人工智能產業鏈需突破“技術孤島”構建“生態大陸”

賈 麗

人工智能關鍵技術的自主可控，不僅是科技競爭的制高點，更是我國信息安全的基石。當前AI領域的技術生態仍處於“積累”階段，呈現“孤島化”特徵——芯片、算法、數據等關鍵環節分散，在一定程度上制約技術的整體突破。

筆者認為，在我國人工智能產業進入快速發展的關鍵階段，產業鏈應重點攻克前端關鍵技術，從“技術孤島”向“生態大陸”躍遷，從而實現真正的自主可控。

首先，促進協同發展，突破算力瓶頸之困。

目前，我國相關企業在算力領域有所突破，但仍存在計算資源不足或效率較低、軟硬件協同不足、數據規模與算力不匹配等現象。

產業鏈應推動算力資源的均衡分佈，尋求低功耗、高效能的算力方案，並跳出“單點技術突破”，構建一個協同化的“生態大陸”。例如，形成國產“芯片+算法”的協同優勢，各方聯合設立AI生態協同創新中心，聚焦芯片等關鍵技術的協同研發與生態共建。

其次，建立開放生態，化解算法分散之局。

當下，國產AI大模型層出不窮，但在部分底層算法框架的研發與應用方面依舊呈現碎片化特徵。

相關方應推動國內算法框架的標準化與開源化，打破“算法孤島”。例如，借鑑國際開源社區的成功經驗，建立國家級AI算法開源平台，促進算法資源的共享與創新；加快制定AI技術的國家標準，並積極參與國際標準的制定，對標國際水平推動國產算法框架與芯片的標準化，提升在全球AI生態中的話語權。

最後，在保障安全和隱私前提下，突破數據共享之難。

數據的質量和數量直接決定了AI大模型的性能和應用效果。目前，垂直行業存在部分數據質量參差不齊的現象，一定程度上制約模型優化。例如，在自動駕駛領域，道路場景複雜多變，數據標註需要極高的精度和專業性。產業鏈應建立健全數據標註規範和質量評估體系，同時可以利用技術手段對數據進行清洗，提升數據質量。在保障數據安全和隱私的前提下，也應進一步打破數據壁壘，實現數據互聯互通。

AI關鍵技術的自主可控，不僅是一場技術攻堅戰，更是一場生態重構戰。從“技術孤島”到“生態大陸”，是挑戰，也是機遇。唯有通過全棧式生態構建，才能真正實現AI技術的自主可控，為全球科技進步貢獻中國智慧與中國方案，也為全球科技發展注入新的活力。