科技創新，“魔鬼藏在細節里”。比如，制約AI性能釋放的，有時不是為人熟知的GPU，而是藏在眾多“工業重器”背后、常常聲名不顯的連接器。畢竟，AI需要算力，而再強的算力，想要發揮作用，也要有良好的傳輸“橋梁”，這讓高速連接器的作用凸顯出來。

近日，長虹控股集團旗下華豐科技發布公告，擬投資建設高速線模組生產線。作為高性能連接器，高速線模組的出現，就是為了更好滿足AI算力釋放的需求。同期華豐科技在回復投資提問中稱224G高速背板連接器已研制成功。以華豐科技的技術創新與技術應用實踐為窗口，可以看到，“人工智能”已經是長虹作為科技企業的主要發展路徑，并且呈現出業務內容“多點開花”的趨向，邁出了從“+人工智能”到“人工智能+”的是實質步伐。

AI創新壓力落到算力肩上，高速連接器需求凸顯

多年前，《連線》雜志創始主編、“科技預言帝”凱文·凱利就說：“未來，人工智能會是一種像電力一樣的基礎服務?！辈贿^，他可能也沒有想到，短短數年，“未來”便突然降臨，融入日常生活、滲透千行百業。

人工智能走向基礎服務背后，是算力的基礎服務化。而近年來，一個明顯的變化是，人工智能所消耗的算力，在整體算力消耗中比重持續擴大：根據《2022-2023全球計算力指數評估報告》，綜合全球15個主要國家和地區的情況，AI算力支出占總算力支出的比重，到2025年，將達到25%。

在大模型與生成式AI日新月異的背景下，上述預測應該不算激進。Transformer出現后，大模型的規模平均每隔不到半年就會翻倍。目前，OpenAI最先進的大模型有1.8萬億參數，而前述擴張速度或許代表，這種參數規模，在AI接下來的發展中，仍然不過是個“開始”。這個時候，壓力就越來越明確地給到了“算力”。

在前不久的英偉達 GTC 2024上，創始人兼首席執行官黃仁勛表示，如果用一顆petaflop量級的GPU來應對前述大模型需要的計算規模，用時約1000年，“不夠快”，“不夠大”。

也是基于此，GTC 2024現場發布Blackwell GPU，AI性能達到20 petaflops，相比此前的Hopper，AI性能提升5倍，片上存儲提升4倍。同時，包含多項計算加速技術。黃仁勛說，“Hopper很棒，但我們需要更大的GPU”，Blackwell就“非常非常大”。外界稱Blackwell為“算力核彈”。Blackwell架構下，也誕生了當前可能最強的GPU芯片GB200。

不過，再強的算力，如果難以“傳遞”，也無法引爆AI創新。

GB200之所以更強，一定程度上也得益于更佳的傳輸“橋梁”，包括采用1.6T光模塊與高速銅纜互聯。高速銅纜互聯中的一個關鍵，正是高速背板連接器。

從AI創新的現實情況來看，數據中心對高吞吐和大帶寬的需求越來越迫切，以太網/IB等網絡速度已經從25G/50G增長到400G/800G，預計很快會達到1.6T，單通道信號速率逐漸升級到112G，并正在向224G領城演進。高速背板連接器，是數據中心系統互連的關鍵硬件。

同時，加速計算服務器在服務器整體市場中的比重越來越高，現有的連接方式已無法滿足加速計算服務器的需求，高性能連接器的高速線模組應運而生，成為多應用場景數據高速傳輸的“橋梁”。

綜上來看，在數字經濟縱深發展，AI應用加速落地的背景下，高速背板連接器、高速線模組等高速連接器，需求將持續增長。

架設更好的高速傳輸“橋梁”，華豐科技投建全新生產線

機會，總是垂青有準備者。

華豐科技，全球光電連接器及互連方案提供商，上交所科創板上市企業。作為我國率先從事電連接器研制和生產的核心骨干企業及高新技術企業，華豐科技長期從事光、電連接器及線纜組件的研發、生產、銷售，并為客戶提供系統解決方案，擁有60余年連接器領域的經驗和完整的產品鏈研發、供應能力，主要產品按應用領域分為防務類連接產品、通訊類連接產品、工業類連接產品三大類。

