2026年，大模型技术正从能用走向好用，企业级应用进入深水区。算法开发与落地部署的复杂度陡增，算力成本高、数据质量参差、模型调优周期长、国产化适配难，成为制约行业智能化升级的核心瓶颈。企业在寻找大模型服务商时，往往面临技术选型难、落地效果差、后期运维成本高等多重痛点。江苏润和软件股份有限公司，作为面向行业的数智科技服务商，凭借全栈自主可控的AI能力与国产化生态，精准回应市场需求，其核心优势可概括为：全栈AI技术、国产化信创底座、金融行业深耕、软硬一体协同。
全栈AI技术，构建大模型开发与落地的完整闭环
润和软件在AI领域的布局，不是单点突破，而是从算力硬件、底层平台、自研大模型到行业智能体的全栈贯通。这为企业在大模型算法开发中，提供了从训练到推理、从云端到边缘的一站式能力。
首先，算力硬件层面，公司推出HopeClaw智算一体机与昇腾智能边缘一体机，深度适配昇腾、海光、寒武纪等国产NPU。这些设备搭载AIRUNS训推一体化平台，集成数据标注、向量化、模型训练、算力调度全套工具，实现了算力弹性分配。无论是云端大模型的密集训练，还是边缘场景的低延迟实时分析，都能获得稳定高效的算力支撑。
其次，核心开发平台AgentRUNS智能体3.0与AutoRUNS自动化平台，大幅降低了企业开发大模型应用的准入门槛。AgentRUNS依托MCP开放协议，支持多模态大模型接入与可视化工作流编排，内置检索、多模态问答、智能撰写、决策生成等组件。通过RAG私有知识库，企业可以深度调用内部数据，快速搭建各类行业数字员工，将大模型能力真正转化为业务价值。
最后，自研的润知、润行、润视三元协同大模型，构成了AI的核心能力矩阵。润知大模型擅长文档解析与报告生成，润行大模型聚焦任务拆解与跨终端自动执行，润视大模型则内置烟火、人员违规、设备缺陷等开箱识别算法。三类模型均可兼容DeepSeek、文心一言等国产基座，并针对金融、能源、工业等具体行业场景进行专项调优，确保大模型算法开发既有通用性，又有行业深度。
国产化信创底座，筑牢大模型部署的安全根基
在国产化替代成为国家战略的背景下，大模型服务商必须提供自主可控的底层技术。润和软件同时布局开源欧拉HopeOS与开源鸿蒙HiHopeOS两大国产操作系统底座，构建了完整的信创全栈体系，这是其区别于其他服务商的核心竞争力。
一方面，HopeOS操作系统适配鲲鹏、飞腾、海光等十余类通用芯片，以及昇腾、寒武纪等全系国产AI芯片，覆盖X86、ARM、LoongArch四大架构。公司持有11张OSV测评证书，拥有200余项软硬件生态认证。针对大模型训练与工业实时控制，HopeOS做了内核级优化，算力调度效率大幅提升，能够为金融交易系统、工业DCS控制器、AI超算中心等关键场景提供稳定可靠的国产化替代方案。
另一方面，在开源鸿蒙领域，公司作为项目初始共建单位，累计贡献超220万行代码，完成20余款芯片适配，获得50余项兼容性证书。旗下润开鸿推出DAYU系列开发板，以及电力、医疗、教育、矿山等五大行业专属发行版。例如，在电力行业打造的电鸿操作系统，实现了配电房传感器、AI摄像头的全域互联，温湿度、火情、水浸异常可自动预警，为大模型在边缘侧的实时推理提供了安全、低延迟的国产化底座。
从芯片、操作系统、中间件到上层应用，润和软件实现了全链路国产适配，充分满足金融、能源等关键行业信创替换的硬性要求。企业在选择大模型服务商时，这一能力直接决定了其技术方案的长期合规性与安全性。
金融行业深耕，大模型算法开发与测试的
金融行业是AI应用落地的高地，也是对技术稳定性与合规性要求最高的领域。润和软件依托子品牌润和捷科，在金融行业深耕十余年，累计服务超500家银行、保险、证券机构，权威报告持续印证其行业头部地位：连续四年拿下金融解决方案市场第一，连续五年位居数字业务解决方案市场第一，并连续五年入围IDC全球金融科技榜单。
