2025年年初，DeepSeek以“高性能、低成本”的雙重震撼力亮相世界舞台，被國際上稱為“DeepSeek時刻”……我國開源模型全球下載量首度實現歷史性超越，在新興市場呈現“爆炸式增長”態勢……我們正在見証的，不僅僅是一次技術突破，更是一個智能文明新極的加速崛起。中國的人工智能，正以其獨特的路徑與節奏，在全球坐標系中刻下越來越深的印記，展現從追趕者到定義者的轉變。

　　人工智能的競爭，本質是算力、數據與算法“鐵三角”的競爭。中國在這場競爭中，經歷了從“大力出奇跡”到“精益求精”的轉變，在基礎研究層面實現了系統性突破。

　　算力層面，實現了從“卡脖子”到“軟硬協同”的突圍。國外憑借英偉達GPU硬件與CUDA（統一計算設備架構）構筑的技術“護城河”，牢牢掌控全球高端訓練算力的制高點。客觀來看，我國與國外存在硬件代差，然而，我國在2025年展現出了強大的戰略韌性，以華為昇騰（Ascend）為代表的國產算力芯片和CANN（神經網絡計算架構）軟件生態，通過“芯片+集群+軟件棧”的系統工程，已在政務、金融等核心領域推理場景實現廣泛替代，在部分典型場景訓練任務上達到可用乃至好用的水平，如DeepSeek-R2在昇騰910B集群訓練、微調。

　　我國的獨特優勢，在於探索出一條“軟件定義算力、算法驅動效能、人工智能+賦能場景”的創新路徑。DeepSeek-R1的成功証明：通過算法優化（如MoE架構、稀疏注意力機制），可以在既定算力約束下顯著提升模型效能上限，為算力受限條件下的大模型訓練提供了可驗証路徑。這種“低資源消耗、工程能力引領、高智力產出”的研究方向，正是我國對全球AI基礎研究的最大貢獻。

　　數據層面，我國正從“規模紅利”邁向“合成質量”。數據是AI的“燃料”，燃料的質量決定引擎的效能。國外依托其全球互聯網主導地位，在高質量英文語料、科學文獻及代碼庫積累上擁有天然優勢。我國則擁有全球最龐大的數字化應用場景與用戶群體，但在面向大模型訓練的優質中文語料庫構建上曾面臨結構性挑戰。

　　破局之道在於技術創新和工程突破。過去一年，我國科研力量在“合成數據”與“數據課程學習”領域取得引領性進展。針對中文數據質量不均的痛點，國內團隊開發了先進的數據清洗與合成管線，通過AI生成教科書級的高質量數據反哺訓練，顯著提升了數據效率與模型性能，使我國在該技術方向上躋身全球第一梯隊。美國麻省理工學院與開源平台Hugging Face的聯合報告顯示，2025年中國開源模型全球下載量佔比17.1%，反超美國的15.8%，位居全球第一。這進一步証實，我國將形成引領全球人工智能工程創新的中國方陣，為世界人工智能的健康發展作出更大貢獻。

　　算法與模型層面，告別“套殼”，確定“中國流派”。兩年前，業界詬病我國AI多為Llama架構的微調，如今這谈球吧论坛一論調已成歷史。DeepSeek-V3/R1、阿裡Qwen2.5等模型，在網絡架構、多頭隱式注意力機制（MLA）、混合專家（MoE）負載均衡等，對生成式大語言模型架構變革方面作出了原創性貢獻。我國在推理效率優化和長文本處理上展現了驚人的創新力。

　　相比國外模型一味追求模型規模化法則的做法，我國研究更側重於“性價比”，即如何用更小的參數、更少的顯存，實現同等的效果，這使得國產模型在端側部署和中小企業應用中極具競爭力。

　　綜觀“鐵三角”的競爭，我國已在算力基建規模、算法效能優化及數據治理技術上初步形成獨特優勢。當然，客觀差距依然存在：國產單卡性能與互聯帶寬仍落后於英偉達H200/B200等前沿產品，大規模萬卡集群的穩定性仍需持續攻堅，但我國在算力基建規模與系統集成能力上已形成獨特優勢，為后續突破奠定了堅實基礎。

　　全球人工智能已形成我國與國外“雙核驅動”的競爭格局，各自的技術發展路徑，顯現出明顯分野。

　　在基礎模型架構領域，國外繼續扮演基礎性、顛覆性架構主要定義者的角色。從Transformer深度學習模型架構到潛在的下一代范式，其原始創新活力依然強勁。我國的代表性技術則體現在對主流架構的增量式深度優化與效能革新上，如在注意力機制加速、訓練穩定性提升等方面取得了突出進展。