他是 “巨頭背后的巨頭”，主要客戶涵蓋主流通信設備制造商，航天、中電、中船、兵器等航空航天及防務集團下屬單位以及上汽通用五菱、比亞迪等汽車制造廠商。

作為航天服連接器供應商，華豐科技已護航“神舟系”二十余年，先后為航天發射系統、運載火箭系統、航天服系統、載人飛船系統、測控通信系統、空間應用系統、空間實驗系統和著陸系統等大量配套。

同時，在持續攻堅的通訊領域，華豐科技在被譽為連接器行業皇冠上的明珠“高速背板連接器”領域成功“破圈”，打破了國外技術壟斷，解決了我國企業受制于人的被動局面，保障了關鍵元器件的自主可控。

在深度關聯AI創新的產品方向上，依托“高速背板連接器領域”的行業領先地位，華豐科技在高速背板連接器核心技術基礎上持續進行迭代創新，成功研制開發了高速線模組產品，并獲得客戶的認可。

此次，華豐科技擬投資建設高速線模組生產線，其中包括4條高速模組自動生產線和2條通用模組自動生產線。這是在企業自身能力下，基于產業定位及通訊產業發展方向，進一步完善產品布局的必然結果；也是在AI前沿技術迅速縱深的全球背景下，繼續掌握關鍵技術及領域自主自控能力的主動選擇。

從“+人工智能”到“人工智能+”，長虹AI探索“多點開花”

除了所生產的精密器件產品廣泛應用于AI計算、骨干網絡數據傳輸、5G通訊，華豐科技在生產流程中，也深度應用了AI技術：

在連接器生產線上，長虹首創的精密器件5G+AI視覺檢測設備對成品外觀進行檢測，檢測的精度達到微米級，這是目前人眼借助顯微鏡也難以達到的精度。人工智能運用計算機視覺、機器學習等技術，識別、判斷、分析產品是否有瑕疵、有哪種瑕疵，然后生成檢測分析結果。一套系統相當于一個10多人的班組，一天能夠完成檢測10000余件，檢測精準率高達99.98%，看得更準、更快。這項成果前不久還獲得了中國人工智能學會頒授的國內行業最高榮譽——2023年度“吳文俊人工智能科學技術獎”。

事實上，面向AI創新，自主研發和應用AI相關技術至企業生產經營，對外輸出相關產品與解決方案，不止是華豐科技的成長方向，也是長虹控股集團當前整體的創新發展路徑：

其一是產品輸出。

前沿技術滲透下的終端產品進化，是長虹AI探索的起點，在現階段，大模型與生成式AI已經在電視產品上得到了應用，這個過程中還誕生了長虹云帆AI平臺，從后續發展來看，前沿AI技術會在長虹云帆AI平臺的成長下，向電視之外的其它品類滲透。

除了原有產品的升級，還有全新品類的開辟，比如，長虹在大模型和生成式AI的滲透下，進一步探索“家庭服務機器人”領域，現階段瞄準康養護理和家庭家務兩大應用場景，研發家庭服務機器人核心技術和產品，后期還會逐步向通用人形機器人擴展。其主要規劃是面向家庭家務需求，研發康養護理機器人和智能家庭家務機器人，輔助家庭成員自動化完成日常家務和生活活動。

其二是能力提升。

長虹的人工智能探索也向產業、向上游延伸，將相關技術作為企業發展的驅動力，在智能制造領域，采用人工智能、大數據、邊緣計算等技術，大幅提升效率。比如，以設備、平臺以及人工智能等軟硬件技術為支撐，長虹CHiM工業互聯網平臺打造了覆蓋前端零部件加工、整機裝配、檢測包裝、成品入庫，以及物流配送的整個生產閉環，可實現復雜產品的大規模個性定制，給出了全鏈路的生產要素解決方案。

其三是對外賦能。

除了支撐自身發展，長虹人工智能探索成果對外輸出，在商業智能大模型、工業元模型等領域多維發力，在智能研發、智能制造、智能交易、智能服務等環節，賦能千行百業，更好推動制造業高端化、智能化、綠色化、融合化發展。

整體來看，人工智能已經成為長虹體系的科技創新主題詞之一，長虹在AI領域的探索正從“+人工智能”走向“人工智能+”。

伴隨大模型的迭代和生成式AI應用的大量出現，經過半個世紀技術醞釀的人工智能，迎來了幾何式成長，不僅有了真正的“靴子落地”的傾向，而且“腳印”加深，“腳步”加快。在這個過程中，需要更多像長虹及旗下華豐科技這樣的前沿探索者，帶動千行百業的數智升級進入新境界。（丁科技網原創，轉載務必注明“來源：丁科技網”）