数据治理：AI规模化落地的核心瓶颈
数据，被誉为人工智能的“燃料”与“新石油”，其质量与可及性直接决定了AI模型的训练效果和应用边界。然而，现实却远非理想。杨旭援引的行业调研数据令人警醒：超过60%的企业因数据质量问题，在AI模型训练和实际部署中举步维艰。这一惊人的数字揭示了AI产业普遍存在的严重数据治理困境。
造成这一困境的原因是多方面的。首先是“数据孤岛”现象，企业内部不同部门、不同系统之间的数据壁垒森严，信息无法顺畅流通，形成了一座座难以逾越的“数据烟囱”。其次是数据标准的不统一，不同数据源的格式、定义、编码规范各异，导致数据整合与清洗的成本居高不下，效率低下。再者，数据质量参差不齐，包括数据的完整性、准确性、一致性、及时性等方面都存在严重问题，这些“脏数据”不仅无法为AI模型提供有效养分，甚至可能引入偏差，导致模型输出结果的不可靠性。
随着AI模型复杂度的几何级增长，尤其是大型语言模型（LLMs）和多模态模型的兴起，对海量、高质量、多样化数据的需求呈指数级增长。如果数据治理问题得不到根本性解决，未来企业将面临“空有数据金矿，却无提炼之术”的尴尬局面。例如，在智慧医疗领域，若病患数据分散于不同医院系统，且缺乏统一的隐私保护和数据共享标准，即便拥有先进的AI诊断模型，也难以进行有效训练和推广应用。因此，构建完善的数据全生命周期管理体系，包括数据的采集、存储、处理、分析、利用、归档和销毁等环节，确保数据安全合规、高效流转，是AI实现普惠化、产业化的首要前提。
生态协同壁垒：技术孤岛效应的深远影响
除了数据治理的挑战，AI产业的另一大顽疾是技术孤岛现象所导致的生态协同壁垒。当前，AI产业链条中的核心要素，如高性能计算（算力）、海量存储（存力）以及高速网络传输能力，往往各自发展，呈现出碎片化、孤立化的态势。这种缺乏统一规划和高效整合的局面，严重制约了AI技术的集成与规模化应用。
杨旭指出，传统的封闭式技术开发体系已经无法适应当今复杂多变的产业需求。在AI时代，单一技术领域的突破，无论其多么卓越，都难以满足跨行业、跨场景的复杂应用需求。以智能制造为例，其AI应用不仅需要强大的边缘算力进行实时数据处理，还需要可靠的云端存力进行模型训练与优化，更需要低延迟、高带宽的网络将产线数据与AI平台无缝连接。如果这些基础设施组件各自为政，无法形成一个有机的整体，那么即使AI算法再先进，也可能因基础设施的瓶颈而无法落地。
这种技术孤岛的连锁反应还体现在应用层。例如，在自动驾驶领域，需要车辆传感器数据、高精地图数据、实时交通数据等多源数据的融合处理，并依赖云端强大的AI推理能力和边缘协同决策。如果不同厂商的硬件平台、操作系统、AI框架之间存在兼容性障碍，无法实现无缝的互操作性，那么构建一个完整的、可信赖的自动驾驶解决方案将变得异常困难。因此，打破技术壁垒，促进跨领域、跨厂商的深度协作，形成互联互通、开放共享的AI生态系统，是推动AI从概念走向实践的关键。
存力革命：被低估的战略枢纽与数据赋能新范式
在过去十年中，整个AI行业似乎过度聚焦于“算力竞赛”，争相追求更强大的计算芯片和更高的浮点运算能力。然而，杨旭高瞻远瞩地提出了“存力作为核心纽带”的观点，这无疑为行业注入了新的思考方向。他强调，现代存力的意义已远超传统意义上的数据存储，其核心在于实现数据的动态赋能和高效流动性。
传统存储往往只关注数据的静态存放，而现代“存力”则被赋予了更深层次的内涵。它意味着能够支撑数据在全生命周期内的快速摄取、实时处理、高效管理、安全共享以及智能分析。这不仅包括高性能、低延迟的存储介质，更涵盖了智能化的数据管理平台、数据编织技术以及分布式存储架构等。例如，在金融风控领域，需要对海量的交易数据进行实时分析和模式识别，这要求数据在存储和计算之间能够瞬间完成转换，任何延迟都可能导致风险的滞后预警。此时，高性能的存力保障了数据流的畅通无阻。
存力是连接算力与数据之间不可或缺的桥梁。只有当数据能够按照需求高效地被调用、处理和存储，并能灵活地在不同计算节点间流动时，算力的价值才能得到最大限度的发挥。这揭示了AI基础设施范式变革的关键方向：从单一强调“算力”向更强调“存力”与“算力”协同发展的转变。通过将存力提升到战略高度，我们才能真正实现数据的“活化”，使其成为源源不断驱动产业智能进化的生命力。
