新时代 | 开辟人工智能领域颠覆性创新发展新路径

本报记者 张杰 张清俐

在科技飞速发展的当今时代，人工智能技术以其强大的颠覆性和创新性，正在逐渐改变我们的世界。2025年春节期间，中国人工智能企业推出的生成式AI模型深度求索（DeepSeek）横空出世，由其引发的科技震动，至今仍在全球发酵。DeepSeek凭借“低成本、高性能”的颠覆性突破，不仅登顶应用商店榜单，更以开源战略重构行业生态，证明中国AI技术路径可绕过西方算力霸权，在强化学习与推理能力领域实现“从追随到引领”的跨越。

由DeepSeek引发的热烈讨论是全方位的，比如，它给全球人工智能技术带来的颠覆性突破体现在哪些方面？它对各行各业工作方式带来的革命性影响是什么，是机遇还是挑战？梳理这些问题，并邀请专家学者展开深入解读，有助于我们更深刻地理解并融入这一科技创新进程。

一

从专用智能向通用智能的范式跃迁

当前，全球人工智能大模型发展长期遵循“四大”路径依赖：大参数、大数据、大算力、大投入。中国社会科学院数量经济与技术经济研究所研究员彭绪庶认为，DeepSeek打破了大参数、大算力和大投入决定大模型性能的行业迷思和路径依赖。同时，由于DeepSeek大幅降低了大模型创新成本和使用成本，并采用开放全部权重的彻底开源模式，其低价高效优质和开放的特点推动全球用户迅速接入DeepSeek，在全球数十个国家应用商店下载量跃居榜首，改变了全球大模型竞争格局。DeepSeek成为行业规则“改变者”，使得行业意识到人工智能发展需要重视真正的研发创新，而非简单数据、算力“堆砌”和资本“竞赛”。从创新层面看，DeepSeek打破了技术地缘壁垒，有利于加速实现通用人工智能技术突破。从应用层面看，DeepSeek创新引发的热潮和低成本高效能无疑有利于加速人工智能应用普及，推动智能经济发展。

颠覆性科技创新突破了传统人工智能技术“规模—效率”的线性增长桎梏。山东财经大学经济学院教授刘华军表示，DeepSeek等大模型多模态认知能力的突破性进展，标志着人工智能从专用智能向通用智能的范式跃迁。在他看来，当前大模型技术已渗透至金融、制造、医疗等多个领域，引发“技术扩散—要素重组—价值重构”的三阶变革。这种颠覆性科技创新促使生产要素从传统二元结构向“数据—算法—算力”新三元结构转型。

DeepSeek作为一款具有颠覆性的创新产品，在全球AI领域的崛起不仅改变了现有竞争格局，还对未来发展产生了深远影响。中国社会科学院数量经济与技术经济研究所研究员姜奇平表示，DeepSeek强调技术创新、开放合作以及成本效率的重要性，为人工智能的未来开辟了新的可能性。他强调，随着AI技术的快速发展，其应用带来的伦理、隐私和安全问题也需要相应的政策框架和法规跟进。DeepSeek的成功可能引发对人工智能监管的新讨论，特别是在开放源代码模型的使用上。在北京邮电大学人工智能学院人机交互与认知工程实验室主任刘伟看来，DeepSeek等国产大模型的出现提供了重新审视和理解创新模式路径的样本。DeepSeek实现了技术优化和平权化，打破了认知惯性，在算法上进行了优化，实现“小力出奇迹”。

DeepSeek的出现为推动技术创新提供了新的思路与方向。中国科学技术大学教授陈小平提出了“公义创新”的概念和构建公义创新模式的设想。他表示，公义创新通过创新要素的社会化组合，追求经济效益和社会效益的协同提升。中国大模型公司深度求索推动的“低成本+开源”的人工智能应用路径，就是公义创新模式的多种雏形之一。在他看来，“低成本+开源”是深度求索公司的创新成果受到全球普遍关注和广泛欢迎的根本原因，这也表明了公义创新对全人类的巨大吸引力。

二

多维驱动中国人工智能走向颠覆性创新

横空出世的国产大模型，为我们提供了一个重新审视和理解中国颠覆性创新模式、路径的生动样本。受访专家从技术创新、产业转型、创新模式等维度，深入解读中国人工智能颠覆性创新的“密钥”。

