维科网专访 联想开天工作站营销总经理 陆远
一场中望3D悟空热身擂台，一次持续三个月的船舶项目调优，折射出国产专业计算的进阶路径
3分05秒。在近日的ZWORLD 2026中望全球生态大会外展区，这个数字成为中望3D悟空热身擂台的最终成绩。
比赛的任务并不难理解。参赛者面对同一道零件图纸，使用中望3D悟空2027现场完成三维建模；模型需要达到规定的准确度，速度才有比较的意义。短短一个半小时，12个竞赛位迎来64名参赛者，共提交81份完赛文件，其中22份达到3%的体积误差标准。
当选手忙着识图、绘制草图、调整尺寸，把二维图纸变成三维零件时，承接这些操作的还有一套值得留意的计算环境——联想开天工作站搭载国产处理器，运行的则是国产专业工业软件。对参赛者来说，每一次操作都在和秒表较量；对国产专业计算而言，能否在真实操作中保持流畅，正是进入专业岗位必须回答的问题。
三分钟的竞速，当然无法代替大型装配或长时间稳定性的专项测试。它提供了一个鲜活的切口。工业设计的软件能力和硬件性能，最终都要在工程师的操作中接受检验。
联想开天与中望的合作，已经走过了初步兼容认证阶段。此次擂台赛把双方共同适配的成果摆到了用户面前。陆远在接受OFweek维科网专访时谈到，“双方围绕大赛进一步进行了性能和适配优化，希望让整个软硬件平台的效能得到充分发挥。”
专业工作站的难度恰恰藏在这些看似普通的操作背后。参数化建模需要处理器快速完成几何计算，模型显示和旋转依赖图形性能，反复修改、保存与调用又会涉及内存、存储和软件接口。进入国产软硬件环境后，这些环节还需要跨越操作系统、驱动和专业应用之间的适配工作。
用户并不根据硬件参数的分工来使用电脑。他在屏幕上感知到的是一次模型打开花了多久，一次参数修改等了几秒，连续操作时软件能否保持响应。软件越专业，硬件就越需要在具体应用中证明自己。
陆远在采访中反复提到专业工作站的三项要求，即安全、稳定与高效。他同时强调，长时间高负载运行还考验整机的散热设计。这些能力必须放在真实软件中一同验证，单项硬件指标很难概括用户最终得到的体验。
擂台赛把操作压缩在短时间内，现实中的工程设计则要持续几个星期甚至几个月。前者让软件响应和交互体验变得直观，后者进一步检验系统在复杂模型、长期负载下的可靠性。对于联想开天工作站而言，两者共同指向同一个目标——让国产算力能够持续承接专业工作。
完成兼容是起点。真正决定工作站价值的，是专业软件能把多少算力转化为有效的工程操作。
如果要理解生产级适配究竟有多复杂，陆远讲述的一家南方船舶企业，比任何抽象概念都更有说服力。
船舶设计的零部件规模可能达到百万级，装配关系也极其复杂。该客户原有设计工作依托既有软硬件环境，迁移至国产平台后，既需要中望CAD等专业软件正常运行，也对图形显示、系统响应和持续稳定性提出了很高要求。联想开天与中望为其提供联合方案，并将适配工作延伸到客户现场。
“我们在客户现场做了很多调优，涉及BIOS层面和软件层面，大概花了三个月时间。”陆远回忆，经过联合优化，方案最终取得了较好的性能表现，也获得了客户的积极反馈。
这里值得关注的是调优发生的位置。实验室可以预先准备标准环境，造船厂却有自己长期积累的设计数据、操作习惯和业务流程。进入客户现场之后，硬件设计、系统驱动与专业软件之间的配合，需要接受现有生产环境的检验。工程师面对的任何一次异常，都可能牵涉多个技术环节。
这也解释了专业工作站为什么离不开ISV。软件厂商了解模型如何计算、哪些操作最容易遇到性能瓶颈；硬件平台能够从BIOS、处理器、图形和整机层面寻找优化空间。双方持续配合，才能将兼容性转化为设计师每天可以依赖的稳定体验。
工业客户采购的是一套可以持续交付的设计能力。一台工作站的专业性，最终体现在它能为工程师减少多少等待、让多少复杂任务顺利完成。