　　在多模態與通用大模型領域，國外OpenAI、谷歌等持續在復雜推理與多模態深度整合上設立標杆。我國模型在性能逼近的同時，突出特點在於對訓練與推理成本效益的極致追求，以及在特定領域應用的突破。目前，總體處於“並跑”與“追趕”並存的狀態。除了研發大模型超級通用智能技術，中國也在發展差異化技術路線：分布式智能體系統，以通專融合、大小協同、端雲組合、群體協作等技術，面向物理世界和硬件終端發展執行智能。

　　在前沿與交叉探索領域，各國側重明顯。國外在AI安全與對齊、量子計算與AI的結合以及受神經科學啟發的新范式等前沿基礎探索上更為活躍。我國則在具身智能、科學智能（AI for Science）及存算一體芯片、光子計算芯片等硬件基礎方向，實現了世界級的點狀突破，展現出強大的任務攻堅能力。

　　在“人工智能+”產業應用技術層面，我國展現出全球領先的優勢。得益於龐大的市場、豐富的場景和海量的數據，在計算機視覺、自然語言處理、語音對話、知識圖譜構建與應用，以及移動支付、智能推薦等商業化落地方面，我國形成了強大的工程化能力和快速迭代優勢。相比之下，國外在機器人智能、企業級解決方案平台以及基礎算法框架的生態建設上根基更深。這種差異不是簡單的“領先”與“追隨”，而是不同創新模式的體現。國外擅長“從0到1”的原始創造，我國精於“從1到N”的工程優化與場景適配。

　　在企業生態維度，競爭已升維至全棧體系。國外企業形成以微軟、谷歌、OpenAI、英偉達為核心的強大閉環生態，從芯片設計、雲計算基礎設施、基礎大模型研發到最終的應用商店，構筑了“護城河”。我國企業則呈現多元化、差異化發展態勢：華為、浪潮等聚焦AI算力基礎設施的突破﹔百度、阿裡、騰訊依托雲服務與數據優勢，構建大模型及產業賦能平台﹔科大訊飛、商湯、思必馳、雲知聲等在垂直領域持續深耕﹔而聯想集團等，正通過“混合式人工智能”戰略，將AI深度嵌入智能終端與實體經濟，探索規模化落地新路徑。以DeepSeek、智譜AI為代表的開源力量，則通過高性價比、易獲取的技術，在發展中國家開辟新航道，成為AI軟實力出海的亮眼名片。其次，我國大模型在搜索方面的應用獨具特色：豆包、Kimi、元寶、DeepSeek App等AI助手，已經成為人們日常搜索和解決常見問題的得力幫手。

　　剛剛過去的2025年，被業界定義為“大模型應用落地元年”，人工智能進入“深耕”之年。當下，我國AI技術正以前所未有的深度和廣度，系統性地融入經濟社會各領域，呈現出從試點探索向規模化、深度融合方向發展的鮮明特征。

　　金融領域，AI已從效率工具演進為業務內核。智能風控借助大模型解析海量非結構化數據，風險評估愈發精准。為跨越“數字鴻溝”，AI數字人櫃員能以自然語言交互辦理業務，極大提升服務可及性與溫度。“大模型+金融”全鏈路解決方案，已貫穿投資顧問、營銷獲客、風控全流程。

　　教育領域，AI正推動教育走向個性化和智能化。AI不僅能輔助教師生成高質量教案，還能實現因材施教，幫助學生高效個性化學習。北京等地發布的“AI+教育”典型案例，顯示了該技術從單點工具向系統性教學解決方案的演進。此外，在企業內部，AI知識庫功能將企業專屬知識與大模型深度結合，可大幅縮短新員工培訓時間，提升整體專業水平與組織智慧。

　　醫療領域，推動優質醫療資源下沉，破解分布不均的長期痛點。以中國科學院自動化研究所研發的“機器人+AI+掌上超聲”系統為例，該設備能實現甲狀腺、頸動脈等部位的標准化掃描，並由AI進行實時分析，將檢測時間從15分鐘縮短至5分鐘，讓基層醫生也能完成精准篩查。此外，在手術機器人、臨床輔助診斷、新藥研發、中醫藥現代化及全生命周期健康管理等方面，AI的深度融合正在打開新的價值空間。

　　能源領域，AI正驅動新型能源體系和新型電力系統向安全、綠色、高效、智能加速演進。國家電網研發的“光明”電力大模型已在27省應用，月調用量近億次，支撐負荷轉供等智能化業務﹔南方電網研發的“大瓦特”大模型為電網運維與調度注入了智能化新動能。在AI技術的深度賦能下，我國能源體系正加速構建智能化發展新格局。從新能源的消納、電網的運行優化、到全面賦能發電、礦山、油氣與氫能等多種能源主體，為能源綠色轉型和能源強國戰略奠定堅實的技術基石。

