近年来，科研问题日益复杂，传统算力架构逐渐难以支撑多样化、对性能要求更高的研究任务。面对科研“基础设施孤岛”，如何把算力、数据与模型更紧密地协同起来，成为制约科技创新的关键环节。其背后，一方面是算力资源分散、数据质量不一；另一方面也暴露出科研应用场景与模型能力衔接不够的问题。
面向未来的科技竞争与基础研究突破，算力、数据与实验能力的协同程度，正成为衡量科研体系效率的重要指标。推动平台互联互通与生态共建，需要以需求为牵引、以标准为支撑、以应用为落点，让科研人员把更多精力投入到科学问题本身。持续打通创新链条中的堵点与断点，才能为攀登科学高峰夯实数字底座，提供更稳定的创新支撑。