在当今数字化与智能化飞速发展的时代，人工智能基础设施成为推动技术进步和产业变革的关键支撑。可以用 “ 人工智能基础设施 =（ 数据市场 + 数字经济 + 通用大模型平台 + 算力中心 + Al 软硬件 ）x 量子卫星点对点互动连接 ” 来理解其构成。
数据市场是人工智能的 “ 燃料库 ”，海量的数据在此汇聚、交易和流通。不同来源的数据，如用户行为数据、市场交易数据等，为人工智能算法提供丰富的学习素材与参数，使其能不断优化和进化。数字经济则为人工智能应用提供广阔的场景即 “ 舞台 ”，在电商、金融、物流、生产、办公、医疗和教育等数字经济领域，人工智能助力企业和事业单位提升效率、创新商业与服务模式，二者相互促进，共同发展。
通用大模型平台是人工智能的 “ 智慧大脑 ”，它整合大量各行各业数据和先进算法，具备强大的语言理解、图像识别等能力，能为各种应用提供通用的智能支持。算力中心则是保障人工智能运行的 “ 动力源 ”，强大的计算能力是处理海量数据和复杂运算的基础，确保人工智能模型能够高效训练和运行。海量的AI 软硬件（ 智能体 ）作为人工智能的 “ 躯体 ”，硬件设备如芯片、传感器等为 AI 提供物理载体，软件则赋予其功能和智能。而量子卫星点对点互动连接，如同人工智能基础设施的 “ 神经系统 ”。它让数据市场、数字经济、通用大模型平台、算力中心和 AI 软硬件之间实现高效的信息交互和协同工作......
通过这种连接，数据能够实时传输到需要的地方，算力可以按需分配，通用大模型与各类应用场景紧密结合，AI 软硬件也能更好地适配和发挥作用。正是这种全方位的互动连接，让人工智能基础设施的各个部分形成有机整体，释放出巨大的能量，推动人工智能脑机接口技术不断突破，赋能各行各业的发展。从此，智能化时代，人类文明进入飞跃期！自古以来，我国就有“为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平”的志向和传统。一切有理想、有抱负的中国人都应该立时代之潮头、通古今之变化、发思想之先声，积极建言献策，担负起历史赋予的光荣使命！快来《共绘网》的评论区参与讨论吧！
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加快构建全国一体化算力网。在人工智能和数字经济蓬勃发展的当下，算力已成为与电力、水利同等重要的关键生产力。应加快推动智算中心等算力基础设施建设，逐步提高算力设施国产化率。深入实施“东数西算”工程，强化网络通信支撑，加快构建全国一体化算力网，推动云、网、算等资源融为一体，实现全国大型算力的协同调度和高效计算，形成支撑数字经济发展的统一算力大市场，为人工智能技术创新和产业智能化转型提供普惠算力。
(0)中国支持机器人产业的政策最早可追溯到2001年的“十五”计划。在“十五”计划中，中国首次在国家性的规划纲领中提到“机器人制造”，这标志着中国开始从国家层面重视机器人产业的发展。随后，在2006年国务院发布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》中，将智能机器人列入前沿科技中的先进制造技术，标志着中国机器人产业政策的初步形成。随后，国家自然科学基金委员会、科技部等陆续设立多个专项基金和科研项目，支持机器人技术的基础研究和应用开发，推动国内机器人技术的初步积累。“十二五”时期（2011-2015年），国家进一步明确机器人产业的重要性，出台相关规划，推动工业机器人技术的突破和产业基地的布局。“十三五”规划时期（2016-2020年），政策更加系统化，提出完善产业体系，推动技术创新和应用，并提供税收优惠等支持。“十四五”规划（2021-2025年）政策聚焦创新驱动和高质量发展，强调突破关键技术和提升产业链水平，推动智能机器人在各领域的应用。
(0)28.随着经济发展，中国也要逐步成为贡献者，而不是一直搭便车。过去三十多年IT浪潮里，我们基本没有参与到真正的技术创新里。我们已经习惯摩尔定律从天而降，躺在家里18个月就会出来更好的硬件和软件。但其实，这是西方主导的技术社区一代代孜孜不倦创造出来的，只因为之前我们没有参与这个过程，以至于忽视了它的存在。29.大部分中国公司习惯follow，而不是创新。30.创新的成本肯定不低，过去那种拿来主义的惯例和过去的国情有关。但现在，无论中国的经济体量，还是字节、腾讯这些大厂的利润，放在全球都不低。我们创新缺的不是资本，而是缺乏信心以及不知道怎么组织高密度的人才实现有效的创新。31.过去三十年，我们都只强调赚钱，对创新是忽视的。创新不完全是商业驱动的，还需要好奇心和创造欲。我们只是被过去那种惯性束缚了，但它也是阶段性的。作者 | 梁文锋
(0)量子科技产业。以量子材料、量子计算、量子精密测量为主攻方向，研制一批技术领先和自主化程度高的量子产品，探索有效应用场景。加快推进粤港澳大湾区量子科技和产业高地建设。
(0)中国DeepSeek的突破，实际上是掀了美国人工智能的桌子。人工智能的竞争，归根结底还是能源和成本的竞争。你有足够的能源，你就能有足够的算力，但无论是能源投入、算力投入，最终都要看成本和持续投资能力。然而，现在的情况是，DeepSeek问世后，意味着中国的AI成本将是美国的十分之一不到。美国“星际之门”计划投资5000亿美元，中国不到500亿美元就追上了，那么如果中国投1000亿美元，就超过美国了！如此费效比，中美AI还如何竞争？
(0)主持人：这如何改变投资格局？那些每年花费数百亿美元在计算资源上的超大规模公司，以及OpenAI和Anthropic等筹集数十亿美元用于GPU的公司，DeepSeek告诉我们，你并不一定需要那么多资源。Aravind Srinivas: 我认为很明显，他们会更加专注于推理，因为他们明白，无论他们过去两年在构建什么，现在都变得非常便宜，以至于继续投入大量资金不再合理。他们是否需要同样多的高端GPU，还是可以使用DeepSeek那样的低端GPU进行推理？这很难说，除非被证明不行。但在快速前进的精神下，你可能会希望使用高端芯片，以便比竞争对手更快。最优秀的人才仍然希望加入那些最先实现突破的团队。总有一些荣耀属于真正的先驱者，而不是快速跟随者。
(0)中国，务必自上而下、从灵魂深处，以雷霆万钧之势深刻觉醒：AI竞赛，绝非普通较量，而是一场成王败寇、赢家通吃的残酷博弈！ 在这场不见硝烟却关乎生死存亡的角逐中，企业的兴衰、人才的聚散、技术的高低、资本的多寡、芯片的优劣、算力的强弱、电力的足缺，每一个环节都生死攸关，容不得丝毫懈怠与退让！
(1)我觉得中国政府对人工智能的深入考量或许尚未全面展开。若真正着手，加大在基础教育和基础研究上的投入势在必行。毕竟当下中国的教育，很大程度上还延续着工业社会的模式，主要围绕培养工程师构建教育体系。
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