作者简介：刘伟，北京航空航天大学工学博士，北京邮电大学人机交互与认知工程实验室主任、博导，剑桥大学访问学者，清华大学战略与安全研究中心中美二轨AI对话专家，外交部人工智能专家，媒体融合生产技术与系统国家重点实验室特聘研究员，中国指控学会认知与行为专委会副主任委员、城市大脑专委会委员。研究领域为人机融合智能、认知工程、人机环境系统工程、未来态势感知模式行为分析/预测技术等多方面等。现为中国信息与电子工程科技发展中心专家委员会特聘专家、国家自然科学基金评议专家、全国人类工效学标准化技术委员会委员、中国人工智能学会高级会员。

又是一年雪飘落，当美国把精力花在“怎么限制芯片”和“如何证明模型无害”时，中国已通过政策、央企、场景、数据“四位一体”工程，把 AI 做成可自修复、自演化的产业基础设施。换句话说，美国还在“修墙”，中国已经开始“养生态”——这不仅是技术路线的差异，更是系统级方法论的不同。若把美国比喻成发展软硬件领先的具身智能，那么中国或许就是应用落地系统关联的全身智能吧。

美国AI发展长期聚焦通用底层技术突破，形成了以“闭源模型+硬件垄断”为核心的形式化边界。其路径特点包括：

技术垄断与封闭性。美国领先AI模型（如OpenAI的GPT-4、Anthropic的Claude）均采用闭源策略，核心技术与训练数据不对外开放。这种模式虽能保持短期技术领先，但限制了研究透明度与社区创新，形成“技术孤岛”。

算力与硬件依赖。美国通过英伟达GPU、谷歌TPU等硬件垄断，构建了“硬件-框架-模型”的技术壁垒。例如，英伟达CUDA生态成为AI研发的事实标准，导致其他国家难以突破算力瓶颈。

应用场景的局限性。美国AI应用多集中于消费互联网（如ChatGPT、MidJourney），对复杂工业场景、社会治理场景的渗透深度不足，难以解决真实世界的“非结构化问题”（如工业设备故障预测、城市交通拥堵治理）。

中国AI发展跳出了“技术崇拜”的形式化陷阱，以“应用反哺技术”为核心逻辑，通过“场景驱动+全栈协同+生态构建”，形成了人、机、环境相互协同的智能生态体系。其核心突破包括：

1. 从“技术定义需求”到“需求定义技术”

中国拥有全球最复杂、最多元的实体经济与社会治理场景（如工业制造、智慧交通、乡村振兴、医疗健康），这些场景成为AI技术的“试验场”与“试金石”。例如：

工业场景，首钢股份冷轧公司落地67个数字化应用场景，其中AI场景占比达61%，实现“数据+AI”双轮驱动的企业运营新模式；

农业场景，中国中化发布农业种植大模型iMAP，实现“耕-种-管-收”全流程智能决策，试点100万亩农田，农事决策时间缩短75%；

民生场景，沪渝人工智能研究院发布“AI+县域医共体”，帮助县、乡、村三级医疗机构快速落地门诊预问诊、辅助诊疗与智能健康管理等场景；科大讯飞打造“AI+人社”示范基地，通过星火大模型分析未来5年岗位迭代趋势，为劳动者提供培训路径。

这些场景不仅验证了AI技术的实用性，更催生了新的模型架构与训练方法（如针对工业场景的“小样本学习”、针对农业场景的“多模态融合”），解决了西方实验室环境中未曾遇到的真实世界难题。

2. 从“单一环节突破”到“体系化创新”

中国AI发展不再局限于“模型研发”单一环节，而是打通“芯片-框架-模型-应用”全栈，形成自主可控的产业体系。如，

• 芯片层：华为昇腾、寒武纪等企业研发自主AI芯片，打破英伟达垄断；

• 框架层：百度飞桨、阿里PAI等框架实现开源，降低AI开发门槛；

• 模型层：DeepSeek-V3.2、百度ERNIE-5.0-Preview等大模型跻身全球顶尖行列，推理能力与参数规模均达到国际先进水平；

• 应用层：AI技术已渗透至工业、农业、医疗、教育、交通等全领域，形成“AI+制造”“AI+农业”“AI+医疗”等垂直生态。

  这种全栈协同的模式，使中国AI产业形成了“体系化创新效率”，避免了美国“单一环节领先、整体生态薄弱”的弊端。

中国AI发展注重开放合作，通过“开源模型+产业联盟”构建生态体系。例如：

• 开源模型：华为、百度、阿里、智源等企业均推出开源模型（如华为昇腾CANN、百度飞桨），降低中小企业使用AI的门槛；

• 产业联盟：中科曙光联合20多家产业链上下游企业，发布国内首个AI计算开放架构，推进产业链跨层协作；新华三、浪潮等企业探索“超节点”模式，实现跨厂商协同；

• 国际合作：中国积极参与全球AI治理，依托国际电信联盟、国际标准化组织等平台推进标准制定，推动AI技术普惠共享（如“AI+医疗”“AI+金融”等领域与新加坡、马来西亚等国家合作）。

中美AI发展并非“零和博弈”，而是互补与竞争并存：

• 美国优势：通用底层技术（如大模型、芯片）领先，适合解决“通用问题”；

• 中国优势：场景驱动的体系化创新，适合解决“复杂问题”；

• 未来趋势：双方将在各自优势路径上“平行攀登”，共同推动AI技术进步（如通用人工智能AGI的实现需要中美技术互补）。

中国“AI+”生态的核心优势在于“场景定义技术、生态赋能+赋权创新”，突破了美国“形式化”的技术壁垒，使用天地人的思想，逐步形成了人、机、环境相互协同的智能体系。这种模式不仅使中国AI产业实现了“从0到1”的突破，更为全球AI发展提供了“中国方案”——即通过场景驱动、全栈协同、开放合作，实现AI技术的普惠共享与可持续发展。

再好的AI，若不能与合适的人与环境有机结合，就只能是一种可怜的机器而已……