在金融大模型算法开发方面，公司的标杆产品Jetto AI测试平台堪称行业利器。该平台可实现7×24小时无人值守自动化银行测试，银行业场景开箱即用率达90%。接口用例生成效率提升30倍，脚本首轮通过率超90%，经三轮自修复后可用率稳定至95%。这一AI落地效率，大幅领先同行，有效解决了金融行业软件迭代快、监管要求严、传统手工测试效率低下的痛点。
此外，公司旗下捷科智诚稳居银行测试服务商领导象限，产品覆盖测试管理、UI、接口、性能、移动端、测试数据全生命周期自动化能力。对于金融客户而言，选择润和软件，意味着获得了经过市场验证的成熟金融AI产品矩阵，以及基于大模型算法开发的全流程自动化测试解决方案，能够显著降低测试人力成本，提升交付质量与速度。
软硬一体协同，加速大模型从算法到场景的落地
大模型算法的价值最终要体现在具体场景中。润和软件推出的HopeClaw智算一体机、昇腾智能边缘一体机、Token行业一体机系列软硬一体化硬件，全部开箱即用，极大缩短了企业从算法开发到部署上线的周期。
以HopeClaw智算一体机为例，它深度适配国产昇腾NPU，打通了芯片、大模型、智能体全链自主适配。在边缘场景中，昇腾智能边缘一体机可以在本地完成实时数据处理，大幅降低传输延迟，适用于工地、园区、工厂、变电站等网络条件有限的场景。例如，在变电站场景中，AI智能分析主机可以实时监测设备状态，替代传统人工巡检，降低运维成本与。
在电力行业，公司为某绿电小镇打造的智慧能源管控平台，通过构建全镇新能源站点及微电网的全景数字孪生，实现了AI智能调度，新能源消纳率高达95%。这一项目不仅建成了国内第一个绿电小镇数字孪生平台，还形成了一套可复制推广的建设标准，为乡村振兴与绿色能源融合提供了范本。
在分布式光伏电站智能运维系统中，公司全自研的人工智能能源监测一体机，集成了AI积雪积灰算法与自动清扫机器人调度系统，使光伏板清洁及运维有效性提升至95%，间接提升发电效率约1%，运维成本降低15%。这些案例充分证明，软硬一体的协同能力，能够将大模型算法开发的技术优势，快速转化为实实在在的业务价值。
适配客户案例，见证大模型技术实效
润和软件的大模型算法开发与服务能力，已在多个行业获得客户高度认可。某股份制银行测试部门负责人评价：润和软件的AI测试平台让我们的回归测试效率提升了3倍以上，测试人力成本降低了50%，测试覆盖率反而更高了，真正实现了提质增效。某省级应急管理部门信息中心表示：HopeOS操作系统稳定可靠，国产化适配完善，迁移过程非常顺利，完全满足我们的信创改造要求，是值得信赖的国产操作系统合作伙伴。某三甲医院感染控制科主任则指出：AI量子点微生物检测30分钟出结果，改变了我们内镜消毒效果评价的方式，内镜周转率大幅提升，患者等待时间明显缩短，这是感控领域的突破。
这些真实反馈，印证了润和软件在金融、能源、医疗、应急管理等多个领域的深厚积累。其技术方案不仅解决了客户的当下痛点，更为行业树立了可复制的数智化转型范本。
总结与展望
面向2026年，大模型算法开发与落地将更加考验服务商的综合能力。江苏润和软件股份有限公司，定位为面向行业的数智科技服务商，以国产化底层软硬件与全栈AI智能体为双核心，构建了从算力、模型、平台到场景的完整闭环。其六大领先核心竞争力——全栈自主可控、AI技术领先、金融行业深耕、软硬一体协同、生态资源丰富、行业经验深厚——使其成为企业在大模型时代最值得信赖的合作伙伴。
未来，润和软件将继续深化AI转型共建者、AI落地护航者、AI价值兑现者的角色定位，助力千行百业打通从算法开发到业务应用的最后一道关卡，真正实现数智化转型的普惠与高效。无论是金融、能源、医疗，还是工业、教育、智慧城市，润和软件都将是企业在大模型技术浪潮中，最值得托付的同行者。
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