算法界国家级专精特新“小巨人”领跑AI算法创新时代，赋能新型工业化

张通社 zhangtongshe.com

独家对话行业先锋——华院计算副总裁徐卫华，解读算力军备竞赛转向算法效率革命的底层逻辑与产业化路径。

当前AI产业正经历底层逻辑重构，算力堆砌的“暴力增长”模式遭遇边际效益递减。以DeepSeek-R1为代表的算法创新证明，通过动态路由算法、多模态统一架构等技术突破，可在1/10训练成本下实现性能跃升。这标志着竞争焦点从算力堆砌转向算法效率的“精妙博弈”。

作为我国新一代认知智能技术的开拓者和先行者，华院计算技术（上海）股份有限公司（以下简称“华院计算”）自2002年成立以来，以算法研究、算法创新和算法应用为核心，聚焦认知智能技术，创新自研底层算法，以“1+X”业务模式为核心辐射各行各业的应用场景，以领先的算法模型和市场布局，引领中国认知智能产业智能化未来。

算法是华院计算的立身之本。公司通过持续的算法创新，自主研发出认知智能引擎平台，通过开展场景应用，为智能制造、社会治理、数字文旅等行业提供“AI+行业”解决方案。在细分市场领域，华院计算将算法创新与工业软件结合，为钢铁行业打造国内首个融合认知智能、专家经验和机器视觉的表面缺陷智能检测平台，以及国内首台（套）产品连铸质量判定控制系统；同时聚焦基层政府高效管理，将先进算法和技术与基层治理相结合，打通基层治理“最后一公里”，助力乡村振兴、实现共同富裕。

在推进新型工业化转型、社会治理等方面，华院计算扮演着重要的推动者的角色。一路走来，华院计算被授予工信部专精特新“小巨人”企业、2024吴文俊人工智能科技进步一等奖、2022教育部“科学技术进步奖一等奖”、国家知识产权优势企业、上海市“专精特新”企业、第十五批上海市战略性新兴产业重大项目、上海硬核科技企业TOP100（2022）等荣誉，并入选2024福布斯中国人工智能科技企业TOP 50。

前不久，在华院计算上海总部，张通社采访到了公司副总裁徐卫华，来跟随她一起，揭开华院计算是如何让世界变得更智慧的“神秘面纱”。

技术不断迭代升级，算法引领行业发展

今年是华院计算成立23周年，有一位与公司共同成长21年的老员工，她就是公司副总裁徐卫华，她从2005年加入华院计算，一路见证了公司的变迁和发展。

徐卫华本硕均毕业于同济大学信息管理专业，2004年毕业后便加入了华院计算，目前负责公司社会治理板块。对于徐卫华而言，做一份与数学相关的工作，是一件非常幸福的事情。“我个人非常喜欢数学，希望能在前沿技术领域深耕，华院计算拥有浓厚的创新氛围和强大的研发实力，这是我选择加入的主要原因。”徐卫华表示。

在公司创始人——美国加州大学伯克利分校数学博士宣晓华的带领下，怀揣着对中国数学应用的信心，徐卫华有幸与宣晓华一起，用实际行动把500多年前毕达哥拉斯学派提出的“万物皆数”的概念变成了现实，探索出数据智能的可行路径，并见证了公司在算法上的进阶之路。

20余载携手共进，华院计算始终走在算法创新的最前沿，徐卫华经历了公司在算法技术上的三次飞跃。华院计算从成立之初到2012年，通过以传统的计算方法和数据处理为核心的计算智能技术，为客户提供基础的数据挖掘、分析等服务，其技术在电信、金融等行业得到广泛应用。

从2012年至2018年，华院计算开发了以让机器学会“听说看触”为代表的感知智能技术，在语音识别、图像识别等领域进行了技术研发和应用拓展，并将该技术应用于多个行业，在电商、医疗、保险等领域得到了验证和发展。

21世纪初，以人工智能为代表的第四次科学和工业革命，让人类进入了信息智能时代，这个时代让科技与产业之间的关联度更加密切，尤其是大语言模型的出现，开启了新一轮的AI热潮。而今，人工智能作为新一轮产业革命的重要驱动力，已成为国家战略竞争的制高点。

