追赶—模仿—再追赶让人工智能跑出中国速度

xinwen.mobi · 发表于 2025-6-13 15:11:45

在人工智能领域，中国走过了“追赶—模仿—再追赶”的历程，如今正逐步跑出中国速度，具体体现在以下几个方面：早期追赶与模仿国际差距明显：人工智能概念于1956年提出，早期美国等西方国家在该领域投入大量资源，取得了众多领先成果，在核心技术、算法理论等方面优势显著。而中国AI产业起步相对较晚，早期在基础研究、技术积累和人才储备等方面与国际先进水平存在较大差距。积极探索跟进：1979年，中国计算机科学暑期讨论会为AI的基础研究奠定了初步框架；1986年启动的“863计划”进一步推动了AI技术的科研突破。这一阶段，中国主要是在学习和借鉴国外先进技术，通过模仿来积累经验，逐步建立起自己的技术体系和人才队伍。例如，在一些传统的机器学习算法和应用场景上，中国企业和研究机构积极学习国外的先进方法，并尝试在国内的一些领域进行应用和推广。再追赶中的突破与发展数据层面：中国拥有全球最大的数据资源池，这为人工智能的发展提供了丰富的“燃料”。虽然存在数据价值密度低、数据孤岛林立、数据标注质量差等问题，但国内企业和研究机构也在积极探索解决方案。如DeepSeek的研发团队通过把数据进行总结和分类，经过选择性投喂与处理之后，输送给大模型，提高了训练效率。算力层面：尽管我国算力规模已达较高水平，仅略低于美国，但面临高端芯片严重依赖进口、超算中心能耗过大、算力资源调度效率低等结构性问题。不过，中国在算力领域也取得了一些突破，华为采用数学补物理的办法，通过叠加和集群等技术，提升系统性能，达到世界先进的计算水平。同时，一些企业也在探索对低配版GPU集群甚至多源异构算力进行智能管理，对CPU、GPU甚至边缘计算设备进行协同调度，以提高算力利用效率。算法与模型层面：在算法基础理论领域，中国曾高度依赖海外创新，但近年来，中国在AI大模型方面取得了显著进展。如DeepSeek通过融合混合专家模型、强化学习推理等算法，构建了从架构设计到工程落地的全流程优化体系。华为推出的盘古Ultra MoE，是全流程在国产昇腾AI计算平台上训练出来的准万亿MoE模型，展示了国产算力训练世界先进大模型的能力。2025年，月之暗面（Kimi）和深度求索（DeepSeek）发布的模型在性能测试中超过OpenAI的o1正式版模型，标志着中国在大模型领域的技术突破。应用创新与生态构建应用层领跑：中国在AI应用层拥有全球最多的产业门类与应用场景，形成了全球最活跃的AI商业化生态圈。AI技术广泛应用于政府、金融、安防、智能家居、医疗、机器人、智能驾驶、新零售等领域，推动各行业的数字化转型和升级。例如，在金融领域，多家券商完成了DeepSeek - R1模型的本地化部署；在医疗领域，众多医疗公司与DeepSeek合作，推动AI医疗加速落地。生态构建：一些开源大模型如DeepSeek鼓励全球开发者在其基座模型上进行二次开发和创新，形成了活跃的生态系统。通过开源换生态，吸引了大量全球开发者参与，衍生出众多垂直版本，推动了大模型技术的进步和应用的多样化。同时，中国的AI企业也在积极与国内外的科研机构、高校等合作，构建产学研用协同创新的生态体系，加速技术的转化和应用。中国在人工智能领域通过不断地追赶、模仿和再追赶，已经取得了显著的成绩，在一些领域实现了从跟跑到并跑甚至局部领跑的转变。未来，随着技术的不断迭代和创新，中国人工智能有望继续保持快速发展的态势，为全球人工智能的发展做出更大的贡献。

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