◎石达学

2025年新年伊始，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布的DeepSeek-R1大模型，以高性能、低成本、全开源的特性，在全球范围内掀起人工智能新一轮竞争浪潮。作为“土生土长”的中国人工智能，DeepSeek不仅在中国也在全世界，不仅在业界也在大众舆论中形成了冲击，引发了热烈讨论。DeepSeek公司取得的重大进展，代表着一批中国公司在人工智能领域的崛起。如何认清人工智能发展新态势，生成式人工智能会给经济社会带来什么样的机遇和挑战，我国今后如何在保障安全的前提下推动技术创新？这些都是当前迫切需要认真思考和回答的问题。

一、认清发展态势

如同工业时代的蒸汽机和信息时代的互联网，人工智能在“大智慧”时代扮演着越来越重要的角色。特别是2023年以来以ChatGPT、Sora、DeepSeek等为代表的生成式人工智能持续取得突破，深刻改变着人类的生产生活方式，为各行各业的创新发展提供了新的工具和视角。加快发展新一代人工智能，已成为赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手。

人工智能发展历程。人工智能的起源最早可以追溯到20世纪50年代。1950年，英国计算机科学家、数学家、逻辑学家阿兰·图灵提出了著名的图灵测试。他设想，如果一台机器能与人类通过电传设备对话，且人类无法辨别其机器身份，那么这台机器就具有智能，这一理论为人工智能的发展奠定了思想基础。1956年，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能”这一概念。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。

20世纪60年代至70年代初，人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标，如要求人工智能程序对这个世界具有儿童水平的认识。但当时计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际的人工智能问题，接二连三的失败和预期目标的落空，使人工智能的发展走入低谷。

20世纪80年代，人工智能研究开始从理论研究转向更为实际的应用领域。这一时期，专家系统、图像识别、语音识别等人工智能技术得到了快速发展。特别是名为“专家系统”的人工智能程序被广泛应用，人工智能兴起了第二次高潮。各国投入大量资金，如日本经济产业省拨款8.5亿美元用以打造“第五代计算机”的研究计划，目标是制造出能够与人对话、翻译语言、解释图像，并且能像人一样推理的机器。然而，产业界认为人工智能系统投入巨大，但产出有限，随着投入的大幅缩减，人工智能再一次陷入低谷。

20世纪90年代初至今，随着计算机技术的飞速发展，特别是物联网、大数据、云计算的兴起，人工智能技术创新不断突破。这一时期，机器学习、深度学习等算法取得了突破性进展，使得人工智能在处理复杂问题上的能力得到了显著提升。例如2016年3月，谷歌围棋（AlphaGo）电脑程序，运用感性与理性结合的蒙特卡洛算法，以4∶1的成绩战胜世界冠军、韩国棋手李世石。一时间，以深度学习为基础的人工智能AlphaGo为世人所熟知。近几年，随着人工智能技术不断升级，自然语言处理、计算机视觉等领域相继涌现新成果。尤其以大模型为代表的人工智能技术首先在自然语言处理领域取得重大突破，拉开了通用人工智能的序幕，引发了新一轮人工智能发展浪潮。同时，多模态融合技术逐渐兴起，将文本、图像、音频等多种数据模态进行融合处理，进一步拓展了人工智能的应用场景和能力边界。有专家认为，根据人工智能发展水平，可将人工智能分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能三个阶段。总体来看，目前全球人工智能发展正处于由弱人工智能向强人工智能过渡的阶段。未来，“人工智能+高速移动互联”将深度融入并重塑人类社会生活，成为无处不在的基本场景。

世界主要发达国家加速布局。作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，人工智能是大国竞争的战略制高点。近年来，世界主要发达国家纷纷加强人工智能谋划部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主动权。