政策支持与制度创新协同发力，为人工智能颠覆性创新提供了有力支撑。彭绪庶表示，我国对人工智能发展高度重视，一系列政策文件为产业发展保驾护航。《新一代人工智能发展规划》明确了发展方向，后续相关政策持续推动产业进步，为企业创新提供了有力的政策保障。刘华军提出，地方政府通过建立AI算力交易市场、数据要素确权机制等制度试验，降低创新活动的制度性交易成本，实现“制度—技术”的协同演进。国家政策的宏观引导与地方政府的制度创新相互配合，为人工智能创新营造了良好的政策和制度环境。

开源策略是我国人工智能创新的一大特色。姜奇平认为，DeepSeek开源技术的做法，加速了创新成果的传播与应用，吸引全球开发者参与，推动了AI生态的进步。这得益于我国鼓励共享发展的制度优势，与部分美国企业为追求资本利益选择封闭形成对比。这种开源共享与商业增值相结合的模式，为我国人工智能发展注入了新活力。我国企业在资源有限的情况下，通过优化算法和工程设计，实现了低成本训练和高性能技术突破，这体现了我国在人工智能发展中注重实用，追求为各行业创造效益并节省成本的务实态度。快速迭代与市场响应能力更体现了我国人工智能企业的核心竞争力。刘华军提出的“需求引致创新”机制进一步解释了这一现象，企业通过挖掘垂直领域的需求痛点，以“场景定义技术”反向推动创新，使产品和服务更贴合市场实际需求，提高了创新成果的实用性和市场接受度。

基础研究与人才战略为我国人工智能发展筑牢了根基。彭绪庶提到，我国高等教育改革培养了大批STEM人才，为人工智能发展提供了人才保障。刘华军强调了基础研究在创新过程中的重要性，并提出创新要素的“动态聚合效应”，实现了知识资本、人力资本与金融资本的乘数效应，为企业创新提供了强大动力。

三

人工智能成为科技强国的重要引擎

在新科技革命的浪潮中，人工智能作为关键引擎，正引领着全球产业的深刻变革。

在对我国人工智能发展的观察中，刘伟对年轻人的创新能力给予高度评价。他认为，我国人工智能业界的青年一代，创造力空前高涨。这些年轻人出于对人工智能的热爱投身研究，迸发出强大的创造力。他们在实际研究中，勇于尝试新方法、新思路，在模型优化、算法改进等方面不断取得新进展，成为推动我国人工智能发展的重要力量。

通过深挖基础理论、优化算法、提升模型效率等手段，我国有望继续在AI技术上实现一系列原创性突破。姜奇平强调，我国在人工智能领域的发展不仅有DeepSeek这样的弯道超车成果，未来还将在基本科学范式上实现换道超车，引领全球人工智能技术发展方向。产业转型是我国人工智能发展的重要方向。人工智能推动着传统行业的数字化、智能化变革，为经济高质量发展提供动力。我国有望结合人力资本密集的增值服务业创造更多就业机会，“DeepSeek开发热”便是积极信号。

刘伟认为，当前大模型热潮可能催生“智能体经济”，自主AI实体将参与资源生产与交换。未来几年，大模型智能体有望从“辅助工具”进化为“社会行动者”，开启人机共生的全新范式。环境智能或人机环境系统智能将助力我国在人工智能国际竞争中取得更大优势。不过，他也提出，目前大模型智能体尚处于构建完整人机环境系统智能的探索阶段，从技术演进、突破核心局限等方面来看，还有很长的路要走。目前，大模型仍局限于聊天、查资料等“点状应用”，尚未在工业与国防领域释放规模生产力。此外，大模型的“机器欺骗”与“幻觉”问题，可能导致虚假信息泛滥，进而冲击医疗、法律等公共决策系统。“诚信优先”对齐训练与动态事实核查机制，将成为构建可信AI的突破口。

我国科技强国的政策支持和庞大市场需求，为技术创新提供了良好环境和广阔空间。但不可否认的是，在基础框架模型和高端芯片等关键软硬件方面存在“卡脖子”制约，基础科学和前沿研究能力有待加强，推动我国人工智能走向成熟需要更坚实的土壤。彭绪庶提出，要发挥新型举国体制优势，加强前沿战略领域顶层设计，破解“卡脖子”难题；加快建设国家战略科技力量，推动原创性创新；强化企业创新主体地位，构建产学研金合作生态；深化科技和高等教育改革，促进人才培养。刘华军建议，构建颠覆性创新范式，设立专项基金支持对立技术探索，开展跨学科研究，建立预研数据库；降低创新门槛，优化资本配比，支持“专精特新”企业发展。陈小平建议，充分利用“低成本+开源”的人工智能应用路径带来的契机，对现行科技创新模式进行根本性变革，实现向工艺创新模式的平稳升级，在创新模式上为我国人工智能创新的全面爆发奠定基础。