人工智能产业链需突破“技术孤岛”构建“生态大陆”
创始人
2025-03-17 15:20:40
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贾 丽

人工智能关键技术的自主可控,不仅是科技竞争的制高点,更是我国信息安全的基石。当前AI领域的技术生态仍处于“积累”阶段,呈现“孤岛化”特征——芯片、算法、数据等关键环节分散,在一定程度上制约技术的整体突破。

笔者认为,在我国人工智能产业进入快速发展的关键阶段,产业链应重点攻克前端关键技术,从“技术孤岛”向“生态大陆”跃迁,从而实现真正的自主可控。

首先,促进协同发展,突破算力瓶颈之困。

目前,我国相关企业在算力领域有所突破,但仍存在计算资源不足或效率较低、软硬件协同不足、数据规模与算力不匹配等现象。

产业链应推动算力资源的均衡分布,寻求低功耗、高效能的算力方案,并跳出“单点技术突破”,构建一个协同化的“生态大陆”。例如,形成国产“芯片+算法”的协同优势,各方联合设立AI生态协同创新中心,聚焦芯片等关键技术的协同研发与生态共建。

其次,建立开放生态,化解算法分散之局。

当下,国产AI大模型层出不穷,但在部分底层算法框架的研发与应用方面依旧呈现碎片化特征。

相关方应推动国内算法框架的标准化与开源化,打破“算法孤岛”。例如,借鉴国际开源社区的成功经验,建立国家级AI算法开源平台,促进算法资源的共享与创新;加快制定AI技术的国家标准,并积极参与国际标准的制定,对标国际水平推动国产算法框架与芯片的标准化,提升在全球AI生态中的话语权。

最后,在保障安全和隐私前提下,突破数据共享之难。

数据的质量和数量直接决定了AI大模型的性能和应用效果。目前,垂直行业存在部分数据质量参差不齐的现象,一定程度上制约模型优化。例如,在自动驾驶领域,道路场景复杂多变,数据标注需要极高的精度和专业性。产业链应建立健全数据标注规范和质量评估体系,同时可以利用技术手段对数据进行清洗,提升数据质量。在保障数据安全和隐私的前提下,也应进一步打破数据壁垒,实现数据互联互通。

AI关键技术的自主可控,不仅是一场技术攻坚战,更是一场生态重构战。从“技术孤岛”到“生态大陆”,是挑战,也是机遇。唯有通过全栈式生态构建,才能真正实现AI技术的自主可控,为全球科技进步贡献中国智慧与中国方案,也为全球科技发展注入新的活力。

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