陆远在采访中谈到的另一个变化，是AI正在把工作站带入更多行业。CAD、三维设计和渲染依然重要，模型推理、行业智能体和机器视觉则不断拓展专业计算设备的用途。工作站所承接的任务变得更加多样，专业应用与AI应用也开始出现在同一套业务环境中。
这一变化对硬件提出了新问题。工业企业需要多大规模的模型，究竟把哪些任务放在本地，专业应用与AI同时运行时怎样分配资源，这些答案都来自业务场景。单凭一张硬件配置表，已经越来越难替客户完成算力选型。
更值得关注的是产业分工的变化。懂得怎样设计处理器与整机的平台，需要理解软件运行方式；拥有行业知识和算法的ISV，也需要一套能够稳定部署、持续交付的计算环境。AI应用越向垂直行业深入，软硬件伙伴之间就越需要共同定义方案。
陆远援引了一组联想开天合作伙伴体系的数据。上一财年，合作伙伴数量整体增长28%，其中ISV和系统集成商伙伴增长96%。这组数据不能直接等同于联想开天自身的业务增长，但它提供了一个值得观察的信号。行业应用和系统集成能力正在获得更多资源投入，企业客户也越来越关注一套方案实际能够解决什么问题。
“很多ISV关心的，是选什么算力平台，怎样快速把技术产品化，以及产品做出来后怎样推广。”陆远在采访中总结了伙伴最常遇到的几个难题。针对这些需求，现有的ISV合作体系能够提供品牌力、方案力、营销力和销售力四个方面的支持。对联想开天工作站而言，这些资源能够服务于适配验证、联合方案设计以及后续市场交付，让擅长工业软件的伙伴把精力用在专业技术上。
中望合作由此有了更长远的意义。软件伙伴提供工程设计能力，联想开天工作站提供国产专业算力，双方在赛事和客户项目中共同优化。生态合作的深度，最终体现在客户能否拿到一套真正适合业务的方案。
未来工作站的竞争，将越来越多地发生在具体软件、行业知识与整机能力的交汇处。
在陆远看来，本地与边缘侧AI的机会，尤其值得重视。部分行业应用需要及时处理数据，对网络时延、部署条件和数据流转有明确要求；一些垂直任务所需的模型规模，也足以由合适的工作站或工业终端承载。
他举了一个工业质检的例子。工业相机采集产品图像，本地模型完成识别并及时把结果交回产线。检测是否有效，最终要看结果能否跟上生产节拍。类似的逻辑同样适用于某些需要本地部署和快速反馈的专业应用。
“并不是所有的场景都需要几百B的模型。”陆远指出，一些场景使用几B或几十B参数的模型就能满足实际需求，其中B表示十亿参数。模型大小、并发数量、功耗与响应时间应当围绕业务任务进行配置，工作站和工业终端因此获得了新的应用空间。
从产业角度看，算力向边缘延伸，首先改变的是部署方式。模型可以更靠近数据产生的地方，业务响应也可以减少对远端网络的依赖。云端和数据中心仍适合集中训练及大规模共享计算，工作站则在特定的本地任务中发挥部署灵活、响应及时的优势。
随着AI逐步融入工业软件，工程师可能需要在同一设备上完成传统建模、模型分析和AI辅助操作。软件厂商对工作流的理解，联想开天对专业算力与国产平台的适配经验，决定了这种混合工作流能否获得稳定、流畅的体验。
算力部署在哪里，最终由任务的时效、数据和成本要求决定。好的计算平台，应该让技术尽可能靠近真正创造价值的业务环节。
从三分钟的建模竞速，到持续三个月的客户现场调优，时间跨度不同，检验的却是同一种能力。专业计算需要把硬件性能、工业软件和用户操作连成一套能够持续工作的系统。
陆远在采访最后把技术价值归结为企业能够感知的效率与投入产出。他说，“技术是一定要拿来用的。”这句话放在国产专业计算的语境下，分量尤为具体。
进入专业生产现场的国产工作站，最终要接受工程师的日常选择。图纸能否及时交付，模型修改能否顺畅完成，AI应用能否稳定进入现有流程，都会逐渐成为衡量产业成熟度的现实尺度。
当工程师愿意把每天最重要的任务交给国产工作站，国产算力才真正获得了属于专业生产领域的信任。
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