陈白。资料图
近日，工业和信息化部印发《“人工智能+信息通信”创新发展实施意见（2026—2028年）》（简称《意见》）。《意见》主旨即“AI+通信”融合发展，核心目标是到2028年初步实现信息通信网络高等级自智，网络、算力等信息基础设施支撑人工智能能力进一步提升，到2030年，人工智能与信息通信网络融合关键核心技术取得显著突破，形成完备的协同创新和产业生态体系。
这一政策的发布，在明确了未来数年我国“AI+通信”的发展路线图之外，也释放出关键的信号：我国人工智能产业政策正在发生深层演变，即从过去的算法模型、应用终端等“应用层”的培育，向光电芯片、物理器件、网络通道等“物理层”的全产业链延伸。
今天来看，人工智能已经远远不是孤立的技术突破，而是一场通用的技术革命。要实现其对实体经济的深度赋能，必须首先在底层构建稳固、高效的信息通信基础设施。从产业发展史来看，蒸汽机时代的铁路网与煤炭运输、电力时代的输电网与标准化电网器件，均是技术普及的必要前提。通用技术革命的成功，往往都依赖于系统性的底座支撑。
当前，以大模型和超大规模算力为代表的人工智能发展，同样面临着底层通信网络的支撑问题。在大模型训练、自动驾驶以及具身智能等场景中，高频的数据吞吐和浮点运算对底层通信管道的带宽与时延提出了极高要求。
随着计算需求的指数级增长，传统以电信号为主导的数据传输网络正逐步逼近“功耗墙”和“带宽墙”的物理极限。这意味着，如果通信网络的传输速率和能效无法实现本质提升，算力硬件的效能将受到极大制约。
在此基础上，《意见》将光电芯片、OCS（光开关）器件、CPO（光电共封装）器件等前沿通信技术视作人工智能发展的关键支撑，并明确提出要加强高端光电芯片和器件的研发，可以说是对产业规律的深入洞察。
在超大规模智能算力中心内部，互联网络远比传统局域网复杂。传统的铜线传输在高带宽、高速率下损耗大、发热高，而“以光代电”已成为当下行业明确的技术演进方向。其中，高速光电芯片是实现光电转换的基础，高速转发与交换芯片是数据精准、低延迟分发的关键；全光交换器件（OCS）能够减少电信号中转，实现光信号直接调度，从而降低网络时延和功耗；光电共封装技术（CPO）则将光模块与硅芯片集成，缩短传输距离，以实现更高的带宽和更低的能耗。
这些技术，都是当前全球半导体与通信产业的技术攻坚核心。将这些具体的物理器件写入实施意见，反映出政策对产业链底层痛点的研判。这也意味着产业政策正从全产业链的全局高度进行布局。
过去一段时间，国内的产业资源与资本多集中于大模型及消费端应用。此次政策引导重心向光电芯片、CPO器件等上游硬科技倾斜，旨在通过补齐底层技术短板，确保AI生态建立在自主可控、性能卓越的基础之上。
此外，《意见》不仅强调了“研发”，还着重提到了“验证”。对于光电芯片、CPO器件等高壁垒硬件而言，从实验室研发到工业级规模化应用，必须克服产业化过程中的多重检验。若缺乏下游电信运营商、超大型互联网厂商和算力中心的真实场景支撑，缺乏长期的试错与反馈，科研成果将难以转化为实际生产力。
2026年至2028年是人工智能向产业深层渗透的关键窗口期。在未来的产业竞争中，算力的高效输送与低碳运行已成为决定技术落地成效的核心因素。人工智能应用层的发展上限，很大程度上取决于底层通信基建的支撑能力。通过攻克光电芯片、OCS、CPO等底座技术，不仅能缓解当前的算力传输瓶颈与能耗的挑战，也是在为长期数字化与智能化转型构建高效的信息通道。
只有当通信网络这一“路基”足够坚实，人工智能技术才能实现更广泛的实体经济融合，从而真正推动数字经济的高质量发展。
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