“我們不能造好錘子再去找釘子，而是要根據釘子的形狀來製造錘子”，在2025企業家博鰲論壇“人工智能+”生態範式論壇舉辦期間，北電數智首席科學家、復旦大學計算與智能創新學院特聘教授竇德景形象地概括了AI産業發展的核心邏輯。他強調，AI不能脫離具體場景空談技術，而應以“數算模用”全棧布局，結合因地制宜的産業運營，才能扎根産業、解決問題，轉化為生産力。

  當前，人工智能已成為驅動全球數字經濟發展、重塑産業格局的核心力量，AI如何從“能用”邁向“好用”，從技術突破轉化為産業實效？作為“人工智能+”生態範式論壇圓桌對話受邀嘉賓，竇德景在接受採訪時，結合二十餘年AI學術與産業實踐經驗，給出了以“數算模用”全棧布局破解落地卡點、釋放産業價值的系統性實踐路徑。

北電數智首席科學家、復旦大學計算與智能創新學院特聘教授竇德景

  鑄“錘”破局，“數算模用”紓解AI産業卡點

  從2000年參與RoboCup機器人足球項目開始見證AI早期探索，到親歷AlexNet、AlphaGo、ChatGPT等里程碑事件，竇德景深耕AI領域二十餘年，對行業發展規律有着深刻洞察。“AI的每一次爆發，本質上都是技術與場景的深度耦合。中國AI正處於從‘跟跑’加速邁向‘並跑’的關鍵期，我們有豐富的數據資源和完整的産業鏈，場景應用是突出長板，但落地卡點也同樣突出。”

  過去幾年，我國在算力規模、基礎模型上進展顯著，快速造出了一批高質量“錘子”，但這些“錘子”在對接産業“釘子”時，卻常因“型號不符”遇阻，諸多卡點亟待紓解。醫療、工業、金融等領域沉澱的高價值敏感數據，因缺少可信支撐難以流通利用，給垂類模型開發帶來阻礙。不少企業雖有豐富應用場景，但算力、算法、數據與應用能力相互割裂，無法形成自我優化的閉環迭代系統。更值得關注的是，AI的可持續發展問題日益凸顯，超大規模模型訓練帶來的高能耗，與綠色發展理念相悖。

  上述痛點正是AI從“能用”走向“好用”的核心障礙。竇德景強調，“AI的核心不是數據、算力、模型、應用的單一堆砌，而是四者深度綁定、閉環協同的系統能力。缺了任何一環都只是‘技術零件’而非‘生産力引擎’”。數據作為燃料，核心是安全、可信可用；算力是引擎，關鍵在集約智能調度；模型是大腦，基於數據和算力適配千行百業場景；應用是載體，能反哺新數據驅動閉環迭代。

  基於對AI本質邏輯的深刻認知，北電數智率先提出並實踐“數算模用”全棧布局，已構建了四大系統性支撐平台。“前進·智算平台”實現國産算力的混元適配和按需調度，提供靈活高效的算力資源供給；“寶塔·推理引擎”優化模型推理效率，讓AI能力快速響應場景需求；“紅湖·可信數據空間”通過數據可用不可見、決策過程可追溯可審計，破解行業高價值數據流通難題；“新天·智能體平台”助力企業構建懂行業的智能體應用，讓AI深度融入業務流程。

  竇德景強調，“‘數算模用’不是簡單的技術疊加，而是構建一個環環相扣的閉環系統，既解決技術割裂問題，又通過可信數據空間保障隱私安全，將數據、算力、模型、應用能力充分拉齊，讓AI技術真正能落地、能創造價值。”

  精準“釘”位，錨定醫療、工業優勢落地場景

  “數算模用”可視作紓解AI卡點的“錘子”，而醫療行業與工業製造，則是竇德景早已瞄準的“釘子”。“這兩個行業的優勢十分突出：一是數據質量高、數量足，二是場景需求迫切，三是我國具備産業基礎優勢，完全有機會率先實現突破。”同時，這兩個行業都對“數算模用”存在迫切需求，既需要“可信空間”對敏感數據的使用提供保障，又需要算力和模型定制滿足碎片化的應用需求。

