全国人大代表、华中科技大学副校长冯丹。受访方供图

人民网北京3月7日电 （记者王绍绍）“当前，全球人工智能竞争已进入以大模型为核心的‘智能密度’比拼阶段。加快大模型推理落地，既是突破技术封锁的关键路径，更是抢占产业智能化制高点的战略需求。”今年全国两会召开期间，全国人大代表、华中科技大学副校长冯丹持续关注人工智能发展问题。

冯丹建议，通过政策引导、技术创新与标准建设，从“算力竞赛”转向“算法+数据+存储协同创新”，实现大模型推理应用的全面发展和换道超车。

近年来，我国人工智能产业蓬勃发展，产业体系逐步完善，企业数量已超过4500家，智能芯片、开发框架、通用大模型等创新成果不断涌现。冯丹认为，我国正在积极推动大模型在行业中的应用，但目前也仍面临一些挑战，例如大模型推理应用定制化困难、推理成本较高、推理标准尚不统一等问题。

对此，冯丹建议，政策引导方面，要制定行业数据存储要求和流通规则，构建行业适配框架和工具，加快行业应用；技术创新方面，要设立新一代AI算法、新一代AI存储重大技术专项，支持关键技术持续发展；标准建设方面，要建立符合中国行业应用的推理评估体系，掌握标准话语权。

“数据”是人工智能发展的关键基础，也是国家基础资源的重要组成部分，数据资源的规模和质量直接影响人工智能的发展水平。“目前来看，我国已经成为数据生产大国，但仍存在数据产而未采、采而未存等问题。”冯丹说。

她建议加快制定国家数据资源储备战略规划，实施存力中心建设工程，制定数据资源存储要求，设立数据资源存储技术专项，支撑我国加速从数据大国迈向数据强国，推动人工智能高质量发展。