另一方面，更严峻的挑战体现在算力技术创新仍有待进一步提升。华为技术有限公司轮值董事长徐直军在2023世界计算大会开幕论坛上表示，“只有解决好服务器、操作系统、数据库这些本源问题，我们才能真正持续地提供算力，这是我国计算产业应该优先解决的问题。”

在本次大会上，就如何加快筑牢智能算力基础设施底座，提高智能算力产业安全可持续发展，多位专家提出，中国还需在顶层制度、基础设施、创新生态和人才培养四方面持续发力。

在顶层制度方面，中国工程院院士倪光南表示，未来，我国应重视标准建设。例如可以发布“算力中心建设指南”，提出算力、存力、运力的适当比率范围，对于运力可以提出应具备的参数指标等要求，与算力实现均衡部署和均衡发展。

工业和信息化部总工程师赵志国也表示，未来将继续强化政策保障，优化计算产业发展环境。例如加大对重点领域和薄弱环节的支持力度，建设完善计算标准和测评体系，加强知识产权布局，增强核心竞争力。

在基础设施方面，多位专家建议应科学布局基础设施，适当超前布局，科学有序、绿色集约地推进算力设施建设。

“在推动智算中心建设从东部、中部逐渐向西部拓展的同时，加大全国层面的统筹力度，破解算力市场和服务市场碎片化情况，融入全国统一大市场建设。”陈晓红说。

在创新生态方面，应整合国内分散的优势力量，加强产学研联合攻关。中国工业经济学会会长、中国社会科学院大学教授江小涓表示，以前有大企业自己封闭起来做研究。到了数字时代，边界开放的产业机制组织方式将成为主流，开放科学将成为科学发现的重要组织方式。

在联合创新的产业生态中，江小涓进一步强调，当下，要注重企业的创新主体地位。

这一观点从一组数据中可以得到印证，国家知识产权局发布的《2022年中国专利调查报告》显示，2022年我国企业发明专利产业化率为48.1%，高于科研单位和高校发明专利的产业化率。这是因为，“企业在一线，他们能快速感知社会需求。”江小涓说。

在人才培养方面，去年，百度联合浙江大学中国科教战略研究院发布的《中国人工智能人才培养白皮书》显示，国内人工智能领域人才总缺口达500万。这意味着算力方面的人才缺口也比较大，迫切需要提高具备数学基础、数理逻辑、计算能力的人才培养力度。

对此，陈晓红建议，应坚持系统观念，通过走有组织、体系化、强联合之路，统筹推进高校、高能级科创平台、产业、社会四大系统的协同创新，形成算力人才培养的倍增效应；打造集产业生态、标准制定、实验验证、系统研制、理论研究为一体的创新机制，更好培养算力拔尖人才。

此外，算力人才的培养本身也需要有数智化教育平台的赋能。陈晓红说：“应积极打造校校之间、校企之间、教与学之间、人与人之间联系更加紧密的数智教育平台，聚集智能算网资源，助力算力人才培养。具体来看，高校有待开设算力方面的专业，抓紧编写相关教材，提高我国算力人才自主培养质量。”