人工智能建设如火如荼，产业纵深融合是当前行业面临的重要挑战，智能算力的顶层设计与科学部署亦是战略焦点。今年全国两会，全国政协委员、天娱数科董事长贺晗将目光聚焦于此，围绕构筑人工智能时代国家核心竞争力建言献策。

　　强化原创策源

　　培育“耐心资本”

　　贺晗表示，当前我国在AI大模型应用落地、算力基础设施建设及数据要素市场化方面取得了显著成效。但AI建设仍存在底层创新能力不足、“耐心资本”供给不足等风险。正视并破解这些瓶颈，是我国在下一轮全球科技博弈中取得先机的必由之路。

　　对此，贺晗认为，应强化原创策源，大力培育“耐心资本”，建议出台针对人工智能基础研究的专项投融资政策。对主投AI底层算法、新型计算架构等“硬核科技”的政府引导基金和国有创投机构，大幅拉长考核周期，建立完善的“尽职免责”与“容错机制”。鼓励社保基金、保险资金等长期资本有序进入AI基础研发领域，为跨越周期的技术“无人区”探索提供充足弹药保障。

　　贺晗还建议，通过重大科技专项，组织国内头部大模型企业、算力芯片厂商及顶尖高校联合攻关，打造国家级“统一异构算力软件底座”。由相关部门统筹指导，联合国内科技巨头与开源基金会，建设具有国际顶级规格的开源代码托管与多模态数据集托管平台。

　　加快具身智能高质量发展

　　破除数据与场景瓶颈，加快具身智能高质量发展也成为贺晗的关注重点。他表示，当前数据荒仍是具身智能最大瓶颈，数据碎片化、不可共享、不可复用。此外，“大脑”泛化能力不足，能做演示不一定能上岗，能在A工厂跑通不一定能迁移到B工厂，“示范应用”难以自然长成“持续采购”，同质化与泡沫风险也在上升。

　　对此，贺晗表示，应该以国家级“具身数据要素工程”破题，搭建公共数据底座、统一格式与权属规则，建设若干“国家级具身智能数据采集与预训练中心”。同时大力发展具身基础大模型。支持头部AI企业与顶尖高校联合研发多模态具身通用大模型。重点突破端到端控制算法等技术，提升机器人的常识推理能力和未见环境下的泛化操作能力。

　　此外，贺晗建议，以“场景牵引+政府采购/首台套保险+央国企带头应用”拉动规模化上岗。建立国家级“人形机器人上岗清单”，优先选择收益可量化、环境相对结构化的场景先形成规模。做强软件栈与开源生态，用开放接口降低重复研发、提高产业协同效率。提高跨平台复用，降低中小企业进入门槛。

　　优化“东数西算”梯级

　　激活中部算力潜能

　　AI的发展离不开算力的支撑，贺晗在调研中看到，随着“东数西算”工程的扎实推进，我国算力基础设施建设成果显著。当前应该继续优化“东数西算”梯级调度体系，激活中部算力潜能。

　　他发现，算力网络的建设必须兼顾“低时延响应”与“绿电低成本支撑”。在此背景下，东部算力空间受限，西部算力时延较高，构建“高效梯级调度”体系迫在眉睫。对此，他建议，将中部优势省份增补为全国算力枢纽节点，构建梯级调度新格局，优先将具有区位和能源比较优势的省份纳入国家级算力枢纽。

　　贺晗表示，以山西为例，其紧邻京津冀，大同至北京单向时延低至3毫秒，完全有能力承载除极低时延要求外的所有京津冀外溢算力需求。在此基础上，建设枢纽节点间的“算力直连高速公路”，打破传统网络绕转壁垒。同时以中部节点为依托，开展国家级“算电协同、绿电消纳”先导示范，降低数据中心生产用电成本，实现绿电和算力中心融合发展，助力国家算力产业多元化、均衡化发展。

（文章来源：上海证券报）