联想 X 赞奇 | 共建 AI 生态，携手发布软硬协同的AIKnow智能体工作站

最新推荐文章于 2025-12-16 18:22:05 发布
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#人工智能 #大数据 #gpu算力 #ai #NVIDIA

5月8日，联想在上海举办中国合作伙伴大会。赞奇科技作为联想ISV核心生态伙伴之一，正式发布“赞奇AIKnow智能体工作站”。该方案深度融合联想工作站与赞奇AIKnow智能体开发平台，实现软硬协同，为企业提供开箱即用的AI开发解决方案，大幅降低智能体部署门槛。

赞奇AIknow是由赞奇科技开发的一站式无代码智能体开发平台，通过整合主流的大语言模型（如Qwen、DeepSeek、ChatGLM等）、企业内部知识库、丰富的插件工具生态和可视化工作流编排，以强大的可控能力和简单快捷的落地能力助力使用者业务需求达到高度的自动化和智能化。

通过与联想工作站融合，赞奇AIknow智能体工作站可帮助用户实现：
 

  • 效率跃迁：预装优化的本地模型+即用型插件库，缩短前期部署周期；
  • 安全可控：数据全程本地化处理，规避云端敏感信息泄露风险；
  • 本地系统集成：深度兼容企业ERP/CRM等既有系统，支持API对接与模块化定制开发。

