【摘要】训推一体化技术是面向人工智能（ＡＩ）全生命周期的系统化工程方法，它以统一的软硬件栈、统一的计算图与编排体系，将数据治理、模型训练与微调、系统化评测、离线批处理与在线推理整合于同一平台，显著降低从实验到生产的迁移成本。 本文围绕“国产化 ＡＩ 芯片＋深度模型训推一体化”主题，系统梳理术语与概念、政策与产业背景、技术应用价值、国内外研究现状、关键技术要素、三维场景的技术难点与代表性方案，提出面向三维数据和国产芯片生态的参考架构与发展建议，旨在为基于国产化 ＡＩ 芯片的深度模型训推一体化实践提供系统性理论指导与可行性路径参考，对促进我国 ＡＩ 基础设施自主创新、突破三维场景应用瓶颈具有重要的理论价值与产业意义。