从OpenCLAW等面向C端的单体智能爆火不难发现，以大模型为中心的轻量化、通用型智能体，在个人场景中快速落地并引发了广泛关注。但是在产业与政企的B端市场，AI与智能体的落地绝非简单复制C端模式，而是必须面对包括数据安全、业务精准性、系统集成、私域适配等多重挑战，其复杂度与实施难度远高于C端。如何让AI真正成为B端的生产力，已成为行业亟待破解的核心命题。

正如紫光云公司总裁王燕平所言，“大模型落地行业没有捷径，只有深耕业务和场景，才能真正成为生产力”。通过工业&芯片行业垂类大模型的发布，紫光云为业界做出了成功示范，厘清了AI商业化落地的路径，为行业用户带来了真实可见的提质增效。

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 工业AI落地有章可循

与“把大象装进冰箱只需三步”相比，B端AI与智能体的落地更像是一项将“行业大象”装进“业务冰箱”的系统工程，每一步都要解决算力、数据与场景等现实难题。

在3月18日开幕的第22届中国（天津）国际装备制造业博览会上，紫光云重磅发布的紫鸾工业图纸大模型与芯片设计大模型让人眼前一亮的正是在于把原本复杂繁琐、高度依赖人工的工业设计与芯片研发任务，拆解为清晰可控的标准化步骤，通过AI自动完成解析、提取、转换、生成等全流程处理，就如同“把大象装进冰箱”一般从容、快捷、高效，大幅降低技术门槛与人力成本，为企业带来看得见的效率提升与效益增长。

1.玩转工业图纸

对于很多制造企业来说，处理工业图纸是一件头疼的事：PDF、图片图纸靠人工一点点啃，外文图纸转国标慢且易出错，3D拆图繁琐又累人，老模具难找、重复开模又浪费钱，信息无法结构化更难对接生产……紫鸾工业图纸大模型就是专门解决这些又累、又慢、又贵的应用痛点。

它经过版面分析、信息提取、图样提取、尺寸数据提取、标准引入五步流程，实现了图纸全要素结构化解析，同时配套图纸审查、公差审核、图档转换、3D拆图、工艺问答五大智能体，支持PDF/CAD/照片等多格式解析与逆向生成，可适配企业厂标与企标快速微调。其核心优势表现在“信息零丢失、90%自动拆解对齐、数据100%可溯源、具备记忆迭代机制”，完全扛得住工业场景“不能错、必须稳”的高要求。

在实际生产场景中，紫鸾工业图纸大模型用起来效果立竿见影：图纸审查效率直接提升80%，图档转换、拆图速度大幅加快：有高端精密制造企业靠它省下10天交付周期，轻松拿下大客户订单；电力制造企业凭借它可以快速找到存量模具，大幅降低开模成本。目前，紫鸾工业图纸大模型已在天津、苏州等多地的高端装备、精密制造、电力制造企业中落地，把原本复杂繁重的工作，变成几步就能跑完的自动化流程，帮助制造企业降本、提速、增强订单竞争力。

2.芯片设计更快更省

当前，国内芯片产业已经进入高速发展期，企业数量众多、市场需求旺盛，但企业普遍面临研发周期长、人力成本高、文档查阅繁琐、仿真调试耗算力、PPA 优化难、工具被海外垄断等痛点，一些初创团队更是缺平台、缺工具、缺经验。紫鸾芯片设计大模型应运而生。

它以系统模型架构为核心，融合大模型、行业专用小模型与传统算法，依托新紫光集团多年芯片研发数据、EDA手册知识沉淀，打造了“AI智创、AI智检、AI智分、AI智答、AI智寻”五大智能体，覆盖代码生成、错误检查、PPA优化、问题答疑、参数寻优等全流程环节，并且支持弹性算力与私有云混合调度，可以更好地实现国产化替代。

紫光云公司首席技术官柳义利概括说，紫鸾芯片设计大模型深度贴合芯片研发真实流程，同时整合新紫光集团内部研发经验，工具自主可控、成本更低，能无缝对接企业私域数据与设计平台，兼顾安全与高效。

从实践来看，应用紫鸾芯片设计大模型，企业可将芯片研发周期从24个月缩短至12个月，PPA性能提升5%-10%，算力资源利用率提升至70%。目前，紫鸾芯片设计大模型已在新紫光集团内部相关企业得到应用，国内近10家大型芯片企业则也在测试验证中。“紫鸾芯片设计大模型既能助力成熟大厂提质增效，也能为中小初创企业提供‘拎包入住’式全栈平台，让芯片设计更快、更省、更可控。”柳义利如是说。

