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芯片、算法、数据多管齐下 人工智能产业加速实现核心技术自主可控 _ 发展研究 _ 福建省经济信息中心
芯片、算法、数据多管齐下 人工智能产业加速实现核心技术自主可控
来源:证券日报 时间:2025-03-17 12:16 浏览量:133

  科技创新的宏伟蓝图正加速绘就。2025年《政府工作报告》(以下简称《报告》)明确提出,推进高水平科技自立自强。充分发挥新型举国体制优势,强化关键核心技术攻关和前沿性、颠覆性技术研发,加快组织实施和超前布局重大科技项目。

  人工智能(AI)作为关键核心技术之一,实现自主可控至关重要。目前,各地均在加速发力,如北京提出“到2025年人工智能关键核心技术基本实现自主可控”。

  面对全球技术竞争的激烈态势,我国人工智能产业链如何更好地实现AI技术的自主可控,锻造好大模型,打破“数据孤岛”,将分散的算力资源整合成“超级电站”,助力相关行业高质量发展?

  聚焦多个领域实现突破

  《报告》提出,“持续推进‘人工智能+’行动,将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来,支持大模型广泛应用,大力发展智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装备”。这不仅为人工智能技术的发展指明了方向,更有利于加速为传统产业的智能化转型注入新动能。

  通过海量数据的训练和复杂的算法优化,大模型具备了强大的泛化能力和多场景应用潜力,从而成为AI的“大脑”,决定AI的智能化水平。

  今年以来,以DeepSeek为代表的中国人工智能技术创新取得突破性进展,国产大模型取得了长足进步,在全球大模型竞争中彰显了中国力量。据业内初步统计,我国国产大模型数量已超200个,呈现出百花齐放的态势。

  国产大模型加速“上新”、应用迭出。但与此同时,产业链自主可控的急迫性也愈发凸显。大模型产业链的部分高端核心硬件受限、算法框架生态待增强、数据资源不均衡等现象依旧存在。如何在这些关键技术领域实现突破,成为我国AI产业亟待解决的问题。

  “大模型的训练和推理需要强大的算力支持,而高性能芯片是算力的核心载体。目前,在AI芯片领域高端制程和先进工艺智能化提升等方面,我国企业仍需加大创新研发力度,以进一步提升自主可控能力。”上海市人工智能学会秘书长汪镭对《证券日报》记者表示。

  AI框架是开发和部署大模型的基础工具。尽管我国企业已推出MindSpore等自主AI框架,但其在全球开源社区中的影响力仍待提升。

  此外,数据是大模型训练的“燃料”。但在资源开放共享方面,存在部分数据闲置的问题,因此需进一步打破数据孤岛现象,提升大模型的训练效率和效果。如何在开放协作与自主创新之间找到平衡,也是我国AI产业需要跨越的一道坎。

  如何降低成本与能耗,也是大模型发展绕不开的话题。大模型的训练需要消耗巨大的计算资源,同时也会对环境造成影响。据业内估算,训练一个大模型的碳排放量相当于数百辆汽车行驶一年的排放量。

  “大模型的训练和部署高度依赖高性能芯片、先进算法框架以及海量数据资源。我国应通过优化自主AI框架的性能和易用性、打造自主可控的开源生态等,重点突破这些关键技术难题。”首都企业改革与发展研究会理事肖旭在接受《证券日报》记者采访时表示。

  西安交通大学软件学院副院长祝继华对《证券日报》记者表示,国内企业在参与全球开源社区的同时,也要注意技术外流等。相关产业链在强化学习、模型蒸馏、混合专家模型等方面也应开展创新性研究,并形成多学科的深度交叉。

  “加快大模型推理落地,既是突破技术封锁的关键路径,也是抢占产业智能化制高点的重要一环。”中国工程院院士郑南宁表示,目前,中国已初步构建起包括智能芯片、大模型、基础架构等在内的人工智能大模型产业应用体系。大模型的应用正逐步从技术探索走向场景落地,成为推动产业智能化转型的重要力量。

  推动算力资源灵活调度

  算力是人工智能大模型研发的重要支撑,如同“水电煤”般不可或缺。《报告》提出,扩大5G规模化应用,加快工业互联网创新发展,优化全国算力资源布局,打造具有国际竞争力的数字产业集群。

  近年来,我国算力总规模持续高速增长。但是算力资源存在分布不均衡、供给紧张和不能有效利用等问题,亟待探索解决。

  为此,我国正加速推进“东数西算”工程,优化算力资源的跨区域调度,推动算力像“水电煤”一样按需按量自由分配。目前,三大运营商等产业链企业已启动了全国算力网络建设,推动算力资源“泛在连接、灵活调度”。

  北京始智科技有限公司(始智AI开源平台)创始人CEO刘道全对《证券日报》记者表示,大模型、互联网、云等领域企业,应通过开源协作共建共创模式,重点攻坚突破技术瓶颈。同时,通过建立全国一体化算力体系,我国将实现东西部算力的高效互补,提升资源利用效率。

  在肖旭看来,为实现关键核心技术的突破,算力产业链可以采用“揭榜挂帅”等机制,集中资源进行攻关,并通过战略合作、产业并购等多种方式,推动产业链上下游的延伸与整合。

  南京大学高性能计算中心高级工程师盛乐标表示,国内企业应注重采用液冷、模块化等先进技术,提高算力中心的能效比,实现算力资源的互联互通和按需分配,加快量子计算、类脑芯片等前沿技术的研发,为算力基础设施的升级提供新动能,从而提升产业链韧性和整体竞争力。

  在AI算力等基础设施的加速构建下,大模型、智能体层出不穷。人工智能的蓬勃发展,也驱动多产业升级,国内AI产业链迎来新的机遇。国际数据公司(IDC)预测,2025年中国人工智能市场总规模将达到511.3亿美元。2025年将是企业智能体应用的元年,依托大模型的智能体将助力中国软件、信息技术等产业迈向高质量发展阶段。

  盛乐标认为,人工智能与实体经济的深度融合已进入战略机遇期,其中关键技术扩散将呈现渐进式、差异化的演进特征。预计未来3年至5年,智能制造、智慧城市等基础较好的领域将率先形成示范效应。产业链应打通核心技术环节链路,完善产业配套,让大模型的落地更顺畅。

  奇安信董事长齐向东表示,企业应大力探索“AI+安全”等创新应用,为人工智能应用大爆发下好安全“先手棋”,推动千行百业向人工智能要生产力。

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