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加快完善相关产业政策，进一步支持算力、数据、工具、平台、应用场景等基础设施建设，持续提升行业大模型创新应用推广、行业数据开放共享、数据安全治理水平，完善行业大模型创新发展的保障体系；特别是随着掌握人工智能基本技能的人力需求急剧增长，要加快人工智能人才的培养和储备，注重应用型人工智能人才培养，满足各行业对人工智能人才的需求。

推动边缘算力协同部署和应用

张志勇指出，从调研情况看，目前算力基础设施建设主要集中在大型集中式数据中心和算力枢纽节点，边缘算力基础设施建设刚刚起步，存在边缘算力基础设施缺乏统筹规划、边缘算力供需匹配不均、边缘算力应用不足、边缘算力基础设施共建共享不足几方面挑战。

结合现有算力发展现状及存在的问题，张志勇提出了以下建议：

一是加强边缘算力基础设施统筹规划建设。推动边缘算力基础设施与城市发展、建筑物建设的同步规划、同步设计、同步建设，加强电力、网络等基础设施配套建设，并作为重要基础设施纳入国土空间规划。研究制定边缘算力基础设施在机房结构、配套设施、网络、安全等统一建设标准，规范化发展。

二是探索建立算力供需对接机制。搭建边缘算力资源匹配对接和交易渠道，引导相关服务商实现资源对接和互联互通，建立统一边缘算力调度平台；规范算力交易和监管机制，为企业提供低时延、低成本的园区、楼宇等边缘算力资源供给，提升边缘算力综合服务水平。

三是加大培育边缘算力创新应用。强化政策指导，引导产业链积极开展边缘算力应用试点，聚焦重点领域共性应用场景，打造一批可复制可推广的边缘算力创新应用示范标杆，“以用促建”，加快边缘算力应用推广落地。

四是促进边缘算力基础设施共建共享。鼓励边缘算力基础设施与变电站、基站、通信机房等基础设施开放共享，健全跨行业规划协调机制，建立共建共享智慧平台，盘活存量边缘资源价值，提升资源利用效率与效益，助力边缘算力规模化部署发展。