从2023年的ChatGPT，到2024年的Sora，再到2025年的Grok3，美国充当了人工智能研究领域“领头羊”的角色。颁布《2020年国家人工智能倡议法案》、更新《国家人工智能研发战略计划》等，美国通过一系列政策举措，加强人工智能研发和应用，巩固其在该领域的领先优势。2024年2月，美国国家科学技术委员会（NSTC）发布了新一版关键和新兴技术清单。其中，先进计算项目包含先进超级计算（含人工智能应用）、边缘计算与设备、先进云服务等；人工智能项目包含感官知觉和识别、人工智能保证与评估技术、基础模型、生成式人工智能系统等技术。与2020年发布的基础版本相比，人工智能排位提前，其作用更加凸显。

欧盟则通过政策引领、财政资助、资源整合等多种方式促进和加强内部人工智能合作，期望缩小与中美等人工智能技术大国的差距，改善科技创新生态系统相对分散、成员国之间协调不足、商业化能力相对不足的问题。2024年5月21日，欧盟正式批准《人工智能法案》（以下简称《法案》），该《法案》成为世界上首部对人工智能进行全面监管的法案。《法案》通过后，欧盟就宣布成立人工智能办公室，依法对人工智能发展进行监管。在2024德国数字峰会上，致力于为人工智能模型训练提供数据支持的数字化平台“欧洲数据中心”宣布成立。来自工业和媒体的海量数据将被汇集和整理到这一平台上，以供算法处理帮助欧洲摆脱对海外数据提供商的依赖。2025年2月，欧盟委员会主席冯德莱恩在巴黎举行的人工智能行动峰会上宣布“投资人工智能”倡议，旨在调动2000亿欧元投资，推动人工智能发展。

日本充分认识到人工智能技术的核心作用及其在教育领域的重要地位。在2016年《第五期科学技术基本计划》中提出“社会5.0”愿景，明确要通过人工智能、物联网、大数据、机器人和区块链等先进技术，全面解决现代社会面临的诸多挑战，构建一个人类与技术和谐共存的超智能社会。此后，陆续出台《AI战略》（即《AI战略2019》《AI战略2021》《AI战略2022》），并进一步将人工智能人才培养列为重中之重。日本2024年版《科学技术创新白皮书》再次聚焦人工智能技术，强调日本需持续在该领域进行投资。

我国牢牢抢抓发展机遇。面对日趋激烈的国际竞争，牢牢把握人工智能发展机遇，已成为我国开辟发展新领域新赛道、塑造发展新动能新优势的重要抓手。

党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央敏锐洞察全球互联网发展大势，深刻把握数字化、网络化、智能化的时代潮流，高度重视人工智能健康发展，出台一系列重大政策、作出一系列战略部署。2015年，国务院出台《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，首次将“人工智能”纳入重点任务。2016年，“人工智能”被写入“十三五”规划纲要。2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，这是我国第一个在人工智能领域进行系统部署的文件。2021年，人工智能在“十四五”规划和2035年远景目标纲要中的优先级进一步提升，强调“培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业”。党的二十届三中全会明确将人工智能作为战略性新兴产业。在一系列顶层设计推动下，我国人工智能综合实力迈上新台阶，具有国际竞争力的体系能力和发展生态正在加速形成。数据显示，我国人工智能发明专利有效量达37.8万件，累计培育421家国家级智能制造示范工厂，万余家省级数字化车间和智能工厂，人工智能企业的数量也超过了4500家，算力规模位居全球第二。近两年，华为昇腾、百度昆仑、寒武纪等人工智能芯片不断取得突破，豆包、文心一言、DeepSeek等大模型产品应用普及推广，我国人工智能产业蓬勃发展，一大批新技术、新应用持续涌现。

