九章云极Token工厂入选信通院典型案例：从技术验证到规模化交付的工程化实践

2026-07-20 09:38:14

　　/拓氪/7月18日，2026世界人工智能大会“从大模型到智能体”论坛在上海举行。会上，中国信通院发布《2026智能经济新形态：智能体创新实践汇编》，九章云极“基于Token工厂与智能体的AIGC视听评测基础设施建设”从全国数百个案例中脱颖而出，入选“智能体+行业应用”方向优秀案例。

　　此次入选，标志着九章云极在解决AIGC视听内容“量大难管、质量难评”这一产业痛点上的能力获得认可，也验证了Token工厂战略在视听领域规模化落地的可行性。Token工厂首次将智能体技术与标准化算力服务深度耦合，为AI应用从“技术验证”走向“规模化交付”提供了可复制的工程化路径。

　　Token工厂：

　　大模型技术在过去两年间取得了长足进步，但一个现实困境始终存在：企业认知到AI的应用价值，却难以有效转化为实际生产力。算力调度复杂、芯片适配繁琐、成本预估困难——这些底层问题，恰恰构成了AI规模化落地的主要障碍。

　　九章云极Token工厂的核心方案，在于将异构芯片调度、多模型路由、并发编排等复杂技术能力，封装为标准的Token服务接口。用户无需关注底层芯片差异，按实际消耗量付费，即可获得弹性、按需的算力服务。这一模式背后的理念，是将算力定位为基础服务设施，使其具备与水电同等的便捷性与可及性。

　　在赛事评审等周期性评测场景中，该模式的价值得到充分体现。评测任务通常呈现明显的波峰波谷特征，传统固定算力部署模式面临资源不足或大量闲置的两难困境。Token工厂依据任务量自动扩缩算力资源——高峰期及时补充算力保障评审进度，低谷期释放资源避免成本浪费，使算力支出从固定资本开支转变为弹性运营成本。

　　更深层的突破，在于Token工厂与智能调度Agent的深度协同机制。系统可自动识别任务属性，动态编排“视频预处理—镜头切分—关键帧抽取—多模型并行评测—结果聚合”的完整工作流，并根据队列长度与算力池状态进行智能资源分配决策。算力调度由此从人工经验驱动演进为数据智能驱动，为AIGC审核、数字孪生、智能体评测等高算力场景提供了可复用的架构范本。

　　从政策背书到标准输出：

　　更深远的意义在于产业链层面的协同联动。一个月前，九章云极正式获批成为智慧媒体制播应用国家广播电视总局重点实验室核心共建单位，将直接参与广电行业技术规范、内容安全及媒体算力标准的编制工作。国家级平台的权威背书，与Token工厂的产业实践形成了完整的业务闭环——“训练工厂”承担模型锤炼职能，“Token工厂”负责标准化服务交付，共同为上层应用提供稳定高效的算力底座与模型服务支撑。

　　该闭环的实践价值已在多项权威赛事中得到验证。在全国科普视频大赛、静安科协科普视频大赛等活动中，九章云极依托AI工厂技术底座，为参赛作品提供内容质量、科普价值、画面规范、合规性等多维度智能化初评，实现“一次投稿、多赛联评”的高效运行模式，累计完成数千条作品的全维度评测。

　　平台持续积累真实作品的评测数据，覆盖物理层信号质量与语义层内容理解两个维度，逐步构建起行业可参照的AIGC视听质量基准指标体系。这一基准的建立，使行业评测从主观判断走向标准化、可量化的评估体系，构成了九章云极在视听评测领域的技术壁垒与行业贡献。

　　在上海超高清视听产业政策的支持下，九章云极正联合高校与主流媒体，围绕国产算力适配、AIGC合规生产、传媒垂类数据集搭建、媒体AI治理等课题持续攻关，加速构建“科研攻关—技术迭代—场景落地—标准输出”的完整创新链条。

　　将算力转化为价值的系统能力

　　当算力如水电般即取即用，AI应用的想象空间便不再受制于资源天花板。产业竞争的胜负手正在发生转移——核心竞争力不在于算力总量的简单堆砌，而在于能否让每一单位算力精准流向价值创造的关键环节。当模型不再稀缺，真正稀缺的是将算力转化为价值的系统能力。九章云极正通过持续生长、自我进化的AI工厂，为产业界系统性供给这一核心能力。

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