安博通“溢彩”AI交付架構：打造高效、安全、便捷的AI應用新體驗
在當今數字化浪潮席卷全球的時代，人工智能技術正以前所未有的速度和規模融入各行各業，成為推動產業升級和社會變革的核心驅動力。然而，隨著人工智能規?；瘧玫募铀偻七M，一系列挑戰也如影隨形。
人工智能規模化應用的三重挑戰
1、模型部署與智能體開發“最后一公里”工程化困境：開源模型多為“裸模型”，需額外開發推理接口、服務框架、監控系統等配套設施，導致基礎模型部署復雜度顯著上升。智能體開發技術棧復雜，需掌握LangChain/AutoGen等多框架集成。
2、“算力鴻溝”下的資源困境：硬件投入成本高，中小型企業難以承擔；算力利用率低下，行業平均GPU利用率不足30%，存在嚴重資源浪費。
3、網絡安全與數據安全“雙刃劍”下的信任危機：人工智能模型與應用面臨模型投毒攻擊、隱私數據泄露、對抗樣本攻擊、模型竊取攻擊等多維安全威脅，易導致訓練數據被惡意污染，模型準確率受損，數據泄露后面臨罰款與信譽損失風險，引發重大安全事故，核心知識產權流失等后果。
如何跨越這三層挑戰，讓用戶安全且便捷地獲取AI能力？
安博通據此開展研發探索，發布“溢彩”AI交付架構，致力于實現AI的高效安全交付，讓用戶更專注、便捷地享受AI應用帶來的價值。
安博通“溢彩”AI交付架構以“魯班”安全大模型為中樞，構建了三位一體的AI交付體系：在智能開發層，“魯班”智能體開發平臺提供可視化AI開發環境，支持用戶快速構建場景化安全智能體；在算力調度層，“星斗”異網異構編排系統實現跨云、邊、端的算力智能調度與統一管理，大幅提升算力資源利用率；在安全防護層，基于零信任架構落地AI TRiSM大模型防護框架，為用戶專屬模型系統提供全方位安全防護。
智能開發層：“魯班”安全大模型
作為架構的中樞，“魯班”安全大模型可視為開箱即用的垂直領域AI模型工廠，搭載DeepSeek、紫東太初、文心一言、通義千問、浪潮“海若”等大模型，幫助用戶快速訓練自己的私域模型、構建自身專用的智能體。
基于開源生態與自主研發，打造覆蓋數據準備、模型訓練、優化部署、智能體生成的全流程企業級大模型工具鏈，預置主流開源大模型，為用戶提供零門檻、一站式的從數據到智能體生產流水線，讓AI落地效率大幅提升，綜合成本大幅降低，真正實現智能化轉型的“降本、增效、控風險”三重價值。
從數據到應用，全流程工具鏈閉環
從數據清洗、模型訓練、量化壓縮、服務部署到工作流與智能體編排，提供完整工具鏈閉環、各模塊數據格式標準化，消除傳統多工具分散與切換導致的“數據孤島”問題。
開箱即用，零門檻極速開發智能體
預置主流開源大模型、第三方工具集與應用模板。支持低代碼/無代碼開發，通過拖拽式選擇模型、編寫提示、添加工具與知識庫、配置推理模式及對話開啟器，并完成預覽發布，實現Agent的創建與部署。
不止于工具，更提供價值閉環服務
圍繞大模型流水線生產全過程，打造覆蓋咨詢-實施-運維-進化四大階段的企業級服務矩陣，確保用戶從技術落地到商業成功全程無憂。
