问题：算力供给怎么“强起来”、数据要素如何“活起来”、数实融合怎样“深下去”，已成为“十五五”时期推进数字中国建设的关键命题。规划纲要草案围绕“强化算力算法数据高效供给”“激活数据要素潜能”等作出部署，传递出以关键技术突破带动产业升级、以要素配置优化支撑高质量发展政策信号。专家指出，当前推进涉及的工作仍面临两方面现实挑战：一是算力供给的根基芯片与工艺，突破路径需要更清晰、更可操作；二是数据要素价值释放不仅靠流通，还需要新的数据生产方式和配套基础设施。同时，新技术加速渗透也带来隐私泄露、权限滥用等安全风险，治理跟不上将影响应用推广与产业信心。 原因：从产业链看，算力供给能力不仅取决于服务器规模，更取决于高端算力芯片、先进制程与制造能力的系统性突破。技术迭代快、投入高、协同链条长，若缺少明确的总体路线、节点目标与协作机制，容易出现资源分散、重复建设或关键环节薄弱等问题。数据要素上，传统路径更强调“采集—存储—流通—交易”，但智能化应用对高质量数据需求快速增长的背景下——仅靠现实世界的慢速积累——难以支撑快速训练、快速迭代和场景泛化。尤其在智能驾驶、工业仿真、复杂系统优化等领域，虚拟环境生成数据已成为降本增效的重要来源。安全层面，开源工具与应用生态扩张迅速，一些工具在安全体系尚不完善时就需要较高权限与数据访问能力；若缺乏清晰的权限边界、审计机制与合规约束，可能引发隐私泄露和数据滥用风险，影响行业健康发展。 影响：一旦算力芯片等关键环节实现突破，将为制造业数字化转型、战略性新兴产业壮大和未来产业布局提供“底座”，推动新质生产力加快发展；反之，若算力基础受制于人，算力成本可能居高不下、供给存在不确定性，进而拖累算法创新与应用落地。数据要素若能在合规前提下更充分流通，并实现“可用不可见”“可控可计量”，将有助于促进技术创新与产业协同；若数据供给不足或质量不高，智能化应用将面临“无米下锅”，影响产业升级节奏。安全风险若处理不当，轻则造成企业与用户损失，重则削弱公众对新技术的信任、抬升社会治理成本，并埋下“带病扩张”的隐患。 对策：专家建议，以算力芯片研发为牵引，尽快在算力供给领域形成更细化的攻关方案，明确任务分解、路线图、时间表和动态评估机制。一上，统筹科研院所、高校与企业联合攻关，围绕先进制程、关键材料、核心装备、设计工具链等环节形成协同；另一方面，对阶段性成果进行总结，提炼可复制、可推广的组织方式与管理经验，为其他关键技术突破提供参考。数据要素激活应“两条腿走路”：既要畅通合规流通渠道，完善数据确权、定价、计量、交易与跨域协同机制，也要面向技术前沿加大对数据合成、虚拟仿真、虚拟物理引擎等方向的布局，用高质量合成数据与仿真数据加速场景训练与产品迭代，提高落地效率。数实融合方面，应把智能化能力作为数字经济与实体经济的共同“连接点”，以应用牵引技术迭代，以产业要素反哺技术进步，推动形成“基础设施—数据供给—场景应用—产业升级”的闭环。安全治理方面，应坚持发展与安全并重，推动权限最小化、数据最小化、全流程审计与风险评估常态化，完善开源工具使用规范与供应链安全管理，强化数据保护、隐私合规与责任追溯机制，让创新在可控边界内加速扩张。 前景：面向“十五五”，我国推进数字中国建设将从“规模扩张”转向“能力跃升”，关键在于把算力、算法、数据三大要素供给做实做强，同时升级组织方式与治理体系。随着关键芯片、仿真与合成数据技术持续突破，叠加更完善的数据要素制度与安全治理框架，智能化应用有望在制造、交通、医疗、能源、城市治理等领域实现更大规模、更深层次的渗透，更释放效率红利。业内判断，未来一段时期，实体经济与数字经济将围绕智能化能力加速集聚资源，竞争焦点也将从“有没有应用”转向“应用能否持续、能否复制、能否安全扩展”。
科技创新是一场马拉松，既需要关键节点的突破，也更考验制度与治理的长期能力；当顶层设计与市场机制更顺畅衔接，中国不仅有望缓解“卡脖子”问题，也将形成面向下一代技术变革的系统能力。这既关乎高质量发展的必答题，也是在大国竞争中必须把握的战略主动。