当大模型从能力验证走向业务系统，行业关注点正在从“模型能做什么”进一步延伸到“系统能否稳定运行、成本能否持续优化、方案能否快速复制”。算力也不再只是峰值参数，而是由芯片、板卡、服务器、软件工具链、模型适配、运维体系与行业知识共同构成的系统能力。

昨天（7月31日）下午，“芯算融合·智赋产业——异构算力驱动大模型应用落地”交流会在苏州国际博览中心举行。活动由苏州异格技术有限公司、新华三工业互联网有限公司、苏州国际科技园（SISPARK）共同承办，来自政府、产业、学术、投资及生态合作伙伴的嘉宾齐聚现场，围绕大模型推理提效、异构计算协同与行业规模化部署展开交流。

围绕“基础技术—系统平台—行业实践—生态协同”的逻辑，本次交流会设置六场主题分享。嘉宾从学术前沿、产品工程、制造实践、芯片封装、云边协同和运行时平台等不同维度，勾勒出大模型应用落地所需要的完整能力链。

清华大学教授李宗鹏以《算力时代网络编码技术与FPGA应用》为题，分享网络编码与FPGA结合的技术路径及其在提升网络效率、灵活适配复杂数据通路方面的研究与应用价值。

苏州异格技术有限公司AI首席专家郑学明，以《算力到生产力：FPGA异构一体机赋能企业AI落地》为题，从“算力竞争正从芯片走向系统”出发，介绍EagleSys K1的CPU、GPU与FPGA异构架构、A/F分离思路以及企业AI从技术验证走向持续运营和生产力提升的路径。

新华三工业互联网有限公司首席运营官刘淑英，以《AI赋能智能制造的思考与实践》为题，从产业实践出发探讨AI进入制造现场时面临的业务、数据、系统与组织协同问题。

齐力半导体（绍兴）有限公司CEO谢建友，以《先进封装在大规模AI智算芯片领域当中的发展路径》为题，解析先进封装对高密度集成、系统带宽与智算芯片演进的重要意义。

中国移动云公司高级方案经理吴刚，以《移动云驱动企业数智化发展新范式》为题，分享移动云如何与行业场景结合，推动企业数智化应用向更深层次发展。

北京逐明科技有限公司CEO许立宪，以《AI RUNTIME——让AI从“云端”走进“物理世界”》为题，聚焦模型、算力与物理设备之间的连接，讨论AI Runtime在端侧和现实场景中的作用。

在圆桌对话环节，明智资本创始合伙人彭英芳担任主持人，新华三工业互联网有限公司首席运营官刘淑英、苏州异格技术有限公司首席科学家王强、齐力半导体（绍兴）有限公司CEO谢建友、北京逐明科技有限公司CEO许立宪、北京中科睿芯科技集团有限公司副总经理梁彦共同参与讨论。

围绕“从异构算力到行业落地：AI推理提效与规模化部署路径”，嘉宾们从企业真正需要什么样的算力谈起，进一步讨论了异构计算的适用边界、推理效率的评价指标、软件生态的关键短板，以及云、边、端协同和行业方案复制等问题。讨论形成的共识是：AI落地不能只看峰值算力，还应综合衡量吞吐量、端到端时延、单位能耗、部署周期、稳定性和总体拥有成本；要实现规模化交付，还需要芯片、服务器、模型、软件平台、系统集成商与行业客户共同完成闭环。（苏报融媒记者 董捷 通讯员 国科萱/文）