《科創板日報》4月12日訊（記者 黃心怡）當前，上海人工智慧產業的良性生態持續釋放裂變效應，從國產大模型突破到千行百業智能升級，為中國人工智慧發展標註出鮮明的"上海座標"。
《科創板日報》記者近日走訪了上海智算生態產業鏈上下游多家企業和機構——"城市數位底座"的上海超級計算中心，展現了算力賦能科技創新的潛力；在寶鋼股份智慧工廠，大模型正重塑傳統製造業的生產模式；上海電力大學、新致軟體等企業和高校立足自身特色優勢，在垂直場景積極探索AI的落地應用。
▍上海超算中心走向"超智融合"發展
作為國內首個高性能計算公共服務平臺，上海超算中心採用全棧國產化方案建設了上海市人工智慧公共算力服務平臺，其峰值速度達到100PFLOPS（FP16）。
“上海超算中心在人工智慧時代有了新的發展機會。2023年率先部署了上海市人工智慧公共算力服務平臺，面向科研和高校、企業等，從硬體、軟體到開發工具、應用全部實現國產化。”上海超級計算中心主任李根國介紹道。
依託上海超級計算中心，企業可通過市級科技創新券享受最高每年30萬元的算力補貼，部分區域提供疊加配套支援。在國產算力浪潮下，上海已形成"超算中心平台支撐+企業場景創新+高校人才儲備"的良性生態，正在生命科學、航空航太、材料研發等領域孵化新一代產業智慧解決方案和生產應用。
上海超級計算中心應用技術部部長王濤介紹道，平臺提供包括端到端模型訓練、互動式模型推理、API介面服務、垂直領域知識庫增強、智慧體開發、私有化部署、蒸餾與輕量化等在內的多樣化的人工智慧算力服務。
平台上線以來，參與孵化了東方禦風、龍吟等多個行業大模型，支撐了中國商飛、中科院藥物所、中核八院、思必馳、閱文集團、上汽集團等近百家使用者，覆蓋金融、醫療、科研、教育、製造等行業。其中，東方禦風大模型是首個工業流體模擬計算大模型，較傳統CFD模擬速度提升1000倍，支援多種飛行參數泛化推理。龍吟大模型是首個核工業領域大模型，構建首個10G以上核工業領域的多模態核專業知識語料庫。
李根國透露，對上海超算中心來說，接下來會有更大規模的建設。“算力本身技術反覆運算很快，一年半年就要更新。我們也面臨著機會，就是新算力的提升，下一步會有更大規模的算力。現在所做的工作，更多的是培養生態、培育使用者。”
據悉，圍繞國家科技發展戰略、上海“具有全球影響力科創中心”建設和“國家科學中心”建設目標，上海超算中心正在積極規劃未來算力平台建設，同時打造算力調度平臺及國產算力晶元測試平臺，構建超智融合新範式。
▍上海寶鋼開啟“AI煉鋼”
寶鋼股份於2000年2月由上海寶鋼集團公司獨資創立，目前已是國內最大的鋼鐵上市公司。走進位於上海寶山的生產基地，記者看到鋼板的冷卻過程實現了無人化操作，只需在智控中心設立一個監測管理崗位。
寶鋼股份相關負責人介紹，正推進大模型在具體業務線的落地。比如在高爐大模型方面，去年推進了高爐控制中一大重點業務難題——爐溫預測場景。“經過十余次的反覆運算，模型達成目標，預測一小時后的爐溫的命中率達到95%，矽含量命中率達到92%，預測兩小時后的也能達到90%以上，具備可實際應用的能力，通過降低燃料消耗，經濟效益也非常可觀。”
此外，寶鋼股份還在推進AI模型直接參與到生產過程式控制環節，基於華為盤古預測大模型開發的熱軋自然寬展預測模型，在去年下半年正式投入寶山基地熱軋1880產線實現在線控制。
據悉，寶鋼股份計劃2025年上線300個AI應用場景，打造5個AI標杆產線，在LLM大模型應用方面，將大模型強化學習、長鏈推理等能力與冶金機理模型、OT/IT數據多維融合，在業務助手、智能決策、工藝優化、設備診斷、新材料研發等領域建設100個智慧體創新應用。
▍上海軟體企業加碼AI
從上海起步的科創板上市公司新致軟體，正在為企業提供人工智慧轉型服務。新致軟體副總裁黃茂華表示，去年企業客戶可能會圍繞一些重點場景進行一些創新性探索，而今年企業客戶會要求儘快實現AI轉型，在產生實際價值的場景中落地。如銀行投研團隊與客戶（企業、機構或個人投資者）的面對面訪談、路演會議、盡調溝通時，結合語音轉文字技術與大模型能力，為投研風控場景提供智能化支援。
據透露，新致軟體與至少幾十家的金融企業基於DeepSeek大模型開展場景落地。在具體交付形式上，包括一體機和智算中心兩種形式。
“用戶購買一台機器更多做應用場景的測試，比如智能行銷、智慧風控，或保險行業的理賠測試，還有會議助手等應用通過一台設備就可以部署。如果有更高性能需求，則可以用智算中心的方式來做延展。” 新致軟體副總裁黃茂華稱。
面對AI機遇，新致軟體對人員組織進行了整合，公司已有20%的人員轉移到人工智慧業務上來，2025年計劃在金融、保險等領域服務100家行業頭部客戶，人工智慧團隊達到千人以上。
▍"AI+電力” 開啟產教融合
截至2024年終，全國風電累計裝機容量突破5.2億千瓦，佔全球總裝機的45%以上。而風力發電機組的葉片極易受到風沙侵蝕和風力破壞。相關數據顯示，葉片損傷佔比達到10%以上，由此帶來的經濟損失巨大，亟需對風電的葉片巡檢提出高效化、精準化和智慧化的要求。
上海電力大學夏飛教授團隊提出了基於大模型的電力設備缺陷檢測及運維方案。據悉，其研發的風電葉片巡檢系統，通過"風靈"大模型實現缺陷檢測準確率提升12%以上，運維成本降低30%。該方案已在陝甘風電場實測，並正拓展至海上風電場景。
此外，夏飛教授團隊還在變電站智慧自主巡檢中應用了運維大模型。搭配視覺感知的智慧巡檢車，對變電站的設備和人員安全進行識別，由大模型給出運維建議。目前該變電站智慧巡檢系統為核心的實踐課程已經與國網上海培訓中心、華為共同申報了上海高校市級重點課程。