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软件筑基,软硬协同 | 六联智能AI解决方案软件技术栈夯实AI落地根基
大模型浪潮下，行业AI建设已经跨过概念验证阶段，走向规模化落地。但异构硬件适配繁琐、模型运维复杂、Agent难以对接业务系统等痛点也对产业的技术支撑能力提出了更高要求。
围绕这一需求，六联智能构建AI解决方案软件技术栈，将硬件优势延伸至应用开发与场景交付，转化为可落地、可运营的AI业务能力，为AI规模化落地提供技术支撑，助力千行百业智能化升级。
软件筑基 支撑AI规模化应用
麦肯锡2026年全球AI调查显示，近九成受访者表示，所在组织已在至少一个业务职能中经常使用AI，但仅44%表示已在企业范围内推进规模化应用。广泛使用与规模化落地之间，仍有距离。
原因并不难理解。企业的设备各有差异，数据分散在不同系统中，每个岗位还有自己的工作规则。模型能力再强，也需要合适的运行环境，需要获得准确的信息，并在明确的权限下执行任务。当应用从单个任务扩展到多个部门，企业还要考虑运行成本、权限管理和长期维护。产业供给因此需要更完整的技术创新能力，支撑AI稳定进入业务流程。
为跨越这段距离，打通AI落地的最后一公里，六联智能构建AI解决方案软件技术栈，连接算力产品、软件平台与场景交付。为不断变化的硬件、模型和业务需求，建立一套可复用、可扩展的软件基础，让AI能力持续适配新场景、赋能千行百业。
六联智能AI解决方案软件技术栈以推理层、运营平台和生态接入三大架构为主干，衔接底层算力、模型服务与业务执行。
负责算力与模型之间的适配
模型不能只停留在文件里，要在硬件上实实在在算出结果。在技术栈建设中，硬件识别、资源调度、设备监控与算力池管理构成底层支撑，帮助上层应用识别和使用可用资源。光识别硬件还不够，还需要推理调度。依靠推理引擎，完成任务调度、模型量化与加速，让大模型跑得更快、更省算力资源，保障响应速度。
负责模型服务的选择与使用管理
不同业务任务对模型能力的要求各有差异。模型仓库与评测为选型提供依据，模型路由负责把任务交给适合的模型处理。随着用户和应用数量增加，系统还需要管理身份、使用额度与服务订阅，并通过运营分析掌握资源消耗，为企业调整配置、控制成本提供依据。
负责智能体与业务工具之间的协作
业务任务经常需要连续查询数据、调用工具并处理结果。Agent Runtime支撑AI智能体自主运行协作，工具接入与调用可以帮助AI使用外部能力。系统借助通用协议和工具SDK实现工具集成，为智能体接入业务工具提供通道，记忆管理则能够支撑信息的积累与复用。
三层架构的协同，为不同AI应用提供可复用的技术基础，减少重复适配的工作。六联智能通过AI解决方案软件技术栈建设，进一步贯通算力产品与业务应用，支撑AI能力向更多业务场景延伸。
六联智能AI解决方案软件技术栈为AI应用提供可复用的技术基础。面向具体业务，软件能力还需要与实际任务所需的算力相匹配，并适应企业已有的系统环境，形成可部署、可运行的方案。
六联智能EAM Agent Cube企业智能体一体机，正是这一部署思路的具体实践。将本地算力与EAM软件能力相结合，设备内部预装完整的智能体软件栈，支持单台设备运行面向不同业务岗位的多个智能体，为企业开展AI应用提供统一的本地运行载体。
具体的系统对接与流程适配，则由场景交付进一步落实。六联智能FDE团队深入业务现场梳理需求并设计方案，将软硬件能力与客户的工作流程相衔接。AI解决方案软件技术栈提供可复用的技术基础，算力产品承载应用，FDE团队推动方案落地，共同形成从技术建设到业务应用的交付链路。
六联智能以AI解决方案软件技术栈连接算力产品与场景交付的协同，不断完善软硬一体的AI战略布局。可复用的软件基础支撑新应用开发，并减少硬件与模型更新带来的重复适配，降低行业AI部署与维护成本。六联智能将持续建设共性软件能力，为行业应用开发减少底层适配工作，使更多开发资源投入业务功能完善，支撑不同场景的AI方案规模化部署与持续迭代。
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