在“數據要素×”“人工智能+”等行動計劃的政策推動下，“開放協同、數據共享”正成為時下智能行業的新敘事。

最鮮活的例子，來自氣象領域——9月23日，中科天機氣象科技有限公司（以下簡稱中科天機）在京發布“高分辨率氣象數據共享計劃”（以下簡稱“共享計劃”），決定向行業共享全球12公里/中國區域3公里分辨率、15天逐小時輸出的氣象全要素模式數據，涵蓋溫度、風場、降水等160余項要素，以期幫助行業解決氣象數據獲取難、成本高等痛點問題。

“高分辨率氣象數據共享計劃”發布現場。

“中科天機共享數據具有科學意義，其數據處理、計算及模型構建工作，能為科學研究與業務服務作出貢獻。”中國氣象服務協會會長許小峰表示，數據共享是國際趨勢，我國應在全面考慮體制機制、產權保護等相關問題基礎上，從戰略層面給予重視，以實現數據獲取最大化與應用效果提升。

據了解，這是中科天機加入“AI計算開放架構”后，為商業氣象大模型提供高質量數據集構建能力的一大舉措，也是中國企業首次向全球共享高分辨率氣象數據的重要行動。

隨著中科天機“共享計劃”的推出，聚攏在“AI計算開放架構”下的中國智能產業生態，正徐徐展開一幅開放協同的圖景。

智能計算產業進入新階段

這個“AI計算開放架構”，是什么來頭？

在近期于重慶舉辦的2025世界智能產業博覽會上，中科曙光協同AI芯片、AI整機、大模型、數據應用等產業鏈上下游20多家企業，共同推出了國內首個“AI計算開放架構”，同時宣布依托國家先進計算產業創新中心，啟動“AI計算開放架構聯合實驗室”建設。

“我們發布‘AI計算開放架構’，目標非常簡單，就是希望進一步促進跨層的軟硬件協同，促進整個產業鏈上下游協同。”中科曙光高級副總裁李斌解釋，國產AI計算產業無論單芯片算力水平還是計算生態都有短板，效仿“安卓模式”推進開放協同，或是當前構建國產智能計算系統的最優解。

業內人士解讀稱，在部署超50萬張異構加速卡、建設了20多個大規模算力集群之后，中科曙光對于智能算力（即AI算力）的構建積累了許多經驗。如今他們正把當下最深切的感悟，凝聚成為一項共同行動——尋求開放，擁抱協作。

如果把時針撥回到7年前，可以發現，此舉已有先例。

2018年，中科曙光牽頭成立了國家先進計算產業創新中心，希望通過共性技術協同創新，建設以“芯片+硬件+軟件+服務+應用”為架構、有國際競爭力的產業生態。

7年來，中科曙光聯合多家產業上下游企業、科研院所和知名高校，共同開展先進計算核心關鍵共性技術研究、超融合體系架構研究、軟硬件適配研究、行業應用系統集成研究等課題，有效組織產學研力量實施計算科學領域核心技術攻堅，破解了一批信息技術產業面臨的技術和生態難題。

時光荏苒，今天中科曙光再次依托國家先進計算產業創新中心，啟動“AI計算開放架構聯合實驗室”建設。這一舉措不僅標志著中國智能計算產業進入全面開放、緊密協作的新階段，更有力推動“安卓模式”加速到來。

行業吹起“開放協同的風”

對于氣象數據共享給科學研究帶來的好處，中國科學院大氣物理研究所研究員朱江一語道破。

“傳統天氣預報主要依賴物理模型和物理規律，在超級計算機上計算獲取未來幾天預報，但這種計算存在誤差，因模型、觀測結合方法不完美，觀測本身也有誤差，處理不好會影響預報準確性。”朱江說，在人工智能應用前，只能通過發射更好衛星、用更精細模型、制造更大計算機等方式緩慢改進預報。而AI的出現，提供了新手段。

“AI可極大降低計算成本，很多已發表的AI模型能在1/1000計算成本下達到傳統方法的預報水平。”朱江認為，當下需以更少代價改進預報，從中科天機的實踐來看，開放協同這條路前景明朗。

而今，開放協同的風，正吹向國內的AI計算領域。

“無論是模型訓練、推理還是部署，大家對AI算力的需求已從單卡算力變成緊耦合的算力集群系統，而且這個系統正變得越來越復雜。大家的共識是，從系統層面做優化，是彌補單芯片算力不足的一個重要途徑。”李斌說，與此同時，從底層算力芯片到上層行業應用，中間鏈條非常長，跨層的軟硬件協同是進一步優化、提效的必要手段。

近年來，我國算力發展受外部條件制約較多，各方在硬件層面、軟件層面、應用層面的協同乃至融合，有望促進系統的深度優化。對于這種類似于“安卓模式”的共創，中科曙光智能計算產品事業部總經理杜夏威表示，通過開放式的協作，更有利于發揮計算產業鏈條上下游的優勢，進而保障最終打造出來的產業生態“具備足夠的魯棒性”。

“以最快的速度團結起來”

不過，談及在AI計算產業領域打造一個“安卓生態”，李斌認為“行業似乎還沒準備好”。

他回顧說，在通用計算時代，IT產業分工明確，芯片、操作系統、中間件、軟件等都在各自的框架里優化、升級，最后再遵循馮·諾依曼架構組合在一起。“這種產業分工延續至今，因此大家跨界、跨層的協同需求并不強烈。”

中科曙光高級副總裁李斌。

言下之意，AI計算產業各方目前尚未展開高水平、多維度的開放共創，因此也尚未涌現出標桿化的跨界、跨層協同。

杜夏威認為，這其中除了“時間問題”外，還存在技術和非技術的難題。

“對應于開放跨層的優化與開放包容式的生態，其實我們也面臨著很多困難。”杜夏威說，首先，由于產業分工和各環節的自我優化趨于成熟，大家只在自己的“角色”中有上佳表現，但如何將整個產業鏈的技術優勢進行整合、形成聯動效應，還需要突破不少技術維度的困境。

其次是生態協同的問題。杜夏威舉例說，這包括多品牌、多廠商或者多路線的協同，以及產業鏈條協作的問題和困難。當然，生態協同還包括是否存在行業的統一標準與統一規范等亟須解決的“生態墻”等問題。

中科曙光智能計算產品事業部總經理杜夏威。

李斌認為，在AI計算時代，這些在“通用計算時代”的阻礙正轉化成為開放協作的驅動力。“如今時代不同了，在智算時代，算力系統變得越來越復雜，產業鏈變得越來越長，技術的融合越來越多。”他說，這些因素促使大家擁抱開放、合作。

“現在需要大家抱團取暖，而非各自為政。”李斌表示，這樣我們就能以最快的速度團結起來，應對技術的演變、回應用戶需求，“要加快推進這個步伐”。