本报记者 柯国笠

今年全国两会，许清流提交了关于加快推进人工智能国产化技术栈垂直整合的建议，呼吁构建安全、自主、可控的人工智能产业生态，夯实科技自立自强根基，助力我国在全球科技竞争中抢占战略制高点。

许清流表示，人工智能已成为引领新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，是当前大国科技竞争的战略高地。近年来，我国在AI芯片、框架、模型、应用等环节实现全面布局，部分领域已达到国际先进水平。但在中美科技博弈加剧、核心技术“卡脖子”风险上升的背景下，国产AI技术栈仍面临协同性不足、标准不统一、场景牵引不足、产学研协同不畅、专业人才短缺等多重挑战。

“有技术无生态、有产品无整合的问题依然突出。”许清流指出，国产AI芯片与底层框架缺乏深度融合，算力难以充分释放；各厂商技术路线各自为战，软硬件接口、模型格式等缺乏统一标准，导致生态碎片化严重；加之高价值应用场景验证不足，市场对国产方案“不敢用、不愿用”；高校教学仍以国外框架为主，适配国产生态的人才储备明显不足。

为此，许清流提出四点建议。首先是强化顶层设计，完善政策支持体系。他建议，国家相关部门牵头制定国家级AI全栈技术自主化发展路线图，明确2027年和2035年阶段性目标；在国家科技重大专项中增设“AI技术栈垂直整合”专项，支持龙头企业组建创新联合体，开展深度适配和关键技术攻关。

针对技术标准问题，许清流建议，通过统一技术标准凝聚产业发展合力。比如，由工信部主导制定国产AI芯片与框架的标准化接口和适配规范，推动政府采购优先选用统一标准产品；依托国家超算中心等平台建设国家级适配验证中心，提供一站式测试与认证服务；鼓励构建以国产框架为核心的开源社区，激发协同创新活力。

他还建议，强化场景牵引，推动技术迭代升级。在政务、金融、能源、制造等关键领域启动“全国产化AI”示范工程，打造一批标杆案例；推广“算力券”“模型券”等补贴模式，鼓励企业采购国产一体化方案；在保障数据安全前提下，开放高价值公共数据资源，支撑国产大模型训练和性能提升。深化产学研融合，夯实人才支撑基础。支持龙头企业牵头组建“AI垂直整合国家产业创新中心”，集中攻克系统集成难题；推动教育部将国产AI框架、芯片适配等内容纳入高校核心教学体系，共建产教融合实训基地，开展订单式人才培养；完善激励机制，吸引海外高端人才回流。

许清流表示，推动国产AI技术栈的深度整合，不仅是科技自立自强的战略需要，更是保障国家产业安全、塑造发展新优势的关键举措，“我们有信心，也有能力，通过系统布局和协同发力，构建起自主可控的人工智能产业生态。”