今日网
打破AI产业壁垒 构建协同发展体系
责编：陈凯欣
2025-03-21
人工智能技术的自主可控对于国家信息安全和科技发展具有重要意义。当前，AI领域的技术生态尚处于分散发展的阶段，呈现出明显的"孤岛化"特征。芯片、算法、数据等关键环节各自为战，在一定程度上限制了整体技术的突破与创新。
在人工智能产业快速发展的关键时期，构建协同高效的产业链显得尤为重要。我们需要从分散的技术生态向一体化的技术生态系统转变，实现真正的自主创新与可控发展。
首先，推动算力资源的协同发展是突破技术瓶颈的关键所在。
当前，我国在算力领域已取得一定进展，但仍面临诸多挑战。如何提高计算效率、实现软硬件的有效协同以及平衡数据规模与算力之间的关系，都是需要重点解决的问题。
为此，建议建立国家级的算力资源共享平台，推动不同领域的技术优势互补。例如，在芯片研发中注重"芯片+算法"的协同发展模式，通过设立AI协同创新中心，整合资源力量，实现关键技术的突破性进展。
其次，构建开放共享的技术生态是化解当前算法分散问题的重要途径。
尽管国产AI大模型发展迅速，但在底层算法框架的研发与应用方面仍显碎片化。这种状况不仅制约了技术的进一步提升，也影响了产业的整体竞争力。
建议借鉴国际先进经验，建立国家级的AI开源平台，推动算法资源的开放共享。同时，积极参与国际标准的制定，在确保技术自主可控的前提下，增强在全球AI生态中的影响力。
最后，突破数据共享的技术瓶颈是提升AI性能的重要环节。
高质量的数据是训练高性能AI模型的基础。当前，行业普遍面临数据质量参差不齐的问题，尤其是在自动驾驶等复杂场景下，对数据标注的精度要求极高。
建议制定统一的数据标注标准和质量评估体系，同时加强技术手段的应用，提升数据处理效率。在确保数据安全和隐私保护的前提下，推动跨行业、跨领域的数据互联互通，为AI模型提供更丰富的训练资源。
从"技术孤岛"到"生态大陆"的转变，不仅关系到人工智能产业的发展质量，更是实现科技自立自强的重要路径。通过构建全链条的技术生态系统，在提升技术创新能力的同时，为全球科技进步贡献中国智慧和解决方案。
