近日，工业和信息化部公布2025年人工智能应用典型案例名单，北电数智“基于国产化异构芯片的软硬件协同适配平台”项目入选技术底座方向。在全国285项典型案例中，这一聚焦国产算力软硬件协同的项目，指向的是长期困扰中国AI产业的基础性难题。

　　国产AI芯片近年来算力性能进步明显，但不同芯片指令集差异大、适配工作重复繁琐、缺乏统一标准——AI应用开发者为适配不同芯片被迫重复劳动，开发门槛和成本居高不下。行业此前主要依赖“烟囱式”点对点方案，治标不治本。

　　北电数智的破局思路，是从统一调度、优化工具链、评测验证三个方向同时发力，构筑自主可控的技术底座。

　　在统一调度层面，国产异构算力统一调度平台通过多集群协同管理、动态资源调度、算力池化等技术，将不同架构的国产芯片纳入统一管理体系。目前，“前进·AI异构计算平台”已完成10余种国产主流芯片的适配兼容，有效解决了指令集差异大、适配工作重复等痛点。

　　在优化工具链方面，垂类大模型国产芯片集群优化工具链依托自适应并行通信和计算图优化技术，显著提升国产芯片在大模型训练场景下的效率表现。与之配合的“宝塔·模型适配平台”已完成50余款主流大模型的适配优化，通过系统级深度推理优化实现整体3到7倍性能提升，为国产芯片跑通大模型训练提供了关键工具支撑。

　　与此同时，国产芯片软硬件评测验证平台构建起从硬件性能到应用生态的多维度评测体系，形成“评测、反馈、迭代、再评测”的技术闭环。这一平台不仅为芯片厂商的产品迭代提供真实数据支撑，也推动产业链上下游协同发展。

　　这三项技术最终沉淀为“前进”和“宝塔”双层架构，覆盖AI模型训练、推理、部署、运维全生命周期，完成了从技术突破到规模化产品落地的关键跃迁。

　　真正的检验在场景里。目前，该平台已纳管多种不同架构的国产AI芯片，形成千卡级异构算力池；大模型训练显存占用降低70%，首Token延迟缩短84%，部分芯片的模型算力利用率（MFU）突破55%。

　　在智慧政务、医疗大模型训练推理、工业智能体等重点场景中，该项目已提供稳定的国产算力支撑，既有效牵引国产芯片厂商针对性迭代产品性能，也带动上下游形成配套产业集聚区。通过真实应用反馈反向推动芯片厂商优化架构，国产算力正从“可用”向“好用”再向“易用”稳步迈进，为国内AI产业自主可控生态的成熟完善提供了可复制的标杆范式。