一汽与联想达成战略合作加速智能体规模化应用落地
近日，联想与中国一汽集团深化战略合作的消息，再次将“AI+智能制造”推向了行业焦点。此次合作超越了传统的设备采购，直指汽车产业智能化转型的核心命题——如何构建一个坚实、高效且绿色的智能算力底座，以应对汽车仿真计算、智能座舱开发等前沿场景带来的海量数据处理需求。
中国一汽企业生态战略营销部企业板块负责人李春喜表示，作为中国汽车工业的领军者，一汽始终坚持自主创新，致力于突破关键核心技术。与联想的深度合作，正是这一战略在智能化浪潮下的关键落地，旨在共同打造面向未来的汽车智能制造体系。
从核心痛点切入：为“AI工厂”构筑坚实基石
汽车企业的数字化转型，特别是底层IT架构的智能化升级，普遍面临异构算力整合困难、全栈安全合规要求严苛、运维管理复杂度高等挑战。联想与一汽的合作，正是精准聚焦这些行业共性痛点。通过共建智能运维平台与高性能计算引擎，双方实现了对全栈基础设施资源的主动化、精细化管控。这不仅显著提升了运营效率，更从业务连续性与数据安全层面提供了坚实保障，为一汽向高端化、智能化、绿色化战略转型提供了核心的数字化支撑。
联想集团东北大区总经理许辉指出，长春作为中国汽车工业的摇篮，是联想重点深耕的战略区域。联想的目标，是将全球领先的智能设备与算力基础设施解决方案，深度融入东北老工业基地的振兴进程，成为一汽集团迈向“AI工厂”新时代的长期战略伙伴与同行者。
“AI工厂”解决方案：实现智能体（Agent）的流程化开发
那么，究竟什么是“AI工厂”？它又如何具体赋能汽车智能制造？联想中国基础设施业务群战略管理总监黄山对此进行了解读。他强调，坚实可靠的AI算力基础设施是汽车智能制造稳定、高效运行的基石。基于混合式AI战略，联想构建了一套可管理、可复制、支持持续运营的“AI工厂”整体解决方案。
这套方案堪称生产智能体（Agentic AI）的基础设施范式。它完整覆盖了从业务场景定义、多源数据采集与处理，到智能体开发平台搭建、AI训练与推理引擎深度调优的全流程。其核心价值在于，将原本复杂、割裂的AI开发与应用任务，转变为一条标准化、流程化、高效率的现代化“智能生产线”，从而为汽车行业AI应用的快速迭代与规模化部署提供了可靠的底层平台保障。
生态协同：释放产业AI的规模化价值
任何宏大技术蓝图的实现，都离不开深厚的技术积淀与开放的生态协作。在AI算力基础设施领域，联想已形成了以万全异构智算平台为横向基础，涵盖服务器、存储、数据网络以及软件与超融合解决方案的“一横四纵”完整产品布局。坚持“AI导向”与“本地化创新”双轮驱动，其目标正是为了加速AI技术在千行百业的规模化落地，赋能包括汽车制造在内的各行业构建专属、高效的AI引擎。
在这一进程中，生态伙伴的协同至关重要。英特尔全球大客户经理张奕君表示，通过与联想的紧密合作，英特尔致力于将多元化的先进算力引擎深度融入车企的研发、测试与生产管理全流程，共同释放人工智能在汽车产业变革中的巨大潜能。
面对智能汽车研发与制造过程中产生的海量非结构化数据，联想凌拓首席技术官陈弘指出，这本质上是一场关于数据管理与价值的“较量”。未来，联想凌拓将继续深耕智能数据管理领域，为汽车企业打造高性能、高可靠、易扩展的智能数据底座，与生态伙伴携手充分释放数据核心价值，共同拥抱AI带来的全新机遇。
由此可见，联想与中国一汽的战略合作，已超越单一技术项目范畴，成为观察人工智能如何深度赋能传统制造业转型升级的生动实践样本。它清晰地预示，以坚实算力为底座、以整体解决方案为蓝图、以开放生态协作为支撑的“AI工厂”新模式，正在为中国的汽车智能制造乃至更广泛的工业领域，开辟出一条清晰、可行且高效的转型升级路径。
相关攻略
