赢下AI未来：必须打赢体系化协同战

面对决定未来的全球AI角逐，我们挑战的不仅是技术节点的“卡脖子”，而是涵盖底层硬件、上层生态、技术标准及治理规则的全栈式较量。要破局争主动，仅靠单点突破行不通，必须开展“全要素+全生态”的体系化协同攻坚。既要推动算力、数据、算法、场景等要素充分释放，又要激活企业、高校、科研机构及开发者社区的多元创新潜能，更要依托国家战略统筹，凝聚各方合力。

近年来，河北凭借政策引导、基建夯实、融合发展和区域协同，迅速构建起领先的算力产业生态。据《2025综合算力指数》显示，河北综合算力指数稳居全国榜首。图为2025年9月7日，河北省张家口市怀来县秦淮大数据产业园风貌。 人民图片 陈晓东/摄

攻克核心技术，夯实自主可控基石。核心技术攻关应超越单一指标追赶，转向以建生态为牵引的体系化作战。首先，深扎基础原理。源头创新若仅停留在应用或工程层，永远受制于人。必须将资源投向算法可解释性、因果推理、类脑计算等基础研究“无人区”，掌握底层逻辑，摆脱路径依赖。其次，坚持靶向攻坚与规模化迭代并进。聚焦AI芯片、开发框架、基础软件等核心环节，实施“揭榜挂帅”和“赛马制”，集中突破关键堵点。关键在于技术与市场应用形成闭环，将国产软硬件投入真实场景，通过规模化试错迭代，以市场反馈反哺技术成熟，形成竞争生态。

优化数据要素配置，疏通高质量供给瓶颈。我国数据资源虽丰，但需解决“可炼化”与“可流通”难题。一是打造高质量“数据油田”。依托国家级数据标注基地，在工业、医疗、金融等领域建立标准化数据集，加大数据合成与智能增强研发。唯有将原始数据转化为可直接训练的高质量数据，数据要素才能融入生产函数。二是通过制度创新打破流通梗阻。围绕产权、收益、安全合规完善基础制度，推广“数据沙箱”、“监管沙盒”等模式，在确保安全可控前提下实现多源数据融合，让数据流动创造倍增价值。

加速应用推广，建立可持续商业闭环。应用场景是检验AI成色的关键战场。当前难题在于优质试点难以复制。需深入实施“人工智能+”行动。一是深度嵌入核心业务，推动AI从辅助走向研发设计、生产调度、风险管控等高价值环节，以降本增效驱动付费。二是构建产业链协同机制，促进算力商、模型商、行业用户深度耦合，实现算力按需供给、模型适配、场景落地，打破“各自为政”。三是坚定推进产品化转型，从定制项目向标准化、可复制的解决方案跨越，通过规模化摊薄成本，推动产业从烧钱转向盈利。

提升安全治理水平，守住产业安全底线。AI的黑箱、自主演化及泛化能力，使风险源延伸至模型“基因缺陷”。治理应从静态合规转向全生命周期动态防护。一是构建分层分类敏捷治理架构。对通用基础模型强调透明可溯，对垂直应用实施差异化监管（如医疗金融严格认证，其他轻量监管），实现安全与发展平衡。二是强化技术内生安全屏障。加大可解释性、隐私计算、对抗训练投入，建立常态化体检机制，将安全能力前置为模型“出厂设置”。三是主动引领全球规则制定。将我国在数据分级、算法备案、安全评测的实践经验转化为国际方案，抢占规则塑造主动权。

夯实多元协同保障，构建全要素全生态支撑。体系化破局需配套制度与要素支持。资金上，培育适配创新的耐心资本，发挥国家基金引领，推广“算力券”降低门槛。人才上，锻造懂算法又懂行业的“两栖人才”，通过产教融合平台在真实场景中培养。开放合作上，坚持根植中国、网联世界，依托“一带一路”机制，支持企业以开源、联合研发嵌入全球网络，在合规前提下突破壁垒，提升竞争力，从而在科技革命中掌握主动。