2025-07-27 06:14:41
新一代人工智能正在全球范围蓬勃兴起，以ChatGPT、DeepSeek等为代表的预训练大模型持续取得突破，推动人工智能从感知向认知、从分析判断式向生成式、从专用向通用转变，进入快速发展的新阶段。
全球人工智能应用呈现规模扩张、领域拓展和应用深化的发展态势。2024年全球人工智能市场规模超2792亿美元，预计到2030年年复合增长率为35.9％。大模型训练成本持续降低、多模态融合技术不断优化、智能体和具身智能加速演进，驱动人工智能形成全场景渗透态势，正迅速从实验室走向生产生活各领域，特别是在工业质检、金融风控、辅助驾驶、医疗影像辅助诊断等领域应用范围稳步扩大。例如，在智能汽车领域，辅助驾驶技术不断升级，百度旗下的自动驾驶出行服务平台“萝卜快跑”已在北京、上海、广州、深圳、武汉、重庆多个城市提供服务。又如，国内医疗机构通过辅助诊断系统使癌症早期检出率提升25％，基层医院医生与名医智能体实现“隔空会诊”。
在经济全球化背景下，人工智能领域国际合作与竞争并存。全球主要经济体围绕人工智能展开系统性战略布局，通过政策引导、资本配置、技术壁垒构建等多维度塑造自身竞争力。美国依托硅谷创新生态和芯片产业优势抢占技术制高点，出台《芯片和科学法案》《国家人工智能研发战略计划》等，促进人工智能领域科技创新。欧盟通过《人工智能法案》《人工智能伦理公约》等，试图通过伦理标准构建差异化优势。国际学术交流与科研合作日益紧密，众多全球性人工智能学术会议与科研合作项目汇聚各方智慧，促进知识共享与技术创新。近年来，中美两国在人工智能领域合作发表的论文数量占主导地位。发达国家纷纷出台政策、加大资金投入，比如欧洲通过英国人工智能机遇行动计划和法国1090亿欧元投资计划强化技术主权。发展中国家也加速参与全球合作。各国在技术、人才、市场等方面的竞争日益激烈，预计2025年美国科技巨头在人工智能和数据中心建设投资总额将超3200亿美元。
人工智能带来前所未有的发展机遇，也带来前所未遇的风险挑战。风险挑战主要包括内生性风险、外部性风险、竞争性风险等。其中，内生性风险是指人工智能技术存在算法偏见、隐私泄露、数据安全等问题，可能导致决策不公平、对特定群体产生歧视、侵犯用户权益、虚假传播等误导公众的风险。外部性风险是指人工智能可能引发就业结构调整等风险，比如部分工作岗位被替代，进而带来就业压力等。世界经济论坛预测，2030年将有22％的就业机会面临变革，大量程序性、重复性的劳动岗位面临被淘汰风险。竞争性风险是指个别国家将科技问题政治化，试图通过技术封锁和遏制形成创新壁垒，阻碍其他国家人工智能发展。
面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，强调“坚持自立自强、突出应用导向”，具有重要意义。
一方面，坚持自立自强，掌握发展主动权。当前国际形势复杂多变，人工智能领域竞争激烈，技术封锁与遏制风险加剧，只有依靠自身力量，攻克“卡脖子”难题，才能应对外部不确定性。DeepSeek等大模型带动我国人工智能走出一条“低成本、高性能”的发展路径，也在全球人工智能产业界掀起一股“中国浪潮”，证明我国有能力通过技术创新和模式创新实现逆势突围。人工智能在一些领域的应用直接关系国家安全，需集中力量攻克高端芯片、基础软件等核心技术，构建自主可控、协同运行的人工智能基础软硬件系统，持续向全球价值链中高端攀升。
另一方面，突出应用导向，促进技术服务于实际需求。人工智能技术具有突出的赋能特性，可广泛应用于千行百业，构建“场景创新—数据积累—技术迭代”的正向循环。我国拥有丰富的数据资源、完备的产业体系、广阔的应用场景与巨大的市场空间，突出应用导向能够充分发挥这些优势，推动人工智能科技创新与产业创新深度融合，构建企业主导的产学研用协同创新体系，助力传统产业改造升级，开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道。我国人工智能专利数量占全球总量的近70％，稳居全球第一位，但高价值专利占比仍有待提升，科技成果转化率也低于发达国家平均水平。未来，要全面推进人工智能科技创新、产业发展和赋能应用，促进生产方式、商业模式、消费模式全面变革，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平的方向健康有序发展。
（作者系国家信息中心信息化和产业发展部主任、未来产业和平台经济研究中心主任）