国资央企入局开源AI, “焕新社区”上线背后
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“焕新社区”更突出行业落地、产业生态构建和国产适配。
文|赵艳秋
编|牛慧
近日,国资委正式发布并上线人工智能“焕新社区”平台(https://aihuanxin.cn)。
这一开源开放平台由央企、民企、新型研发机构、高校和标准化机构等25家单位首批发起,被一些人士称为“中国版 Hugging Face”。但与海外社区不同,“焕新社区”更聚焦行业落地、产业生态构建和国产化适配,通过聚合央企与产业链力量,打造面向全社会的人工智能创新载体。
平台已在算力、模型、数据、场景、智能体等方面全面铺开,并对社会公布了40个中央企业人工智能战略性高价值场景。
当下,人工智能的全球化竞争已全面展开,中美成为核心竞逐者。在此背景下,中国AI产业正从互联网与传统产业协同发力,探索差异化发展路径。作为产业发展的 “排头兵”,央企在这一进程中肩负着关键使命,扮演着重要角色。
更进一步的是,人工智能落地目前主要集中在互联网、法律、金融、医疗、设计等高价值第三产业,但在工业领域,全球仍没有探索出一条明确的路径。以中国完备的工业体系与丰富场景资源,探索出落地之路,促进产业升级,打造新质生产力,成为战略关键。有行业资深人士认为,这一过程与当年培育新能源产业颇为相似,需要“政策先行、产业牵引”。
8月1日,国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,明确提出加快AI普及与深度融合,推动传统产业升级、培育新兴产业,让全民共享AI发展红利。
01
焕新社区的全栈布局
在焕新社区上,算力方面,已汇聚三家电信运营商超2000卡规模国产算力资源。
在模型方面,已上线超过280个通用及垂直行业模型。数智前线观察,其中有中国头部企业、科研机构的多款代表性模型,如Deepseek、阿里Qwen、百度文心、智谱GLM、华为盘古等,以及三大电信运营商的中国移动九天、中国电信星辰、中国联通元景系列开源模型。同时,也上线了海外主流开源模型,如Meta的Llmma、Mistral的Mixtral开源模型,以及OpenAI早期开源的GPT-1等。
一批央国企主导开发的垂类大模型的部分版本,也陆续上线。这些模型多在去年发布,其中部分开源,部分则采取申请制。如国家电网的光明电力大模型、中国建材建材产业大模型、宝武钢铁大模型、中石油的昆仑大模型、中煤“地知”大模型、中国物流“流云”大模型、中核集团同方股份的中华知识大模型等。
在大模型训练中,高质量数据集是必须但稀缺的。国家数据局已围绕高质量数据集,出台多项政策举措。国资委今年在福建“数字中国”大会期间,发布了首批10多个行业30项央企人工智能行业高质量数据集优秀建设成果。数智前线获悉,一些央国企如中石油等,是举全集团公司之力,在分批次开展行业语料的收集、治理。
焕新社区上,目前上线超过180个数据集,既有通用数据集,也有电信、石油化工、能源电力、金融、医疗等10多类行业数据集。
社区上,多个行业数据集陆续上线,这在之前的开源社区是不多见的。如中国移动通信领域多个数据集、中石油测井设备数据集、中国华能的火电生产设备故障时间序列数据集、中国电子金融领域文本标注数据集、东风汽车集团东风端到端自动驾驶数据集、国新健康三医标准融合高质量数据集、南方航空飞机维修数据集、中国节能环保集团空气质量预测数、中国铝业氧化铝生产工艺参数预测数据集、南网输电相关数据集等。
在国产化方面,“焕新社区”上线超过10家国产AI芯片企业如昇腾、海光、沐曦、璧韧、隧原、昆仑芯、摩尔线程、天数智芯等的适配模型、开源工具链、开发技术资料等。
与此同时,在焕新社区的专区方面,已有具身智能、AI4S版块,以及央企联合举办的"焕新杯"AI+应用创新大赛等AI赛事。
02
40个战略性高价值场景对外公布
值得关注的是,在上海世界人工智能大会期间,国资委官宣并开放了首批16个行业共计40个央企人工智能战略性高价值场景,目前这些场景已登录焕新社区,涵盖能源电力、工业制造、医疗医药、信息通信等。
据悉,2025年2月,国资委启动了战略性高价值场景建设专项工作,随后在6-7月开展了场景评审。为什么会启动这项工作?
