中试基地扮演何种角色

这批新生的应用中试基地挂牌后，迅速吸引了各界目光。从企业家到科技工作者，人们迫切地想知道：在AI大潮中，基地能帮我做些什么？

记者走访调研发现，它们至少扮演着三重角色：产业的“工具箱”、模型的“训练场”和连接创新与应用的“生态桥”。

“工具箱”，解决的是“有没有”的资源门槛问题。

点开医疗应用中试基地的门户网站，一个线上的“产品超市”映入眼帘。蚂蚁·安诊儿医疗大模型、肝癌动态筛查与诊疗决策智能体、昇腾GPU云服务器、高血压个性化用药推荐数据集等要素资源清晰在列，需求方可以像逛超市一样申请调用。

地球科学应用中试基地正在建设“OneEarth”科技公共产品。一个硕大的蓝色地球在屏幕上缓缓旋转，随着鼠标点击，深层的地质构造、地表的遥感影像逐一呈现。这颗蓝色地球背后，是基地持续汇聚的多源地学数据集。

“AI是科学革命的工具，将变革科技创新本身。”基地负责人施钧辉感慨。目前，这里已汇聚2000多个数据集，有超过3PB的地学数据。“让地球科学数据直接参与模型训练，是人工智能理解地球的起点。”施钧辉畅想，终有一天，人工智能能真正“读懂”地球，具备理解科学对象、发现科学规律和解决科学问题的能力。

最近，立讴控股有限公司刚刚搬入文化旅游应用中试基地——一部新的AI短剧在基地支撑下仅用几周时间便完成。“有了平台工具，影视制作周期大幅缩短、成本大大降低，文化企业的创意门槛一下子打开了。”该基地负责人说。

对人工智能而言，拥有工具只是起点，真正的考验还在于“训练场”——让模型经受真实场景考验，验证到底“行不行”。

在具身智能应用中试基地的“职业技能训练中心”，一台正在测试的巡检机器人引起了记者的注意。

“这是为电力领域量身定制的方案。”李兴腾指着屏幕上的地形图向记者演示，电力领域设备巡检任务重、作业风险高，基地与企业商讨出“人机车狗”一体化巡检方案：无人车提供长距离长续航补给，到达作业区域后释放机器狗和无人机进行巡检作业。

机器人需要在真实场景中“涨经验”，单靠一家企业，很难完成海量真实数据采集。李兴腾说，基地探索数据众包模式，如请保洁人员佩戴头戴式设备采集数据，为更多具身智能企业打造真实的训练场。

有了工具，过了考试，产品就能顺利进入市场吗？

在更广泛意义上，基地还需要打造“生态桥”，解决产业应用中的信任和协同问题。

实景三维城市模型的数据更新工作量大、周期长。“入驻时空地理信息应用中试基地后，我们联合攻关，实时响应、快速校正，让模型在真实应用中持续迭代优化，大大提升了效率。”宁波市测绘和遥感技术研究院院长文学东说。

采访中，多名基地负责人也坦言，人工智能技术大爆发，但标准和规范还未完全跟上。真正进入行业深处，还需要一把共同认可的“尺子”。

2025年，我国累计研制发布40余项人工智能关键国家标准和行业标准，但面对快速迭代的行业，仍有大量新问题没有现成答案。

李兴腾举例，当前具身智能行业存在接口标准不统一、检测体系不完善等问题。“基地作为公共平台，不造机器人，而是站在行业共性的立场填补标准空白。”他说，就像汽车行业有成熟的检测认证体系，机器人也需要建立相应的测试、评价和认证规则。

这三重角色，正改变着人们对“中试”的传统理解。

“人工智能时代，‘中试’从‘一次考试’变成了‘一路升级’。”浙江省发展规划研究院产业发展研究所副所长俞翔说，相比于传统中试往往侧重于硬件设施的租赁式服务、单向订单式的产品验证，人工智能应用中试基地是一种双向探索和共同创造。

产业发展如何跑好长跑

我省的6家国家人工智能应用中试基地启动建设时间不长，在它们眼前铺展的是一条长长的跑道。

浙江省发改委相关负责人介绍，按照建设要求，应用中试基地不仅要打造行业模型、高质量数据集、可复制推广的典型应用场景，还要培养一批“人工智能+行业”的复合型人才，并形成带动上下游产业生态发展的能力。

目前，各基地在数据资源积累和垂直模型培育方面已取得一定进展，有的已沉淀出一批高质量数据集，并孵化出行业模型和智能体。

人工智能是个“跑得飞快”的行业。俞翔说，今天的技术方案可能没过多久就落后于技术本身的发展。这对基地在可持续运营能力、灵活高效决策上提出很高要求。

“复合型人才短缺是一道坎。”多名基地负责人表示，人工智能应用中试不是单纯技术研发，需要既懂算法边界，又理解行业需求的人才。

吕淼建议，可由应用中试基地牵头，联合高校或科研机构组成“混合陪跑小队”，在真实的中试项目中“以战代培”。

AI时代产生的海量数据如何确权、定价、交易，当前缺少成熟机制，如何实现数据“合规、安全、高效”流通，仍是探索重点。

对此，各家应用中试基地也在寻找适合自身特点的路径。石化化工应用中试基地探索“不交易数据本身而共享模型价值”的模式。基地与企业合作开放应用场景和本地数据，共同训练场景模型，形成知识产权共享，产品应用后按照协议参与收益分配，既保护企业数据安全，也释放数据价值。

吕淼提议，数据流通也不一定非要“把数据搬出去”，可以先给数据建一个安全的“房间”，让企业在里面合规使用。

如何实现自我造血、形成长期稳定的运营模式，决定了应用中试基地能跑多久、跑多远。

中试硬件运维成本高昂，作为公共服务平台，应用中试基地既不能完全依赖财政投入，也不能简单按照商业企业逻辑运行，需要在公益属性和市场机制之间寻找平衡。

目前，具身智能应用中试基地尝试引入市场化资本，探索灵活的激励机制；石化化工应用中试基地通过向企业提供“模型+硬件”一体化方案等多元模式，寻求商业闭环。

人工智能应用中试，本质上是一场围绕产业生态的长期建设，考验的不只是技术，更是产业链协同、制度创新和政策耐心的综合能力。

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