一、‌技术协同挑战‌

算力与网络资源整合不足‌

国产芯片在算力、制程及生态建设上与国际水平存在差距，难以满足智算集群大规模协同需求；同时，5G云网融合面临网络资源整合效率低、时延要求高等问题，影响跨平台协作效率‌。

多模态数据治理难题‌

数据隐私敏感、高质量数据集匮乏，且存储架构难以支撑海量数据增长，导致跨领域数据共享与治理困难‌。

二、‌组织与机制协同挑战‌

内部协作壁垒‌

组织文化僵化、部门间目标不一致，导致沟通成本高、决策效率低；员工技能不足或对赋权模式不适应，进一步加剧协同阻力‌。
利益分配机制不完善‌

多方参与主体（如企业、政府、社会组织）目标差异大，缺乏清晰的利益共享与责任共担机制，导致资源重复配置或合作松散‌。

三、‌能源与基础设施协同挑战‌

算电协同体系滞后‌

智算集群能耗激增与电力供给不匹配，清洁能源供电比例不足，储能系统建设尚未规模化，难以支撑高能耗场景的稳定运行‌。

跨区域能源协同不足‌

新型能源体系需整合多类型能源（如光能、风能、核能），但当前“源网荷储”协同体系尚未完全打通，能源时空错配问题突出‌。

四、‌生态化发展挑战‌

垂直行业应用深度不足‌

行业数字化解决方案与实体经济融合不充分，技术转化效率低；企业上云过程中缺乏定制化云网融合产品，难以满足多样化需求‌。

政策与市场协同缺位‌

区域间政策支持力度不一，如绿色能源示范园区试点申报进度差异大，影响跨区域资源调配与生态共建‌。

通过系统性解决上述挑战，赋能中心可逐步实现从单一技术赋能到多维度生态协同的跨越，推动产业链、创新链与能源链的深度融合‌。