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正在进行的2026年全国两会上，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰持续关注我国人工智能技术与产业、生态的高质量发展。他认为，在当前国际竞争激烈、AI时代转型的大背景下，应加大全栈自主可控AI研发与应用，抢占全球竞争制高点。
刘庆峰表示，以大模型为代表的通用人工智能，正在成为国际科技竞争的关键焦点，我国AI产业发展迅速，但仍面临两大突出挑战：一方面，国内多数大模型对国外算力依赖度较高，国产算力占比偏低且更多用于模型推理。国产算力软硬件生态仍不完善，适配效率不高、工程化能力不足，导致国产算力平台“不好用、迭代慢、门槛高”等问题较突出。另一方面，面向通用大模型的前沿交叉学科融合能力，以及跨底层架构的系统性技术统筹能力相对薄弱。
在建议中，他首先强调要强化在自主可控算力平台上的AI研发和生态建设，布局下一代AI重大专项。布局国家级人工智能重大专项，组织国家实验室、领军企业和科研院所协同攻关，加强国产算力平台上的大模型关键技术攻关与生态建设；支持“量子计算赋能AI”、脑启发的新一代模型架构等研发，探索突破算力、能耗与可解释性等瓶颈的新路径，为我国在下一代人工智能竞争中赢得先机。
在自主可控的人工智能应用上，刘庆峰建议以央国企为示范牵引做大做强国产生态，形成标准、采购、考核闭环。完善央国企“AI+”专项行动配套政策，加快建立自主可控大模型在央国企的标准体系、采购目录与考核机制，推动国产方案全面普及。
在谈及自主可控AI生态的现实基础时，刘庆峰表示，我国自主可控AI基础设施已初步成型，并正持续完善。同时，科技创新不止于指标突破，更在于能否解决社会发展的真实问题。底座大模型必须走入看得见、摸得着的应用场景，并用统计数据证明应用成效。
他表示，软硬一体化既能提升产品体验，也更利于数据安全与可控落地，尤其在教育、医疗等高敏领域，必须把安全、可靠与可追溯摆在首位。应以全栈自主可控夯实底座，以软硬件一体化打开物理世界入口，以行业刚需形成数据与应用飞轮，以标准和评测体系提升可信落地能力，并以前瞻的交叉学科布局为下一代AI积累原创优势。人工智能的终极价值不在于技术竞赛本身，而在于解决人类刚需、服务高质量发展与增进民生福祉。
南方+记者 郜小平
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