以DeepSeek为例，DeepSeek不仅是首个登顶中国区和美国区苹果应用商店免费榜的国产应用，还创造了史上最快突破日活跃用户3000万大关的纪录。国内外多家科技巨头以及政务、教育、医疗等领域纷纷接入DeepSeek模型。同时也要看到，一些西方国家出于对中国在科技领域崛起的恐慌，开始采取多种限制手段，甚至屏蔽DeepSeek的访问。据媒体报道，2025年1月27日，美国总统特朗普表示，DeepSeek为美国科技行业敲响了警钟。DeepSeek之所以能在海内外引发广泛关注，一方面，在于其技术范式实现巨大突破，能够在较小的算力资源支持下，获得可以和美国最高性能模型相媲美的表现，尤其在推理方面打破了“堆算力、拼数据”的传统路径。另一方面，DeepSeek的开源模型属性使它便于本地部署，并在国外技术社区迅速传播，形成巨大扩散辐射效应和裂变式的传播效果。业界普遍认为，基于开源、强性价比和相对优异的性能等优势，DeepSeek让人工智能的普惠性快速提升，掀起人工智能新一轮竞争浪潮。

二、应用走深走实

作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，人工智能具有溢出带动性很强的“头雁”效应，能够作为一种“工具”在几乎所有经济社会活动中发挥赋能作用。特别是随着人工智能大模型的突破和生成式人工智能的兴起，人工智能得以更好地处理生产生活中的复杂问题，应用场景加速落地，正在对全球经济社会发展和人类文明进步产生深远影响。

推动传统产业转型升级。当前，人工智能正逐步渗透到诸多传统产业领域，推动传统企业生产流程、管理模式、产品创新等转型升级。一方面，传统企业通过智能化改造和数字化转型，实现降本增效。服装生产企业引入AIGC生成式设计大模型，让原来要花3～5天进行的设计缩减至几秒钟。一些电力企业引入智能巡检大模型，“指挥”生产区摄像头协同30多个人工智能视觉算法完成全厂无人巡检，大幅降低巡检全过程的人力投入。特斯拉的AI超级工厂，实现全流程自动化，生产效率提升了40%。TCL通过视觉技术实现液晶面板缺陷检测，准确率超90%，生产周期缩短了60%。另一方面，人工智能通过大数据分析和机器学习，帮助企业制定更精准的生产管理计划、市场营销策略，提升市场整体资源配置效率。例如，中国一汽联合阿里云通义千问打造的大模型，可以围绕生产设备状况、型号配件质量、原材料供应波动、能源消耗及供应稳定性等变量，对产量未达预期的原因进行深入分析，通过数据排查，最终找出关联性最大的原因并生成可视化报表，帮助企业进行生产计划的调整和改进。德国西门子生产线引入OpenAI开发的第四代通用大模型，可通过分析历史生产数据和实时传感器数据，预测生产瓶颈并自动调整生产计划。

助力战略性新兴产业、未来产业高效成长。人工智能产业作为战略性新兴产业，目前已成为全球经济的主要增长点。中国信息通信研究院《人工智能发展报告（2024年）》显示，2024年全球人工智能产业规模达6233亿美元，同比增长21.5%。在全球融资紧缩的背景下，受益于大模型的发展，人工智能领域融资占全行业融资比例持续上升。过去3年，我国人工智能核心产业增长速度分别达到33.3%、18%、13.9%。预计到2030年，我国人工智能核心产业规模将超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。人工智能作为一种前沿技术，不仅创造了大量商业机会和发展空间，催生出智能制造、智能驾驶、智能医疗等新产业新模式，推动新兴业态发展壮大，而且能与其他前沿技术深度融合，推动跨领域技术协同创新，加速未来产业技术突破与应用落地。例如2025年，在北京经济技术开发区，某科技公司在人形机器人领域取得重大进展，基于国产大模型DeepSeek-R1研发的多模态具身推理大模型，使人形机器人不仅能够结合指令和平时看到的场景进行思考验证，还能快速作出反应，具备了一种类似人类的推理能力，能够更好地适应复杂和动态多变的现实环境。

