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无问芯穹夏立雪：智能体带来Token分层，国产芯片适配效果明显提升_我的网站

A |     　　中新社北京8月24日电 (记者 刘亮)中国工信部24日在北京举行的一场媒体圆桌会上介绍，北斗卫星导航系统目前不仅在重点行业领域已实现深度应用，在大众消费领域的应用也已取得明显进展。    “今年上半年公司Token调用量7个月增长40倍，其中95%以上的推理任务来自智能体（Agent）需求。

B | ”          在2026WAIC期间，无问芯穹CEO夏立雪在接受澎湃新闻记者等媒体采访时表示，目前无问芯穹已在全国纳管16种不同架构芯片、合计3.7万P算力，过去一年已将推理成本降低至十分之一，未来全链路协同下仍有90%成本下降空间。　　工信部当天公布，截至2025年底，国内主要行业领域的北斗终端设备保有量已接近4000万台/套，同比增长近24%，在重点行业领域的综合应用渗透率已约90%。

C | 在交通、农业、公安、广电、移动通信等5个行业或领域的北斗终端设备应用数量均已超过200万台/套。　　在大众消费领域，北斗应用也多点开花。

D |          夏立雪认为，当前AI行业的核心矛盾从未改变：需求是指数级增长，芯片供给的增长是线性的，单纯堆芯片已经追不上需求增速。“大家不是觉得AI没用，是觉得它有点贵——这本身就是供不应求的信号，如果供大于求，大家只会觉得它没用。”          过去三年推理成本的下降，已经带动了第一批场景落地；他判断未来全行业仍有至少90%的成本下降空间，来源不只是单点技术优化，而是全链路协同：跨域异构集群的资源池化、PDD等新架构的普及，以及场景端的需求分层。         夏立雪认为，真正的生产力应该是“资源规模×Token生产效率×Token转化为生产力的效率”。例如，在共享两轮车领域，截至2026年上半年，超1400万辆共享两轮车完成北斗独立定位上车应用，占国内市场保有量的90%以上。目前全行业还在共创价值衡量指标，本质是计量每个Token产生的实际经济价值，推动行业从“按Token数量计费”转向“按最终价值计费”。

E | 汽车领域，官方指导多家重点车企加快推进北斗独立定位前装应用，将北斗独立定位技术路线纳入未来发展规划，目前已出厂车辆数量超100万。

F | 　　同时，智能手机领域，2026年上半年，国内市场手机总出货量1.33亿部，超98%支持北斗定位。         据了解，今年上半年，无问芯穹Token增量几乎全部来自Agent。“95%以上的推理任务跑的都是智能体相关任务，不管是直接服务大模型厂商，还是直接服务垂类客户，最终需求都来自Agent落地。北斗短报文应用方面，官方推动将北斗短报文业务纳入基本通信服务管理，截至2026年上半年，累计发展北斗短报文用户超5500万。　　北斗规模应用城市试点工作，是加快推动全国北斗规模应用的重要抓手。”夏立雪表示，目前代码生成、文娱营销、基础设施运维、具身智能、制造、电力、法律等行业都已经在大规模使用AI。

G | 2024年7月，工信部正式启动北斗规模应用试点城市工作。

H | 截至今年上半年，39个城市试点累计推广北斗独立定位应用终端超1200万台(套)。         针对行业普遍关注的Token标准化问题，夏立雪明确判断：Token必然分层，且分层已经在发生。未来会出现面向高端复杂任务的高价值Token，也会有面向简单场景的高性价比Token。         这种分层直接带动了过去一年国产芯片的落地进展。其中，大众消费领域超720万台(套)，工业制造领域超460万台(套)，融合创新领域超100万台(套)。他坦言，国产芯片适配效果的明显提升，一半来自技术端解决了跨集群调度、负载均衡等问题，更核心的原因是Agent带来了任务分层：智能体会派生大量不同复杂度的子任务，不需要所有任务都跑在最高端的芯片上，国产芯片可以承担自己擅长的任务，不用再“硬扛”最复杂的大模型训练负载。　　今年1至6月，39城在各领域新增北斗独立定位应用296万台(套)，同比增长约30%。         “不同芯片各有侧重，都能在价值金字塔里找到自己的位置，不用浪费资源杀鸡用牛刀。多个城市在共享两轮车、巡游出租车、公务用车、农用机械、警用装备等特定领域已实现100%应用北斗。”          夏立雪透露，目前无问芯穹已经在和行业客户探索多模型协同的分层交付模式，通过不同能力的模型配合完成任务，直接为最终结果负责。         对于今年的热点话题物理AI，无问芯穹宣布将具身智能场景纳入Token工厂的覆盖范围。         夏立雪表示，AI必然从数字世界走向物理世界，云侧GPU、边缘节点、机器人本体的算力都应该被纳入统一资源池调度，而团队过去在大规模云侧强化学习、跨集群调度上积累的能力可以直接复用，其发布的RLinf新版本已经实现真机渲染、训练到推理的全链路云边协同，Mizar-Robo推理优化方案已经和星海图、云深处等具身机器人厂商达成合作，优化机器人端侧推理效率，形成“机器人采集物理世界数据-云侧强化学习训练-端侧推理落地”的闭环。

I | “我们不做机器人本体，就做好具身场景的Token工厂，给伙伴们提供低成本的弹药，让他们能以更低的成本推产品、拓市场。”          谈到AI赛道的行业竞争，在夏立雪看来，AGI不是单一公司能完成的使命，当前行业供需缺口还在持续扩大，只要技术能创造效率价值就有商业空间。近期智谱GLM、月之暗面Kimi等清华系开源大模型登顶国际榜单，中国的开源生态是核心优势，开源让技术、数据、资源能更快流动形成闭环，带动全行业效率提升。         当天，无问芯穹公布Agentic Infra 的“前店后厂一中心”战略布局，涵盖三大核心技术能力与产品服务体系：“算力集散中心”：Agentic Infra 自主式基础设施平台；“Token工厂”：Agentic MaaS 大模型服务平台；“AI生产力商店”： Agentic Infra 行业解决方案。

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Published on:14:06:33