AI前路：突破“六大瓶颈”建立“六大机制”

人工智能（AI）作为数字基础设施建设的重要组成部分，是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，是我国在全球科技竞争中的重要领域，更是新质生产力的典型代表，其战略意义和经济价值不可估量，胜者擅赢未来。自1996年限制我国获取新型科学技术的《瓦森纳协定》诞生伊始，以美国为首的西方各国长期对涉华科技产业和相关企业实施严格且无理的限制、霸凌和制裁。随着特朗普2.0时代的到来，美国仍将延续对华打压，妄图纠治所谓“长期不公平贸易和知识产权盗窃行为”，并将当前中美AI竞争式发展从原先拜登时期的“暂停键”切换为“加速键”。新一轮关税施压在所难免，AI治理话语权争夺定会同芯片战争、能源比拼一样成为大国博弈的焦点。当前必须客观分析我国AI及其相关行业发展实际，研判AI产业链韧性，正视我国基础研究和发达国家差距较大、高质量创新人才相对匮乏和半导体暂远落后于全球芯片行业领先制程等根本事实，准确、清晰认识特朗普对华打压内在逻辑及当前我国AI发展面临的各类问题与挑战，加强政策支持、健全发展战略、前瞻应对举措、提早谋篇布局，才能确保我国在AI领域锁定关键重大优势，实现长期可持续发展。建议树立问题导向原则，着眼长远发展，突破“六大瓶颈”，助力我国从AI大国向AI强国质变式跨越。

技术格局不断快速变化，新优势平衡对华倾斜令美恐慌

特朗普以“美国优先（America First）”政策而闻名，优先考虑自给自足和通过关税保护本国工业。其看似孤立主义的做法，实则掩盖背后对华技术实力动态变化的深刻焦虑。新时期的领导霸权已被重新定义，技术领先将对维持军事优势、占据创新优势位势和保护国家利益至关重要。近年来，我国在5G通信、人工智能、量子计算等关键技术领域取得显著进步，对美长期保持的旧有霸权已构成严重挑战。这种变化诱发美国恐慌，担忧丧失技术优势将导致其全球领导地位的衰落。我国在AI领域的拼命式追赶也已引起美国的高度警觉。过去拜登时期华盛顿一贯奉行“美中关系背景下技术领先是一场零和游戏”的单一认识，并不断强化对华遏制，从政策层面持续打压我国。未来，在芯片半导体等关键科技领域，白宫势必采取“保守防御+自残式进攻姿态”，努力确保减缓我国的持续进步，同时，确保自身技术供应链更为安全、更符合美国产业战略需求。

中美技术相关实力差距或成对华斗争关键，客观认识我国AI发展的六大瓶颈

（一）硬件制程与性能有代差，AI计算黄金标准暂被“美标”掌控
硬件基础设施是AI发展的基石，是推动AI领域革新和突破最为关键的因素，设计及制造先进半导体的能力将成为决定未来AI主导权的核心。目前，形势尚不乐观，几大问题悬而未决。一是制造技术代际滞后。保守估计，我国半导体较美国及其同盟先进制程约有两代左右差距。无法满足先进AI应用5纳米以下节点芯片需求，且极紫外（EUV）光刻机和其他关键设备被限，较难自主突破14纳米旧节点困境。二是AI专用硬件暂时掉队。英伟达（NVIDIA）、超威半导体（AMD）等主导AI训练和推理GPU市场。如，NVIDIA-A100和H100等型号GPU已为AI性能设定了标准，而我替代品在计算吞吐量、热效率和软件生态系统支持中全面落后。同时，Alphabet旗下的谷歌（Google）开发的张量处理单元（TPU）也已成为高效AI应用不可或缺的一部分。此外，美国在优化AI计算的ASIC（专用集成电路）和 FPGA（现场可编程门阵列）等专用芯片设计开发方面也相对遥遥领先。三是供应链依赖性较高。我国AI硬件行业仍严重依赖国外投入，特别是在芯片设计不可或缺的EDA（电子设计自动化）工具方面实难去依附。对华为和中芯国际等先进半导体技术的严格出口管制也在一定程度上扰乱到我国的供应链体系，并实质上延迟了AI硬件的开发进展。四是全球生态系统整合望尘莫及。美国已构建出完整的“硬件－软件－服务”系统。从底层计算芯片到上层应用软件，再到云计算服务平台，形成了紧密协同的产业生态，极大提升了技术创新效率和市场响应速度。由于缺乏可比的硬件和持续长久的“正反馈”效应，全球一致采用美国主导的技术路线和标准，进一步加深着对美技术依赖，形成了技术跟随的“路径锁定”。

