通信世界网消息（CWW）近日，围绕算力用途出现一种说法：国外把算力用来搞技术、强工业，国内却用来拍短剧。
这个说法只看到了算力需求的一部分。短剧和视频生成是真实需求，也消耗大量推理算力。但忽略了一个基本事实：我国是世界工业门类最为齐全的国家，AI正在赋能千行百业，而算力作为支撑AI进入行业现场的基础设施，正不断流向制造业、能源、建材、医药、农业等大量场景。AI不只停留在屏幕里的内容生产，也正在进入产线、进入工艺参数、进入质量检测。
11月6日-7日，工信智媒（通信世界）记者随2026人工智能创新生态大会媒体调研团，先后走访东数西算芜湖集群、多地智算中心、制造业企业与科研机构，实地调研算力在实体产业中的落地情况。从算力基础设施的统筹调度，到生产车间的工艺优化，再到实验室的研发模式升级，AI已不再停留在概念讨论层面，而是实实在在融入了产业运行的各个环节。
算力网入列“六张网”，算电协同成为关键一环
2026年4月，中共中央政治局会议提出加强水网、新型电网、算力网、新一代通信网、城市地下管网、物流网等“六张网”规划建设，算力网进入“十五五”规划重大工程布局。
在算力网的政策链条上，算电协同备受关注。2026年政府工作报告提出“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程，加强全国一体化算力监测调度，支持公共云发展”，“算电协同”首次写入政府工作报告。同年4月，国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局联合印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，将“促进算力电力高效经济协同”列入29项重点任务。
所谓算电协同，即通过数字化技术、智能算法与通信网络，将算力基础设施与电力系统的发电、输电、配电、用电各环节有机整合，以智能化调度实现算力资源与电力资源的动态匹配和优化配置，在资源调度、运行管理、需求响应等层面协同互动，以提升能源利用效率、保障算力供给稳定性，并促进绿色低碳发展。
提起算，就绕不开电。据国家能源局数据，2025年全国算力中心总用电量达1700亿千瓦时，占全社会用电量的1.6%，八大枢纽节点算力用电近三年平均增速约39.5%，电力成本已占数据中心运营支出过半；预计“十五五”时期全国算力用电量年均新增1000亿千瓦时以上，到2030年达8000亿千瓦时、约占全社会用电量6%。
绿电直连是落实这一协同的主要抓手，截至2026年9月底，全国已有24个省份发布绿电直连配套文件，各地批复算力设施绿电直连项目12个。
围绕算电协同，安徽在省、市两级均出台了配套政策。省级层面明确算力规模目标与合芜双核的算力布局方向，鼓励算电融合探索；芜湖作为东数西算集群节点，除算力供给调度部署外，在全省率先推出“算力券、数据券、模型券”三券联动政策工具，并通过算力券细则直接补贴使用方。落地层面，芜湖市数据中心算电协同项目已入选全国首批新型电力系统建设能力提升试点，2025年在芜华为、抖音、电信等数据中心合计完成绿电交易6000万千瓦时、绿证10.12万张。
芜湖江北新区算力“连起来”更要“用起来”
调研首站是芜湖江北新区的智算经济产业园。2022年，国家“东数西算”工程落子芜湖，芜湖成为全国十大数据中心集群之一。园区内的芜湖集群六大中心（算立方）展示窗口，由芜湖市大数据建设投资运营有限公司建设运营。
算力建起来不难，难的是连得通、用得好。芜湖市大数据公司已建成全国首个“五算合一”省级算力统筹调度平台，汇聚通算、智算、超算、量算、天算五类异构算力资源，打通算力供给与场景应用全链条，并拓展AI城市底座应用场景、算电协同、词元服务、算力金融服务、AI招采等新业态。
“目前，安徽省算力统筹调度平台已经接入省内79家数据中心，上架1100余款算力产品，累计算力交易额突破6亿元。”芜湖市大数据建设投资运营有限公司算力运营部负责人韩鹏飞向记者介绍，平台还承接安徽省人工智能补贴政策落地，降低省内AI企业的算力使用门槛。
平台另一端连着产业生态。人工智能专业孵化平台算立方已集聚35家科创企业，为入驻企业提供政策咨询、算力资源、场景对接、市场拓展一体化服务，不少AI创业产品从这里走向市场。此外，芜湖市大数据公司已正式入驻全国一体化算力网监测调度试验验证平台，探索“国芯、国模、国用”协同发展路径，推动国产算力、模型算法与行业应用对接。
从产业园出来，不远处的芜湖数据中心集群里，有一座“立起来”的数据中心。2026年9月，华为云芜湖3D数据中心落地芜湖数据中心集群。按现场介绍，这是全球首个3D立体架构人工智能数据中心。
3D指的是建设方式的改变。传统数据中心多为平面堆叠，这座数据中心采用“分层解耦、立体堆叠”设计：自下而上依次为供冷层、IT设备层、供电层，屋顶部署储能备电单元，电力、制冷、IT三套系统独立迭代升级。
这套思路来自制造业。华为云芜湖3D数据中心借鉴高端制造工厂将“动力层”与“生产层”分离的做法，把数据中心的IT层与动力层分层解耦、独立演进，化解AI芯片快速迭代带来的基础设施反复改造难题，兼顾“机电长周期稳定”与“算力短周期迭代”。单栋楼宇可支撑十万卡级AI超节点集群。