近日，联想与中国一汽集团深化战略合作的消息，再次将“AI+智能制造”推向了行业焦点。此次合作超越了传统的设备采购，直指汽车产业智能化转型的核心命题——如何构建一个坚实、高效且绿色的智能算力底座，以应对汽车仿真计算、智能座舱开发等前沿场景带来的海量数据处理需求。 中国一汽企业生态战略营销部企业板块负责
一项由俄勒冈州立大学、威斯康星大学麦迪逊分校、强生公司和宾夕法尼亚州立大学联合进行的人工智能研究，近期以预印本形式发布于arXiv平台，论文编号为arXiv:2605 11136。这项研究提出了一个革命性的多智能体协作框架，旨在解决当前AI团队协作效率低下的根本问题。 一、AI团队协作的根本性挑战：
2026年的618电商大促，竞争焦点已悄然转变。曾经以简单粗暴的“价格战”为主的格局正在成为历史，取而代之的，是一场围绕人工智能（AI）技术深度应用展开的全方位较量。 5月18日，在北京举行的“2026年京东618启动发布会”上，“AI”成为贯穿全程的核心关键词。京东集团技术委员会主席、京东云总裁曹
南加州大学的研究团队在2026年5月发布了一项引人注目的成果，论文编号为arXiv:2605 12466v1，为语言模型的架构设计开辟了一条新路。 过去几年，以ChatGPT、Claude为代表的大语言模型彻底重塑了人机交互的图景。但细究起来，这些模型的工作方式有点“一根筋”：无论面对的问题是简单寒
近期，一项由印第安纳大学主导的研究在AI可解释性领域取得了重要进展。该研究以预印本形式于2026年5月12日发布于arXiv平台（论文编号：arXiv:2605 12770），深入探讨了一个核心问题：当AI模型在“阅读”文本时，其内部的“记忆”机制究竟如何运作？更重要的是，我们能否像进行精密手术一样
热门专题
热门推荐
近日，国家能源局联合发改委、工信部、国家数据局正式印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》。这份重磅文件的核心思路非常清晰：一方面，以坚实的能源基础支撑人工智能（AI）的快速发展；另一方面，利用AI技术赋能能源行业转型升级。其核心目标是推动能源、算力、应用场景、数据与算法模型五大关键要素深度
在挑选文生视频工具时，若您正在智谱清影与Runway Gen-3之间权衡，那么了解两者在生成效果上的具体差异，将有助于您做出更明智的选择。本文将从画质清晰度、细节纹理、运动自然度与视频连贯性等核心维度，通过实测对比为您详细解析。 一、画质与分辨率表现 首先对比硬性指标。智谱清影基于CogVideoX
想用通义万相生成一张科技感十足的数据可视化背景，但出来的画面总觉得少了点“内味儿”？数字界面、粒子流、电路纹理这些关键元素一个不见，画面平平无奇？这通常不是工具的问题，而是提示词没有精准锚定科技可视化的核心要素，或者模型参数没调到最佳状态。别急，下面这几种方法，能帮你把想法精准地“翻译”成画面。 一
想要在Vidu生成的视频中实现流畅的慢动作或快进效果？虽然模型界面没有提供直接调整播放速度的滑块，但通过巧妙的提示词设计、利用内置功能，或结合后期处理工具，你完全可以精准掌控视频的节奏与时间感。本文将为你详细解析四种实用方法，从生成前到生成后，全方位满足你的创作需求。 一、通过精准提示词引导运动节奏
当您使用海螺AI生成的英文论文在提交查重时遭遇高重复率或AIGC检测异常，请不要急于归咎于工具本身。核心原因在于，尽管AI生成的文本格式标准、语法地道，但其语言模式和常见短语组合，并未针对知网、维普、万方等中文查重数据库的语义比对逻辑进行专门优化。换言之，机器认为流畅自然的表达，在查重系统的算法看来