（二）高层次人才相对匮乏，人力资本明显短缺
高层次人才是攻克“卡脖子”技术、推动原创性技术创新可控的必须，更是实现科技自立自强、维护国家安全和发展利益的宝贵资源。我国AI核心技术的突破创新受到人才短缺的极大制约。一是引领型人才供给不足。能够主导前沿技术研究、把握产业发展方向的战略科技人才相对匮乏。二是培养模式僵化陈旧。现有教育体系在培养具有原创能力的拔尖创新人才、复合型创造人才方面存在明显短板，跨学科交叉融合不够，国际化培养平台建设滞后。三是人才创新生态尚待优化。科研环境、创新氛围、国际交流等方面仍需进一步优化。特别是在基础研究投入、创新评价机制、产学研深度融合等方面存在短板，高层次人才培养质量和创新活力释放受限。四是全球人才争夺加剧。发达国家通过优质科研平台、充足研究经费等举措大力吸引全球顶尖人才，导致我国高层次人才流失风险加大。

（三）数据流通受限，训练内容标准与质量不佳
数据是AI进步的燃料，高标准质量的数据资源是AI发展的重要生产要素，对于训练有效的AI模型至关重要。然而，我国在数据获取、流通与应用等方面面临诸多制约。一是优质中文训练数据供给不足。Sinolytics Radar数据显示，在全球AI训练数据中，中文数据占比仅约5.2%，远低于英文数据43.2%的占比，且现有数据在多样性和深度方面存在明显短板，制约了中文大模型的训练效果。二是数据要素市场化程度不高。数据确权、定价、交易等基础制度尚不完善，行业间数据壁垒普遍存在，优质数据资源难以有效流通和整合利用。三是数据安全与隐私保护矛盾突出。在个人隐私保护和数据安全监管日趋严格的背景下，行政和公共数据开放共享受限，企业获取训练数据的难度和合规成本显著提升。四是数据质量管理体系不健全。专业领域标注数据缺乏统一标准，数据采集、清洗、标注等环节质量把控不足，且存在采样偏差等问题，影响模型训练效果。五是跨境数据流通受阻。国际数据流通规则和数据本地化政策趋严，防火墙限制较广，境外数据获取渠道收窄，限制了可用训练数据的多样性和丰富性。

（四）探索性研究乏力，前沿理论原创能力不足
基础研究是AI技术创新的源头，是实现技术自主可控的关键支撑。我国AI发展过分注重应用层面的短期效益，在探索性理论研究方面存在明显短板。一是原创性理论突破匮乏。在神经网络架构设计、深度学习范式创新、因果推理等基础研究领域缺乏具有重大影响力的原创性成果，往往采取“快速追随者”策略，过度依赖对国外已有理论的改进优化，制约了原始创新能力的提升。二是“重应用轻研究”导向突出。研究生态倾向保守，过分强调短期应用价值和评价指标，对高风险、高回报的基础理论探索重视不够，难以催生颠覆性创新成果。三是数理基础支撑薄弱。在概率统计、最优化理论、泛函分析等支撑AI发展的数学理论研究上深度不足，难以支撑复杂AI系统的理论验证和性能优化。四是前沿方向研究存在断层。在量子AI、类脑智能计算、多模态系统等前沿基础理论研究方向布局不足，与全球AI基础研究发展趋势存在明显差距。五是多学科交叉融合滞后。在认知科学、脑科学等跨学科基础研究方面系统性布局不够，开源协同创新体系不完善，难以形成持续稳定的基础研究创新链条，制约了神经形态计算等颠覆性技术的突破。

（五）软件生态系统建设滞后，无“形成气候”的开源社区
“需要”即“需求”，其是发明之母，软件生态系统是AI技术创新需要的重要支撑平台，是推动产业链协同发展的核心引擎。我国AI发展在软件工具、开源生态等方面面临诸多制约。一是基础开发框架影响力不足。国产深度学习框架如MindSpore、PaddlePaddle等在全球应用规模和生态覆盖上与TensorFlow、PyTorch等主流框架差距明显，难以吸引全球开发者持续贡献。二是工具链生态建设滞后。在模型训练、优化、部署等关键环节的配套开发工具不够完善，DevOps和MLOps工具链自主可控程度低，制约了AI应用开发效率的提升。三是开源社区活力不足。暂无类似GitHub和Hugging Face等具有重大影响力的开源项目和高活跃度开发者社区，产学研协同创新匮乏，难以形成良性的开源生态循环。四是软件标准体系不健全。在数据接口、模型格式、评测基准等方面标准不一，软件兼容性和互操作性较差。五是应用开发支持不足。针对细分行业的预训练模型、算法组件、开发套件等基础软件供给不足，企业二次开发难度大、成本高，无法满足AI技术的快速落地。六是安全可信体系待完善。在模型安全性评估、隐私计算、对抗测试等关键环节的软件工具和解决方案不够成熟，AI系统的可信发展缓慢。

