人工智能发展，关键在于夯实技术根基。“目前，我国已经形成覆盖基础层、框架层、模型层、应用层的完整产业体系，建成钢铁、煤炭等高质量行业数据集，培育出一批国产开源大模型，向全球展示了中国人工智能发展的速度和实力。”赛迪研究院电子信息研究所副研究员于萍说。
近年来，工信部加快人工智能芯片（芯片行业分析报告）、算法框架、大模型等攻关力度，支持创建具身智能、人形机器人、智能语音等国家制造业创新中心，加快前沿技术和关键共性技术突破。
走进上海智元新创技术有限公司，工程师正在“教”一台人形机器人如何把外卖交到顾客手中。指节弯曲抓住手提袋，抬起胳膊并伸直，找到顾客所在位置张开手掌，这套看似非常容易完成的动作，在机器人身上要反复训练、调试多次。而工程师想要让机器人变得更聪明，得益于智元推出的一站式开发平台——Genie Studio，其具备数据采集、模型训练、仿真评测、模型推理等功能，可以解决开发者普遍面临的数据难获取、模型难训练、开发成本高等行业困境，让“训练机器人大脑”变得简单高效。此外，智元还在今年3月发布了智元启元大模型，具有人类视频学习、小样本快速泛化、一脑多形、持续进化等优势，有效提升机器人交互、作业智能化水平。
大模型的训练、运行需要算力作支撑。目前，我国在用算力中心机架总规模超过900万标准机架，算力总规模达到280EFLOPS。但部署在不同芯片上的算力难以被协同使用，算力资源也呈现分散化、地域分布不均衡的特点，跨系统调度与利用效率不高，高性价比、高附加值算力仍存在供给缺口。
为此，上海无问芯穹智能科技有限公司构建了一朵“异构云”，实现了多种大模型算法在多种芯片上协同部署运行，降低行业对单一芯片的依赖，增强产业链供应链韧性和竞争力。公司研发的跨机房训练技术，能够提升零散算力资源可用性，实现高价值数据资源本地处理，让算力与数据流通更高效，实现跨域算力资源共享和配置优化，助力算力资源与下游产业协同发展。