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去旅游，找AI做個攻略；要開會，讓AI寫好PPT；田間地頭，智慧農業精準控制著土地的濕度和養分；崇山峻嶺，無人機在人跡罕至處巡視高壓電線……人類社會，正在被人工智能改變著。有欣喜、有“解放”，也有困惑、有障礙。有人發現人工智能在“編造”事實，有人覺得人工智能會讓人類已習得的本領“倒退”……你和人工智能有什么故事？對人工智能的發展有何思索？本期開始，我們開設《科技隨筆·我見AI》欄目，歡迎大家都來說說。

中國人工智能產業的快速發展，正深刻改變著人們的生活方式和社會生產模式，推動產業升級和經濟社會高質量發展。比如，DeepSeek的“古籍活化引擎”已復原敦煌遺書、西夏文殘卷等2.3萬頁；AI斷句準確率達95%，推動傳統文化保護從“數字化存檔”轉向“智慧化再生”，為中華文化的傳承與弘揚作出了重要貢獻。

中國人工智能大模型的暴發，一方面源自中國AI發展的系統性支撐。中國在算法優化與算力集群領域的長期投入，為通用大模型所依賴的自然語言處理、大模型訓練等技術奠定了堅實基礎。另一方面，也源自政府與資本的雙輪驅動。國家層面自2022年起連續出臺《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》等政策，明確支持初創企業參與場景創新。截至2022年，中國人工智能企業數量達69.3萬家，全年融資超千億元，資本正密集投向算法與模型研發領域。

在智慧城市、工業互聯網等領域的超大規模場景，眾多現實應用需求為中國AI技術不斷升級換代提供了“試驗田”。這種“場景反哺技術”的模式，是中國AI企業區別于硅谷純技術驅動路徑的核心競爭力。從技術演進史看，AI發展經歷“專家系統—機器學習—大模型”三次范式轉移。中國在前兩次浪潮中完成技術追趕，而在大模型時代首次實現原創性突破。DeepSeek的架構設計融合了中文語義理解與多模態交互的創新，這種本土化適配能力是其突破的關鍵。這也揭示了中國AI發展的深層規律：技術突破=長期投入×場景賦能×生態協同。其爆火看似偶然，實則是中國AI產業從“跟跑”到“并跑”、局部“領跑”轉型的必然外顯。正如2025年《中國人工智能技術應用深度調研報告》所指出，至2030年AI將在中國產生10萬億元產業帶動效益——這種規模效應將持續催生更多DeepSeek現象。

在產業影響方面，DeepSeek正逐步重構全球AI競爭格局。DeepSeek推動中文語料標注標準（CLAS-2023）成為ISO/IEC國際標準候選方案，這是中國首次在AI基礎標準制定中掌握主導權。其次是產業鏈協同創新模式。2023年的數據顯示，DeepSeek生態伙伴的專利交叉授權量同比增長320%，彰顯了其在促進技術創新與產業升級方面的強大動力。此外，DeepSeek的算力優化方案倒逼全球技術路線調整。這種“中國創新牽引全球迭代”的現象在AI史上尚屬首次。

中國人工智能大模型的崛起引發全球關注，不僅反映了人工智能技術發展的新動向，更折射出技術、經濟、社會與國際關系交織的復雜圖景。其背后透露出以下關鍵信息：首先，在技術突破與創新方向上，打破了“算力至上”的神話，標志著從“堆算力”向“拼算法”的技術范式轉移。同時，開源生態重塑了技術擴散的路徑，“開放創新+本土標準輸出”的模式，為發展中國家參與全球技術治理提供了全新范式。其次，在行業生態與經濟效應方面，帶來了顯著的行業連鎖反應。如成本驟降加速行業洗牌、創業生態普惠性升級，為中小企業在巨頭夾縫中突圍提供了樣本。最后，在國際競爭與全球治理方面，加劇了技術標準話語權的爭奪，展現了我國在人工智能領域的自主創新能力、開放合作精神、產業應用實力和技術突破能力。

面對新一輪全球科技競爭浪潮，DeepSeek通過技術創新，展示了我國在人工智能領域的自主研發能力。DeepSeek積極推行開源策略，構建了廣泛的用戶和應用生態。這在一定程度上打破了國際技術壁壘，促進了全球范圍內的技術交流與合作。

當前，中國人工智能領域的發展狀況正處于從技術追趕向局部領跑轉型的關鍵階段，其全球地位呈現出“綜合實力躍升、應用優勢顯著、基礎研究追趕”的復雜圖景，是第一梯隊的挑戰者與規則重塑者。未來，我國要在技術自主性、生態開放性與治理包容性之間找到平衡，方能實現從“AI大國”向“AI強國”的質變。

當然，盡管中國人工智能產業取得了諸多成就，但仍面臨諸多挑戰和問題。比如，人才短缺：人工智能行業作為知識密集型產業，人才需求急劇增長。然而，由于人才培養體系尚不完善，人才培養周期長，導致人工智能人才供不應求，特別是高端復合型人才緊缺。再如，生態系統割裂：國內人工智能生態系統尚未形成，企業間在硬件架構、編程語言、開發工具和軟件架構上存在標準不統一的問題，導致算力孤島、生態不兼容等現象。

為推動中國人工智能產業的進一步發展和更多重大成果的產生，建議采取以下措施：加快高技術人才的培養與引進。通過完善教育體系、開辟專門渠道和實行特殊政策等方式，加快培養和引進高端人工智能人才，構建人才高地。加大在基礎創新、關鍵核心技術等方面的研發投入，推動技術創新與突破，形成具有自主知識產權的核心技術群。加強企業間合作與交流，推動標準統一和生態兼容，構建開放協同的人工智能生態系統。強化應用場景落地，針對下游應用場景的碎片化、個性化需求，加強技術研發與產品創新，推動人工智能技術在更多領域的廣泛應用和深度融合。加強國際合作與交流，通過共享研究成果、合作開發新技術以及參與國際倫理治理討論和規則制定，推動形成具有廣泛共識的全球人工智能倫理風險治理框架和標準規范。此外，還應加強人工智能倫理教育宣傳，推動人工智能倫理治理知識的傳播和普及，通過提高公眾的科技素養和倫理意識，鼓勵公眾參與科技決策過程，讓人工智能更好服務于社會需求。

來源：《光明日報》