以系统性会战重塑我国AI产业竞争优势

在人工智能这一关乎未来的世界性角逐中，我们遭遇的并非单一技术节点的瓶颈制约，而是涵盖底层硬件至顶层生态、技术标准至治理规范的立体化对抗。要突破困境、赢得先机，仅靠局部突破难以奏效，必须打响一场"全链条+全生态"的系统性会战。既要推动算力、数据、算法、场景等要素高效流动，又要激活企业、高校、院所、开发者社群等多元主体的创造潜能，更需以国家顶层设计为牵引，将各方资源凝聚成强大合力。

近年，河北作为全国算力资源布局的关键枢纽，坚持政策驱动、设施支撑、融合导向、协同发力，着力打造国内领先的算力产业生态，促进算力产业快速崛起。据《2025综合算力指数》报告，河北综合算力指数持续位居全国首位。图为2025年9月7日拍摄的河北省张家口市怀来县秦淮大数据产业园。 人民图片 陈晓东/摄

深化关键领域突破，夯实自主发展基础。核心技术攻关须将重心从单一维度的赶超，转向以生态构建为导向的系统性作战。一要深耕基础理论。若原始创新仅停留在应用层、工程层，便永远只能在他人理论框架内小修小补。唯有将更多资源倾注于算法可解释性、因果推断、类脑计算等基础研究领域，掌握界定技术路径的底层逻辑，方能从根本上跳出技术跟随。二要精准攻关与大规模验证并举。瞄准AI芯片、开发框架、基础软件等产业链关键环节，推行任务招标、竞争择优机制，集中资源攻克核心卡点。尤为关键的是，技术突破需与市场应用实现闭环，唯有将国产软硬件大规模部署于真实训练环境，在反复验证中持续优化，才能以市场反馈驱动技术成熟，逐步培育与先行者抗衡的生态竞争力。

激活数据要素潜能，破解优质供给瓶颈。我国数据资源禀赋突出，但需解决"可加工"与"可流转"双重制约。一要打造高质量"数据富矿"。立足国家级数据标注基地，率先在工业、医疗、金融等基础较好领域构建标准化数据集体系，同时强化数据合成与智能增强技术研发。唯有将原始数据转化为可直接用于模型训练的优质数据，数据要素才能真正释放生产力。二要以制度创新打破流转壁垒。围绕产权明晰、收益分成、安全合规加速制度框架建设，推广安全沙箱、监管试验区等创新机制，在保障所有权不变、风险可控基础上，实现多源数据融合训练，让数据在流动中实现价值跃升。

加速规模化落地，打造良性商业循环。应用场景是验证AI价值的核心试炼场。当前AI产业面临的关键挑战，并非缺乏优质试点，而是试点难以规模推广。要纵深推进"AI+"行动计划。一要深度融合核心业务，推动AI从辅助环节切入研发设计、生产调度、风险管控等高附加值领域，以实实在在的降本增效激发企业采购动力。二要构建产业链联动耦合机制。促进算力提供商、模型开发商、行业使用者紧密衔接，形成算力弹性供给、模型灵活适配、场景敏捷落地的协作网络，通过标准化接口打破各自为政的困局。三要坚决推动标准化升级。从定制项目制迈向可配置、可复用、可运维的标准化方案，以规模化分摊研发与算力开支，引导产业从投入循环转向盈利循环。

强化安全风险防控，守住产业发展生命线。AI的不透明性、自主进化与泛化能力，使风险从外部威胁延伸至模型内在缺陷。安全治理应从被动式合规审查，升级为全周期主动防御。一要搭建分层分级的灵活治理框架。对通用基座模型侧重透明度与可追溯，对垂直应用场域依据风险等级实行差别化管控，如对医疗、金融等高风险领域开展严格认证与稳健性评估，对低风险场域实施柔性监管，达成安全与发展的动态平衡。二要构建内生安全技术体系。加强算法可解释性、隐私计算、对抗训练等安全技术研发，建立定期模型安全检测机制，以"技术护城河"前置风险，使安全能力成为模型的原生属性而非外部补救。三要积极参与国际规则制定。将我国数据分类、算法备案、安全评估等领域的实践探索转化为全球治理方案，在多边机制中争取规则主导权，防止被动受制。

完善多元要素支撑，打造全链条生态保障系统。系统性突破需要相匹配的制度保障与资源配套。资金端，要培育契合创新的长期资本。发挥国家基金导向作用，联合地方构建分层配置的长期资本矩阵，确保底层研发与设施建设的持续性投入。同时推广"算力补贴"等普惠政策，降低中小企业创新门槛。人才端，要重点培养既通晓算法原理又熟知产业需求的跨界人才。此类复合型人才难以在象牙塔内批量培育，须通过领军企业联合高校院所共建产教融合基地，在真实产业环境中长期淬炼而成。加速建立具备规模效应的人才培养机制，实现从顶尖科学家到应用型人才的梯队输送。开放合作端，要坚持立足本土、链接全球。借助"一带一路"等平台，鼓励企业通过开源合作、协同创新等方式深度融入全球科创网络，在合规框架下突破非市场障碍，在开放竞争中增强实力，从而在新一轮科技革命与产业变革中赢得战略先机。