偏远地区拥抱AI须应对四大核心挑战

日前，一篇关于偏远地区如何迎接AI时代的文章引发了广泛思考。文章为我们勾勒了一幅通过AI实现“弯道超车”的图景，并从个人、企业、教育、政府4个层面提供了可行的行动路径，其积极意义与启蒙价值值得肯定。

任何宏伟蓝图的实现，都需直面现实的沟壑。对于偏远地区而言，清醒地认识到并着手应对以下挑战，才能绘就美好的蓝图。

资金之困——投入从何而来，效益如何保障？

文章建议政府搭建“普惠AI平台”，推进网络基础设施全覆盖。这无疑是正确的方向，但背后需要巨额投入。偏远地区财政收入有限，在“保工资、保运转、保基本民生”的压力下，能否挤出足够的资金投向这些长周期、慢回报的数字基建？这无疑是一个严峻的挑战。

市场资本通常具有逐利性，倾向于回报率高、风险可控的一线城市和成熟赛道。如何设计有效的财政—金融协同机制，通过产业基金、PPP模式等吸引社会资本参与，并建立科学的效益评估体系，确保公共资金投入精准、高效，是摆在主政者面前的首个挑战。否则，“普惠AI”可能因资金断链而中途夭折。

人才之殇——如何破解“培养得出，留不住”的魔咒？

文章强调了培养本土AI应用人才的重要性，但这恰恰触动了偏远地区最深的痛处：人才虹吸效应。辛辛苦苦培养出的技术人才，很可能在掌握技能后，为了更高的薪资、更好的发展平台和更优质的城市资源，迅速流向发达地区。这将使偏远地区陷入“为他人做嫁衣”的尴尬境地，甚至加剧本土的人才“荒漠化”。

因此，人才培养，必须前置思考“如何留住与吸引”。这需要打造有竞争力的产业生态，让人才“有用武之地”；提供包括安家费、住房补贴、子女教育便利在内的个性化政策礼包，解决其后顾之忧；营造开放、包容、现代化的城市软环境，满足青年人才对生活品质的追求。留住一个核心人才，有时比引进一个项目意义更为重大。

数据之困——“无米之炊”何以成为智慧盛宴？

AI的本质是数据驱动。没有高质量、大规模的数据，所有的算法和模型都是“无源之水”。然而，数据恰恰是偏远地区的普遍短板。其数据积累往往不足、格式不一、质量参差不齐，且存在严重的“数据孤岛”现象——各部门将数据视作“私产”，缺乏共享的意识与机制。

破解这一瓶颈，需要自上而下的顶层设计。一方面，必须建立强制性与激励性并重的数据共享制度，明确数据权责，打破部门壁垒，打造统一的区域数据资源池；另一方面，需大力提升数据治理能力，制定数据采集、清洗、标注的标准规范。

利益之墙——如何打破观念与体制的“软”壁垒？

推动AI赋能，绝不能将其仅仅视为一项技术工作，而是应该视其为一项系统工程和“一把手”工程。该工程需要最高决策层以强大的改革意志，强力推动组织变革和流程再造，重塑考核激励机制，将数字素养纳入干部评价体系。同时，加强全社会的宣传引导，消除公众疑虑，营造鼓励创新、允许失败的氛围，为技术革新扫清思想和体制上的障碍。

我们必须清醒地认识到，从“知道要吃什么”到“真正能吃饱吃好”，中间还隔着采购、烹饪等过程。对于偏远地区而言，资金、人才、数据和利益壁垒这四大挑战是无法回避的现实，也是偏远地区真正拥抱AI时代必须打赢的战役。

记者：陈允琪