人工智能關(guān)鍵技術(shù)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(lǐng)域的技術(shù)生態(tài)仍處于“積累”階段，呈現(xiàn)“孤島化”特征——芯片、算法、數(shù)據(jù)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)分散，在一定程度上制約技術(shù)的整體突破。

筆者認為，在我國人工智能產(chǎn)業(yè)進入快速發(fā)展的關(guān)鍵階段，產(chǎn)業(yè)鏈應重點攻克前端關(guān)鍵技術(shù)，從“技術(shù)孤島”向“生態(tài)大陸”躍遷，從而實現(xiàn)真正的自主可控。

首先，促進協(xié)同發(fā)展，突破算力瓶頸之困。

目前，我國相關(guān)企業(yè)在算力領(lǐng)域有所突破，但仍存在計算資源不足或效率較低、軟硬件協(xié)同不足、數(shù)據(jù)規(guī)模與算力不匹配等現(xiàn)象。

產(chǎn)業(yè)鏈應推動算力資源的均衡分布，尋求低功耗、高效能的算力方案，并跳出“單點技術(shù)突破”，構(gòu)建一個協(xié)同化的“生態(tài)大陸”。例如，形成國產(chǎn)“芯片+算法”的協(xié)同優(yōu)勢，各方聯(lián)合設立AI生態(tài)協(xié)同創(chuàng)新中心，聚焦芯片等關(guān)鍵技術(shù)的協(xié)同研發(fā)與生態(tài)共建。

其次，建立開放生態(tài)，化解算法分散之局。

當下，國產(chǎn)AI大模型層出不窮，但在部分底層算法框架的研發(fā)與應用方面依舊呈現(xiàn)碎片化特征。

相關(guān)方應推動國內(nèi)算法框架的標準化與開源化，打破“算法孤島”。例如，借鑒國際開源社區(qū)的成功經(jīng)驗，建立國家級AI算法開源平臺，促進算法資源的共享與創(chuàng)新；加快制定AI技術(shù)的國家標準，并積極參與國際標準的制定，對標國際水平推動國產(chǎn)算法框架與芯片的標準化，提升在全球AI生態(tài)中的話語權(quán)。

最后，在保障安全和隱私前提下，突破數(shù)據(jù)共享之難。

數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量直接決定了AI大模型的性能和應用效果。目前，垂直行業(yè)存在部分數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊的現(xiàn)象，一定程度上制約模型優(yōu)化。例如，在自動駕駛領(lǐng)域，道路場景復雜多變，數(shù)據(jù)標注需要極高的精度和專業(yè)性。產(chǎn)業(yè)鏈應建立健全數(shù)據(jù)標注規(guī)范和質(zhì)量評估體系，同時可以利用技術(shù)手段對數(shù)據(jù)進行清洗，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。在保障數(shù)據(jù)安全和隱私的前提下，也應進一步打破數(shù)據(jù)壁壘，實現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通。

AI關(guān)鍵技術(shù)的自主可控，不僅是一場技術(shù)攻堅戰(zhàn)，更是一場生態(tài)重構(gòu)戰(zhàn)。從“技術(shù)孤島”到“生態(tài)大陸”，是挑戰(zhàn)，也是機遇。唯有通過全棧式生態(tài)構(gòu)建，才能真正實現(xiàn)AI技術(shù)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(fā)展注入新的活力。