促进社会民生智慧发展。当前，“人工智能+”正润物细无声地融入社会民生的方方面面，大幅提升人民生活便利度和幸福感，有效增强公共服务和城市管理能力。在教育领域，人工智能的应用日益广泛，智能辅导系统可以根据学习习惯、能力水平以及兴趣偏好，为每名学生定制个性化学习方案，还可以通过“学习”大量教学资料形成智能化教案，供教师参考。联合国教科文组织将人工智能定位为2025年国际教育主题，呼吁会员国加大对教师和学生的培训投入。在医疗领域，北京儿童医院推出儿童社区获得性肺炎的人工智能辅助诊断系统，把患儿的主诉症状、检验影像输入后，就会跳出初步诊断、用药推荐等，搭建起人工智能赋能医疗服务新模式。美国斯坦福大学等机构的科研人员共同开发的AI生物学模型Evo2，能识别影响蛋白质功能和生物体适应性的基因变化，有助于协助找到人类疾病的遗传原因，加速新药研发。在养老领域，大数据健康监管云平台携手医疗机构，共同为居家养老提供精细化的康养方案，逐步推动养老服务向智能化迈进。在文化娱乐领域，快手视频生成大模型“可灵”新增“多图参考”功能，能够整合多个图片中的不同主体，根据文字描述生成融合视频。ChatGPT被广泛应用于新闻写作、广告文案创作等方面。在公共交通领域，借助大数据分析与智能算法对城市交通管理进行深度优化，有效提升道路通行效率，百姓的出行变得越来越安全、高效。在政务服务领域，深圳市福田区推出基于DeepSeek大模型的“AI数智员工”，首批覆盖了公文处理、民生服务、应急管理、招商引资等240个业务场景，有效提升办事效率。

三、风险挑战

正如每一项技术的进步所伴随的挑战一样，人工智能的广泛应用也在就业、法律、伦理和安全等方面提出新课题，带来难以预知的风险挑战。

在社会就业层面，随着智能技术与各行业深度融合，重复机械的工作乃至部分常规性智力劳动有被智能设备替代的可能。就业市场两极分化明显，新兴技术领域催生高技能岗位需求，而常规、重复性中等收入岗位减少。国际劳工组织数据显示，过去5年，制造业中重复性劳动岗位减少了15%。2025年全国两会期间，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰提交的《发展AI新岗位，完善AI失业保障，打造AI就业友好型社会》建议中也指出，人工智能重塑劳动力市场已成必然趋势，据《2025年未来就业报告》预测，未来5年内，全球职场将有22%的就业机会面临变革，新创造的工作岗位1.7亿个，被替代的工作岗位9200万个，就业机会净增7800万个。

在法律层面，随着数据采集的普遍化，用户和企业的私人数据被大量收集和使用，危及企业核心资产和个人隐私安全。2024年，全球就发生了超过500起重大数据泄露事件，涉及数十亿条用户数据。深度伪造技术诱发传统犯罪模式升级，引发一系列难以管控的网络犯罪。近年来，我国已发生多起不法分子利用AI换脸、换声技术实施的犯罪案件，涉案金额高达百万元人民币。2025年1月，公安部新闻发布会介绍，缅北涉我电信诈骗形势依然严峻复杂，当前诈骗集团利用区块链、虚拟货币、AI智能等新技术，不断更新升级犯罪工具。此外，人工智能的快速发展对现有法律制度也提出了不少挑战。例如，由于算法黑箱的存在，依托大规模算法的深度伪造在定罪量刑要件的认定上存在解释上的困难；人工智能系统因训练数据偏差导致漏诊、误诊时，责任归属成为难题；生成式人工智能的广泛应用，也给知识产权的认定和保护带来一系列复杂问题。