3.AI落地路径逐渐清晰

紫鸾工业图纸大模型与芯片设计大模型是紫光云面向政企市场给出的AI 落地实景示范路径，将抽象的大模型技术变成可直接复用、可快速见效的行业方案。两款模型既是可直接使用的产品，也是一套可复制的落地方法论，为制造业与芯片行业的AI规模化落地提供了明确指引与实践参考。

紫光云公司总裁王燕平表示，紫光云聚焦工业制造与芯片行业，一是依托自身工业互联网双跨平台与新紫光集团半导体产业基因，拥有深厚行业积累与客户基础，能够精准抓住真实需求；二是这两大领域均为国家战略重点，且AI改造空间巨大、痛点明确，更容易做出可落地、可复制的标杆效果。同时，工业与芯片赛道国产化替代需求迫切，紫光云可凭借自身的技术与场景优势，避开同质化竞争，打造差异化的核心竞争力。

紫光云公司总裁 王燕平

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 三大闭环 锻造行业生产力

IDC的调研数据显示，企业大模型落地的核心难点主要体现在缺乏高质量可用行业数据、算力成本投入过高、行业应用开发难度大、缺少适配场景的垂直大模型等，这导致了AI难以真正进入核心业务、创造实际价值。

紫光云正是针对这些痛点，通过发布紫鸾工业图纸大模型、芯片设计大模型及配套智能体，致力于打造算力、数据、应用三大闭环，系统性破解上述难题，即以算力闭环解决算力成本与兼容问题，以数据闭环打通私域数据与知识萃取，以应用闭环让AI深度嵌入业务流程，从而让大模型从“能用”变成“好用、管用”，真正成为B端行业生产力。

具体来看，算力闭环主要解决“算力贵、不兼容、难复用”等问题。为此，紫光云推出并不断迭代诸如紫鸾6.0智算云底座、大模型一体机、AI超融合，实现“通算+智算+超算”三算合一，统一调度异构算力，兼顾传统业务与AI场景，降低算力投入并提升资源利用率。

数据闭环主要解决数据“用不了、不安全、不成知识”等问题。紫光云推出的数据平台、紫鸾知识平台、大模型等，将数据萃取为可被大模型使用的知识，并支持私域数据本地化处理、安全合规，让模型具有“行业灵魂”，告别幻觉、保证精准可用。

应用闭环要消除“AI不落地、难开发、不产生效益”的困扰。紫光云借助智能体开发平台、工业图纸/芯片设计垂类大模型以及相关智能体，将大模型变成可直接用的行业工具，并且深度适配生产与研发流程，实现开箱即用，让AI从辅助性工具变成真实生产力。

深耕B端政企市场的紫光云，依托新紫光集团在芯片与工业制造的原生产业积累，不仅拥有独家行业数据、场景经验与客户基础，而且更懂行业用户的真实痛点，通过持续打磨云、AI、行业三位一体的落地能力，以算力、数据、应用三大闭环构建起完整方案，配套垂类大模型与智能体，为用户提供了可直接落地、可复制的AI落地路径。同时，紫光云具备全栈服务与持续迭代能力，能够帮助企业以低成本、低风险实现 AI 规模化落地。

“政企用户需要的是整体解决方案，而非孤立的智算、通算、超算或单一设备，他们更愿为一体化整体能力买单，而非零散部件。”王燕平表示，“紫光云从算力云底座，延伸到将私域数据转化为模型能读懂的行业知识，再到行业AI应用，业务发展路径完全契合行业趋势，未来将在AI与业务深度融合的方向上持续深耕。”

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 AI是唯一方向

紫光云在AI时代的战略方向清晰而坚定，AI就是唯一方向，没有第二条路可选。

紫光云凭借大模型、智能体与可落地的行业解决方案，走出了一条务实可行的AI落地路径，让技术真正走进业务、产生价值。面对千行百业的广阔市场，紫光云并没有盲目铺摊子，而是牢牢守住自身最擅长、最有积累的细分赛道，既延续云服务与产业数字化的深厚底蕴，又在AI时代持续创新。

作为中国领先的政企市场AI+行业解决方案与服务提供商，紫光云未来将围绕三大核心领域纵深发力：在AI算力上，以智算、AI超融合、大模型一体机夯实底座；在AI数据上，深耕私域数据治理与知识平台，让数据成为AI的核心资产；在AI应用上，聚焦工业制造、芯片、医疗、教育四大优势领域持续发力，不断推出更贴合场景的行业垂类大模型，以“闭环能力、全栈方案、专业服务”立足，在政企赛道上越走越远、越走越深。

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