AI 竞争正告别场景竞速，迈入攻坚底层技术的深水区。面对全新态势，国产 AI 如何打造自研能力，构筑原生创新优势？

近期这场沉淀三十年，由顶尖高校与产业力量深度融合的产学研合作，为行业转型与技术突围给出了答案。

2026年6月，清华大学（计算机系）与软通计算机有限公司正式共建“人工智能系统联合研究中心”，深度贯通前沿科研突破与产业规模化落地，全面赋能国产AI基础设施的性能跃升与生态建设。

清华大学（计算机系）--软通计算机有限公司

人工智能系统联合研究中心揭牌

三十年深耕

赓续清华创新基因

跨越三十载的双向同行，不是短期项目式合作，而是贯穿全周期的长效协同布局。软通动力执行副总裁、计算产品与智能电子业务总裁韩智敏表示，正是依托双方积淀三十年的扎实根基，此次人工智能系统联合研究中心的落成，称得上水到渠成。

记者了解到，早在上世纪90年代，清华大学便与软通计算机开启校企技术协同，扎根国产底层软硬件赛道持续攻坚，先后完成国内早期集群体系搭建、移动端嵌入式操作系统国产化落地等标志性突破，成为国内算力国产化领域起步较早的校企合作样本之一。

在中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教授郑纬民看来，三十年从未间断的深度协同，完整传承了清华深耕基础、立足源头原创的科研基因。多年来校企双方在算力架构、底层系统、存储基座等关键核心领域联合攻关，以长期稳定的产学研融合，持续夯实国产 AI 全链条原生自研根基。

从产业主体发展脉络来看，2024年1月，软通动力已完成对原清华同方计算机相关业务的战略收购，延续清华技术基因与国产化深耕初心，打造软通华方品牌，并在2026年迎来品牌深耕国产化领域三十年。经过多年发展，软通动力已构建起成熟的AI产业落地体系，其在产业端成熟的落地资源，搭配高校顶尖的科研人才与理论优势，成为本次联合研究中心高效运转的核心底气。

新型校企合作

破解人才与技术难题

当前国内AI行业已形成清晰的产业分工体系：上层大模型算法迭代、中端行业场景应用创新活跃、落地形态丰富，但底层支撑大模型训练、推理运行的核心软硬件体系，始终存在技术短板，同时算力、底层架构领域专业复合型人才的稀缺，持续制约着国产AI全链条自主可控进程。

行业观察认为，此次全新校企合作模式的核心价值，在于打造出教育、科技、人才一体化的新型产学研体系，精准匹配行业核心需求。该联合研究中心紧抓国产AI基础设施国产化的关键窗口期，聚焦存储优化、大模型训推系统等细分核心赛道集中攻坚，构建起可复制、可推广的行业合作范式。

一方面，快速高效实现了高校与产业资源的优势互补。依托清华大学在基础学科、前沿科研、高端人才培育领域的核心优势，叠加软通动力在工程化落地、行业场景应用、产业生态布局的实战能力，精准攻克国产AI底层软硬件适配、性能优化等核心难题，稳步推进底层技术自主可控进程。

另一方面，这套合作模式打通了产业创新全闭环，构建起“基础理论攻关—核心软硬件研发—工程化验证—规模化产业落地”的完整链路，针对性填补了国产AI底层技术长期存在的细分空白。

除此之外，该研究中心依托北京科创集群核心优势，联动软通动力全国算力布局与智能制造基地资源，让前沿技术快速转化为可批量部署的商用算力设备。同时，通过定向培育、联合培养的模式，持续为行业输送算力领域复合型人才，从技术、人才两大核心维度增强国产AI基建发展。

生态共建

推动国产AI迈向生态引领

从产业长远发展来看，此次校企联合研究中心的落地突破，在于以生态共建、全产业赋能为核心目标，为国产AI基建搭建起一体化、可持续的发展生态。

在产业链协同层面，该平台有效串联起国产芯片、服务器、AI算法、行业应用等上下游主体，打破了行业长期存在的技术标准不统一、软硬件适配性差、生态碎片化的问题。通过统一底层技术标准、优化产业适配体系、打通生态互通链路，逐步构建起兼容开放、自主安全的国产化AI技术生态，解决了制约行业规模化发展的生态壁垒。

在场景落地层面，依托全国布局的算力节点与产业资源，联合研究中心的技术攻坚成果将全面赋能智能制造、智慧城市、数字政务等千行百业。意味着国产AI基建将迈向“规模落地、场景普及、高效复用”的全新阶段，完成从跟跑、并跑到生态领跑的跨越式升级。

国产AI基建的成熟，离不开长期技术深耕、持续人才培育与完整生态支撑。此次清华大学计算机系与软通计算机有限公司共建“人工智能系统联合研究中心”的创新实践，为国产AI底层技术突破提供了实战样本。未来，随着更多源头创新模式的落地，国产AI基建将持续夯实自主可控根基，成为数字经济高质量发展的核心支撑。

责任编辑：kj015

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