紫光云发布两大行业垂类大模型，驱动工业与芯片双领域AI升级

3月23日消息，近日，在第二十二届天津工博会期间，紫光云公司举办2026新品发布会，正式推出面向工业制造和芯片半导体领域的“紫鸾工业图纸大模型”与“紫鸾芯片设计大模型”，并同步发布配套的行业智能体。

紫光云公司总裁王燕平表示，当前人工智能技术已进入“深水期”和“深化期”，业界不再讨论AI技术是否重要，而是聚焦于如何将AI技术落地并创造实际价值。“在B端政企市场，AI技术的应用进程相对缓慢，但其所能创造的经济与社会价值远高于消费端。”王燕平强调，政企市场更需要全链路的整体解决方案，而非单一的技术或产品。

紫光云现阶段的核心战略是围绕AI重塑核心竞争力，聚焦政企市场，构建AI+行业的解决方案及服务。其中，工业与芯片半导体是紫光云确定的主要场景。此次发布的两大行业垂直领域大模型，正是紫光云"算力-数据-应用"三位一体闭环体系在实体经济和高端制造领域的实践落地。

紫鸾芯片设计大模型：AI赋能，芯片研发周期缩短一半

紫光云首席技术官柳义利详细介绍了紫鸾芯片设计大模型的技术突破与应用价值。他表示，传统芯片设计周期通常为24个月，而通过AI赋能，可将周期压缩至12个月以内，同时提升芯片PPA（功耗、性能、面积）5%至10%，资源利用率提升至70%以上。

这一突破性成效源于紫光云在芯片设计领域的深度积累与技术创新。紫鸾芯片设计大模型采用 “大模型+专用小模型+传统算法”的混合架构，整合了五大EDA厂商的手册内容、新紫光集团内部研发经验及海量设计数据，构建起覆盖前中后端全流程的智能体系统。

同时，紫光云为芯片设计场景开发了五个智能体，分别对应芯片设计不同环节：

AI智创：根据规格书自动生成RTL代码，生成SDC约束文件，优化设计规格，撰写项目报告，大幅缩短前端编码时间。

AI智检：相当于专家系统，在每一个设计活动节点自动检查输入输出，将专家经验融入开发过程。例如，当遇到EDA工具报错时，AI可自动检索数千页的手册和日志，提供精准解决方案，赋能初级员工。

AI智分：聚焦PPA多参数多维度的最优解，通过核心算法实现设计分析与优化。

AI智答：快速为工程师提供学习材料和问题解答，提升知识获取效率。

AI智寻：在参数寻优、自动布局布线等场景中发挥作用，利用传统算法与AI结合找到最优路径。

柳义利向TechWeb进一步解释了紫鸾芯片设计大模型助力企业芯片设计周期缩短的具体路径，包括：

前端代码自动生成：AI理解规格书后，可自动生成相应模块的RTL代码，并集成企业私域IP，大幅减少人工编码时间，且质量稳定。

智能问题定位：工程师大量时间耗费在问题定位和文档查阅上，AI智检智能体可自动解析错误码，快速定位问题根源，显著提升调试效率。

参数寻优加速仿真：芯片后仿真阶段需反复尝试参数以获得最优PPA，传统依赖经验试错耗时漫长。AI通过参数寻优算法快速找到最优解路径，减少仿真迭代次数，效率提升至少50%。

全流程数据拉通：紫光云天工设计平台实现了从前端代码到后端验证的全链路数据拉通，各环节信息无缝衔接，避免重复迭代，整体开发效率大幅提升。

目前，紫光云在芯片领域已深耕五年，与超过30家芯片企业有业务合作。据介绍，基于新发布的芯片大模型产品，新紫光集团内部已有两家公司在使用，并取得显著效果，另有近10家国内大型芯片客户正在进行测试。

工业图纸大模型：破解制造企业图纸处理难题

与芯片设计大模型同步发布的还有紫鸾工业图纸大模型，聚焦制造业图纸处理效率低、识别难、协同慢等痛点。柳义利表示，工业场景的图纸相当于软件公司的代码，是制造企业的核心资产。然而，大量企业仍依赖人工处理PDF、图片等格式的图纸，效率低下且容易出错。

紫光云通过一年多的实践，将工业图纸处理流程总结为五步：版面分析分解、信息提取、图样提取、尺寸数据提取、标准引入。每一步都结合AI模型进行优化，最终实现图档信息零丢失、自动拆解对齐、数据全溯源和记忆机制。

紫鸾工业图纸大模型配套五个智能体，可根据企业需求定制微调：

图纸审查智能体：自动审查图纸的完整性和准确性，提升审查效率至少80%。

公差审核智能体：自动审核公差是否满足装配要求，避免人工计算错误，提升产品一致性。

图档转换智能体：支持PDF、CAD、照片等多种格式解析，将图纸信息结构化并逆向生成可编辑的CAD文件，适用于后续生产环节。

3D拆图智能体：将2D图纸或3D模型自动拆解为装配顺序图，生成2D/3D安装指导，大幅减少拆图工作量。

工艺问答智能体：基于知识平台，快速回答工艺规范相关问题，提升知识获取效率。

据介绍，在天津某高端电力制造企业的实际应用中，AI技术帮助企业实现了上万模具图纸的智能识别与复用，显著降低开模成本，提升生产效率。

“算力-数据-应用”全栈技术支撑，推动大模型从“落地”迈向“落效”

紫光云公司产品与研究开发部副总裁唐元武强调表示，紫光云垂类大模型产品源自市场实际需求，凭借前期核心技术平台的积累，以“垂类大模型+行业智能体”的形态精准化解行业痛点，实现全流程赋能企业，助力企业降低成本、提高效益。

柳义利指出，行业大模型落地是一个系统工程，必须同时解决算力、模型、私域数据和行业应用四大问题。紫光云的三大闭环体系正是破解之道：模型+算力闭环确保训练推理高效；数据闭环让企业私域数据成为模型灵魂；应用闭环将AI能力转化为实际生产力。

在算力底座方面，紫鸾6.0普惠智算平台实现通算、智算、超算的“三算合一”，搭配大模型一体机、AI超融合等基础设施，降低企业智能化转型门槛，并对异构算力进行统一调度。在知识赋能层面，紫鸾知识平台实现行业专业知识的整合管理，完成从数据到知识的萃取，解决企业私域数据无法直接供大模型使用的难题。在应用层面，智能体开发平台为企业提供了快速构建AI应用的工具。

“大模型落地行业没有捷径，只有深耕业务和场景，才能真正成为生产力。”王燕平总结道，紫光云将秉持“易上云、好用数、全赋智”理念，以全栈化解决方案推动大模型从“落地”迈向“落效”，为产业高质量发展注入强劲的“云智新动力”。（果青）