业内认为,央企产业规模大、产业链条长、产业带动性强。通过瞄准战略意义强、经济收益高、民生关联紧的高价值场景,将高价值场景提炼出来,数据开放出来,可加速人工智能技术与实体经济的深度融合,实现产业升级和高质量发展。
而从这些获选场景来看,都是人工智能行业落地难题,被一些业内人士称为“奥数题”。同时,也可以从中看出这些行业落地的进展情况。
例如,在这些高价值场景中涉及材料研发场景,应用了AI for Science,如中石油的高性能合成橡胶材料研发。这是央国企人工智能+探索的重要方向。
有的高价值场景涉及行业核心难点,如中国宝武的高炉冶炼精准预测和智能控制,该案例之前在央国企市场上已有一定知名度,主要是破解高炉“黑箱”难题,将原本对铁水温度和硅含量的预测从“机理驱动”升级为“数据+AI模型驱动”。
有的涉及调度类核心场景,如中国华电的乌江水风光一体化智慧调度决策运营。
还有的场景涉及高价值设备运营,如国家电网的国家电力输变配电设备智能巡检与作业处置、国投的高海拔大型光伏电站全生命周期智能管控,这些设备动辄数百、数千万元甚至上亿元,价值含量高。
此外,还有药物研发,如华润集团的生物医药创新抗体药物研发;也有基础软件的突破,如中交集团的绞吸挖泥船智能疏浚系统。
03
牵引出一条工业落地之路
从国资委及央国企的进展来看,推动人工智能在行业中的落地已成为重要工作。国资委副主任李镇指出,人工智能正加快重塑全球产业格局,推动人工智能与实体经济深度融合是必修课和必选项。
根据麦肯锡2025年3月发布的报告,生成式AI在技术、媒体、电信、金融、零售等行业的渗透率最高,如在技术领域已高达88%,在这些行业主要应用于AI编程、市场营销、知识管理、客户运营等;而在制造业的渗透率最低。另有报告显示,截至2024年,61%的应用集中在任务支持(如文书撰写、信息检索、摘要报告),5%为服务类(如聊天机器人、虚拟客服等)。
从这些数据来看,大模型在工业领域的落地依然面临不小挑战。现阶段应用多集中于运营提效、安全运营,而涉及生成工艺和研发核心环节的案例较少。供应链安全已成为行业热点,但仍缺乏标杆性实践案例。
在此情况下,中国作为拥有全球最完整工业体系、丰富工业场景和庞大工业数据资源的国家,探索出一条工业应用人工智能之路,走出差异化之路,具有战略意义。而且,在算力和投资有限的情况下,中国企业需要探索更为理性务实的路径。从上半年的各种探索看,业界认为有几个点在突破中:
首先,年初DeepSeek通过低成本技术手段,实现大模型普惠和平权,创造了现象级热度,也牵引更多模型你追我赶,快速演进。目前,产业界认为,仅靠DeepSeek还不够,需要更多模型“混搭”、大小模型结合。
其次,工业场景AI落地需要大量且更高维度的数据,例如仅以产品供应为例,涉及气象数据、物流交通数据、工厂排期数据等,而无论在中国还是海外,数据治理处于早期阶段,被业内人士称为“种粮食”,是基础性工作。
我国目前正在加强人工智能与行业落地的推动,就像当年培育新能源一样,政策先行。8月1日召开的国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,强调提出要发挥我国产业体系完备、市场规模大、应用场景丰富等优势,加快AI普及与深度融合,形成创新与应用相互促进的良性循环,带动传统产业升级,培育新兴产业,赋能高质量发展,让全民共享AI发展红利。

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湘潭市(雨湖、☺️岳塘)
漳州市(芗城、🙉龙文)
嘉义县(朴子市、🕒番路乡、民雄乡、竹崎乡、梅山乡、义竹乡、大林镇、💀布袋镇、新港乡、太保市、六脚乡、♍️大埔乡、☦️鹿草乡、😀️溪口乡、水上乡、🥄中埔乡、阿里山乡、🌜东石乡)
【券商聚焦】第一上海维持贝壳(02423)买入评级 指降本增效带来的效率优化正在显现金吾财讯|第一上海发研报指,贝壳(02423)2025Q2公司总交易额为8787亿元,同比增加4.7%。期内录得净收入260亿元,同比增加11.3%。期内毛利率为21.9%,同比下降6个百分点,主要由于贡献利润率较高的存量房业务收入占比下降以及固定成本增加导致存量房贡献利润率下降