每(mei)經記者(zhe)｜張蕊    每(mei)經編(bian)輯(ji)｜陳旭    

9月4日，工業和信息(xi)化部、市(shi)場監督管理總局聯合印發(fa)《電(dian)子信息(xi)制造業2025~2026年穩(wen)增長行動方案》（以下簡稱《方案》）。

《方(fang)案》提出，2025~2026年(nian)，主要預(yu)期目標是(shi)：規模(mo)(mo)以(yi)上(shang)(shang)計算機、通信(xin)和其(qi)他電(dian)(dian)(dian)子(zi)設備制(zhi)造(zao)(zao)業(ye)(ye)增(zeng)加(jia)值平(ping)均(jun)增(zeng)速在7%左右，加(jia)上(shang)(shang)鋰電(dian)(dian)(dian)池(chi)、光伏及元器(qi)件制(zhi)造(zao)(zao)等相關領域后電(dian)(dian)(dian)子(zi)信(xin)息制(zhi)造(zao)(zao)業(ye)(ye)年(nian)均(jun)營(ying)收增(zeng)速達(da)到(dao)5%以(yi)上(shang)(shang)。到(dao)2026年(nian)，預(yu)期實現(xian)營(ying)收規模(mo)(mo)和出口比例在41個工(gong)業(ye)(ye)大類中保持首位，5個省(sheng)份電(dian)(dian)(dian)子(zi)信(xin)息制(zhi)造(zao)(zao)業(ye)(ye)營(ying)收過萬(wan)億(yi)，服務器(qi)產業(ye)(ye)規模(mo)(mo)超過4000億(yi)元，75英寸(cun)及以(yi)上(shang)(shang)彩色(se)電(dian)(dian)(dian)視機國內(nei)市場滲透率超過40%，個人計算機、手機向智能化(hua)(hua)、高端化(hua)(hua)邁(mai)進。

推動電子整機高端化

在促(cu)進產業轉型升級(ji)，深化構建高(gao)質量供(gong)給體系方面，《方案》提出要推動電子整機高(gao)端化，提升產品供(gong)給水平。

其中提(ti)到，促進人工智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)終(zhong)(zhong)端(duan)(duan)(duan)邁(mai)向更(geng)高水平智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)創(chuang)新(xin)，推(tui)(tui)動(dong)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)體與終(zhong)(zhong)端(duan)(duan)(duan)產品深度(du)融合，制定人工智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)終(zhong)(zhong)端(duan)(duan)(duan)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)化分級方法(fa)和標(biao)準，鼓勵各(ge)地推(tui)(tui)動(dong)人工智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)終(zhong)(zhong)端(duan)(duan)(duan)創(chuang)新(xin)應用。同時，加快提(ti)升新(xin)一代整機裝(zhuang)備(bei)供給能(neng)(neng)力(li)，推(tui)(tui)動(dong)5G/6G關鍵器件、芯(xin)片、模塊等技術(shu)攻關，加強6G技術(shu)成果儲備(bei)。

賽(sai)迪顧(gu)問(wen)(wen)人工(gong)智能與大數據(ju)(ju)研(yan)究中心常務副(fu)總經理鄒德寶在(zai)(zai)(zai)接受(shou)《每日經濟新聞(wen)》記者書面采訪時表(biao)示(shi)，當前人工(gong)智能終(zhong)(zhong)(zhong)端尚未出(chu)現(xian)顛覆性(xing)應(ying)用(yong)(yong)(yong)(yong)，這受(shou)制于多(duo)重(zhong)(zhong)(zhong)因(yin)素。一是技術(shu)(shu)標準碎(sui)片化。大模(mo)(mo)型(xing)(xing)、智能體(ti)、智能芯片技術(shu)(shu)路線分散，導(dao)致(zhi)(zhi)軟(ruan)硬件兼容適(shi)配成(cheng)本高。這種(zhong)碎(sui)片化導(dao)致(zhi)(zhi)整機、模(mo)(mo)型(xing)(xing)、App（手機軟(ruan)件）需面向多(duo)種(zhong)類芯片和操作系統開展(zhan)開發適(shi)配，資(zi)源重(zhong)(zhong)(zhong)復投入嚴重(zhong)(zhong)(zhong)。二是應(ying)用(yong)(yong)(yong)(yong)場景創新不足(zu)。現(xian)有應(ying)用(yong)(yong)(yong)(yong)多(duo)為功能疊加而非范式革新。當前AI終(zhong)(zhong)(zhong)端發展(zhan)仍集中在(zai)(zai)(zai)對現(xian)有功能的(de)改進，缺乏類似(si)移動(dong)支付(fu)對消費模(mo)(mo)式的(de)重(zhong)(zhong)(zhong)塑力。三是用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)體(ti)驗斷層(ceng)，交(jiao)互復雜度(du)與實(shi)用(yong)(yong)(yong)(yong)性(xing)失衡。部分產(chan)品(pin)過度(du)追(zhui)求技術(shu)(shu)展(zhan)示(shi)，如多(duo)模(mo)(mo)態交(jiao)互設計復雜但實(shi)際利用(yong)(yong)(yong)(yong)率低，用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)在(zai)(zai)(zai)使用(yong)(yong)(yong)(yong)中常遇到答非所問(wen)(wen)、操作繁瑣等問(wen)(wen)題(ti)。四是產(chan)業生態割裂。終(zhong)(zhong)(zhong)端企業與應(ying)用(yong)(yong)(yong)(yong)開發者在(zai)(zai)(zai)數據(ju)(ju)歸屬、商業模(mo)(mo)式上(shang)競(jing)爭激(ji)烈，形成(cheng)了(le)信息孤島(dao)。

