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从实验室到黑土地:AI如何在龙江“长”进千行百业

  一边是实验室里的代码和算子,另一边是数千万亩黑土地上的春耕生产;一边是机房里高速运转的国产算力集群,另一边则是

  在黑龙江,这场AI带来的改变真切且迅疾。日前,《中国经营报》记者跟随媒体调研团,走进广袤的黑土地,实地探访了AI落地、政务、文旅等多个应用场景。从底层算力和研发技术,到农业生产、医疗服务、政务治理,再到百年老街的数字化升级等具体案例中,一条AI从技术供给走向产业应用的路径,在这片广袤的黑土地上逐渐显现。

  在其背后,正是“人工智能+”从政策层面进入产业纵深的一个缩影。2025年8月,国务院印发《关于深入实施“+”行动的意见》,提出推动与经济社会各行业各领域广泛深层次地融合,并明确到2027年率先实现AI与6大重点领域广泛深层次地融合。国家发展改革委有关负责人指出,人工智能正在从试验探索迈向价值创造阶段,当前正处于应用落地的关键窗口期。

  当AI不再只是实验室里的模型,也不再只是算力中心里的数字,而开始步入一亩土地、一间病房、一套政务系统乃至一条老街,它所真正改变的,或许正是观察“人工智能+”进入下半场的一个重要窗口。

  在哈尔滨工业大学计算学部,人工智能仍然带着浓厚的“技术味”。自2019年起,哈工大计算学部副主任苏统华教授团队深度参与昇腾开源生态建设,从算子开发逐步延伸至算子编程语言、科学计算库和自动化调优工具等底层领域。团队研发的OpenBOAT算子库覆盖40类核心算子,联合开发的AsNumpy科学计算库等项目也逐渐形成影响力。

  站在实验室这一AI产业链的源头,苏统华对团队角色变化的概括颇有意味:“我们经历了从‘生态拓荒者’到‘底层定义者’的身份跃迁。”这一变化的背后,是国产AI产业生态正在从“使用算力”向“参与定义算力生态”延伸。

  而在哈尔滨南部的中国移动(哈尔滨)算力中心,另一种“底座”则更加直观。占地1294亩、规划建筑面积60万平方米的园区内,目前已经建成5座高标准机楼,可提供1.8万架装机容量。据该中心基础维护专业主管刘伟介绍,中心AI芯片实现全国产化,并通过自研天池SDN、GSE自主组网等技术,构建高速低时延、无阻塞的国产组网架构。

  从实验室里的底层软件,到大型数据中心里的国产智算集群,一条“技术—人才—算力”的产业链条正在黑龙江逐渐清晰。

  更值得注意的是,算力并没有停留在机房里。依托(哈尔滨)算力中心,黑龙江移动农业中试基地规划建设不低于185P的全国产化智能算力资源,为农业大模型训练、推理迭代和场景研发提供支撑。

  这意味着,算力开始真正“下田”。IDC近期发布的研究显示,2025年中国AI应用公有云服务市场规模已达到137.3亿元,并超过大模型训推公有云市场的79.4亿元。IDC认为,AI产业正在从“模型竞赛”进入“应用深水区”,企业客户开始从探索模型能力转向为业务价值付费。

  从哈工大到算力中心,再到农业中试基地,黑龙江正在尝试回答的正是同一个问题:如何让AI从“能算”走向“能用”。

  如果说算力中心是AI产业的“发动机”,那么北大荒则提供了一个足够庞大、足够复杂,也足够真实的应用场。

  拥有超过4800万亩耕地。过去,在如此庞大的农业生产体系中,经验、人工和天气依然深刻影响着生产决策。如今,卫星遥感、物联网、大数据和人工智能开始步入同一套生产体系。

  在哈尔滨信息有限公司,记者看到的已经不只是某一个AI农业应用,而是一套覆盖“天空地人机”的智慧农业体系:卫星负责看天,传感器进入田间,无人农机负责作业,AI模型负责分析和决策。

  据北大荒信息有限公司市场运营副总经理王浩介绍,北大荒发展人工智能,核心是要破解“谁来种地、怎么种好地”的时代命题。这种变化,最直接地体现在生产方式上。

  王浩表示,过去施肥可能是一整块田统一处理,如今AI能够准确的通过不同地块的数据生成变量施肥处方;过去农户需要频繁巡田,如今卫星、和算法能持续监测作物长势;过去病虫害更多依赖经验判断,现在则能够最终靠图像识别辅助诊断。

  王浩将这种变化概括为三个“从”:从“看天吃饭”到“知天而作”,从“粗放经营”到“精准管理”,从“人力密集”到“智能高效”。

  而北大荒最有代表性的探索之一,是寒地作物大模型。“通用大模型不懂农业,更不懂寒地农业。”王浩表示,针对黑龙江高寒地区无霜期短、积温有限等特点,北大荒将80年的种植历史数据、30多万条寒地农业专业相关知识以及田间试验数据用于模型训练,使其成为一个更加贴近当地农业生产的垂直模型。

  它的意义并不在于“农业也有一个大模型”,而在于模型开始与具体生产流程发生关系。从播期、播量、施肥和灌溉方案,到作物病害识别,再到产量预估和风险预警,模型正在试图进入农业生产的各个环节。

  而目前已然浮现的效果,也让“AI种田”从概念变得更具体。北大荒方面提供的多个方面数据显示,AI变量施肥使肥料使用量减少20%,亩均增产30多斤;智能灌排覆盖120万亩,累计节水1.2亿立方米。