  以醫療領域為例，中國的頭部醫院在數字化方面已有較好基礎，且醫生接診量大、病種覆蓋全，形成了高質量的數據積累。北電數智的落地思路是“錨定優勢科室、全棧能力適配”，圍繞醫院特色場景開展針對性合作。“中日友好醫院的皮膚科和呼吸科實力突出，我們就針對性開發了皮膚專病大模型和相關智能體應用。”

  據了解，該模型基於雙方共建的醫療可信數據空間，盤活了皮膚影像、病歷文本、檢查報告等多元數據，並以全棧能力為支撐實現本地化部署，做到安全、質量和效率兼顧。根據院方測試，該模型達到了中日友好醫院內部中級醫師考試準確率90%以上要求，超過當前市場通用模型及醫療行業模型效果，助力相應科室實現診療時間縮短20%，病例書寫效率提升75%。

  在工業製造領域，針對部分企業數字化基礎薄弱的問題，北電數智採取“先補短板、再賦新能”的策略。“只要企業決策者認識到AI的戰略價值，我們可以幫助其快速補齊數字化功課，再基於‘數算模用’全棧能力推進AI應用。”目前，北電數智已助力多個製造企業實現生産效率優化、質量管控升級。某大型製造企業引入AI智能故障預測運維繫統後，實現對故障的提前預知和主動運維，在運營效益上實現維護成本降低10%～40%，計劃外停機減少50%，設備壽命延長5%～20%，同時備件庫存資金佔用節約15%～30%。

  擴“局”增效，打造精準可複製的中國AI生態範式

  醫療、工業場景的實踐印證了“數算模用”將AI轉化為産業效益的能力，而要讓這套能力服務於更廣泛的區域發展，還需要做好“區域適配”。當前，中國AI生態特點鮮明，各地産業結構各異、需求分化明顯，如何避免同質化競爭、實現技術與區域發展的精準耦合，已成為構建AI生態範式的核心課題。

  竇德景指出：“‘數算模用’是標準化能力，而因地制宜的‘産業運營’是落地關鍵，二者結合，才能讓AI從服務單個行業走向賦能整個區域，從‘能用’走向‘好用’。”北電數智“星火·大平台”，正是以“數算模用”全棧能力為支撐，結合地方産業特色，通過“一地一策、一業一策”的運營模式，橫向打造契合地方需求的城市AI底座，縱向打通産業價值閉環。“我們不是簡單地為地方建一個算力中心，而是在布局之初就深入思考，這些算力將具體用在哪些産業、解決什麼問題，‘鑿什麼樣的釘子’。只有基於區域優勢産業來規劃AI，才能真正驅動産業升級。”

  北電數智的實踐正在加速驗證這條路徑。今年，由北電數智規劃、建設的“北京數字經濟算力中心”啟動運營，作為城市級AI底座，不僅為北京的醫療、政務、文化等領域提供“數算模用”全棧能力支撐，還實現了算效與能效的深度優化，將PUE值降低至1.146，在高性能與綠色節能之間達成平衡，成為全國智算中心的標杆。

  以此為樣板，北電數智正將星火·大平台的模式快速複製到全國各個城市。在佛山，北電數智深入佛山當地調研30余家企業，捕捉到産線不飽和、海外客戶畫像缺失等痛點，量身規劃建設“佛山南海桂城智算中心”，並聯合十余家佛山本地生態夥伴共創行業樣板間，為精準解決企業數智化轉型需求，提供可參考範例。

  這套AI落地範式，如今還在珠海、濟南等不同區域，聚焦低空經濟等不同領域紮實推開，推動AI的發展邏輯從“以錘找釘”轉向“以釘定錘”，構建一條扎根中國産業土壤、以價值閉環為核心的新質生産力培育路徑，為中國特色AI生態範式建設提供了具象化、可複製、可推廣的方案，也為“十五五”AI與實體經濟深度融合提供了鮮活樣本。

  面向未來，竇德景給出了樂觀審慎的判斷：“AI的下一站將是物理AI和具身智能，最終走向人機深度協同，而非替代。一切技術的根本使命，始終是服務於人。”北電數智正沿着這一方向，構建可信、協同、可持續的AI生態，讓技術突破紮實轉化為産業價值，並在賦能千行百業的同時，恪守倫理紅線與發展底線。