中国发展网讯 更高技术含量的劳动资料是新质生产力的动力源泉。2月19日，国务院国资委召开“AI赋能产业焕新”中央企业人工智能专题推进会，强调夯实发展基础底座，加快建设一批智能算力中心，进一步深化开放合作。然而，在不可控的外部因素以及国内数字经济深化发展的大趋势下，新质生产力持续发展要求核心技术自主可控，关键技术自主自研已迫在眉睫。

近年来，政策层面对自主技术研发提出具体要求，逐步确立了“先试点，后全面”的发展路径。全国政协委员、京东集团技术委员会主席曹鹏通过自身的实践和调研发现，目前还普遍存在“国产化”与“产业数智化升级转型”脱节的问题，一些国产化举措没有真正融入产业实践，没有创造产业价值。同时，国产化存在静态替换的情况，即没有面向未来升级而规划，导致国产化缺乏前瞻性和发展潜能。

国产化建设不仅要实现真替真用，更应该积极构建并发挥新质生产力价值，实现产品技术不断突破，产业生态逐渐完善，行业应用逐步拓宽。为此，曹鹏建议：

第一，发展新质生产力，需要自主研发和产业发展相辅相成。

发展新质生产力，企业亟需从源头和底层解决关键技术“卡脖子”问题，加速关键技术研发突破，提高自身的核心竞争力，同时以产业价值驱动技术创新。特别是在以大模型为代表的AI技术创新大潮中，一方面需要建立自主研发和产业发展相辅相成的正循环，另一方面也需要利用大模型的契机，落实自研技术从静态的替代，到从系统规划建立就走出自研技术原生路径的关键举措。建议以政策引导、模式推广、典型案例树立等方式，推动实体产业和技术服务企业把国产化的产业价值作为第一目标，形成新质生产力对产业的扎实助力。

第二，鼓励国产智算软硬协同，支持大模型创新与应用。

ChatGPT发布以来，国内一大批科技公司争相发布大模型产品，加速行业发展。然而，美芯片管制持续升级。算力是训练大模型的基础，寻求大模型算力集成设施国产化替代迫在眉睫。只有拥有自主可控的算力底座，国产大模型才能够在这场AI竞赛中取得先机。此外，软硬协同才能最大化发挥智算底座的作用，例如，提升算力底座的效率，既要考虑GPU，也要考虑算力调度的软件。建议抓住大模型发展的契机，通过政策鼓励国产化GPU适配国产的算力调度软件，建设自主可控的智算基础，支撑行业智能化发展。

第三，新质生产力需要分布式新型数字基础设施。

传统基础设施采用集中式服务器、存储、数据库、中间件、安全等技术。这种传统集中式架构，很难满足资源的弹性扩展，以及应用的敏捷化构建。云原生、分布式架构的特点是伸缩快、开发快、上线快、速度快，从而让业务能更快满足需求变化。建议通过政策引导、标准制定等方式，避免国产化替代变成传统集中式到国产集中式的平替；建议推动采用云原生、容器化、分布式的新型数字基础设施，在国产化替代的同时实现技术革新升级。

第四，鼓励链主企业推动生态链上下游应用自主研发、技术创新。

数字化转型正在从“企业级转型”升级到“产业级转型”。产业领军企业牵头，产业链大中小企业融合推动数字化转型成为新质生产力发展的重要模式。自主研发技术应该在传统企业应用替代的基础上与新的产业级转型相结合。央国企或者行业龙头企业带动全产业链大中小企业的业务融合转型与国产技术应用，更为重要。链主企业在国产技术推进中，应发挥排头兵作用，从主导者向推动者转变，参与制定行业标准。建议鼓励链主企业在自身关键业务实现国产技术应用的同时，推动生态链上下游国产自主研发技术替代，进而促进产业生态繁荣；同时，建议直接给予链主企业相关的政策和补贴支持，让他们更加开放、高效地选择技术服务伙伴。