在伦理层面，人工智能进一步加深了若干一直存在的伦理困境。例如，“电车难题”在自动驾驶中表现得更为突出。面对不可避免的事故时，应该优先保障车内乘客的生命安全，还是优先保护路上行人的生命安全？作为汽车生产者，最大程度为用户提供安全的驾驶保障（即选择“乘客优先”）是正常选择，但乘客与行人都是活生生的生命，又怎么能通过一个算法来进行优先级的排序。又如，技术的进步也会不断加剧社会的“数字鸿沟”。对于老年人口、低学历人群、网络基础设施落后地区的人口等群体来说，由于缺乏技术操作能力或资源支持，他们可能会被日益增长的数字化环境所排斥，面临更大的社会边缘化风险。此外，由于缺乏足够的算法透明度，受人类偏见影响的人工智能模型，可能在管理和决策过程中对不同国籍、肤色、性别、收入等人群产生差别对待。人工智能技术在内容生产中的普遍应用，还使得各类信息虚实难辨、良莠不齐，加剧社会“信任危机”。

在安全层面，除了技术本身引发的数据承载能力、网络安全等技术风险外，人工智能还会对国家安全产生深远影响。当前，人工智能技术成为意识形态博弈的新工具。不法分子或敌对势力利用人工智能深度伪造技术制造信息迷雾，争夺舆论话语权，危害公共管理与社会稳定。例如，伪造虚假音视频引发政治安全隐患，炮制政治有害信息给监管造成困难，进行非对称性意识形态渗透抹黑国家形象，等等。人工智能技术还被直接用于军事安全领域。例如，乌克兰危机作为近年来全球范围内爆发的重大冲突之一，被普遍认为是首次大规模应用人工智能技术参与作战的现代战争。交战双方不仅利用社交媒体平台传播虚假信息，以干扰对方的士气与决策，还借助先进的卫星图像分析软件，实时追踪敌军动向，为精确打击提供有力支持。

四、筑牢发展优势

习近平总书记指出：“谁能把握大数据、人工智能等新经济发展机遇，谁就把准了时代脉搏。”推进人工智能技术发展和应用是一项系统性工作，我国已确立到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心的战略目标。2023年、2024年连续两年《政府工作报告》均将“人工智能+”列为发展新兴产业与数字经济的重点行动，2025年《政府工作报告》提出持续推进“人工智能+”行动。经过多年的持续研发布局，我国人工智能科技创新体系逐渐完善，新型数字基础设施不断布局，智能经济和智能社会发展不断深入。我们要深刻领会习近平总书记关于人工智能的重要论述，以加快发展新一代人工智能为重要战略抓手，不断强化自主创新、优化政策布局、规范技术发展、完善人才培养，筑牢人工智能发展优势，厚植人工智能创新发展的沃土，推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升，赢得全球科技竞争主动权。

强化自主创新。放眼世界，决定人工智能“胜负手”的关键就在于芯片、算力等核心领域。必须清醒认识到，我国在这些方面仍面临诸多挑战。就自身发展而言，正如全国政协委员、中国科学院计算技术研究所研究员张云泉在2025年全国两会期间接受媒体采访时所说，虽然2024年我国提出“适度超前”建设算力基础设施，国内算力中心市场目前也在快速扩容，但我国算力建设仍然存在供需结构性失衡、高端智算供给不足等问题。以外部环境为例，近年来以美国为首的西方国家实施“小院高墙”政策，意图对我国人工智能的发展进行系统性打压，造成不利影响。打铁必须自身硬，我们必须加强研判，统筹谋划，协同创新，稳步推进，促进人工智能安全有序发展。要发挥新型举国体制优势，协同国家战略科技力量，在大模型、计算机视觉、人机协同、自主无人系统等方面，主攻关键核心技术，以问题为导向，全面增强人工智能科技创新能力，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。在面向行业应用的人工智能软硬件协同开发等短板技术上抓紧布局，强化人工智能芯片、算法等关键领域的国产替代，探索可重构、存算一体、超规格高算力智能芯片等新型架构芯片，建设自主可控的新一代人工智能重大创新平台，夯实人工智能基础软硬件生态底层基础。同时，加快推动智算中心等算力基础设施建设，深入实施“东数西算”工程，强化网络通信支撑，加快构建全国一体化算力网，推动云、网、算等资源融为一体，实现全国大型算力的协同调度和高效计算，形成支撑数字经济发展的统一算力大市场，为人工智能技术创新和产业智能化转型提供普惠算力。