在此背景下，认知智能正在步入发展的快车道，华院计算的技术路径聚焦小样本学习、数据偏态、知识与数据融合等新一代人工智能前沿技术研究和方法创新，将领域知识与数据模型相结合，“教会”机器像人类一样思考。

2019年，公司基于认知科学与智能科学的交叉融合开发出认知智能引擎平台。这一任务调度与算法生成平台以元智能体为内核，提供了基础模型库、算法工具集、深度学习推理框架、模型自动精调等通用组件。元智能体通过计算、理解、推理、规划、决策、表达、情感、意识等基础认知智能能力的构建，结合基础模型库，有效实现多模态跨领域的任务智能体高效生成，帮助客户以低技术门槛的方式高效率调用平台模块和功能。

据悉，截至目前该平台已沉淀6万+个基础模型“资源池”，其中的大模型具备支持高达7000亿级规模参数运算能力，能够满足不同行业的多样化需求，为多个行业提供“AI+”的精准解决方案。客户可通过简单问答的方式调用华院计算认知智能引擎平台的核心模块和功能，使企业组织能够有效地将人工智能技术应用于包括生产、运营、决策以及管理等复杂应用场景。

从数据挖掘到机器学习，再到认知智能，华院计算走的每一步都落地有声。在算法上不断创新突破、精益求精，实现了在硬核技术上质的飞跃。

公司重视人才和团队建设，员工的硕博比例超过70%，积聚了一大批在人工智能、数学、计算机、心理学等多个交叉领域的顶尖人才，同时形成了良性互动与协作。“我们的人才是多元化的，数据科学家、算法工程师、行业专家不同专业背景的人协同合作，打破了学科和部门之间的壁垒。”徐卫华表示。

“技术+应用”双轮驱动筑牢底层算法的技术“壁垒”

在大数据全时代的背景下，我国的各个产业都进入了数字化、智能化转型升级的深水区，传统产业对先进技术的需求犹如大树对甘霖滋养的渴望。

华院计算依托斯梅尔数学与计算研究院以及认知智能研究中心，打造了具有较高技术壁垒的底层算法。其自主研发的认知智能引擎平台，结合了知识图谱技术、多模态学习技术、小样本学习技术等，多项技术的融合使其在行业竞争中脱颖而出，覆盖了从底层算法模型到AI平台工具再到行业应用场景，并将触角伸至各行各业。

在社会治理领域，针对当下基层治理的困境，华院计算聚焦人工智能和基层数智化平台相结合，赋能基层减少治理成本，让数字化插上先进算法的翅膀，在基层“遍地开花”。

华院计算法律大模型正以数字法治新范式开启基层治理的崭新篇章。在浙江，通过构建AI驱动的全流程数字化治理体系，赋能信访工作的“五个法治化”，推动基层信访工作朝高效化、规范化转变；以模型驱动数据让业务更加精细化，做到工作有数可依、可知、可视、可析，赋能区域信访工作法治化的问题发现与施策。徐卫华介绍，“我们希望运用人工智能技术让工作人员从繁琐事务中解放，将更多心力投入能传递温暖的民生实践中。”

未来，华院计算基层社会治理大模型的维度还将拓展到公共服务精准化、社会矛盾化解和风险防控、社区治理多元化等多个方面，服务于个性化养老、社会舆情分析与引导，城市资源智能调配等。

在以钢铁、焦化、有色冶金行业为主的智能制造领域，一些企业遇到的最大问题就是如何转型升级实现业务增长的智能化实践。2024年，我国钢铁产业产量为10.05亿吨。钢铁产品的生产工序多样，且环境较为恶劣，其产品的表面缺陷呈多样性和复杂性，缺乏专业工艺知识的人员难以实现精确分类。

华院计算针对这一行业痛点，基于自研的认知智能引擎平台，建立多模态表面缺陷检测算法模型。其认知智能能力全面覆盖配煤、配矿的配料优化，表面缺陷检测及连铸质量判定、加热炉的能耗优化、热轧飞钢智能监控及安全巡检等各个环节，可有效降低配料成本和轧线生产综合能耗，提高产品质量预测和成材率，并实现设备巡检与预测性维护。

