深圳市大數(shù)據(jù)研究院研究科學(xué)家、智子芯元聯(lián)合創(chuàng)始人丁添。 深圳特區(qū)報記者 耿超逸 攝

深圳新聞網(wǎng)2026年3月10日訊（深圳特區(qū)報記者 鄭銘）2026年開年不久，中國AI算力賽道傳來一聲“加速”哨響。

由深圳市大數(shù)據(jù)研究院孵化的智子芯元公司，成立僅5個月，便拿出一張硬核答卷：其自主研發(fā)的一款名為KernelCAT的AI Agent工具，38分鐘完成DeepSeek-OCR-2模型在華為昇騰平臺的全自動部署與推理驗(yàn)證。曾經(jīng)讓頂尖工程師團(tuán)隊撓頭的大模型與國產(chǎn)芯片“適配”難題，如今只用花費(fèi)喝完一杯熱咖啡的時間就可解決，且全程基本無需人工干預(yù)。

38分鐘奇跡：

AI“翻譯官”如何打破適配困局

要把一個原本為國外芯片設(shè)計的AI模型，遷移到國產(chǎn)昇騰芯片上運(yùn)行，到底有多難？

“AI模型就像一套復(fù)雜的指令，不同的芯片能聽懂的語言不一樣。而AI模型適配國產(chǎn)芯片，就是讓模型能在國產(chǎn)芯片上正常運(yùn)行，還能發(fā)揮芯片性能?！鄙钲谑写髷?shù)據(jù)研究院研究科學(xué)家、智子芯元聯(lián)合創(chuàng)始人丁添打了個比方：“就像你只有一臺蘋果電腦，卻想玩一個只有Windows版本的游戲。你需要去找游戲公司或蘋果客服花幾個月時間進(jìn)行專門適配，普通用戶很難自己做到?！?/p>

在AI的世界里，這個“適配”過程靠的是算子——它是連接算法與芯片的“翻譯官”，把模型指令轉(zhuǎn)換成芯片能聽懂的語言。算子寫得好不好，直接決定了模型跑得快不快、能耗高不高。在過去，為了把一個復(fù)雜模型“翻譯”適配到國產(chǎn)芯片上，工程師們得一行一行手寫底層代碼，耗時數(shù)周甚至數(shù)月，還未必能發(fā)揮芯片的全部性能。

DeepSeek-OCR-2是一款引入了“視覺因果流”設(shè)計的復(fù)雜多模態(tài)模型，對算子的要求極高，適配這類模型意味著要面對最令人頭疼的“版本地獄”：vLLM、PyTorch和NPU驅(qū)動之間錯綜復(fù)雜的版本互鎖，一個版本不匹配，整個工程就得推倒重來。

而在KernelCAT接到“把DeepSeek-OCR-2模型部署到昇騰平臺”的任務(wù)后，它的運(yùn)行則全程無需人工干預(yù)：自動解析模型結(jié)構(gòu)，智能排雷，動態(tài)生成遷移方案，并在硬件上反復(fù)測試驗(yàn)證。從下達(dá)指令到推理驗(yàn)證完成，僅耗時38分鐘。

據(jù)昇騰官方平臺消息，在前序DeepSeek-OCR的1代模型的部署測試中，KernelCAT優(yōu)化后的方案較原生方案推理加速最高達(dá)139倍。這意味著，復(fù)雜OCR模型不僅能在國產(chǎn)算力平臺上“跑起來”，更能“跑得穩(wěn)、跑得快”。

“數(shù)學(xué)+AI”雙引擎：

一家初創(chuàng)公司的突破密碼

一家成立僅5個月的公司，憑什么做出國內(nèi)領(lǐng)先行列全自動AI模型遷移工具？

談及最初的研發(fā)初衷，深圳市大數(shù)據(jù)研究院副院長張昕介紹，現(xiàn)在很多單位買了國產(chǎn)算力卡，但不知道怎么用。華為的支持是通用型的，但每家需求不同，怎么低成本快速部署，是個非常大的行業(yè)痛點(diǎn)。

這個痛點(diǎn)，恰好撞上了深圳市大數(shù)據(jù)研究院十多年的深厚積累。“我們在應(yīng)用數(shù)學(xué)、運(yùn)籌優(yōu)化、求解器等領(lǐng)域走在國內(nèi)前列，算子開發(fā)、AI Infra（基礎(chǔ)架構(gòu)）本質(zhì)上都是優(yōu)化問題，這正是我們擅長的方向。AI大模型我們也已布局三四年，丁添博士團(tuán)隊全力攻關(guān)，再加上研究院開放包容的土壤給了大家充分的自由度——憑興趣找準(zhǔn)研發(fā)點(diǎn)，沉浸下去、持續(xù)突破。這種氛圍，讓很多‘不可能’慢慢變成了現(xiàn)實(shí)?！睆堦空f道。

據(jù)悉，作為深圳首批十大基礎(chǔ)研究機(jī)構(gòu)之一，深圳市大數(shù)據(jù)研究院長期致力于解決“卡脖子”問題，堅持以數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，以數(shù)據(jù)為驅(qū)動，以重大應(yīng)用為導(dǎo)向。智子芯元是由深圳市大數(shù)據(jù)研究院孵化的科技企業(yè)，團(tuán)隊成員承襲了研究院“數(shù)學(xué)+AI”路徑，將高深的運(yùn)籌優(yōu)化理論與最前沿的AI大模型技術(shù)結(jié)合，攻克了算法與算子這一“最后一公里”難題。

從跟跑到領(lǐng)跑：

開拓國產(chǎn)算力生態(tài)的星辰大海

KernelCAT的誕生，意義遠(yuǎn)不止于“省幾周時間”。

國產(chǎn)芯片關(guān)系到算力底座能否自主可控。軍事、醫(yī)療等關(guān)鍵領(lǐng)域的模型，不能長期依賴國外芯片運(yùn)行。要讓國產(chǎn)芯片真正用起來、跑得穩(wěn)，就必須解決國產(chǎn)芯片開發(fā)難的瓶頸。

“現(xiàn)在，我們有了換道超車的可能?！痹诙√砜磥?，KernelCAT不只是一個模型遷移工具，它更是一個通用計算加速開發(fā)平臺。工程師未來可以在國產(chǎn)芯片上，借助這個工具開發(fā)自己想要的、性能更強(qiáng)的AI模型。他希望，在這個工具的幫助下，未來在國產(chǎn)芯片上能孕育出世界一流的AI模型。

據(jù)了解，作為國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)和創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)，深圳擁有良好產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、廣闊市場空間和強(qiáng)勁創(chuàng)新活力。全市現(xiàn)有人工智能企業(yè)2600余家，產(chǎn)業(yè)鏈覆蓋芯片、模型、硬件及應(yīng)用全環(huán)節(jié)?！渡钲谑屑涌齑蛟烊斯ぶ悄芟蠕h城市行動計劃》等接連出臺，從資金、場景、人才到產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，為創(chuàng)新企業(yè)鋪好跑道。智子芯元正是這條跑道上加速沖刺的選手之一。

“我們不僅在做一家公司，更在探索數(shù)學(xué)與AI最本質(zhì)的結(jié)合如何轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)力?！倍√硇χ硎荆跋Ｍ约汉蛨F(tuán)隊能為這座城市的‘硬’產(chǎn)業(yè)，修好最關(guān)鍵的那條‘軟’路。”