能力把“能用”的芯片打磨成“好用”的算力，再把“好用”的算力送进关键场景，让齿轮真正咬合起来。
这或许正是“数字友好”在底层基础设施上的真实含义——友好不是姿态，而是把技术门槛降到让更多行业、更多地域能够平等使用。
从医院到工厂：AI的“生产级”落地样本
全栈AI技术不是只停留在实验室。北电数智给出的答案，是一批已经跑通业务闭环的标杆案例。
医疗领域，北电数智联合中日友好医院、天坛医院等多家三甲医院共建专科垂类大模型，打造樱智皮肤、认知障碍筛查等专病模型矩阵，并落地“小北医助”、家庭医生助手，辅助基层医生完成居民健康咨询。社区医生日常工作繁重，接诊大量非标准化的碎片化健康诉求，而全科背景又难以覆盖专科诊疗需求。试点数据显示，引入AI辅助后，单名在线人员可支持5000至8000名居民的日常健康咨询管理，应答率达到99%以上，响应时间不超过一小时，主动跟进率超过六成。
工业领域，骄阳工业大模型取得SuperCLUE测评总分第一，面向龙头企业提供定制化工业大脑和AI设备运维大师解决方案，设备高频故障可在1分钟内定位根因，非计划停机减少50%，新人的运维培养周期也大幅缩短。AI4S科研领域，北电数智与广州国家实验室共建AI制药平台，Bio AI Scientist智能体能自动完成生物信息数据分析。AIGC内容生产领域，长缨·AIGC平台已落地服贸会京津冀宣传片、腾讯视频动画等项目，实现从创意策划、脚本、音视频生成到成片分发的全流程生产闭环。
这些案例的共同点在于，它们都不是“生成一个内容”式的炫技，而是“完成一套生产”式的交付。正如郭文所说：“AI从技术能力走向产业生产力，最关键的跨越，是从‘能演示’走向‘能交付’。企业关心的不是单一功能有多炫，而是AI能不能融入现有业务流程，能不能持续提升效率、降低成本、沉淀经验，并在安全可控的前提下长期使用。”
科技善念：让智能下沉到基层，而不是停留在概念
在北电数智的叙事里，一个反复出现的关键词是“普惠”。
医疗场景的落点被放在全国海量社区医院和基层医生，让居民在家门口获得更及时的健康服务；AIGC场景的价值，被定义为让中小企业、基层机构和普通创作者得到原本难以获得的内容生产能力。郭文解释道，“我们更看重的，不是用技术替代人的创造，而是让技术把人的时间和精力还给更有价值的创意、服务和沟通。”
这种价值取向，与本届服贸会“数字友好解决方案”的主题形成内在呼应。当技术竞赛的喧嚣逐渐退去，一个真正值得追问的问题浮出水面：人工智能最终要落到哪里？北电数智的选择是——落到基层诊疗、基层教育、普通百姓身边，落到那些“屏幕之外”的真实需求上。
对于未来，郭文给出的规划同样明确：继续围绕医疗、教育、工业制造、AIGC、AI4S等核心场景，与地方和行业伙伴共同打磨可落地、可复制的解决方案；同时持续夯实自主可控的算力和模型底座。“我们的目标不是简单铺开应用，而是让每一个场景都形成从技术验证到业务闭环、从标杆实践到长期赋能的真实价值。”
这或许可以看作中国AI产业走向成熟的一个切片。当“有没有”的焦虑被“好不好用”的追问取代，当“能演示”的兴奋被“能交付”的耐心取代，技术的友好，才有了真正的落脚之处。9月的首钢园，将是观察这一转变的窗口。
