“我國人工智能發展已進入技術快速迭代、行業深度融合階段。數據顯示，2025年AI核心產業規模超1.2萬億元，增速達到33%，成為發展新質生產力、構筑國家競爭新優勢的核心引擎。”全國人大代表、中國移動浙江公司黨委書記、董事長、總經理楊劍宇關注AI產業高質量發展話題，聚焦算電協同、數據要素、安全治理等方向，對算力、數據、算法等AI核心要素的協同發展提出觀點建議。

推動算電協同

算力是AI的核心底座。楊劍宇介紹，當前我國算力總規模居全球第二，已建成萬卡智算集群42個，智算規模位列全球第一，算力基礎設施建設成效顯著。但算力與電力協同的結構性短板，仍成為產業升級的關鍵制約。

“算力的盡頭是電力”，楊劍宇說，一座5000個機柜的中型智算中心耗電量堪比10萬戶家庭的用電量，未來更強算力芯片的部署，將推動AI集群用電量進入“兆瓦級”，預計到2030年我國數據中心用電需求最高可達7000億千瓦時，占全社會用電量的5.3%。

楊劍宇表示，我國總體電力供應充足，但算力電力協同發展仍面臨較多問題，比如算力需求與電力供給存在空間錯位、電力價格推高全社會用算成本，以及新型能源體系布局亟待加快等。

為推動算力電力協同發展，楊劍宇建議，應加強智算中心電力保供，推動算力與電力雙向協同。一方面，引導“算力跟著電力走”，持續推動高負載、高能耗的AI訓練需求向西部地區轉移；另一方面，鼓勵“電力跟著算力建”，加快推進“西電東送”，落實跨省跨區輸電通道、儲能配套等能力建設；支持東部地區因地制宜加大電力基礎設施投入，就近保障實時性高的AI應用需求。

此外，楊劍宇建議，進一步落實智算中心支持性電力優惠政策，加快全國統一電力市場體系建設，支持智算中心先行先試開展跨省跨區電力市場化交易，支持算力中心與綠電、水電、核電等發電企業算電直連，切實降低用能成本。

激活數據價值

數據是AI發展的核心生產要素，但當前數據資源尤其是工業數據資源的價值挖掘仍存挑戰。楊劍宇說，我國在全球各國中擁有最多的工業門類，但不同設備、不同廠商間的技術與標準很多不兼容，影響跨域、跨行業數據流通效率。他建議，以可信數據空間為突破口，通過完善合規管理體系、構建技術標準、強化產業引導，推動工業數據高效流通、安全利用，實現AI與新型工業化深度融合。

具體來看，應進一步完善工業可信數據空間的合規管理體系。楊劍宇建議，制定工業數據分類分級管理的實施細則，建立全國統一的工業重要數據備案與風險評估監管平臺，明確可信數據空間參與方的權責邊界，厘清數據安全與隱私保護責任歸屬。

針對工業數據格式不統一、接口不規范等行業難題，楊劍宇提出，要加快構建工業領域數據格式、接口規范、安全認證等技術標準體系，搭建工業數據流通、安全防護共性技術平臺，通過財政補貼、試點示范等方式，協同推進標準建設與試點項目，鼓勵產業主體參與標準落地驗證，為形成規模市場效應筑牢標準支撐。

同時，要注重產業引導。楊劍宇提出，可以采取設立專項基金等形式，加大對工業可信數據空間建設運營相關的基礎設施接入、核心組件研發應用的支持力度，聚焦隱私計算、多方安全計算等領域開展核心技術攻關。

強化安全治理

AI快速發展的同時，數據安全、算法風險等問題日益凸顯，構建完善的安全治理體系，成為可持續發展的必要前提。楊劍宇提出，我國AI發展要從“追趕布局”轉向“安全可控與主動引領并重”，應加快建立覆蓋數據源頭、模型算法、內容出口的AI全鏈條治理機制。

在數據語料源頭治理層面，他建議，建立訓練數據來源記錄與披露制度，嚴厲打擊惡意爬取數據、批量生成侵權內容等違法行為，從根本上保障訓練數據的合法性與安全性。

針對模型算法風險管控，楊劍宇提出，應進一步完善算法與大模型備案機制，開展算法安全與倫理審計，明確AI系統開發者、部署者、使用者的責任邊界和法定義務清單，讓算法發展有規可依、有章可循。

在AI內容管理與核驗環節，他表示，可推動建立具有公信力的AI生成內容檢測和溯源平臺，打通不同平臺、不同模型的標識數據接口，實現對疑似AI生成內容的快速核驗與溯源追蹤，破解AI內容真偽難辨、責任難以界定等行業痛點，推動AI在安全合規前提下實現創新應用。