目前，华院计算的表面缺陷质量检测技术已在宝武集团、‌新钢集团、金川铜业等国内多家钢铁、焦化和有色企业成功落地。据统计，该平台不仅成功替代了国外表检设备，其分类准确率还超越了国外产品、实现高达85%的检测准确率，部分严重缺陷的分类准确率更是超过95%。

在AIGC领域，华院计算构建数智人全场景应用生态。华院计算依托认知智能引擎平台的多模态理解与生成能力，打造了覆盖交互式智能终端、虚拟直播平台、短视频生成平台的数智人产品体系。

例如，华院计算帮助保险科技行业打造代理人AIGC营销平台，实现“中心化生产+去中心化使用”，助力保险机构统一宣传口径并提升营销效率；在数字文旅行业，通过数智人提供导游导览、云展厅、虚拟直播等服务，结合知识库实现个性化交互，提升用户体验；而在传媒与公共服务领域，华院计算基于自研的大规模多模态预训练技术及少样本可控生成技术为包括第一财经、风芒传媒等广电集团打造数智人主播。仅需采集主持人数分钟自由讲话视频，便创建出了生动的数智人形象，拥有如同真人主播的情感表情、形象气质、语音语调、口唇表情、肢体动作。节目组在后续使用中无需真人出镜，解决拍摄、视频制作周期漫长等一系列问题，可以实现在短时间内即生成一期节目。

在AI for Science领域，华院计算推动科研范式创新。基于认知智能引擎平台的小样本学习、博弈论鲁棒算法等技术，公司构建了多肽药物与小分子化合物筛选平台。该平台通过数据与知识融合的算法模型，成功筛选出治疗神经系统疾病的先导化合物，并进入临床前动物实验阶段，显著缩短传统药物研发周期。

提升模型创新能力让自研算法全面“开花”

自1956年约翰·麦卡锡在达特茅斯会议上首提“人工智能”概念以来，AI已经在历史的长河中走过半个世纪。2022年末，OpenAI推出ChatGPT引爆全球大模型热潮，随后，我国的AI大模型训练也迎来“井喷”，2023年成为中国AI时代开启元年。2025开年，中国大模型应用DeepSeek在苹果App Store美国区免费应用下载榜超越ChatGPT冲上第一。

2月7日，华院计算也宣布旗下认知智能引擎平台支持DeepSeek接入服务，与DeepSeek模型兼容，全力推动AI技术产业落地和全国产化技术能力。

中国AI大模型产业发展正在加速驶入商用落地阶段。据统计，2024年我国AI大模型应用市场规模已经达到157亿元，同比增速达到171%，预计2027年将冲破千亿大关，达到1130亿元。

伴随DeepSeek的火爆出圈，我国在AI领域的探索也在加足马力，活力四射。虽然与美国相比，我国AI模型创新方面仍有差距，在全球著名AI模型和基础模型的产出数量上落后于美国，但中国的大模型能力和性价比在不断攀升，单开源模型正在超越闭源专有模型，模型创新能力正在提速，在垂类行业众多场景不断落地。

这场由算法创新驱动的产业变局，本质上是AI发展从“资源密集型”向“智力密集型”的进化。当模型效率成为核心竞争力，认知智能平台正在扮演新型基础设施角色——既是算法创新的试验场，更是技术转化的连接器。在这场智力马拉松中，决定胜负的不仅是技术突破的速度，更是产业化落地的精度。徐卫华认为，乘着政策和市场的东风，需要进一步加强对认知智能核心算法和模型的研究，提高模型的性能、泛化能力和可解释性，以更好地满足不同领域的应用需求；此外，还需要进一步加强与各行业的融合，针对不同行业的特点和需求，开发定制化的解决方案，实现认知智能技术在行业中的深度应用和价值创造。

站在时代的交替处，华院计算将继续坚持“算法+场景”双轮驱动战略，以认知智能引擎平台和算法研究能力赋能国家未来产业发展，带动AI前沿技术研究与应用创新突破，推动认知智能成为新质生产力的核心引擎。

作者｜马丽      编辑｜吴晓晴