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要助力国内AI走得更高更远，国产算力平台需要经历如下磨砺和革新： 核心技术突破：在硬件层面，需要不断研发高性能、高能效的AI芯片和计算单元，包括但不限于GPU、TPU、NPU等，以满足AI训练和推理对算力的巨大需求。同时，要在芯片设计、制造工艺等方面实现自主可控，降低对外部技术的依赖。 软件生态构建：开发和优化适用于国产算力平台的深度学习框架、编译器、优化器等软件工具，构建起兼容性强、易于开发者使用的AI软件生态，以便于快速部署和运行AI应用。 云边协同能力：考虑到AI应用的多样性，国产算力平台需要增强云边端一体化的能力，既能支持云端的大规模训练，又能实现边缘计算的实时推理，满足不同场景下的低延时和高效率需求。 安全性与可靠性：在保障算力供应的同时，加强数据加密、安全隔离、故障恢复等技术的研究与应用，确保AI系统在运行过程中的数据安全和系统稳定性。 标准制定与国际合作：积极参与国际AI相关的技术标准制定，争取在全球范围内拥有更多的话语权，同时加强国际合作，引进先进技术，输出优秀成果，推动国产算力平台走向世界。 可持续发展与绿色计算：在追求高性能的同时，国产算力平台必须考虑能源消耗和碳排放问题，研发绿色、节能的计算技术，推动AI产业的可持续发展。国产算力土壤之上，能孕育出的AI创新之花包括但不限于： 行业垂直解决方案：结合国内各行业特点，运用国产算力平台研发针对医疗、教育、交通、农业、工业制造等领域的AI解决方案，推动产业升级。 原创AI算法模型：基于自主可控的算力平台，研究人员可以更加自由地进行AI算法和模型的创新实验，有望诞生具有中国特色和全球影响力的原创成果。 普惠AI服务：通过国产算力平台降低成本，使AI技术更易普及至中小企业和普通开发者，促进全民创新和创业活动，催生更多面向细分市场的AI应用。 智能社会治理与公共服务：在政务、安防、环保等领域，国产算力平台可支撑构建更加智能高效的社会治理体系，提供诸如智慧城市、智慧政务、智能环保等多种公共服务。 前瞻性科研探索：在基础研究领域，国产算力平台有助于推动脑科学、量子计算、类脑智能等前沿科学领域的研究进展，孕育颠覆性的AI创新成果。