（来源：团结报）

转自：团结报

　　近年来，我国多个省份已在人工智能算力建设、模型创新、应用牵引等方面形成各具特色的发展路径。但从整体看，我国人工智能“算模联动”仍存在一些短板：核心硬件自主供给能力不足，高端AI训练芯片等环节仍受制于人，自主算力产品在性能、能效比等方面与国际先进水平仍有差距，尚未形成具有国际竞争力的产业生态。

　　建议

　　强化国家战略规划和顶层设计。围绕高端人工智能芯片、先进制程工艺、核心EDA工具、关键半导体设备和材料等领域，集中力量开展全链条技术攻关。加强全国“一盘棋”统筹，支持长三角、京津冀、粤港澳等有基础、有条件的地区建设国家级芯片制造、先进封装中试线和工艺验证平台，避免重复建设和资源分散。

　　构建自主可控的高性能算力供给体系。鼓励企业围绕自主芯片开展从板卡、服务器到智算集群的系统级创新，重点提升互联带宽、内存层次、能效管理和集群调度能力。

　　深化“芯模联动”协同创新机制。支持产业基础较好的地区布局建设国家级“芯模协同创新中心”，推动龙头企业、高校、科研院所围绕芯片设计、制造封装、系统集成、模型训练和应用部署开展联合攻关，探索“以模定芯、以芯促模”的闭环发展模式。

　　完善金融和应用牵引机制。发挥国家集成电路产业投资基金、战略性新兴产业基金等引导作用，鼓励长期资本、耐心资本投向芯片制造、核心工具链、基础软件等周期长、投入大的重要领域。

　　通过国家层面的系统部署和地方实践的协同推进，进一步打通算力基础、模型创新和应用落地之间的堵点，推动我国人工智能产业由单点突破向体系化竞争跃升，在全球科技竞争中掌握发展主动权。

　　（罗卫红 周明耀）

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