近日，北京海致科技集团股份有限公司（以下简称“海致”）旗下海致星图院士专家工作站获北京市科协批复完成战略升级，研发重心全面聚焦知识图谱与大模型融合前沿领域。该工作站由中国工程院院士、海致科技首席科学家郑纬民领衔，自2021年成立以来深耕高性能图计算国产化攻关，此次升级标志着国产基础软件在可信AI落地、算力效率优化领域实现关键突破。
在今年WAIC期间，郑纬民院士深度剖析国内AI算力结构性痛点，解读图模融合技术价值与TaaS产业新趋势，明确主权AI产业的突围路径。郑纬民院士强调，国产AI产业的突围不能只靠硬件堆砌，必须依托底层基础软件创新、产学研深度融合，打通技术落地堵点，构建自主可控的产业生态，这也是本次工作站战略升级的核心初衷。
AI算力结构性矛盾凸显，生态自立成核心短板
当前国内AI算力基础设施处于转型关键期，呈现显著的结构性失衡：受海外芯片出口管制影响，高端AI算力持续紧缺，而国产中低端算力因软件生态不完善、调度效率不足，出现大面积闲置、供过于求的问题。针对这一产业现状，郑纬民院士明确指出：“算力自主、算法自强、生态自立是主权AI的三大核心支柱，现阶段产业最大短板并非硬件算力，而是生态自立，这也是国产芯片难以从‘能跑’走向‘愿意用’的核心原因。”在他看来，国内算力产业长期存在“重硬件、轻软件、弱生态”的误区，单纯堆砌芯片、扩容算力基建，无法解决算力利用率低下、适配性不足的核心问题，不完善的软件生态，让大量国产算力资源陷入“闲置无用、有价无市”的困境。
随着AI规模化落地，国内Token消耗两年激增千倍，智能体应用的普及进一步拉高高质量Token产能需求。但行业普遍存在“算力充足、Token产出不足”的问题，多数算力基建仅堆砌硬件，缺乏全链路系统优化，大量算力资源被无效损耗。郑纬民院士对此表示，当前芯片制程逼近物理瓶颈，依靠硬件迭代提升算力的路径成本高、难度大、见效慢，“算力增量有限，算力提质无限，依托基础软件与算法优化实现算法补算力，盘活存量闲置算力，是当下破解算力供需错配最高效、最可行的路径。”
依托院士工作站产学研体系，海致科技自主研发的AtlasGraph国产分布式图数据库，打破全球性能纪录，可提升大规模关联数据查询、图遍历和复杂关系计算效率，减少部分场景中的全量数据扫描、重复计算与无效上下文输入，为提升AI系统整体资源利用率提供基础软件支撑。郑纬民院士直言：“高性能图计算是我国AI领域有望率先突破卡脖子困境的关键赛道，依托国产化图计算技术，能够最大化挖掘存量算力价值，补齐国产算力生态的核心短板。”该技术的落地应用，为“算法赋能算力、软件弥补硬件短板”提供了坚实的产业落地支撑。
图模融合破解大模型幻觉，筑牢可信AI产业底座
大模型概率性输出的“幻觉”问题，始终是金融、政务、能源等高精尖场景规模化落地的核心阻碍。针对这一行业痛点，郑纬民院士团队与海致联合提出图模融合技术方案，打造“知识图谱+大模型”的协同架构，从底层重构AI可信体系。
该架构依托知识图谱承载标准化、可溯源的确定性行业知识与业务逻辑，依靠大模型处理非结构化数据与自然交互，实现“刚性知识约束+柔性智能生成”的左右脑协同模式，大幅提升大模型推理的事实一致性，从根源规避AI错误风险。
郑纬民院士表示，知识图谱以结构化、可验证、可追溯的方式组织领域知识，能够为大模型提供事实约束和推理依据，从而降低幻觉风险，提升结果的一致性、可解释性与可审计性。实测数据显示，在多个行业场景的验证中，图谱增强能够明显改善大模型在复杂关系推理、事实核验和业务规则执行方面的准确性与稳定性。2023年，工作站推出的Atlas LLM图模融合应用平台，已在电力、供应链、金融风控等行业落地商用，解决了高合规场景的AI应用痛点。
据了解，海致院士工作站搭建了“长周期、深绑定”的产学研协同机制，打通技术从实验室到生产线的最后一公里。团队曾斩获中国计算机学会科技进步卓越奖，海致星图亦作为核心单位参与两项图智能国家标准制定，夯实了国产图计算领域的技术与标准话语权。郑纬民院士直言：“一流科研要立足产业实际，既要潜心钻研底层技术，也要将科研成果服务于产业发展，把文章写在祖国大地上。”
AI产业迈入TaaS时代，海致科技共筑国产AI新生态
郑纬民院士指出，随着大模型进入规模化应用阶段，以Token生成效率、服务质量和单位成本为核心的TaaS（Token即服务）正逐步成为行业性基础设施，Token已成为AI产业的“新石油”。相较于MaaS（模型即服务）阶段聚焦模型能力供给，TaaS时代的核心竞争，是高质量Token的高效生产、调度与低成本供给，价值评判标准也从单纯的硬件峰值，转向算力转化效率与场景落地能力。
“AI产业的竞争逻辑已经彻底改变，过去比拼模型参数、硬件算力峰值，未来核心比拼的是高质量Token的产出效率、算力利用效率和场景落地实效，TaaS将成为国产AI生态弯道超车的核心赛道。”他认为，国内AI产业想要突破内卷式竞争，必须构建自主的Token生产、治理、服务体系。
为适配产业新趋势，海致科技联合趋境科技布局TaaS基础设施建设。一方面，通过计算架构与推理系统的深度优化，提升大模型服务效率，推动算力资源向Token生成能力转化；另一方面，依托图数据库、图本体与知识治理技术，将企业数据转化为可计算、可推理的知识资产，并结合智能体驾驭平台实现模型、知识、工具与业务流程的深度融合。
在国产芯片推理性能存在短板的当下，图计算成为“软件补硬件”的关键抓手。通过全栈国产化解决方案落地，以国产算力底座搭配图模融合落地能力，可快速适配各行业场景，持续完善国产AI软硬件生态，推动产业从技术突破走向规模化价值落地。郑纬民院士表示：“国产AI发展不能坐等硬件突破，要用好基础软件的柔性优势，以图计算、图模融合技术优化算力链路、降低损耗、提升效能，通过软件优化补齐硬件短板，构建软硬件协同的自主生态，这是主权AI突围的最优路径。”
当前国产AI产业正处于硬件突围、软件补短板、生态建体系的关键攻坚期。郑纬民院士领衔的工作站战略升级，锚定产业核心痛点，以图模融合、高性能图计算、TaaS基础设施为核心路径，走出了一条自主可控的AI创新发展道路。郑纬民院士表示：“人工智能产业的自立自强，核心是底层技术自主、产业生态自主、场景应用自主，我们将持续深耕图计算与图模融合核心技术，攻克可信AI、高效算力调度等关键难题，助力国产AI技术从单点突破走向体系化领跑。”
