中国国产AI的突围，必将发生在于应用层，发生在于AI与实体经济深度融合的每一个毛细血管之中。

撰文丨艾川

2025年末，全球科技产业正站在一个微妙的十字路口。

大洋彼岸，OpenAI与Google的“模型战争”如火如荼，但华尔街的投资者们已经频繁发问：“Killer App在哪里？生产力回报在哪里？”

这其实意味着，全球AI竞速已从“技术爆发期”正式进入“应用落地期”的关键时刻。

在这一时间节点，11月20日，《人民日报》评论版发表了一篇题为《内化AI能力，加快形成新质生产力》的署名文章，作者正是百度创始人李彦宏。

显然，《人民日报》这篇文章，不仅是对当下技术趋势的研判，更像是一份为中国产业界量身定制的“行动指南”。

李彦宏在文中写到：

要以场景出新带动创新，提升人工智能应用能力；以产业融合激发动能，做强人工智能增长引擎；加强战略规划，让“AI赋能”成为发展共识。

从产业视角看，这一内化AI能力的“三步走”方法论，其实是一种直观表达：中国拥有全球最完整的工业门类和最复杂的应用场景，我们的优势不在于复刻每一个大模型，而在于利用这些丰富的场景，将AI能力“内化”为企业和产业的原生动力。

这种内化，不是简单的工具叠加，而是一场触及组织基因的重塑。更直白点说，中国国产AI的突围，必将发生在于应用层，发生在于AI与实体经济深度融合的每一个毛细血管之中。

01

场景突围：告别“模型焦虑”

很长一段时间，中国企业界对AI的态度，弥漫着一种复杂的“模型焦虑”。从最初的观望，到如今的“害怕错过”（FOMO），企业家普遍意识到AI是未来的“生存必修课”。但对于如何通过这门课，却往往陷入迷茫：是自建大模型？还是等待杀手级应用的诞生？

李彦宏“内化AI能力”的方法论，首先试图帮助企业解决的，就是这个“方向感”问题。

他所提出的“以场景出新带动创新”，指向的是一条不同于过去的非对称竞争路径。在美国，SaaS（软件即服务）市场高度成熟，AI往往作为现有软件的增强功能出现；而在中国，数字化的参差不齐，反而为AI直接切入场景提供了巨大的空白地带。

在今天的环境下理解“场景出新”，意味着企业不需要为了AI而AI，也不必一上来就挑战最艰深的科学难题，而是要从实际业务中的痛点出发，寻找那些能产出实效的场景。这一逻辑的底层支撑，在于应用层能力的释放。

举个例子，在直播电商这一极具中国特色的场景中，数字人技术已经引发了劳动力供给的革命。百度“慧播星”数字人技术打造的数字人主播，可以7x24小时不间断直播，这不仅意味着成本降低，更是生产要素的重组。

这也暗合李彦宏提及的内化AI能力的应用方向之一——生产力的无限供给。当数字员工能够承担起直播带货、客户服务等重复性高、互动性强的任务时，企业的运营边界被极大地拓宽了。

再看软件开发领域，这本是人力密集型的智力劳动。

在百度内部，文心快码等工具使得许多新增代码是由AI生成的。这一数据背后，意味着软件工程模式的根本性变革。AI不再只是辅助工具，甚至成了主力生产者。对于中国大量的IT服务、互联网应用乃至传统企业的IT部门而言，这种“内化”，意味着研发效率的倍数级跃升。

更重要的是，场景驱动创新并非“降维打击”，反而是“升维思考”。比如，无人驾驶技术像Apollo，正是在中国复杂的城市道路场景中，不断迭代算法，最终实现了全球规模化部署。目前，百度的萝卜快跑落地全球22座城市，累计服务订单量超1700万，成为全球第一。

这种从场景中生长出来的能力，比单纯在实验室里跑分要强健得多。

这是一种“应用引导技术、技术反哺应用”的正向循环。当企业从“最难的地方”入手转向“能出效果的地方”入手，AI就不再是高不可攀的空中楼阁，而是变成了看得见、摸得着的利润增长点。

