AI时代狂飙而至。

数字中国建设峰会主会场序厅里，当福建本土企业具福科技的机器人结队翩翩起舞时，宇树科技创始人、CEO王兴兴正在主论坛上分享自己对于具身智能如何达到“ChatGPT时刻”的思考。

数字中国建设峰会现场的网龙体验区内，当市民戴上高清VR设备、跨上智能马鞍“策马”驰骋在八闽山海之间时，主论坛上发布的《2025年全国数据资源调查报告》正吸引众多与会者纷纷拍照记录，探讨数据资源深入拓展、深化利用的明天。

现场体验区中，当你端着一杯参展机器人刚刚做好的热美式咖啡，向自己所佩戴的千问眼镜询问产自世界各地的咖啡豆口味有何不同时，主论坛上正围绕“哪些场景亟需AI赋能”开启一场关于未来的头脑风暴……

4月29日，第九届数字中国建设峰会主论坛上，与会者共同沉浸式感受了一场AI时代的头脑风暴，探讨中国企业如何在变幻多端的全球科技竞争风云中，清晰锚定一条坚挺向上的人工智能经济发展路径。

关键核心技术要不来、买不来、讨不来

峰会开幕前几天，深度求索公司发布了新一代开源大模型DeepSeek-V4，深度适配华为昇腾芯片，意味着国产大模型与算力底座的深度协同进入新阶段。

人工智能领域的这一里程碑事件，在主论坛上引发热议：“关键核心技术是要不来、买不来、讨不来的，我国人工智能只有走自主创新发展之路，才有应对任何遏制、打压的底气。”

沐曦集成电路（上海）股份有限公司董事长陈维良援引了一组数据：2026年3月，我国日均词元调用量超过140万亿，比2024年初增长超过1000倍。

“在这场技术演进中，算力供给已成为数字中国建设和‘人工智能+’行动加速推进的关键因素。”陈维良认为，以国产高性能算力底座支撑数字中国建设，关键在于构建产业链上下游协同发力的软硬件生态，“算力价值的落地，离不开芯片、软件生态、模型适配、综合运维等的协同配套”。

事实上，自主可控的高质量算力建设，已上升为国家战略。国家“十五五”规划纲要提出，强化算力算法数据高效供给，加快培育自主可控、协同运行的软硬件生态。作为国产GPU“四小龙”之一，沐曦致力于打造全栈算力服务能力，目前已在全国部署10余个智算集群，覆盖国家人工智能公共算力平台、运营商智算平台和商业化智算中心。

不仅仅是算力建设，复盘我国人工智能发展脉络，自主可控一直是核心关键词。

看成果：以DeepSeek为代表的开源大模型全球领先；华为云发布CloudMatrix 384超节点，多项性能实现突破；中科曙光6万卡AI for science计算集群投入使用，加速“人工智能+科学技术”规模化落地……

看数据：主论坛上发布的《数字中国发展报告（2025年）》显示，我国已成为全球人工智能专利最大拥有国，占比达60%；5G演进网络（5G-A）已覆盖超330个城市，6G研发形成超300项关键技术储备；智能算力规模达到159万PFLOPS（FP16）。

与会嘉宾的共识是：“要坚持自主创新不动摇，多路线布局前沿技术探索，全链条推进关键核心技术攻关。推动模型基础能力、数据供给创新，智能算力及其相关能源保障能力等全面提升，不断巩固我国人工智能发展领先地位。”

筑牢智能世界的数据基石

随着人工智能迈入规模化应用，数据要素的价值持续释放。

主论坛上发布的《全国数据资源调查报告（2025年）》显示，2025年，全国用于人工智能训练和推理的数据总量为199.48艾字节（EB），同比增长42.86%。其中，推理数据量达101.34艾字节（EB），首次超过训练数据量，标志着人工智能已进入训练与推理并重、应用驱动迭代的新阶段。

