中国石油集团经济技术研究院大数据首席研究员 郭晔

　　随着DeepSeek等国产大模型的突破性发展，我国人工智能产业正由技术追赶转向创新引领。在这场全球AI竞赛中，国资央企作为国民经济支柱力量，亟须通过政策引导与机制创新，构建全产业链协同创新体系，实现从技术应用者到产业引领者的角色转变。

　　以技术创新突破

　　重塑产业格局

　　DeepSeek的突破性进展标志着我国大模型发展进入新阶段。其通过算法创新将千亿参数模型训练成本大幅降低，为中小企业参与大模型竞争开辟通道，更提振了本土技术企业的信心。这种效率革命推动产业呈现三大转变：研发路径从“算力堆砌”转向“效率优先”，商业模式从“闭源垄断”转向“开源共赢”，产业链条从“分散竞争”升级为“软硬协同”。然而，技术瓶颈仍制约着发展空间。在算力层面，国产芯片性能较国际先进水平尚有代差，绿色电力供给稳定性不足；在算法方面，仍有别于Transformer的更高效技术路线尚待突破；在数据领域，则面临高质量行业数据匮乏与安全风险的双重挑战。突破这些瓶颈需要聚焦技术创新，也要注意到培育技术的耐心和营造技术繁荣的土壤同样重要。

　　强化基础设施布局

　　夯实AI应用根基

　　国资央企应发挥“国家队”优势，首要任务是打造国家级算力共享网络，整合闲置算力资源，在西部可再生能源基地建设绿色智算中心集群，构建“东数西算”升级版。国家电网、中国电子等企业可牵头实施“算电协同”工程，实现算力调度与绿电供给的智能匹配。

　　在加速场景落地方面，重点发力“AI for Science”“AI for Manufacturing”等领域，并设立专项补贴基金，对技术成熟项目给予最高50%的财政支持。另外，鼓励行业龙头发放部分应用场景，打造行业标杆应用案例。

　　数据要素流通机制亟待突破，应由央企主导建立行业数据联盟，在能源、交通等领域试点数据沙盒机制，运用区块链与同态加密技术构建可信交易平台。具备条件的企业可率先建立跨行业数据融合实验室，探索数据贡献权益共享机制。

　　构建协同创新生态

　　培育全球竞争力

　　千亿级大模型发展基金的设立刻不容缓。该基金应聚焦核心技术攻关与商业转化，采取“直接投资+并购孵化”的模式，旨在培育创新主体。建议借鉴国家集成电路基金运作经验，构建市场化决策机制，并重点支持光子芯片、神经符号系统等前沿领域。

　　标准化建设对于生态构建至关重要。建议由央企牵头，成立行业大模型标准联盟，并计划于年内尽快发布《垂直领域数据共享标准》《行业大模型接口规范》等相关标准。在能源领域，可率先统一设备状态数据接口。

　　政产学研用深度融合需要制度创新。建议组建国家大模型创新中心，整合顶尖科研资源，打造“基础研究—中试验证—产业应用”全链条平台。同时，推动央企平台与创新高地对接，形成辐射全国的协同网络。

　　深化国际合作

　　掌握规则制定主动权

　　在国际竞争维度，需实施“标准出海”战略。联合国际组织制定AI伦理公约，输出国产大模型标准。人才战略需要双轮驱动，培养复合型人才并引进国际人才。国资央企需要加强政策引导，以创新生态培育核心竞争力，建立容错机制，鼓励创新试错，完善收益共享机制，为抢占智能时代制高点奠定坚实基础。