九章雲極Token工廠入選信通院典型案例：從技術驗證到規模化交付的工程化實踐

　　/朝聞通/7月18日，2026世界人工智能大會“從大模型到智能體”論壇在上海舉行。會上，中國信通院發布《2026智能經濟新形态：智能體創新實踐彙編》，九章雲極“基于Token工廠與智能體的AIGC視聽評測基礎設施建設”從全國數百個案例中脫穎而出，入選“智能體+行業應用”方向優秀案例。

　　此次入選，标志着九章雲極在解決AIGC視聽内容“量大難管、質量難評”這一産業痛點上的能力獲得認可，也驗證了Token工廠戰略在視聽領域規模化落地的可行性。Token工廠首次将智能體技術與标準化算力服務深度耦合，為AI應用從“技術驗證”走向“規模化交付”提供了可複制的工程化路徑。

　　Token工廠：

　　大模型技術在過去兩年間取得了長足進步，但一個現實困境始終存在：企業認知到AI的應用價值，卻難以有效轉化為實際生産力。算力調度複雜、芯片适配繁瑣、成本預估困難——這些底層問題，恰恰構成了AI規模化落地的主要障礙。

　　九章雲極Token工廠的核心方案，在于将異構芯片調度、多模型路由、并發編排等複雜技術能力，封裝為标準的Token服務接口。用戶無需關注底層芯片差異，按實際消耗量付費，即可獲得彈性、按需的算力服務。這一模式背後的理念，是将算力定位為基礎服務設施，使其具備與水電同等的便捷性與可及性。

　　在賽事評審等周期性評測場景中，該模式的價值得到充分體現。評測任務通常呈現明顯的波峰波谷特征，傳統固定算力部署模式面臨資源不足或大量閑置的兩難困境。Token工廠依據任務量自動擴縮算力資源——高峰期及時補充算力保障評審進度，低谷期釋放資源避免成本浪費，使算力支出從固定資本開支轉變為彈性運營成本。

　　更深層的突破，在于Token工廠與智能調度Agent的深度協同機制。系統可自動識别任務屬性，動态編排“視頻預處理—鏡頭切分—關鍵幀抽取—多模型并行評測—結果聚合”的完整工作流，并根據隊列長度與算力池狀态進行智能資源分配決策。算力調度由此從人工經驗驅動演進為數據智能驅動，為AIGC審核、數字孿生、智能體評測等高算力場景提供了可複用的架構範本。

　　從政策背書到标準輸出：

　　更深遠的意義在于産業鍊層面的協同聯動。一個月前，九章雲極正式獲批成為智慧媒體制播應用國家廣播電視總局重點實驗室核心共建單位，将直接參與廣電行業技術規範、内容安全及媒體算力标準的編制工作。國家級平台的權威背書，與Token工廠的産業實踐形成了完整的業務閉環——“訓練工廠”承擔模型錘煉職能，“Token工廠”負責标準化服務交付，共同為上層應用提供穩定高效的算力底座與模型服務支撐。

　　該閉環的實踐價值已在多項權威賽事中得到驗證。在全國科普視頻大賽、靜安科協科普視頻大賽等活動中，九章雲極依托AI工廠技術底座，為參賽作品提供内容質量、科普價值、畫面規範、合規性等多維度智能化初評，實現“一次投稿、多賽聯評”的高效運行模式，累計完成數千條作品的全維度評測。

　　平台持續積累真實作品的評測數據，覆蓋物理層信号質量與語義層内容理解兩個維度，逐步構建起行業可參照的AIGC視聽質量基準指标體系。這一基準的建立，使行業評測從主觀判斷走向标準化、可量化的評估體系，構成了九章雲極在視聽評測領域的技術壁壘與行業貢獻。

　　在上海超高清視聽産業政策的支持下，九章雲極正聯合高校與主流媒體，圍繞國産算力适配、AIGC合規生産、傳媒垂類數據集搭建、媒體AI治理等課題持續攻關，加速構建“科研攻關—技術疊代—場景落地—标準輸出”的完整創新鍊條。

　　将算力轉化為價值的系統能力

　　當算力如水電般即取即用，AI應用的想象空間便不再受制于資源天花闆。産業競争的勝負手正在發生轉移——核心競争力不在于算力總量的簡單堆砌，而在于能否讓每一單位算力精準流向價值創造的關鍵環節。當模型不再稀缺，真正稀缺的是将算力轉化為價值的系統能力。九章雲極正通過持續生長、自我進化的AI工廠，為産業界系統性供給這一核心能力。