DeepSeek这么火,国资央企做了啥……


DeepSeek是最近大火的话题,当DeepSeek成为人工智能领域的“当红炸子鸡”,国资央企早已悄然布局,加速拥抱人工智能的浪潮。2月19日,国资委召开中央企业“AI+”专项行动深化部署会,总结国资央企发展人工智能的进展成效,研究部署下一步的重点工作。
国资央企在人工智能领域的积极进展
1、智能算力供给能力显著提升
截至2024年6月底,中央企业智能算力规模同比实现翻倍增长,特别是在上海、呼和浩特等地建成了万卡集群,初步实现了多元异构算力调度,支撑千亿级及以上通用大模型的训练迭代,为大规模应用落地提供了坚实基础。
DeepSeek这么火,国资央企做了啥……
中国电信为落实“AI+专项行动”,以“星辰”为品牌,在“1+1+1+M+N”五大领域布局,包括1个智算云底座、1个通用大模型底座、1个数据底座、M个内部大模型和N个行业大模型。2024年1月,中国电信在上海启动全国规模最大的运营商级智算中心,算力集群规模可达15,000卡,全面采用自主创新AI芯片与液冷技术方案,是目前规模最大、单池训练能力最高的国产液冷智算中心。
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中国移动于2023年10月发布九天·众擎基座大模型,涵盖语言、视觉、语音、结构化数据以及多模态大模型。2024年2月,中国移动智算中心(成都)完成智算主体服务器安装并进入试运行阶段,引入新型智算服务器与高速无损网络技术,单机浮点运算能力同比提升50%。
DeepSeek这么火,国资央企做了啥……
中国联通打造了元景“1+1+M”大模型体系,包含1套基础大模型、1个大模型底座和M种行业大模型,实现了通用能力提供与行业场景模型快速定制结合的体系化赋能。
2、落地高价值行业应用场景
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中国石油联合中国移动、华为等共创昆仑大模型,训练发布不同层次、不同类型的大模型,满足不同业务场景需求。其发布的语言大模型和视觉大模型在行业知识问答、工业视觉理解等方面取得显著成效。通过整合海量的油气勘探开发数据,中国石油建立了高质量的行业数据集,在勘探开发、炼油化工等领域发挥作用,通过智能化手段优化生产流程,提升能源开发效率。
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中核集团的“龙吟·万界”数字生产力平台。这是国内首个核领域数字生产力平台,结合核工业业务场景,快速设计和开发数字助理,提升工作效率和决策质量。“龙吟·万界”数字生产力平台结合核工业业务场景,快速设计和开发数字助理。该平台注重数据的安全性和自主可控性,为核工业数据集的建设提供了高标准的范例。
DeepSeek这么火,国资央企做了啥……
电力行业首个自主可控大模型“大瓦特”算力底座。(资料图片)
南方电网建立了包含电力行业多模态数据的样本库,基于全国产化硬件算力与算法框架,构建了首个自主可控的跨模态电力行业专业大模型“大瓦特”,并在电力决策、电力图像分析、电力问答、电力数据生成等方向应用到生产环境。
中远海运的Hi-Dolphin航运大模型服务平台。该平台结合航运业务需求,提供智能化的航运管理服务,包括航线优化、船舶调度、货物跟踪等,提升航运效率和安全性。
中国一汽的汽车行业大模型。基于通用基础大模型,中国一汽研发了自主可控的汽车行业大模型,重点应用于产品研发、生产制造、营销服务等领域,提升企业的运营效能和产品竞争力。
总之,DeepSeek通过算法创新与开源策略推动“AI平权”,打破传统算力垄断,使全球AI竞争转向数据规模与质量的核心较量。国资央企凭借能源、交通、金融等领域的海量高价值行业数据(如国家电网、中石油等场景化数据资源),通过分类分级、隐私计算等技术释放数据要素价值,并依托政策支持与产投结合模式(如专项基金、智算中心建设)强化数据主权。未来,国资央企需以“数据-场景-生态”三位一体战略,将数据优势转化为产业控制力,构建开放包容的AI生态体系。

发展国资央企人工智能产业的五大举措
一、加大原始创新,强化“根技术”攻关与生态协同
国资央企需聚焦“自主可控+生态共建”的双轮驱动模式,围绕大模型底层框架、算法工具链、芯片设计等“根技术”,加大自主研发投入。例如,中国移动“九天大模型”已实现80%国产化率,为行业树立标杆。
推动央企与高校、民企联合组建创新联合体,形成“产学研用”协同链条。如南方电网联合华为打造电力行业大模型,加速技术迭代。
设立中试基地和场景应用创新中心,缩短实验室成果到产业化的周期,例如国家电网通过智能巡检机器人快速实现技术落地。
二、构建高价值场景,以数据驱动行业深度赋能
央企应发挥“场景+数据”双重优势,聚焦高价值领域形成示范效应。重点布局能源、交通等国家战略领域。推动智慧城市、教育、养老等普惠性场景,例如中国电信的智慧社区解决方案。
构建行业高质量数据集,如南方电网整合电力生产、用户需求数据形成多模态知识库。加快建设智算中心(如中国电信上海液冷中心),优化多元异构算力调度能力,支撑千亿级大模型训练。
三、强化产业发展,统筹规划与产业链协同
央企需通过“顶层设计+生态协同”优化产业布局。在“十五五”规划中明确人工智能为核心方向,分阶段设定技术突破、应用推广目标,例如中国石油将“数智石油”作为2025年集团发展战略举措。
技术优势企业(如中国电子云)聚焦芯片、算法研发;制造类企业(如中国中车)主攻智能装备生产;场景丰富企业(如国家电网)推动技术与业务融合。
四、加大资金投入,资本运作与长期战略结合
优化资本配置策略,构建“耐心资本+产投联动”模式。设立AI专项基金,支持周期长、风险高的基础研究,(如江苏506亿元新兴产业基金),培育AI初创企业,形成“领军企业+中小创新”的梯队。
通过并购重组获取关键技术(如AI算法公司)和市场资源,缩短技术商业化路径。探索数据资产入表、知识产权证券化等模式,盘活央企数据资源价值。
五、优化人才引育,构建适配AI发展的制度环境
需建立“包容性+专业化”的人才体系。推行长周期考核,允许科研失败,避免短期绩效压力抑制创新。
试点首席科学家制度(如山东经验),赋予技术决策权。推动AI人才与行业专家深度融合,例如中核集团联合核能工程师与AI算法专家开发智能决策系统与高校共建联合实验室(如清华大学AI研究院),定向培养复合型人才。
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