2026年3月，第二十二届天津工博会期间，紫光云在天津国家会展中心举办年度新产品发布会，正式对外发布紫鸾芯片设计大模型与紫鸾工业图纸大模型，并同步推出配套智能体应用。
战略升维：AI是唯一方向，聚焦政企AI解决方案
AI技术进入深水区，从“要不要用”转向“如何落地”，已成为行业共识。AI不是选择题，而是唯一方向。
紫光云在此次发布会上明确升级战略定位，将自身定位为政企市场AI+行业解决方案服务商，这一调整背后，是对技术趋势与市场需求的精准判断。
紫光云深耕B端政企市场，和C端一夜爆红的模式不同，B端需要稳扎稳打的路径，需要算力、数据、应用的完整支撑，更需要贴合行业场景的真实价值。
紫光云总裁王燕平
紫光云公司总裁王燕平表示：“过去我们是云公司，未来将成为AI公司。我们的路径没有偏离——从云底座的通算、超算，到智算，再到AI应用，一步步深化。我们不追求全场景覆盖，而是聚焦工业、芯片、医疗、教育四大垂类，把优势赛道做深做透。”
在王燕平看来，B端市场的AI红利远大于C端，虽然落地节奏更慢，但经济价值与社会价值更高。而紫光云的核心优势，正是依托新紫光集团在芯片半导体、工业领域的产业积淀，把云、AI、行业能力三者打通，形成差异化壁垒。
技术破局：三大闭环，解决B端AI落地四大痛点
通用大模型在C端大放异彩，但直接迁移到B端却屡屡碰壁。IDC调研显示，缺乏高质量数据、算力成本高、行业应用开发难、专用模型不足，是大模型落地政企的核心障碍。
针对这一现状，紫光云提出模型+算力、数据、应用三大闭环的解决方案，成为其技术布局的核心逻辑。
紫光云公司首席技术官柳义利
紫光云首席技术官柳义利表示：“C端是单体智能，B端必须是系统智能。龙虾、豆包这类C端应用，无法满足企业100%精准、数据安全、私域融合、生产级可用的要求。”
紫光云的解法，就是把三大闭环做扎实：
1、算力闭环：以三算合一（通算、智算、超算）云底座、大模型一体机、AI超融合，覆盖中心到边缘全场景算力需求；
2、数据闭环：用数据平台+知识平台，把企业私域数据萃取为可用知识，解决大模型“无米之炊”；
3、应用闭环：以智能体开发平台，把模型能力转化为可直接用在生产、设计环节的行业应用。
只有三个闭环全部跑通，AI才能从小助手变成企业真正的生产力。
紫光云公司产品与研究开发部副总裁唐元武补充道，去年发布的紫鸾6.0智算平台与知识平台，正是为本次垂直大模型落地铺路。知识平台负责生成高质量数据集、管理动态更新数据，云底座则提供稳定高可用的算力支撑，二者共同构成了行业模型落地的基础能力。
垂直深耕：啃下工业与芯片，用大模型解决真问题
此次发布会，紫光云并未推出通用大模型，而是选择工业图纸与芯片设计两个高难度、高价值赛道，发布垂直大模型及配套智能体，背后是对行业刚需的深度洞察。
一、紫鸾工业图纸大模型：让制造业降本增效看得见
工业图纸是制造企业的“核心代码”，传统人工识图、拆图、转换、审核效率低、易出错，大型企业甚至需要数百人专职处理。
紫鸾工业图纸大模型通过版面分析、信息提取、图样提取、尺寸数据提取、标准引入五步流程，实现PDF/CAD/图片图纸全信息结构化提取，信息零丢失、100%可溯源，并配套图纸审查、公差审核、图档转换、3D拆图、工艺问答五大智能体。
柳义利表示：“工业图纸模型看起来不‘高大上’，却是制造业的刚需痛点。我们服务的千亿级精密制造企业，200人工艺团队专职处理海外图纸转换，AI可直接节省10天周期，直接决定能否拿下大额订单；装备制造企业3D拆图依赖人工，AI可自动生成安装顺序，大幅降低工人重复劳动。
这个模型不是实验室产品，全部来自客户真实需求，目前已在天津、苏州、重庆等地制造企业落地测试，图档转换效率提升超80%。”
二、紫鸾芯片设计大模型：把芯片开发周期缩短50%
芯片行业被“卡脖子”、开发周期长、算力利用率低、人才稀缺，是行业普遍难题。依托新紫光集团5年芯片行业服务积累，紫光云推出芯片设计大模型，打造AI智创、AI智检、AI智分、AI智答、AI智寻五大智能体。
柳义利说：“传统芯片开发周期24个月，我们可缩短至12个月。前端RTL代码自动生成、中间BUG智能定位与专家检查、后端PPA参数寻优与仿真优化，全流程提效。同时把企业算力利用率从低位提升至70%，直接减少算力投入。
我们实现国产化替代，服务国内30余家芯片企业，集团内两家芯片公司已率先使用，效果显著。”
数据安全：私域不出域，企业核心资产不泄露
垂直大模型高度依赖行业数据与企业私域数据，而图纸、芯片设计数据均为企业核心机密，数据安全与隐私保护成为落地关键。
柳义利表示：“没有企业愿意交出核心数据。紫光云的做法是私域数据不出客户环境，所有微调、训练、融合都在企业安全空间内完成，签订专属保密协议，模型仅服务该企业。我们的数据来自三方面：行业公开标准、紫光产业积累、企业私域数据。前两者打底，最后20%靠企业本地数据精调，既保证模型效果，又绝对安全。”
唐元武强调，知识平台在其中承担关键作用，快速更新的数据通过知识平台管理，固定规则通过模型微调沉淀，二者互补，兼顾效率与安全。
未来布局：AI应用迎爆发，四大赛道持续深化
2026年被紫光云视为AI应用落地爆发年，除已发布的工业、芯片模型外，医疗、教育赛道将同步推进，同时持续完善算力与产品矩阵。
未来紫光云的战略非常清晰：三大支撑——AI算力、AI数据、AI应用；四大赛道——工业、芯片、医疗、教育。算力层面，4月将发布AI超融合产品，超越传统虚拟化超融合；应用层面，持续迭代垂直模型，拓展更多智能体；市场层面，聚焦政企与工业互联网，今年有望落地十亿级AI项目。
王燕平说：“中国工业与芯片市场足够大，需要更多伙伴一起满足需求。紫光云的目标，是做AI时代政企市场最靠谱的解决方案服务商。”
结语：脚踏实地，让AI成为行业真生产力
从云底座到智算平台，从知识平台到垂直大模型，紫光云用三年时间完成了从“云”到“智”的渐进式升级。不同于C端的炫技式创新，紫光云始终扎根B端场景，以解决实际问题为导向，用三大闭环搭建起AI落地的系统工程。
正如柳义利在发布会上所言：“大模型落地行业没有捷径，太理想化不现实。只有深耕业务和场景，才能真正成为生产力。”
2026年，AI向产业深水区渗透，紫光云以工业与芯片为突破口，正在走出一条属于中国政企云服务商的AI进化之路。
