人工智能作为新一轮科技革命的战略性技术，其发展水平直接影响国家科技竞争力和产业升级空间。当前，如何实现人工智能的高质量发展成为各界关注的重点。全国人大代表、杭州市人大常委会副主任罗卫红在深入调研基础上，针对我国人工智能产业发展中的关键问题提出了系统性建议。 罗卫红指出，人工智能产业的健康发展面临两个核心挑战。一是算力基础仍存在短板，基础软硬件技术受制于人的局面尚未改变；二是模型创新能力需要更提升，两者之间的协同机制还不够完善。这种不匹配制约了我国人工智能产业的整体竞争力。此外，全球科技竞争日趋激烈，掌握自主可控的算力与模型体系已成为各国战略竞争的重点。 有一点是，部分省市已在实践中探索出了具有区域特色的"算力-模型-应用"协同发展路径。这些地方实践表明，通过系统性的规划和协同机制，完全可以实现算力与模型的良性互动。罗卫红建议将这些有效经验上升为国家层面的系统部署，形成全国统一的发展格局。 为此，他提出了三个层面的具体对策。首先，要强化国家战略规划与顶层设计，系统布局关键核心技术攻关。这意味着要聚焦基础软硬件领域的薄弱环节，实施全链条的技术攻坚，避免重复建设和资源浪费。同时，要建立"需求牵引-技术供给"的双向驱动机制，推动科研机构、高校与领军企业组建创新联合体，围绕大模型训练推理等关键场景开展深度协同优化。 其次，要构建自主可控的高性能算力供给体系，提升基础设施的效能与易用性。这包括建设国家级"芯模适配"公共服务平台，推动自主算力标准与软件生态建设，制定并推广国产芯片与主流深度学习框架、大模型的互联互通及性能评测国家标准。通过这些举措，可以有效降低企业的适配成本，加快国产算力的应用推广。 第三，要深化"芯模联动"协同创新机制，打造开放共赢的产业生态。这需要布局建设若干国家级"芯模协同创新中心"，支持龙头企业联合高校、科研院所打造全链条研发与产业化基地，探索"以模定芯、以芯促模"的闭环发展模式。同时，要强化金融资本对硬科技创新的支撑，发挥产业投资基金的引导作用，鼓励长期资本投向芯片制造等关键环节。此外，还要实施"开源开放"与"标准引领"双轮驱动战略，设立专项培育开源生态，奖励重大开源贡献。 业内人士普遍认为，该建议若能有效落地，将改进我国人工智能产业生态，推动国产算力与模型实现跨越式发展，有助于我国在全球人工智能竞争中占据更加主动的位置。
推动算力与模型协同发展，既是技术演进的内在要求，也是构建自主可控、安全高效现代产业体系的现实选择；通过国家层面的系统统筹与机制创新，人工智能有望在更广领域释放价值，为经济社会发展注入长期动力。