开放协同：破局AI发展困境的新路径
面对数据治理不力与生态协同障碍的双重挑战，杨旭提出的“开放协同”理念，正从一个可选方案迅速转变为AI产业发展的必然趋势。这不仅仅是技术层面的整合，更是一种深层次的商业模式与合作哲学变革。
联想凌拓倡导的生态化路径，为行业提供了富有启示意义的示范。这种模式并非简单地堆砌技术能力，而是通过系统整合芯片、系统、网络基础设施、AI平台及应用层资源，构建起具备全栈服务能力的AI解决方案体系。其核心在于“技术价值注入+场景反哺”的双向赋能模式。这意味着技术提供方不仅要输出先进的技术组件，更要深入理解垂直行业的真实需求，将AI能力无缝融入到具体的业务流程中去；同时，来自实际应用场景的反馈和数据，又将持续反哺技术研发，驱动AI模型和产品迭代优化。
开放协同还体现在构建广泛的合作伙伴网络。例如，通过设立开放接口、提供标准化API、推动开源贡献等方式，鼓励第三方开发者和企业参与到AI生态的共建中来。在智慧城市、工业物联网等复杂场景中，没有任何一家企业能够单独提供所有所需的技术和解决方案。只有通过产业链上下游企业、学术机构、甚至竞争对手之间的开放合作，共同解决标准兼容、数据共享、安全隐私等共性问题，才能加速AI技术的商业化落地，降低企业采纳AI的门槛，最终实现普惠的智能转型。
构建竞争壁垒的三维战略：前瞻性布局与社会责任
杨旭在论述中进一步提出了构建未来AI竞争力的“三维发展战略”，这展现了头部企业对于AI产业可持续发展的系统性思考与战略前瞻性：
- 技术全球化与创新本土化的平衡：AI技术的发展既要拥抱全球最前沿的通用能力，又要深入理解并适应不同区域市场的独特需求和文化背景。这意味着在通用AI模型研发上保持国际领先，但在具体应用和数据合规方面，则需进行深度本土化创新。这种平衡策略能够确保AI解决方案既具备全球竞争力，又能有效解决本地用户的实际问题。
- 垂直产业协作网络的建立：AI的价值最终体现在其赋能具体产业的能力上。通过与医疗、金融、制造、能源等垂直领域的头部企业建立紧密的合作网络，共同开发定制化的AI解决方案，能够将通用AI技术转化为解决特定行业痛点的专业工具。这种深度协作不仅能加速AI落地，还能形成数据飞轮效应，不断优化行业模型。
- 普惠责任的践行：AI的普及和发展必须伴随着对其社会影响的深思。杨旭特别强调，将能源消耗、数据安全、算法公平性、隐私保护等社会关切纳入AI技术路线图，是负责任的企业应有的担当。这不仅是履行社会责任，更是构建可持续发展竞争力的关键。例如，开发更节能的AI算法和硬件，设计更严格的数据安全防护机制，确保AI决策的透明度和可解释性，都将增强用户和社会的信任，从而为AI的长期健康发展奠定基础。
这种立体化布局，超越了单纯的技术和市场竞争，上升到社会价值和伦理的高度。它昭示着，真正的AI领先者不仅是技术创新的引领者，更是社会责任的承担者，致力于构建一个更加智能、安全、普惠的未来。
回归本质：AI的价值重塑与产业未来
杨旭的深度论述最终引导我们进行一个根本性思考：人工智能的真正价值究竟是什么？当前行业中弥漫着一种浮躁情绪，往往过分强调AI替代人类工作的能力，或将其视为一种技术炫技。然而，杨旭犀利地指出，AI的真正精髓并非在于简单地替代人力，而在于其能够以前所未有的深度和广度，释放数据潜能，从而提升生产力，优化决策流程，并催生全新的商业模式与服务。
当AI行业从技术层面的“跑马圈地”转向价值落地的“深耕细作”时，那些能够真正解决实际问题、创造切实效益的AI应用，才能经受住市场的严峻考验。这意味着，AI的重心将从算法模型本身转向与具体业务场景的深度融合，从追求通用性转向强调专业化与定制化。例如，在供应链管理中，AI的价值在于通过分析海量历史数据和实时信息，精准预测需求波动，优化库存管理，从而显著降低运营成本并提升响应速度。这远比仅仅用机器人替代人工搬运的价值要深远得多。
因此，对于企业而言，投资AI不再仅仅是购买技术工具，更是投资于数据的活化、流程的智能化以及决策的精准化。AI的未来，将属于那些能够深刻理解行业痛点，善于挖掘数据价值，并能够构建完整、高效价值闭环的企业。它们将成为这场智能革命中的真正赢家，引领社会走向一个更加智能、高效且富有韧性的新时代。
