他看了幾秒，然後問了一個問題：“這條產業鏈，國產化的程度有多高？”
“晶片設計，地平線是自主架構，晶片製造，中芯國際的7奈米良率已經到了百分之八十八。
儲存晶片，長興儲存的DRA進了華為和聯想的全系產品。
演算法，魔門塔的L4自動駕駛在三個城市跑了四百萬公里。
作業系統，聯想的端側AI系統是自研的。整條產業鏈的國產化率超過百分之八十。
剩下的百分之二十，主要是晶片製造裝置和部分高階材料，還在替代中。”
領導點了點頭，把材料合上，放在桌上。他端起茶杯喝了一口，然後說了一句話：“陸總，這輪AI浪潮，國家層面的判斷是——不能掉隊。
雲端大模型要追，端側AI要搶。
兩條線並行，哪條都不能松。”
他停了一下，然後看著陸堯：“聯想在端側AI上走得比較早，有基礎。
我想問你一個問題——如果你來提建議，國家層面應該在端側AI上做什麼？”
陸堯想了十幾秒，然後說了三件事。
“第一，標準。端側AI的資料安全、模型評估、端雲協同的介面規範，需要一套國家標準。
有了標準，產業鏈上的公司才能協同，不會各做各的。”
“第二，算力。端側AI的訓練和雲端不一樣，它需要大量的終端裝置做分散式訓練。
國家可以牽頭建一個端側AI的公共訓練平臺，讓中小企業也能用上算力。”
“第三，人才。端側AI需要的是既懂晶片又懂演算法的複合型人才。
高校的微電子和人工智慧專業可以加強交叉培養，企業跟高校做聯合實驗室。”
領導聽完之後，沒有馬上表態。
他翻開筆記本，把三條建議記了下來，然後說了一句：“這三條建議，我會轉給相關部門研究。”
他站起來，伸出手：“陸總，聯想在端側AI上的進展，今天聽了很受啟發。
這輪AI浪潮，國家需要一批能打硬仗的企業，聯想是其中之一。”
陸堯握了握他的手，力道適中。
從中信辦出來的時候，已經快十一點了。
趙恆在門口等著，見陸堯出來，拉開了車門。
車從中心辦出發，沿著長安街向西行駛。
陸堯坐在後座，拿出手機給倪光南發了一條訊息：“領導聽了彙報，問了端側AI的水平和國產化率。
我提了三條建議——標準、算力、人才。他說會轉給相關部門研究。”
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