刘九如：人工智能何以成为发展风口

人工智能（AI）产业正迎来前所未有的发展机遇，成为引领全球科技革命与产业变革的核心驱动力。这一波产业发展风口的形成，源于技术的持续突破、应用的广泛渗透、政策的强力支持以及以大模型为代表的新兴力量的崛起，中国正乘势而上，在全球AI格局中占据重要地位。

RONGXIANG

人工智能已成发展风口

1.技术迭代：驱动产业发展的核心引擎

人工智能的发展历程清晰展现出技术演进的驱动力。第一代人工智能以符号主义为核心，依赖知识表示与推理规则模拟人类思维，具备良好的可解释性，但受限于知识获取与表示的瓶颈，产业化应用步履维艰。第二代人工智能转向数据驱动，依托大数据和机器学习（尤其是深度学习）模拟人类的感知与行为，展现出巨大应用潜力。然而，其在安全性、可靠性、可解释性（“黑盒”问题）、可控性和泛化能力等方面的固有缺陷，制约了其应用边界。第三代人工智能的标志性突破始于2020年前后大语言模型（LLM）的兴起。LLM展现出强大的开放域语言理解与生成能力，使机器与人类的自由交互成为可能，标志着向通用人工智能（AGI）迈出了关键一步。以ChatGPT、Sora、DeepSeek等为代表的预训练大模型持续取得突破，推动AI技术范式加速从“感知”走向“认知”，从“分析判断”走向“生成创造”，从“专用”迈向“通用”。

推动这一技术跃迁的核心驱动力在于算法、数据、算力三大要素的协同创新：

算法精进：分布式计算与云计算支撑海量数据并行处理；机器学习技术实现参数自适应优化；增量学习促进知识累积复用；迁移学习加速跨领域知识迁移；强化学习赋能系统自主决策；多模态交互技术融合语音、图像、文本，打造更自然的人机界面。

数据爆发：移动互联网、物联网的普及催生了社交媒体行为数据、工业传感器数据、医疗影像、金融交易记录等海量、多元的数据资源。同时，数据清洗、标注技术的进步有效保障了数据的质量与一致性，为AI模型训练提供了坚实“燃料”。

算力跃升：高性能GPU、专用AI处理器（如TPU）的出现极大提升了复杂模型训练的效率。云计算与边缘计算的协同架构降低了传输延迟，提升了实时性与可靠性。软硬件协同优化则实现了算法与芯片的深度融合，显著提升了整体计算效能与智能化水平。

2.中国崛起：跻身全球AI第一梯队

在技术创新的浪潮中，中国人工智能发展已稳居世界第一方阵，并在多个关键领域实现领跑：

关键技术突破：中国在中文信息处理、生物特征识别（如人脸、语音）、机器翻译、智能处理器设计、自动驾驶、智能机器人等领域紧跟甚至引领世界前沿。麻省理工学院前校长拉斐尔·莱夫评价指出，中国在人脸识别和语音识别等应用领域处于全球领先地位。

标志性成果涌现：全球首款商用深度学习处理器“寒武纪”芯片，在能效比上显著超越传统CPU/GPU；商汤科技的图像识别、科大讯飞的语音识别与合成及翻译技术产业化水平世界领先。北京大学在计算机视觉源头创新上取得重大突破，改写了近两个世纪的曝光成像原理，研制出超高速视觉芯片与相机，实现高动态、无模糊连续清晰成像，相关专利获中美欧日韩授权，有望重塑整个视觉技术与产业生态。

3.应用赋能：深度融入百叶千行

中国AI技术的领先优势正迅速转化为广泛的产业应用，重点典型应用场景的形成，促使人工智能产业掀起创新热潮：

智能制造：众多的智能工厂、数字车间推动互联网制造和个性化定制，促使制造业转型升级。

智能医疗：AI在医学领域的创新应用非常广泛，正在极大地改变医疗行业。如AI医学影像产品应用于早期食管癌筛查，检出率超越人工内镜平均水平。

智慧城市：“城市大脑”推动城市更新和智慧化管理，如AI用于杭州交通管理，有效缩短区域通行时间。

智能物流： AI技术应用于改进物流系统，分拣系统效率超人工10倍以上。

智能交通：北京首都机场AI系统50秒内完成1700架次航班停机位安排，降低延误率，提升停机位利用率10%。

智能安防：广州利用人脸识别技术高效发现并抓获犯罪嫌疑人……。

4.政策护航：构筑国家战略优势

国家层面深刻认识到AI是驱动新一轮科技革命和产业变革的战略力量，将其置于国家发展全局的核心位置,出台了一系列产业政策：

战略抉择：发展AI已成为我国实现高水平科技自立自强、建设科技强国的关键路径，是提升国家核心竞争力、赢得全球科技竞争主动权的必然选择。

经济新引擎：AI与实体经济深度融合，催生新产业、新业态、新模式，赋能传统制造业在效率、质量、创新上实现飞跃，并促进智能机器人、无人驾驶、智能家居等新兴产业蓬勃发展，创造大量新增长点和就业岗位。