未来，赞奇与联想将持续深化合作，针对制造、医疗、能源等行业推出垂直场景解决方案，助力企业 AI 应用实际落地。

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​‌ANSYS的网格划分方法包括自动网格划分、四面体网格划分、六面体网格划分、扫掠网格划分和多区域网格划分等方法。‌这些方法各有特点，适用于不同的几何体和计算需求。​
qq_15963745的博客
10-13 1521
‌‌这些方法各有特点，适用于不同的几何体和计算需求。自动网格划分是一种智能的网格划分方式，能够根据输入的几何模型和网格参数自动生成适宜的网格，适用于不同种类的几何体情况，减少了人工操作的工作量。四面体网格划分适用于三维和二维情况，依赖于协调分片算法或独立分片算法将区域划分为一系列四面体单元。六面体网格划分适用于三维情况，能够提供准确的几何表达和较高的运算效率。扫掠网格划分适用于形状对称的区域，能够大幅度减少计算资源使用。
赞奇AIknow携手华为昇腾，打造中文特色AI智能体生态，加速企业智能化落地
XDEMO_的博客
04-25 1056
在AI加速产业转型的趋势下，赞奇AIknow依托华为昇腾云服务的强大算力和华为云MaaS平台的模型调优能力，打造出兼具中华文化特质与本土化智能体验的AI智能体应用。AIknow通过模块化智能体编排平台，实现多模态输入处理、低代码开发与跨系统集成，助力企业在制造、客服、文旅、媒体等行业高效部署AI解决方案，打破数据孤岛，提升决策效率。结合DeepSeek大模型的高性能推理能力，赞奇AIknow正成为企业数字化转型的数智中枢与创新引擎。
上影昊浦 X 赞奇：AI+影视实际落地案例，打造智能影视新生态
Xsuperzone的博客
09-17 1044
上影昊浦社区建设涉及上海科技影都 AI 创制生态中心、上影制作一站式服务平台、高科技影棚群、数字后期制作板块、青年人才公寓及社区配套。赞奇科技作为上影昊浦合作伙伴之一，在等方面展开合作，共同推动了包括等多个核心项目落地。上影昊浦智慧产业社区实拍图。
联想携手ISV“行业私厨”，让智能体落地实践端上行业“餐桌”
脑极体
05-14 652
联想中国区政企业务群AI工作站总经理陆远介绍到，在现实业务场景中，学校、医院、实验室、专业办公场景等，不能接受过大的噪声，又需要在身边随时随地用到大模型和智能体，这时候，智能体工作站是各个行业与AI的最短距离。在蜜度看来，模力通像充满朝气的少年，联想给了它很强健的体魄。更重要的是，联想的这一举措标志着一个新时代的到来，在这个时代中，AI不再仅仅是一个高高在上的概念，而是每一个企业都能轻松触及的工具，这会极大地释放各行各业的智能体需求与生产力，也驱动联想及ISV的智能体工作站与智能体一体机业务高速增长。
赞奇AIknow知识图谱能力/案例介绍
XDEMO_的博客
04-23 1171
AIknow平台为融媒体行业提供智能化解决方案，支持本地化部署大模型和AI技术，实现高效新闻检索与政策文件管理。其核心功能包括零代码流程编排、多模态数据处理和负载均衡架构，确保安全合规。实际应用中，AIknow通过RAG技术显著提升检索效率80%以上，并支持历史资料数字化整合。平台还可扩展至智能客服等场景，助力融媒体机构实现全流程智能化升级。
华为云桌面携手伙伴共建繁荣生态
HLWQHKJ的博客
12-22 214
首先是创作流程的一站式——在华为云上，企业可按需获取海量云上资源和媒体能力，跨终端、跨网络、跨地域地便捷访问及流畅使用，从而更自由、灵活、高效地完成创作；设计师云工作站是华为云联合赞奇，基于Workspace打造的超高清云工作站，实现了国内首个一站式云上数字化创作的SaaS服务——涵盖工业仿真、建筑设计、游戏设计、影视动画、虚拟制作等领域，通过云工作站、云盘、软件中心、云渲染等功能，整合打通了各行业设计者业务全流程，现已服务洛克特影视、湖南小飞侠等数百家客户。
赞奇云工作站：华为UCD专家联合共创「皮肤换新」大动作！
XDEMO_的博客
10-25 474
华为UCD专家联合共创「皮肤换新」大动作！
赞奇云工作站上玩《黑神话：悟空》常见问题答疑
XDEMO_的博客
09-03 1368
赞奇云工作站上玩《黑神话：悟空》常见问题答疑
Qwen3 震撼发布，赞奇深度测评倒计时！
Xsuperzone的博客
04-30 262
赞奇也立刻着手使用8卡 H20 141GB 进行本地化部署，预计在五一节后发布Qwen3的并发测试报告，看看其实际应用体验究竟如何。 关注知乎并私信即可优先获取测试报告！
赞奇云工作站出席华为云音视频峰会，升级发布共创产业新未来
XDEMO_的博客
10-31 251
赞奇云工作站出席华为云音视频峰会，升级发布共创产业新未来
AI云端部署与本地部署的优势对比
XDEMO_的博客
07-18 3753
随着人工智能技术的飞速发展，企业和开发者们在选择AI解决方案时面临着两种主要的部署方式：云端部署和本地部署。每种方式都有其独特的优势和局限性，但近年来，AI云端部署因其灵活性和成本效益受到了越来越多人的青睐。
生成式 AI 模型训练实践 | 使⽤ NVIDIA NeMo 框架实现 TTS 的训练和推理应用
Xsuperzone的博客
08-22 1193
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ChatGPT也能助力建筑设计，这么智能？
XDEMO_的博客
03-13 5516
什么？ChatGPT也能助力建筑设计“狂飙”。
本地部署 Dify，构建智能内容生成工作流
Xsuperzone的博客
08-06 414
同时在上述图片中这个界面，我们可以更改使用的模型，并调整相应的参数，去满足不同用户的定制化需求。提示词生成好后，下一步就是投进 Flux.1 模型中进行文生图，这一步主要就是。，将图片内容详细解析为一段文字。由于用户一般输入的是不易被 AI 理解的语句，所以此步骤制作了一个。通过此模块将解析后的文字生成一段音频，同时。，男女声皆有，语音生成质量优秀，适用于。中，为客户提供安全可控、即插即用的。在这个Dify工作流中，主要由。，对图片内容进行更细致的解读。个重要部分组成，如下图所示。它可以根据用户的需求，