这就是国产AI在应用层突围的关键——不求模型最大，但求场景最准，效果最实。

02

深度内化：把AI嵌入产业链

如果说，场景出新是内化AI的第一步，解决了“从无到有”的问题；那么“以产业融合激发动能”，则是要解决“从有到优”的深层质变。

正如李彦宏在文章中说的那样，我国是世界上唯一拥有全部工业门类的国家，推进人工智能与实体经济深度融合，空间广阔、潜力巨大。

这一阶段的核心特征，是AI的应用能力从“替代重复性劳动”向“超越人类认知”跨越。这正是国产AI最被低估，也最具爆发潜力的领域。

在复杂的工业和产业系统中，存在着大量超出人类算力极限的决策难题——如何让城市的数千个红绿灯配合最优化？在海上风电场错综复杂的空间里，怎么铺设电缆最省钱？如何让港口的几万个集装箱调度效率最高？

面对这些问题，人类专家往往只能凭借经验，找到局部最优解，而AI凭借强大的计算和自我演化能力，能够寻找“全局最优解”。

百度发布的自我演化超级智能体“伐谋”，就是这一底层逻辑的典型代表。

这款智能体在现实中，已经找到了落地路径。以鄂尔多斯伊金霍洛旗的交通拥堵治理为例，百度智能云的信控平台在“伐谋”的赋能下，能够对全域交通流量进行实时推演和自我迭代。

最新数据显示，在已经降低车均延误13%的基础上，“伐谋”通过自主寻找最优解，让延误率再降低了5%。这看似微小的5%，代表的是城市运行效率的极限突破，是人类单纯靠经验无法触达的领域。

再看能源领域，中国能源建设集团广东院面临海上风电升压站电缆布置的难题，这是一个典型的“三维迷宫”。传统工程师依靠经验试错，需要耗费数周时间；而引入“伐谋”智能体后，AI能在短时间内自动演化出海量的路径组合，不仅节省了大量工期，更产出了比人工设计更优的成本方案。

其实，这也印证了李彦宏所说的“AI超越人类认知”——它能发现过去我们不知道的东西，找到过去我们找不到的更优解。

当AI被深度“内化”进产业实体时，它产生的化学反应是惊人的。这种“深度内化”，也是是中国国产AI真正的护城河。

03

战略抉择：“AI赋能”通往工业5.0

在传统的数字化转型中，IT系统往往像是一个外骨骼，是一个外接在企业流程之上的“物理挂载”，起到辅助支撑作用。

而“内化”后的AI，像生物体的神经系统一样，渗透到决策、执行、反馈的每一个环节，具备感知、思考和进化的能力。

回顾科技发展史，十年前，许多中国企业因为犹豫而错过了“上云”的最佳窗口期，导致数字化转型步履维艰，被时代甩在了身后。

如今，面对AI这一轮更猛烈的技术浪潮，企业已经不能停留在“使用工具”的层面，而需要进一步上升到“AI原生”的战略高度。

李彦宏在文章中所提的“AI赋能”，也意味着推动AI，不仅仅是企业里CTO或CIO的事情，更是CEO的一号位工程。

今天的全球科技格局，正被“AI原生化”重塑。微软、谷歌等巨头正在将AI从“工具”转向“操作系统”。中国企业如果缺席这一轮内化进程，失去的将不仅仅是市场份额，更是定义未来商业规则的权利。

李彦宏提到的“内化AI能力”，最终指向的是一种能力沉淀。当一家企业能够熟练地运用数字人进行营销，运用代码智能体进行开发，运用类似“伐谋”这样的AI智能体进行决策优化时，这家企业，其实也正在进行AI时代的一次物种进化。

当千万家这样的企业汇聚在一起，也就构成了中国经济高质量发展的强大底座。

中国拥有联合国产业分类中全部的工业门类，这意味着我们拥有全球最丰富的“练兵场”。回过头看，如果说工业4.0解决了自动化和数据化的问题，那么工业5.0将重点解决智能化和人机协同的问题。在这一进程中，AI不再是外在的技术辅助，而是变成了像水和电一样的基础设施，甚至变成了企业的“基因”。

当AI已经开始解决排产调度、资源优化、路径规划、交易决策等核心硬骨骼问题时，它就不再是一个可有可无的“锦上添花”工具，而是变成了决定企业成本、效率和竞争力的核心变量。

全球AI竞速的关键时刻已经到来，中国国产AI的制胜之道，也正在于利用好场景优势，将AI能力深度内化为产业的神经系统，通过解决实际问题来激发创新动能。

在这场关乎未来的技术变革中，唯有那些敢于率先“内化”AI、通过“AI赋能”业务的企业，才能在激烈的竞争中抢占“智高点”。