这不仅仅是抽象的数据，更是可感可及的生活体验。行走在数字中国建设峰会现场，戴上AI眼镜，同声传译来自外国友人的问候；开启AI手机，一句指令就能完成外卖下单全过程；唤醒AI家庭医生，随时随地专业解读体检报告；结交腾讯版“小龙虾” QClaw，犹如聘用一位私人秘书……走进智能世界，脚下是海量数据为我们提供的坚实基石。

当前，人工智能的发展正经历从通用大模型到行业垂域模型，再到代理型人工智能形态的演进，对数据的需求也从基础语料向行业高质量数据集拓展。如何强化高质量数据集供给，筑牢智能世界的数据基石？

“高质量数据是人类知识的精华，也是大模型能力的基础。”北京海天瑞声科技股份有限公司董事长贺琳表示，数据标注正上升为人工智能的核心高地，数据标注产业也逐渐从劳动密集型向“技术密集型+知识密集型”方向转变。

她认为，应加快构建数智技术驱动的高质量数据集生产体系，从结构设计、数据汇聚、存储传输到加工标注、质检审核、交付服务等全流程，用工程化思维推进规模化、标准化供给高质量数据集；聚集前沿AI场景，突破多模态数据与智能标注技术，持续扩大高质量数据集供给，为人工智能创新提供坚实支撑；积极参与全球数据治理与标准共建，推动数据安全、高效、可信流通，共建开放共赢的全球数据生态。

2026年是“十五五”开局之年，也是“数据要素价值释放年”。展望未来，与会嘉宾认为，我国数据资源规模优势将加快向价值优势转化，数据要素将在赋能经济社会发展中发挥更重要作用。

让AI落地最需要它的地方

新型基础设施日臻完备，核心技术自主可控，数据要素“供得出、流得动、用得好、保安全”，大模型持续迭代升级，为人工智能赋能千行百业提供了无尽可能。

谈及人工智能应用，首先要回答一个终极命题：我们为什么需要AI，AI何以成为一种新质生产力？

“以往工具只改变‘怎么做’，现在AI参与定义‘做什么’和‘为何重要’。”中国工程院院士、同济大学党委书记郑庆华认为，AI解决了从定性到定量、从模糊到精准的难题，已成为人类认知的“超级显微镜”“超级望远镜”和“超级计算器”，极大提升人类认识世界和改造世界能力；AI既是“工具的革命”也是“革命的工具”，既改变生产力，也变革生产关系，推动人类智能与机器智能“双螺旋”发展。

那么，什么样的场景更需要AI呢？

当前，人工智能已经在医疗、金融、工业制造、城市治理、文旅消费等我们熟知的场景中得到广泛应用。在此基础上，郑庆华提出了“难、险、脏、繁、杂、情”等六大亟需AI赋能的工程应用场景。

以“险”为例，指的是直接威胁人类生命安全、导致灾难性财产损失、造成严重环境破坏的极端物理、化学或结构失效的高危场景，比如化学工程中反应釜热失控、土木工程中地震致地基液化。郑庆华认为，此类场景的难点在于，在数据稀缺与强安全约束下，突破传统依赖大量历史样本的建模方式，实现高风险事件的可预测、可推演与可验证。

AI正扎根最急需的场景，落地最迫切的领域。去年，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态。

这样的新形态，在数字峰会现场可见一斑：“游龙”智能焊接机器人突破技术壁垒，填补全球复杂地形管道施工装备空白；“天蛛”管道外检测机器人攻克智能检测关键技术，推动长输管道运维从人工徒步检测向机器人智能检测跨越；“木鸡郎”蛋禽养殖机器人可以在日常巡检中精准识别死鸡、病鸡、弱鸡等异常蛋鸡，大大减少饲养员工作强度……

以硬核技术为支撑、以自主创新为底气，人工智能正加速渗透实体经济肌理，以新质生产力之姿，为经济社会高质量发展注入源源不断的澎湃动能。