AI 工具实战测评：从技术性能到场景落地的全方位解析
最新发布
hello world/linux
12-16 423
​如何用AI处理音乐音频消除作品信息里的 AI 痕迹-程序员音乐人卓伊凡
一颗优雅草科技-央千澈的优快云博客~只想无穷无尽的学习~作息早8-晚8
12-11 1618
​如何用AI处理音乐音频消除作品信息里的 AI 痕迹-程序员音乐人卓伊凡
以太联的自愈功能与看门狗机制解析
suzhou_speeder的博客
12-15 740
看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
精品数据分享 | 锂电池数据集（七）同济大学电池数据集
12-11 1279
本期继续分享一篇Nature communicationTop论文公开锂离子电池数据，划重点-数据集开源，代码开源！！！
Transformer架构的原理是什么？
SACKings的博客
12-15 695
对于“Thinking”这个词，它的输出向量可能包含了90%它自己的信息和10%“Machines”的信息。而对于“Machines”，它的输出可能包含了70%它自己的信息和30%“Thinking”的信息。Transformer 架构的原理是理解现代大模型（如 GPT、BERT、T5 等）的基石。正是因为这些原理上的优势，Transformer才取代了RNN和CNN，成为了当今AI大模型时代的统治性架构。的（打乱输入顺序，输出可能不变），它没有内置的位置概念。Q·K 然后Softmax。
本地ai私有云部署
03-19
<think>好的，用户想了解如何在本地部署AI私有云，需要具体的方案和教程。首先，我需要结合用户提供的三个引用内容，特别是引用[1]和[3]提到了本地部署所需的网络设备、解决方案和学习资源。引用[2]则对比了云端和本地部署的优势，强调了赞奇云工作站在资源整合和高性能算力方面的支持。 首先，用户的需求可能包括硬件要求、软件配置、网络设置、安全措施以及具体的实施步骤。需要确保回答覆盖这些方面，并且结构清晰。根据引用[1]，本地部署需要交换机、路由器等网络设备，这可能涉及到内部网络的搭建。引用[3]提到的大模型学习线路和实战案例，可能对用户后续的学习和应用有帮助，应该作为附加资源推荐。 接下来，我需要组织步骤，可能分为硬件准备、软件环境搭建、网络配置、安全策略、部署与测试、维护优化几个部分。每个部分需要具体说明，比如硬件部分要提到服务器规格、GPU要求，软件部分涉及操作系统、虚拟化工具、容器化部署等。安全方面，引用[1]和[2]都提到了域控策略、多副本机制，这些需要包含进去。 可能还需要考虑用户的实际应用场景，比如是否需要高性能计算资源，或者是否有特定的数据隐私要求。引用[2]中的赞奇云工作站可以按需租赁，但用户明确要本地部署，所以重点放在内部资源的配置上。 另外，用户可能对教程的详细程度有要求，所以需要提供分步指南，并推荐相关学习资源，如引用[3]提到的书籍和实战案例。同时，要确保语言简洁，技术术语解释清楚，避免用户理解困难。 最后，生成相关问题时要围绕部署的难点、优化方法、成本控制、安全措施和应用场景，帮助用户进一步探索。</think>### 本地 AI 私有云部署方案及教程 #### 一、本地部署核心要素 1. **硬件要求** - **服务器集群**：需配置高性能 GPU 服务器（如 NVIDIA A100/H100），支持大规模并行计算。 - **存储设备**：采用分布式存储系统（如 Ceph 或 GlusterFS），满足大模型训练所需的高吞吐量。 - **网络设备**：部署高速交换机（如 10Gbps 以上）和路由器，确保节点间低延迟通信[^1]。 2. **软件环境搭建** - **操作系统**：推荐使用 Ubuntu Server 或 CentOS，支持容器化部署。 - **虚拟化工具**：通过 Kubernetes 或 Docker Swarm 管理容器集群。 - **AI 框架**：安装 PyTorch、TensorFlow 等框架，并集成 CUDA 加速库。 3. **网络配置** - 搭建私有局域网（VLAN），隔离外部网络以提升安全性。 - 配置负载均衡器（如 Nginx），优化计算资源分配。 #### 二、分步部署教程 1. **硬件组网** ```bash # 示例：配置网络交换机 VLAN vlan 100 name AI-Private-Cloud switchport access vlan 100 ``` 需根据实际设备型号调整命令。 2. **部署 Kubernetes 集群** ```bash # 使用 kubeadm 初始化控制节点 kubeadm init --pod-network-cidr=10.244.0.0/16 ``` 安装 Calico 网络插件实现容器间通信。 3. **AI 环境容器化** ```dockerfile # Dockerfile 示例（PyTorch 环境） FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 RUN pip install transformers datasets ``` #### 三、安全与维护 1. **安全策略** - 实施基于域控的访问控制（如 LDAP 集成）[^2]。 - 启用自动多副本存储机制，防止单点故障[^2]。 2. **监控体系** - 使用 Prometheus + Grafana 监控 GPU 利用率、网络延迟等指标。 - 配置日志聚合系统（ELK Stack）分析运行状态。 #### 四、优化建议 - **混合云架构**：非敏感计算任务可结合赞奇云工作站按需扩展算力。 - **模型压缩**：采用量化（Quantization）、知识蒸馏等技术降低部署成本。 ---
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