民生强抓手：AI深入医疗（辅助诊断）、教育（个性化学习）、交通（智能调度）、养老等民生领域，为解决社会难题提供创新方案，持续提升人民生活品质和幸福感。

文明新时代：AI不仅是技术突破，更拓展了人类认知边界，推动文明从工业时代向智能时代加速演进，为解决气候变化、资源短缺、疾病防控等全球性挑战提供新思路。

5.生成式AI与大模型：产业风口核心引爆点

生成式人工智能，特别是大语言模型的迅猛发展，是当前AI产业步入风口的核心触发点。自2011年深度学习取得突破性进展以来，AI进入大数据驱动的新时代。以ChatGPT的横空出世为标志，生成式大模型展现出颠覆性潜力：

全球浪潮： ChatGPT发布后用户量激增，引发全球关注。Meta（Llama系列）、谷歌（Gemini）等巨头纷纷跟进。中国大模型呈现“井喷”之势，截至2024年底在有关部门备案的大模型已达300多款，参数规模达10亿级以上的模型据称已超过500款。

范式革命：大模型的突破性进展，正强力驱动AI完成从感知到认知、从分析判断到生成创造、从专用到通用的历史性跨越，标志着AI发展进入一个全新阶段。

中国力量崛起： 2025年1月20日，杭州深度求索公司发布的DeepSeek大模型成为现象级产品，迅速登顶全球140多个国家iOS下载榜，是首款登顶国际市场的中国AI应用，标志着中国AI产业迈入全新发展阶段。源于多重创新要素的协同共振，通过算法优化、开源战略和成本革命，DeepSeek不仅推动了大模型技术突破，重构了人工智能产业生态，还以一种在有限的资源下追求最优效率、以开放姿态促进生态繁荣的差异化突围的“东方智慧”，为当前我国科技的原始创新提供了重要参照。

基于上述分析，我们应该充分认识到，人工智能已经成为产业发展风口，无论是技术的突飞猛进，多模态、生成式大模型等众多关键技术的不断创新突破；还是应用的需求旺盛，各行各业争先接入大模型，营造出更多典型应用场景。无论是政策支持力度的不断加大，国家和各级政府迅速出台一系列支持人工智能产业发展的政策措施；还是产业资本的大量涌入，国家成立人工智能产业基金，各省市纷纷设立专项投资基金。我们从哪个角度观察，都能发现，人工智能产业已成为资本、人才、政策等要素资源集中地，创新创业者纷纷入局、市场竞争活跃，带动效应明显、推动相关产业转型升级牵引性强，市场规模快速扩张、发展潜力巨大的风口产业。

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把握风口，需从多方面聚力

如何把握好人工智能产业发展风口，产业企业还应该从技术创新、产业应用、商业模式、政策协同等多方面聚力：

注重技术创新：在人工智能关键技术、大模型底座、高端算法、高端算力等相关技术方面，我们还存在一些短板弱项，必须尽快突破。与此同时，现有大模型等技术需要不断迭代升级，行业大模型构建任重道远；企业应发挥创新主体作用，以市场需求为目标，加强与科研单位协同，促进成果转化；合理安排科学研究和应用技术研发投入比例，保持技术领先。

聚焦产业应用：我国产业齐全，便于行业垂直大模型对接，应将人工智能技术与各产业深度融合，如利用垂直大模型预测设备故障、优化生产流程等，助力制造业等智能化升级，企业可据此积极拓展应用场景。生成式人工智能有广阔应用前景，应深耕医疗、教育、金融、服务等行业，形成具有世界影响的场景案例，真正发挥人工智能的溢出、带动性强的“头雁”效应。

创新商业模式：处于发展风口的人工智能产业可能改变原有价值链和价值传递方式，需探讨新的交易主体、方式及收支风险。我们侧重关注数智化产品的转移价值、隐性价值和共享价值等特点，探索 ToB 模式等类数字产品模式，以及适应智能技术迭代的独特商业模式，如构建人工智能应用平台、大模型商店等。

优化产业布局：人工智能产业布局趋于虚拟集聚，企业可根据自身实力和发展需求，选择专注行业和合适区域拓展市场，或通过虚拟连接方式与其他企业合作。各地应引导错位竞争，强化区域竞合，完善应用策略和推进路线，遵循先易后难原则推动人工智能在不同行业应用。

强化政策协同：我国出台了一系列人工智能相关政策法规，建立了国家级投资基金，企业应关注政策动态，利用好政策支持，如积极参与“百模论剑”大赛，加强创新技术推广。加强人才培养，特别要重视熟悉产业场景并能将业务问题转化为解决方案的转译人才。高校等教育机构需完善人才培养方案，加强相关学科融合，强化校企联合培养力度。

突出合作共赢：人工智能领域发展需要多学科知识和技能，企业应与其他企业、科研机构等建立合作关系，整合资源。同时，要搭建政产学研用平台，促进研讨交流，形成良好生态；并积极推动国际合作，通过合作项目等共享资源，共同攻克技术难题。