8月18-19日,中国人工智能产业发展联盟(AIIA)第十八次全会在北京召开。作为联盟核心成员单位,紫光股份旗下新华三集团深度参与本次大会。依托在AI基础设施、智能体技术创新领域的深厚积累,新华三入选大会重磅发布的《智能体产业图谱2.0》《人工智能中台产业图谱》,并携手联盟成员发布多项研究成果。集团技术专家受邀出席AI Infra、智能体创新与应用委员会等核心工作组会议并发表主题演讲,全方位展现公司在智能体时代的战略布局与技术实力,以“为智能体铸造坚实底座、用智能体重塑ICT运维”的双轮驱动,为推动智能体从技术概念迈向规模化产业应用提供关键支撑。
多项成果落地,筑牢AI发展根基
在本次全会上,新华三在智能体领域的标准化投入与产业贡献获得权威认可。伴随国家《智能体规范应用与创新发展实施意见》正式出台,产业亟需具备“基础设施+智能体+行业落地”综合能力的领军企业提供产业支撑。《智能体产业图谱2.0》系统梳理了国内智能体产业全链条生态,新华三凭借在AI基础设施与智能体应用层面的全栈能力,成功入围通用场景、基础设施两大板块,凸显出企业串联底层算力与上层应用的产业链枢纽价值。

与此同时,新华三作为核心参编单位,联合中国信通院等联盟成员共同发布《智能体技术要求与评估方法 行业应用 工业》《人工智能中台应用成熟度评估方法》。新华三将自身在AI Infra、智能体架构、ICT运维等领域的实践经验转化为行业技术规范,为产业生态的规范化、规模化发展夯实基础。


铸底座、优运维
从基础设施到应用双向赋能
在本次全会两场核心分论坛中,新华三集团技术专家分别围绕AI Infra、智能体应用两大主线发表主题演讲,完整落地“为智能体铸造坚实底座、用智能体重塑ICT运维”的实践思路,深度诠释智能体时代基础设施与应用场景双向赋能的产业路径。

为智能体铸造坚实底座,破解规模化落地瓶颈。针对智能体自主决策、长时运行、高频交互、多Agent协同、动态负载等特性对基础设施提出的新要求,新华三推出灵犀智算解决方案,通过“硬件基座重构+软件平台赋能+全栈能力协同”实现整体效能最优,为百行百业提供智能体就绪的新一代AI基础设施。
硬件层面,计算、网络、存储全面升级,针对训练推理两种负载专项优化、按需使能:统一纳管多元异构算力,支持训练与推理任务自动路由最优芯片;自研高性能RoCEv2无损网络,在同一张网内实现训练大带宽与推理低延迟流量严格隔离;新一代存储系统兼顾训练高吞吐与推理KV-Cache高速缓存,从训练数据到智能体记忆全覆盖。
软件层面,平台支持训推资源动态切换,白天推理优先、夜间训练接管,最大化资源利用率;内置推理加速引擎与企业级安全治理机制,确保智能体行为可审计、权限可管控、越权可拦截。该方案面向大规模训练、私域训推一体、垂类智能体应用三大场景,为智能体的生产、使用与管理提供端到端支撑,精准契合当前AI基础设施“推理优先、效能至上”的产业发展趋势。
全域协同智能体重塑ICT运维,树立行业应用标杆。针对传统ICT运维普遍存在的告警风暴、故障根因难定位、异构设备难统一管理等痛点,新华三推出灵犀运维智能体,搭建“交互域、空间域、工具域”三位一体的全域协同体系,依托分层解耦架构持续迭代扩展能力,实现了ICT运维从“被动响应”向“主动预测、数据驱动、AI执行”的根本性转变。
灵犀运维智能体以超级智能体为中枢大脑,精准理解用户意图并动态规划任务序列;协同调度问答、配置、态势、巡检、排障等专业子智能体,形成覆盖运维全场景的能力矩阵;同时采用通用大模型、ICT垂类模型、向量/重排模型与端侧模型协同的架构,在保障专业任务智能水平的同时兼顾落地成本,实现性能与效率的最优平衡。
实测数据显示,在故障排障场景下,灵犀运维智能体可实现分钟级分析、准确率超过90%,不仅推动ICT运维能力从L3助手级向L4/L5自主级跨越,也为更多垂直行业智能体落地打造可复制的工程实践标杆。
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H3C 是中国一家 IT 设备供应商,包括 HPE 服务器、存储和相关技术服务。它由 HPE 持有 49% 的股份,其余由总部位于中国的 IT 服务公司 Unisplendour Corporation 持有,此前 HPE 在 2015 年以约 23 亿美元的价格出售了它的控股权。
具有算力强、可靠性高、灵活扩展性强、易管理,易部署等优点,可广泛应用于虚拟化、云计算、高性能计算,人工智能等场景。
全新一代H3C UniServer R4900 G5通过多达32个NVMe SSD1的支持,以及M.2 SSD形态的引入,进一步增强了面向现代数据中心的扩展能力和配置灵活性。
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具有计算性能高、存储容量大、扩展性强和可靠性高等特点,在HDM、iFIST、FIST服务器管理系统的加持下,具有易于管理和便于部署的优点。
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H3C UniServer R5500 G5支持全新的多实例GPU特性,可将单颗GPU最多分割成7个GPU实例,每个GPU实例可运行不同应用,极大提升了GPU的资源利用率。
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