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一臺AI智算服務器的“誕生記”：從部件到整機，誰在為品質層層把關？

算力，AI時代的「核心驅動力」，隨著深度學習、機器學習等AI技術的持續突破，AI對算力的需求呈現出驚人的指數級增長態勢。AI領域也正從？榛蚋咼芏燃苫⒄，未來，算力產業鏈各環節之間的協同合作將更加緊密，這要求廠商具備更高的垂直整合能力。作為國內領先的智算基礎設施提供商，BJL平臺具備從研發到生產的全生命周期服務能力。BJL平臺的優勢在于不僅能生產定制，同時還有供應鏈管理與售后運維服務。隨著人工智能和大數據技術的快速發展，BJL平臺緊跟市場步伐，積極布局AI相關產品和技術路線，特別是在GPU領域，展現出了強大的競爭力和前瞻性。

BJL平臺服務器數智化基地建立之初就構建了完整的組織管理架構，相關部門負責人擁有生產方面的專業知識，業內服務經驗遠超5年以上。在傳統工廠的基礎上，數智化工廠融入了更多柔性化與智能化元素，以嚴謹的架構和先進的系統覆蓋原材料管理、程序管理、生產管理、整機測試等核心環節，通過ERP、MES、E- SOP、AGV、可視化模塊、人機協作高難度裝機等實現精細化管控，滿足客戶任意配置的高度定制化需求。生產制造作為服務器產品訂單進行中的核心環節，生產效率、質量與成本直接影響著客戶交付。BJL平臺針對服務產品高柔性、高定制、高質量的精密生產需求，通過技術應用與生產模式的創新突破，建設業內領先的柔性服務器智能工廠。

AI服務器產品具有高度定制化的特點，擁有上千種機型配置、上萬種物料品規，超小訂單批量（最小單臺起訂），對生產系統的柔性要求極高。那么，一臺AI服務器是如何從部件蛻變為整機的？又是哪些關鍵環節在為其品質層層把關？

BJL平臺在原材料供應商的選擇上，與行業頭部企業緊密合作，通過多輪實地考察與資質審核，評估產能、質量管控體系、研發實力和供貨穩定性，確保獲得最新技術支持與穩定供貨；原材料到貨后會進行全面的檢測，只有100%通過質檢的原材料才能進入生產環節。經過長達5年的不斷改造升級，目前數智化工廠年產能超10萬臺以上，嚴格按照ISO9001質量管理標準、ISO14001環境管理體系認證管理。

系統調度層面，從原材料出庫→揀選備料→精準供料全物流環節出發，在智能管理系統的統籌調度下，拉通生產需求與物料供給全流程，保障生產線穩定運行。

要打造出一臺出色的服務器，不僅需要關注其性能和穩定性，還要在設計和制造工藝上精益求精。出廠前，所有服務器都要在老化室進行各項嚴苛測試，如：壓力測試等。無論大小部件，都要進行全面的功能、性能和兼容測試評估，確保每一項都符合最高標準，最終完美地交到客戶手里。

BJL平臺依托智能制造基地實現行業應用場景的快速增長和可持續發展，在全球AI計算需求不斷增長的背景下，未來，BJL平臺將持續加強服務器研發資源投入，提升技術自主可控能力，同時采用數智化技術大力提升先進制造能力，打造服務器數智化標桿工廠，引領服務器制造行業轉型升級，推動新質生產力穩步發展。

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