优化政策环境。人工智能领域的竞争不仅是技术竞争、产业竞争，也是政策环境的竞争。近年来，从中央到地方，一系列政策举措出台，构建了既有顶层设计又有具体措施的政策支持体系，探索人工智能发展新模式、新路径。2025年《政府工作报告》布局“人工智能+”行动，提出要将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用等措施。聚焦人工智能核心基础、智能产品、公共支撑三大类18个核心方向，工业和信息化部将组织开展人工智能产业创新任务“揭榜挂帅”。为加快人工智能产业生态培育，上海、北京等11个地方将建设国家人工智能创新应用先导区，不断为经济高质量发展提供新动能。随着我国人工智能发展进入新阶段，我们要立足自身打造支持性政策生态，营造激励创新、宽容失败的良好氛围，设置鲜明的政策目标，形成发展合力。要强化企业科技创新主体地位，建立培育壮大科技领军企业机制，构建促进专精特新中小企业发展壮大机制，构建支持企业科技创新的科技金融体制，完善长期资本投早、投小、投长期、投硬科技的支持政策。要完善促进数字产业化和产业数字化政策体系，加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度，为人工智能技术研发与应用提供源源不断的高质量数据供给。要围绕实施“人工智能+”行动，健全促进人工智能与实体经济深度融合发展的体制机制，健全提升优势产业领先地位体制机制，鼓励行业大企业与人工智能企业联合开展场景创新，鼓励地方结合本地优势产业基础和发展需求，强化人工智能成果转化、重大产品集成创新和示范应用。

加强规范治理。人工智能的健康有序发展离不开逐步完善的监管治理政策。新时代，我国制定了网络安全法、数据安全法、个人信息保护法等法律。在监管方面，早在2019年，国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，提出人工智能治理的框架和行动指南。2022年，有关部门出台了《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》等规章。针对生成式人工智能，2023年7月，国家网信办等部门公布《生成式人工智能服务管理暂行办法》。党的二十届三中全会也提出“建立人工智能安全监管制度”。未来，我国将完善数据隐私保护、算法透明性、技术伦理等方面的法律框架，明确技术开发与应用红线和各主体责任边界，确保技术安全与公平性。同时，人工智能带来的风险挑战具有长期性、复杂性，需要加强国际合作，坚持以人为本、智能向善，在联合国框架内加强人工智能规则治理，不断提升人工智能技术的安全性、可靠性、可控性、公平性，引领全球人工智能健康发展。

完善人才培养机制。人才是创新的第一资源，人工智能的竞争归根结底是人才的竞争。目前，我国精通人工智能知识的专业人才缺口较大。要进一步加强人工智能相关学科建设，建立同人工智能技术与产业发展趋势相适应的人才培养体系。2025年2月，香港中文大学（深圳）人工智能学院成立，标志着国内高校“AI建院潮”的全面开启。据统计，2024年我国已有清华大学、哈尔滨工业大学等十余所高校相继成立人工智能学院，掀起新一轮AI人才培养竞赛。同时，要以基础理论研究、关键技术攻关和成果转化应用需求为导向，建立健全人工智能人才“引育留用”体制机制，提高科研岗位吸引力，优化人才评价体系，加快完善人工智能及其应用人才职业资格评价、职业技能等级认定和专项职业能力考核制度，加强国际学术交流，为顶尖创新力量提供良好的学术环境和配套条件，激发人才活力，使人才成为智能技术赋能高质量发展的最大增量。在此基础上，积极培育跨学科、跨行业的复合型人才队伍，满足AI产业在技术落地、产品设计、市场运营等各个环节的多层次需求。