　　置於全球視野，產業應用層面呈現“創新引領、路徑各異”的格局。基於AI技術的變革性作用，在AI賦能新藥發現等科學智能領域、火箭發動機等高端研發、自動駕駛汽車、人形機器人、自動代碼生成、自主智能體等領域深度探索的同時，AI技術也正面臨數字鴻溝、算法公平等治理挑戰。

　　歐洲在AI產業應用上，更側重於在強化技術主權和倫理規范的前提下推動落地。2025年，歐盟委員會推出《應用人工智能戰略》，標志著其政策從監管為主轉向“監管與促發展”並重，通過立法引導與公共採購，強力推動AI在醫療、交通、能源等關鍵領域落地，尋求在規范中確立“技術主權”。

　　相比之下，我國的產業融合以其落地速度、應用規模及解決實際發展痛點的精准性而獨樹一幟，形成了市場內生驅動與國家戰略引導緊密互動的鮮明模式。

　　基於堅實的政策與產業生態基礎，我國AI的發展願景正實現歷史性跨越：從追求技術參數，轉向定義技術發展的目的與價值。

　　人工智能的長期競爭，最終是生態體系的競爭。在人才、科研產出與治理規則等決定未來高度的關鍵生態要素上，我國的位置正在發生根本性變化。

　　人才儲備上，從“回流”到“本土造血”的轉變。過去，我國AI頂尖人才嚴重依賴具有海外背景的“海歸”。如今，這一局面正在改變。根據最新數據，我國培養的AI相關專業畢業生數量居全球第一。雖然在頂級（Top0.1%，以高被引論文作者、重大原創模型/算法首創者及頂級實驗室負責人等為代表性指標衡量）戰略科學家數量上仍遜於國外，但在中堅工程師力量上已形成壓倒性優勢。DeepSeek團隊平均年齡僅20多歲即取得世界級突破，這表明，我國高等教育體系與科研環境已具備培養、吸引並成就世界級AI人才的良好土壤。

　　科研產出上，呈現量質齊升的強勁態勢。近5年來，我國在AI領域的學術論文發表量和有效發明專利授權量已連續位居全球首位。更為關鍵的是，論文質量顯著提升，在NeurIPS（神經信息處理系統大會）、ICML（國際機器學習會議）、CVPR（國際計算機視覺與模式識別會議）等頂級學術會議的論文錄用率與高影響力工作佔比持續攀升，我國正成為全球AI知識創新體系中不可或缺的重要策源地。

　　監管與治理上，探索出特色道路。全球AI治理大致形成三種模式：“創新優先、行業主導”模式，“風險預防、嚴格立法”模式，以及我國的“發展與安全並重、敏捷響應、分類治理”模式。我國不僅出台了生成式AI管理辦法，更創新性地建立了“算法備案”等制度，在鼓勵創新的同時有效管控安全風險。隨著國產AI模型與技術出海，我國的治理理念與技術標准也開始影響廣大發展中國家，為全球AI治理提供了更多選擇。

　　“十五五”規劃綱要草案提出，要培育壯大新興產業和未來產業、前瞻布局未來產業。強化產業協同，推動未來產業同新興產業、傳統產業相得益彰。這為中國AI發展指明了清晰方向：

　　第一，夯實核心基礎換道超車。在基礎算法原理與模型架構上加快原始創新，我們將死磕“能效比”，在算力受限的客觀條件下，將算法優化做到極致，同時前瞻布局類腦計算、光子計算等顛覆性技術，唯有在未來的技術方向上提前卡位、重點突破，才能在新一輪技術浪潮中實現換道超車。

　　第二，加速場景驅動產業向“實”而生。全球人工智能“下半場”的價值，重在解決產業實際問題的核心需求，搶抓AI賦能實體經濟這個應用根基制高點﹔推進“技術進化”和“場景落地”的雙重變革，亟待在現實場景中檢驗，與新質生產力對接迭代，加速實用化、普惠化落地。

　　第三，構建“全球AI共生生態圈”。鞏固在發展中國家市場的先發優勢，通過開源協作、技術共享、能力共建，讓技術進步惠及更多人群，切實彌合數字鴻溝。

　　第四，注入東方文明“中國智慧”。我國的AI發展旨在定義“好的AI”“善的智能”，它不僅聰明高效，更是普惠包容、安全可控，是促進社會和諧的技術力量，充分體現我國對技術發展目的與人類終極福祉的深刻思考。未來，隨著國產算力芯片的進一步突破和產業應用的全面爆發，中國AI必將為人類智能文明貢獻獨特的“東方智慧”。

　　（作者：余有成 張立華 吳 飛，分別系中國人工智能學會副秘書長﹔復旦大學智能機器人研究院常務副院長、特聘教授﹔浙江大學本科生院院長、教授）

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