  这背后折射的实际上并不只是农业数字化,而是一场生产方式的变化。当一个种植户能借助手机管理上千亩土地,当算法开始替代部分依赖经验的决策,当无人农机承担大量重复性作业,AI带来的变化就已经超越了一个单点应用,而开始触及农业生产组织方式本身。

  相比农业这样的规模化场景,医疗AI面对的另一个问题更突出:如何真正嵌入复杂业务,而不是停留在演示层面。

  在哈尔滨精神专科白渔泡,TeleAgent智能助手正在承担这样的尝试。中国电信哈尔滨分公司高级解决方案经理王恕伟和记者说,白渔泡医院拥有近20个临床科室、3000张核编床位。项目实施过程中,团队曾多次进入医院,与院领导、科室主任、护理部、财务科、人事科沟通,反复梳理流程和数据。

  “最大的挑战在于‘最后一公里’的落地——也就是如何让AI能力真正融入医院日常流程,而不是停留在演示阶段。”王恕伟说,AI项目真正难的部分,往往不是模型本身,而是企业原有的流程、数据和组织体系。

  在白渔泡医院,过去一份科室运营分析报告,需要财务专员从不同科室收集Excel表格,再人工核对、计算、制图和撰写报告,整一个完整的过程需要两到三个工作日。如今,借助科室运营分析助手,完整报告可以在10分钟内生成。

  出院随访同样如此。针对精神专科患者出院后的长期管理需求,系统自动生成出院后1周、1个月、3个月、6个月和1年的随访节点,随访覆盖率从60%—70%提升至95%以上,并通过三级预警机制辅助医院做风险分级管理。

  这类变化的价值,不是让AI替代医生,而是让AI接管大量重复、标准化工作。从这个方面看,黑龙江的AI实践正在与全国市场趋势形成呼应。IDC今年发布的报告说明,中国AI专业服务市场正在从“试点优先”走向“价值优先”,企业越来越关注AI能否连接真实业务数据和核心系统,并在安全合规的前提下持续产生业务价值。2025年中国AI市场全年规模已超过30亿美元。

  而医疗只是一个缩影。在政务领域,“龙政智数”政务大模型则试图进一步解决中的另一个现实问题——如何避免各部门重复建设,让有限的算力和数据发挥更大的作用。

  黑龙江省政务中心高级工程师曹占立和记者说,“龙政智数”按照“架构统筹设计、模型统筹部署、算力统筹调度、能力统筹提供”的“四统筹”原则建设。

  目前,平台统筹接入100P智能算力,覆盖36个省直部门、127个市地部门场景;按照其测算,如果采用传统分散建设方式,需要约600P算力、1600余张算力卡,而目前使用328张卡,算力利用率达到80%,建设成本可节省九成以上。

  更重要的是,AI开始与政务数据真正结合。依托全省数字政府5300亿条政务数据,平台形成数据集、知识库和知识图谱等标准化供给方式,并围绕低保、医保、社保等领域打造20个应用场景。

  例如,在低保资格核验中,“龙政比数”智能体可以自动进行跨部门数据比对,累计完成近3万轮次核验,排查存疑数据14.6万余项。这类“小切口”应用,或许正是政务AI走向规模化的重要路径。

  如果说农业、医疗和政务体现的是AI对生产和治理方式的改变,那么中华巴洛克历史背景和文化街区则展示了另一种可能。

  这是一片百年老街。青砖黛瓦、中西合璧的建筑风貌,与5G-A大上行网络和形成了一种颇有反差的组合。中国联通黑龙江省分公司网络优化工程师万隆、卢皓冬和记者说,之所以选择中华巴洛克作为5G-A大上行标杆场景,是因为这里游客密集,短视频、直播等业务对网络上行能力需求旺盛。

  在这里,3.5GHz+2.1GHz SUL双频聚合5G-A大上行部署后,单终端上行峰值突破1Gbps,上行带宽拓宽3倍以上。“大上行不是锦上添花,而是数字时代的刚需。”卢皓冬表示。

  对于游客而言,这可能意味着4K视频更快上传、户外直播更加流畅;对于景区而言,则意味着高清视频监控能够实时回传,AI能更加进一步进行人流密度和安全风险隐患分析。

  而下一步,中华巴洛克还将探索AI眼镜导览、AR数字人讲解、无人接驳车、巡检机器人以及景区等应用。老街没改变自己的历史肌理,但支撑它运行的“数字底座”正在变化。

  算力提供基础,数据成为燃料,模型成为能力,而场景最终决定AI能否创造价值。国家层面的“人工智能+”行动已经将产业融合推向更深阶段。国务院提出,到2030年AI将全面赋能高质量发展,智能经济成为中国经济发展的重要增长极。

  而在黑土地上,这一宏观趋势正在被拆解成一个个具体而微的现实问题:如何让一亩土地多收粮、让一套政务系统少花算力、让一名医护人员少做重复工作、让一条百年老街拥有新的数字体验。

  这或许也是“人工智能+”真正进入产业深水区之后的变化——竞争的重点正在从“谁拥有更大的模型”,逐渐转向“谁能把AI真正嵌进真实世界”。对于正在推进全面振兴的黑龙江而言,这场发生在黑土地上的“数智化”实践,尚在起步,却已经显现出一条清晰路径:让实验室里的技术穿过算力中心,进入田间、医院、政务大厅和城市街区,最终转化为产业效率、治理能力和新的经济稳步的增长空间。