（六）伦理与社会挑战突显，AI发展“守护之盾”非坚，“信任之基”未牢
伦理治理是AI健康可持续发展的核心支柱，既是技术进步的“守护之盾”，更是社会信任的“稳固之基”。目前，我国AI伦理治理体系尚未完善。一是伦理框架体系尚未成型。现有AI伦理政策多偏宏观原则，缺乏覆盖研发、部署、应用全周期的具体实施规范，不同领域伦理准则各自为政，跨行业标准难以统一。监管模式以政府主导的事后监管为主，缺乏灵活的事前预防和过程管控机制。二是关键技术支撑不足。在算法偏见识别、公平性评估、模型可解释性等方面的技术工具链不完善，AI系统的透明度和可问责性不足，模型行为审计和隐私合规性把控能力薄弱。三是社会信任基础脆弱。AI对就业、隐私、文化等领域的长期影响评估不足，公众对技术风险认知存在偏差，科普教育力度不够。同时，缺乏系统的职业转型支持和人机协同模式探索，新旧产业过渡配套政策不完善，导致社会对AI技术替代的担忧加剧。

助推我国从AI大国走向AI强国的政策建议

（一）突出“硬件自主”机制，构建新一代AI计算基础设施体系
稳步按照“分步突破、多点发力、生态协同”的思路实施高质量的“硬件突围”计划。强化国家级AI芯片攻关体系。围绕大模型训练、边缘计算等细分场景，打造特色AI芯片创新赛道，发展具有自主知识产权的专用芯片架构。加快自主可控的产业生态链形成，完善“芯片+算法+应用”产业联盟，形成创新协同、供应互补的发展格局。探索国际合作新模式。构建开放包容的产业合作平台，深化产业链上下游协作。创新“技术互补+市场共享”合作模式，实现互利共赢的良好发展。

（二）突出“人才强基”机制，构建全球领先的AI创新人才高地
加速建立“海内外联动、产教深度融合”的人才培养新体系。实施AI英才特区计划，在重点城市打造全球人才集聚区。创新“揭榜挂帅+课题组+研发岗”混合聘任机制。构建“技术创新+创业孵化”双轨人才发展通道。设立国家级AI人才发展基金，提供长期稳定支持。

（三）突出“数据赋能”机制，打造高质量数据要素流通新生态
有序建立国家级数据要素交易所，多层次、差异化优化各分区域交易所职能，规范数据产权交易。设立行业数据联合实验室，推动跨领域数据融合创新。构建数据优先的产业激励机制，引导部分数据开放共享。完善数据质量评估体系，建立数据资产价值评估标准。创新数据要素市场化配置机制，激活数据要素潜能。

（四）突出“原创引领”机制，催生基础理论重大突破
研究设立AI基础理论攻关专项，支持长周期基础研究。建立“赛马制攻关+长期投资”的创新支持机制。打造国际一流的理论创新实验室和研究平台。构建跨学科交叉融合创新研究体系。完善原创性成果评价和激励机制。采用“无具体指标+长期资助+容错机制”的专项支持模式设立国家级“AI基础理论突破基金”。对于有潜力的原创性研究团队，提供连续稳定资助，不设具体科研指标，允许错误和失败并鼓励大胆探索研究。

（五）突出“生态共建”机制，培育世界级开源创新社区
积极打造国家级开源创新平台，建立开源贡献激励机制。支持龙头企业主导开源社区建设，形成产业创新联盟。建立开源项目评估和孵化体系，提供全生命周期支持。完善开源知识产权保护机制，降低开源合作风险。构建开放协同的开发者生态，提升全球影响力。

（六）突出“治理创新”机制，构筑AI发展的社会信任基础
加快建立多层次AI伦理治理框架，健全标准规范体系。设立国家AI伦理委员会，强化伦理审查和监督。创新社会参与机制，建立多方利益协调平台。完善AI发展影响评估体系，防范系统性风险。推动国际伦理治理对话，提升全球治理话语权。