节能设计也在这套架构里。依托云服务智能感知调优技术，数据中心结合算电协同机制，跟随绿电出力与云业务负载波动联动调节制冷设备输出。据现场介绍，未来这一3D数据中心模式将复制到内蒙古、贵州等全国云核心枢纽。
合肥的智算中心里，也能看到算电协同的做法。中国电信安徽智算中心是中国电信安徽公司“2+16+X”算力基础设施布局的两大核心节点之一，A1楼、A2楼均获评工信部国家绿色算力设施；园区建成安徽省内首个冷板式液冷机房，部署单柜功率36.1千瓦高功率液冷机柜，首期智算规模100P，为科大讯飞等本土AI企业提高功率国产算力底座。
“园区深度参与安徽省算电协同填谷调度测试。”中国电信安徽公司互联网行业客户中心总经理梁波介绍，园区依托天翼云息壤算力调度平台接入省级算力统筹调度平台，联动市场化绿电交易，跟随省内绿电出力动态优化算力任务排班，将部分非实时训练任务向绿电富余地区迁移，提升整体绿电消纳比例。
中国联通长三角（合肥）智算中心也在做算电协同的尝试，综合运用冷热通道隔离、高效制冷单元、AI能耗智能管控等技术持续压低PUE；并依托全省OTN高速光网，打通合肥—芜湖双向高速算力专线，接入省级算力统筹调度平台。
走进车间与实验室，AI在千行百业的落地
数据中心和调度平台是底座。算力能不能真进车间、进流程，两天调研在建材、制造、科研、健康等场景里各看到了一些答案。
芜湖海螺水泥生产园区里，水泥生产的不少环节已经交给模型来判断。安徽海螺集团联合华为打造了国内水泥建材行业首个工业大模型“海螺云工大模型”，芜湖海螺水泥公司是核心示范工厂，落地了全流程数智化改造。
“海螺云工大模型依托视觉、预测、NLP三大基础底座，梳理了从矿山开采到包装发运全流程15类200余个潜在AI场景，面向生产优化、质量管控等五大方向落地40余项成熟AI应用。”海螺水泥总经理助理许越介绍，企业已构建起“中心训练—边缘推理—云边协同—边用边学”的完整运行体系。
变化主要集中在质量管控和生产优化两个环节。质量管控上，基于全国130条生产线沉淀的工业数据，海螺打造熟料强度预测模型，可实现熟料3天、28天强度预判，预测准确率超过85%，推动生产管控从“事后化验调整”转向“实时工艺调控”；生产优化上，依托烧成全局寻优大模型，系统可自动匹配不同工况下的工艺参数。以5000吨/日熟料生产线测算，单厂每年可减少二氧化碳排放4500吨以上。
合肥高新区的安徽科亿智能科技股份有限公司，把AI视觉检测做成了产线上的装备。公司由中科大博士团队创立，是国家级专精特新“小巨人”企业，方向是柔性生产、AI视觉检测、智能分选技术研发与装备制造。
“企业自建光学、电子学与AI验证实验室，搭建KVIS-AI云训练算力平台，攻克高速产线毫秒级检测、多品类物料快速模型迭代难题。”该公司董事长颜天信介绍，其测量精度可达2微米。工业领域的AI视觉检测设备，依托云端算力完成模型训练后，将轻量化模型下发至设备端侧边缘算力单元，无需依赖大型机房持续在线推理，降低生产端算力能耗；农业及再生资源领域的AI智能分选装备基于“云边端”协同架构，仅需50张样本图片，1小时即可完成样本标注、模型训练并部署上线。目前，相关解决方案已覆盖塑料包装、玻璃制品、电子元器件、食品、药品、纺织等领域，并出口至全球50多个国家和地区。
算力在实验室里的用法，和生产线上不一样。中国科学技术大学科学智能物质创制中心是安徽省、中国科学院、合肥市与中国科学技术大学“省院合作、市校共建”的新型研发平台，项目总投资逾百亿元，面向化学、材料、生物医药、能源环境等领域，打造AI+Labs人工智能赋能自主实验室、AI+Industry人工智能赋能产业服务、AI+OPC人工智能赋能一人造物三大业务场景。
依托中心建设的科研智能体“灵境造物”，由中国科大智能科学家团队自主研发。据现场介绍，“灵境造物”是全球首个实现“大模型提假设—小模型做校验—机器人自主实验—理实迭代优化”科研闭环、具备创造新物质与发现新知识能力的科研智能体，面向化学、材料、化工、能源、催化、生物医药等物质科学领域，为科研人员和研发团队提供从科学问题提出到理论计算、机器实验和迭代优化的统一入口。中心还编制发布《智能科研平台标准白皮书》，并打造“AI造物大赛”赛事品牌。
在合肥科学岛，中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所把AI用在了健康管理上。研究所打造的IIMedGPT全模态主动健康大模型基于国产算力底座原生适配，v5.0版本于2026年8月完成昇腾原生技术认证。
“研究所自主研发4大类40余种主动健康智能装备，取得20余项二类医疗器械注册证。”智能所运动与健康信息技术研究中心副主任丁增辉介绍，硬件设备搭配IIMedGPT大模型，形成运动、营养代谢、心理、护理等多套垂直领域模型，可输出个性化康复、健身、慢病管理方案。相关成果已落地全国50余家三甲医院、200多个基层公共卫生与体育服务机构，常态化服务群众超100万人。
结语
俗话说，隔行如隔山。此次调研中，水泥窑、芯片检测、自主实验室、基层健康管理，各个行业的门道远非一句“AI赋能”能概括，唯一确定的是AI进产业的速度比多数人预想的快。
算力底座建好只是起点，真正的差距，是谁先把模型嵌进工艺、嵌进流程、嵌进行业多年积累的经验里。正如中国工程院院士吴枫在2026人工智能创新生态大会上所提到的，人工智能正开启充满无限可能的新时代，其发展更需要多学科交叉融合与多领域协同创新。
