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【央视新闻客户端】
来源：@经济观察报微博
记者 张晓晖
2026年3月6日 ，全国两会召开之际，第十四届政协委员 、天娱数科（002354.SZ）董事长贺晗提出建议：中国应夯实人工智能的底层基础，分别从原创能力、具身智能落地、构建安全的智能体生态 、优化算力四个方面 ，构筑人工智能时代核心竞争力 ，避免受到“降维打击” 。
贺晗表示，过去几年 ，我国在人工智能（AI）应用落地与场景赋能上取得了“从1到100 ”的显著成效 。然而 ，面对全球日益激烈的科技竞争，我们必须清醒地认识到 ，要避免在下一轮大国博弈中遭遇“降维打击 ” ，就必须向更深层次的底层基础设施和广阔的物理实体世界迈进。
2026年，我们正站在通用人工智能（AGI）加速演进的跨越性节点上 。这已经不仅仅是一场单纯的技术较量 ，更是关乎国家未来数字经济核心命脉与底层生态主导权的关键博弈 。
强化原创能力 ，构筑人工智能国家级技术护城河
美国在AI领域的绝对优势源于其对底层原创架构的持续突破（如Transformer架构 、扩散模型、高级推理智能体等）。反观国内，虽然模型参数量和评测跑分不断攀升 ，但绝大多数底层框架和基础算法依然建立在海外开源生态的“底座”之上 。这种“跟随式 ”研发模式导致我们始终存在半步到一步的技术代差 ，一旦海外顶尖开源模型闭源或限制使用，我国部分建立在海外底层架构上的应用生态将面临风险 。
美国凭借英伟达硬件与CUDA软件生态的深度绑定，构筑了极高的算力护城河。面对高端芯片禁令 ，我国国产智能算力硬件在过去几年加速追赶 ，单卡性能已大幅提升 。但核心痛点在于“软生态 ”滞后：国内算力芯片呈现碎片化，各自为战 ，缺乏一个能够跨硬件 、跨厂商统筹调度的“国产统一算力软件栈”（如高效的编译器和算子库） 。这导致开发者适配国产算力的成本极高 ，算力利用率低下，“有算力但不易用 ”。
通用人工智能的研发是一场高投入 、高风险、长周期的极限挑战。美国拥有极其庞大且风险偏好极高的私募股权与风险资本 ，能够支撑头部AI企业进行每年数十亿美元的算力“试错 ”与人才争夺 。而我国资本市场相对偏好短期商业变现 ，即便是政府引导基金或国资背景的产业基金，也普遍面临严格的年度考核与保值增值压力 ，导致市场缺乏真正敢于押注基础技术突破 、容忍高失败率的“耐心资本” 。
美国通过GitHub 、Hugging Face等平台垄断了全球AI开发者的流量入口和标准制定权。我国虽然也有优秀企业开源了模型 ，但在构建具有全球号召力的国际化开源社区方面仍显薄弱 。开源话语权的缺失不仅影响了中国技术标准的国际化推广，更使得全球顶尖的AI算法人才和开发者持续向美国主导的生态圈集聚 ，加剧了我国的高端人才流失 。
贺晗建议 ，改革科研评价与国资考核机制，大力培育“耐心资本 ”；集中力量攻坚“国产算力统一软件生态 ”，打破软硬解耦壁垒；实施“前沿探索特区”计划 ，强化“从0到1”的原创技术策源；以国家力量背书 ，打造具有全球影响力的开源AI基础设施。
构建自主可控智能体生态
过去几年，国内基础大模型的能力大多集中在自然语言处理和多模态生成上 ，对支撑高级智能体稳定运行所必需的复杂推理、长链条决策规划与跨系统调度等关键能力尚有不足 ，导致智能体在真实业务中常出现“懂语言不懂业务 、会建议不会执行 、能执行但不可追溯 ”的问题 。尤其在实体垂直场景，尚缺少能够深入核心业务系统、贯通数据与流程 、形成可衡量价值闭环的“杀手级 ”行业智能体 。
智能体的核心价值在于跨应用 、跨系统的工具调用 ，然而 ，当前国内产业界工具接口与组件生态碎片化，“烟囱式智能体”偏多 ，面向工具调用的通用机制虽已成熟 ，但在产业侧缺少统一落地标准、规范与
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