2026 年 9 月 3 日，AMD 在上海西岸美高梅酒店成功举办“芯联生态 智合共赢” 2026 AMD EPYC 行业生态峰会·上海站制造业专场。本次峰会聚焦工业人工智能、高性能计算与制造业数字化融合创新，汇聚制造企业高管、工业信息化从业者及行业生态合作伙伴 472 余位。与会嘉宾围绕高性能算力驱动研发仿真、智能生产、工业质检和工业互联网建设等核心议题展开深入探讨，共同探索制造业智能化发展的新路径。
云轴科技 ZStack （以下简称 ZStack ) CTO 王为受邀出席峰会，并发表题为《从通算到智算：云轴科技 ZStack 制造行业 AI 基础设施实践分享》的主题演讲。
演讲中，王为结合政策趋势、真实客户场景及联合实验室实测数据，系统介绍了 ZStack 携手 AMD 打造的制造业 AI 基础设施联合解决方案。该方案以 ZStack AIOS “智塔”平台为底座，围绕 AIOS 平台建设、企业级 AI 网关治理和 VMware 替代三类典型客户场景，帮助制造企业以“小规模起步、高可用稳定运行、算力精细化分配和平滑利旧”的方式，稳步迈入智算时代。
王为在演讲中表示，随着工业 4.0 深入推进，人工智能正逐渐从辅助工具转变为重要生产要素。全球制造业智能化升级需求持续增长，进一步推动工业 AI 相关市场加速发展，企业底层基础设施面临的需求也随之发生变化：既要提供支撑大规模并行计算的算力资源，也要具备处理海量传感器并发数据的吞吐能力。同时，灵活的资源调度机制也成为打破算力孤岛、保障业务连续性的关键技术底座。
制造业中的高科技制造、汽车制造、生物制药、重工机械和轻工零售等多个细分领域有着明显的差异化需求，例如：
半导体行业需要通过研发仿真算力调度、缺陷检测和供应链风险预警等能力，加快产品研发迭代并提升供应链稳定性；
汽车制造行业需要通过 3D 碰撞仿真、工艺与质量分析、售后诊断及工程师助手等能力，提升整车与关键零部件的制造质量，为车主提供更加及时、可靠的售后服务；
轻工零售行业则需要借助个性化营销、反假溯源知识库和智能客服等能力，更快响应潮流与消费需求变化，并通过可信溯源增强消费者信任。
为了满足不同行业的差异化需求，ZStack 构建了由应用层、模型层、算力层，以及贯穿各层的统一接入与治理能力组成的完整体系，将通用 AI 能力转化为行业场景中可落地、可运营的生产力。
在应用层，Zentrix 统一网关提供 Agent、RAG、LLMOps 等 AI 开发与治理能力，并与 PLM、ERP 等核心业务系统连接；在模型层，平台提供开源模型和本地模型仓库，支持模型微调、推理与评测；在算力层，平台通过 GPU 池、虚拟机、容器和裸金属等资源形态，结合多租户管理、资源计量和计费能力，支撑算力统一运营。
贯穿各层的统一接入与治理体系，则通过 Token 管理、模型路由、安全护栏和 MCP 市场等能力连接模型与业务，打通 AI 能力落地的“最后一公里”。
ZStack通过与AMD EPYC（霄龙）处理器的调优，有效提升LLM推理的前后处理，并利用AMD EPYC CPU的高核心和大内存带宽，提供更高的虚机和容器密度，从而提升整体方案的ROI。
目前，ZStack 解决方案已在制造业客户场景中得到验证，帮助客户实现从传统虚拟化向 AI 智算的平滑演进，逐步完成从通算到智算的能力升级。
01 / MAAS PLATFORM
实践场景一：某轮胎生产企业基于 CPU + GPU 构建模型即服务（MaaS）平台
该企业正在推进数智化战略升级，具体诉求主要包括三个方面：一是部署 AI 算力虚拟化管理平台，对 AI 算力资源进行动态、弹性管理；二是上线 DeepSeek-OCR、Reranker、MinerU 等模型服务，并接入商业大模型；三是利用 AI 能力提升产品成品率和整体工作效率。
针对上述诉求，ZStack 提供了以下解决方案：
01 对 CPU 和 GPU 算力资源进行虚拟化，构建可灵活调度、统一管理的算力资源池；
02 快速完成 DeepSeek-OCR、Reranker、MinerU 等模型的导入、部署与验证，并将模型发布为可供生产系统调用的 API；
03 同时提供 OCR、内容重排和文档解析等服务，并通过智能体赋能管理、财务及业务系统，推动模型能力进入实际生产流程。
02 / AI GOVERNANCE
实践场景二：某药品研制企业构建安全合规的一站式 AI 智能中枢平台
受 GMP 法规约束，该企业需要在本地部署多类模型，构建生物医药垂直领域知识库和 AI 开发助手，并建立完善的管理与审计机制。
与此同时，不同研发团队的 Token 使用量需要分别计量和核算；应用数据、调用日志及中间产物需要全程留痕、完整可追溯，以保障系统可靠运行并满足生产流程合规要求。
针对上述需求，ZStack 基于 Zentrix 企业级 AI 网关，为客户交付了一套统一的 AI 接入与治理方案：
01 统一接入主流大模型，支持业务低成本迁移和故障自动切换，降低模型服务异常对业务的影响；
02 支持 22 种脱敏规则和全链路审计，并由网关统一托管访问凭据，降低分子式、临床数据等敏感信息泄露的风险；
03 将 LIMS 实验系统和文献库快速封装为 Agent 可调用工具，降低研发人员使用 AI 工具的门槛；
04 实现模型调用全量留痕和 Token 级计量，将资源消耗准确核算到不同研发管线与课题组，在满足 GMP 合规要求的同时，支撑 FinOps 精细化成本管理。
03 / INFRASTRUCTURE EVOLUTION
实践场景三：多基地、多车间制造企业的“VMware 替代与存量设备焕新”
这类企业既希望保护既有 VMware 投资，又需要逐步向云化和智算演进，核心诉求集中在降低许可证及运维成本、提升资源利用率，以及平滑承接 AI 应用负载等方面。
针对上述需求，ZStack 提供了三条演进路线：
01 通过虚拟化替代，快速承接轻量级资源池；
02 通过超融合替代，实现一体化运维和多副本高可用；
03 通过云平台升级替代，支撑集团级云化治理。
三条路线均可配套“评估盘点—迁移实施—业务验证—统一运维—持续优化”的完整闭环，在保护既有投资的同时，帮助企业降低许可证及运维成本、提升资源利用率，充分释放存量设备价值。
面向制造业 AI 智能化转型，ZStack 携手 AMD 打造 AI 基础设施联合解决方案，以 ZStack AIOS “智塔”平台与 AMD EPYC 算力平台为基础，面向五类制造业场景的差异化需求，帮助企业从小规模场景起步，在保护既有投资的同时逐步完善智算能力。
通过持续、稳健的技术演进，制造企业能够完成从传统通用计算向智能计算的能力升级，让 AI 真正进入研发、生产和管理流程，转化为生产场景中可落地、可运营的生产力，为制造业高质量发展注入新动能。