在(zai)鄒德寶看(kan)來，結(jie)合技(ji)術成熟度與市場需(xu)求，“殺(sha)手級(ji)”應(ying)用在(zai)以下(xia)領域具有(you)爆發潛力：一是沉浸式交互場景。人工(gong)(gong)智能(neng)與AR/VR的融合可能(neng)成為突(tu)破口。二(er)是健康(kang)醫(yi)療領域。人工(gong)(gong)智能(neng)驅(qu)動的個(ge)性(xing)化健康(kang)管理系統可能(neng)顛覆(fu)傳統醫(yi)療模(mo)式。通過可穿戴設備實(shi)時(shi)監(jian)測生(sheng)(sheng)理指(zhi)標，結(jie)合大模(mo)型(xing)進行疾病風(feng)險預測和干預建議，未來或實(shi)現“家庭醫(yi)生(sheng)(sheng)”功能(neng)。三(san)是工(gong)(gong)業元宇宙場景。智能(neng)終端(duan)與數字孿(luan)生(sheng)(sheng)技(ji)術結(jie)合，可實(shi)現生(sheng)(sheng)產(chan)全流程的實(shi)時(shi)監(jian)控與優化。

加快重大項目建設

在推(tui)動(dong)科技創新與產業創新融(rong)合，建設現代(dai)化產業體系方面，《方案》提到，加快重大(da)項目建設，強化撬(qiao)動(dong)作用(yong)。

其中提(ti)到，加強(qiang)CPU、高(gao)性能(neng)(neng)人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)服(fu)務器(qi)、軟硬件協(xie)同等攻關力度(du)，開展人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)芯片與大模(mo)型適應性測(ce)試。適度(du)超前部署(shu)新型基(ji)礎設(she)(she)施(shi)建設(she)(she)，提(ti)升各地已建基(ji)礎設(she)(she)施(shi)運營管(guan)理水平，強(qiang)化服(fu)務器(qi)、芯片和關鍵模(mo)塊的(de)兼容適配。

《方案》提(ti)出(chu)開展人工智能芯片(pian)與(yu)大模型適(shi)應(ying)性測試，主要是出(chu)于哪(na)些考慮？

對此(ci)，鄒德寶表示，首先是(shi)技(ji)術(shu)適配的必(bi)要性(xing)(xing)。在(zai)性(xing)(xing)能(neng)優化(hua)需求方面，不同(tong)架構的AI芯(xin)片對大模型的支持(chi)存在(zai)顯著差異。例如，ASIC（專用集成電(dian)路）芯(xin)片在(zai)特定模型推(tui)理(li)上能(neng)效比(bi)突出，但(dan)靈活(huo)性(xing)(xing)不足。GPU（圖形處理(li)器）雖通(tong)(tong)用性(xing)(xing)強，但(dan)訓練大模型時功耗高達(da)千瓦級。通(tong)(tong)過測試可針對芯(xin)片特性(xing)(xing)優化(hua)模型架構，例如在(zai)NPU（神經網絡處理(li)器）上采用低秩分解技(ji)術(shu)，可將(jiang)矩陣(zhen)運算量(liang)減少40%。

“在(zai)能(neng)效(xiao)比平衡(heng)方(fang)面(mian)，端側AI對能(neng)耗(hao)敏感(gan)。”鄒德寶說，例如，手機端部署10B參數模(mo)型需將功耗(hao)控制在(zai)500毫瓦以內，而當前主流SoC（系統級(ji)芯片）的AI算力密度僅為20TOPS/W（衡(heng)量(liang)處理器能(neng)效(xiao)的指標，指在(zai)1瓦功耗(hao)下處理器每秒(miao)能(neng)完(wan)成的萬億次運算）。測試可推動(dong)模(mo)型量(liang)化與(yu)芯片架(jia)(jia)構創(chuang)新，使能(neng)效(xiao)比提升3~5倍。在(zai)兼容性保(bao)障方(fang)面(mian)，國(guo)產(chan)芯片與(yu)開源框(kuang)架(jia)(jia)存在(zai)適配鴻溝，通過(guo)測試可完(wan)善(shan)工具鏈，實現一次開發(fa)、多芯片部署。

其(qi)次(ci)是(shi)(shi)產業生(sheng)態構(gou)建的必要性。鄒德寶指出(chu)，測試(shi)是(shi)(shi)推動國(guo)產芯片(pian)規模(mo)化應(ying)用(yong)的關鍵(jian)。通(tong)過(guo)與(yu)大模(mo)型(xing)的適(shi)配(pei)(pei)驗證其(qi)商用(yong)價值。測試(shi)為分級評估提(ti)供數(shu)據(ju)支撐，以(yi)芯片(pian)、模(mo)型(xing)適(shi)配(pei)(pei)性為核心，可(ke)提(ti)升(sheng)模(mo)型(xing)響應(ying)速(su)度(du)，從(cong)而(er)引導(dao)產業向(xiang)高性能方向(xiang)發(fa)展(zhan)。另(ling)外，測試(shi)可(ke)以(yi)促進基(ji)礎(chu)設施(shi)升(sheng)級。測試(shi)是(shi)(shi)新型(xing)基(ji)礎(chu)設施(shi)建設的前提(ti)，通(tong)過(guo)測試(shi)優化，可(ke)以(yi)提(ti)升(sheng)邊緣節點的模(mo)型(xing)壓縮率，同(tong)時(shi)減(jian)少(shao)推理(li)精度(du)損失率，進而(er)降(jiang)低邊緣推理(li)成本。