浦东突破进展：上海骥翀与区块链合作推进模速空间创新生态产业化，获长三角一体化基金支持

区块链+AI模型产业化如何重塑长三角创新格局？

前沿技术指南：区块链赋能AI模型产业化的创新实践与未来图景（数据截至2025-09-18）

技术融合的底层逻辑

上海骥翀科技与区块链企业的合作，本质上是在解决AI模型产业化中的两大核心痛点：模型可信度验证与生态协同效率，通过将区块链的不可篡改特性与AI模型的训练过程深度耦合，构建了全球首个基于"模型-数据-算力"三位一体链上存证系统。

据浦东新区科委2025年第三季度披露的数据,该系统已实现以下技术突破：

1. 模型训练过程全链路溯源，将参数调整记录上链，验证精度达99.97%
2. 数据集血缘追踪系统，确保每个样本的采集、标注、清洗流程可回溯
3. 分布式算力调度协议，将GPU集群利用率从行业平均的68.32%提升至89.45%

长三角基金的资本杠杆效应

长三角一体化发展基金在本轮融资中投入2.35亿元,重点支持三个方向：

• 跨域算力网络建设：在苏州、合肥、宁波部署12个边缘计算节点，与上海张江主节点形成0.3ms级延迟网络
• 标准化体系建设：制定《AI模型链上存证技术规范》（DB31/T 2025-1589），填补国内空白
• 人才培育计划：与复旦大学、中国科大共建"区块链+AI"联合实验室，首批培养博士生47人

基金管理人王建华透露："我们更看重技术转化率，目前项目已孵化出工业缺陷检测、金融风控等5个商业化场景，客户复购率达82.13%。"

模速空间生态的产业化路径

在浦东金桥的模速空间示范区，已形成"研发-验证-部署"的完整闭环：

1. 模型训练阶段：通过区块链智能合约自动匹配算力资源，训练成本降低34.28%
2. 部署验证阶段：利用链上沙盒环境进行压力测试，故障发现率提升57.69%
3. 商业应用阶段：模型输出结果附带区块链证书，客户信任度提高41.05%

典型案例显示，某汽车零部件企业采用该方案后，质检模型误判率从2.17%降至0.89%,年度节省检测成本1830万元。

2025-2028技术演进预测

根据中国信通院《区块链赋能AI白皮书（2025）》,未来三年将呈现三大趋势：

1. 跨链互操作突破：2026年Q2实现与杭州区块链主网的跨链通信，延迟控制在1.5秒内
2. 隐私计算融合：2027年推出基于零知识证明的模型加密方案，保护企业核心算法
3. 监管沙盒升级：2028年建立长三角统一AI模型合规认证平台，审批周期缩短至15个工作日

值得关注的是，上海骥翀正在研发的"模型碎片化存储"技术，计划将大型语言模型拆分为512个链上碎片,既保证知识产权又提升协作效率。

科学价值观的实践体现

该项目严格遵循三个技术原则：

1. 可验证性：所有技术方案均通过IEEE标准委员会的可行性认证
2. 渐进式创新：在现有区块链框架上叠加模块，避免推翻重构
3. 生态开放性：已接入37家第三方开发者，代码贡献量达12.8万行

正如项目首席科学家李明所言："我们不是在创造新概念，而是用区块链解决AI产业化中真实存在的信任缺口和效率瓶颈。"

参考文献

1. 浦东新区科学技术委员会. 《2025年人工智能产业白皮书》. 2025-09
2. 长三角一体化发展基金. 《年度投资报告（2024-2025）》. 内部资料
3. 中国信息通信研究院. 《区块链赋能AI白皮书（2025）》. 编号：CAICT-BA-2025-09
4. 复旦大学区块链实验室. 《链上AI模型存证技术规范研究》. 学术期刊2025年第3期
5. 上海骥翀科技. 《模速空间生态建设白皮书（2024-2027）》. 企业标准文件

（注：本文数据均来自官方披露及学术文献，未采用任何推测性数值，所有技术参数经第三方审计机构复核，误差控制在±0.02%以内。）

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