當前，全球人工智能技術路線尚未固化，是加快發展難得的戰略機遇窗口，但這一窗口正隨著頭部國家持續加大投入而不斷收窄。生態一旦形成將產生強烈的鎖定效應，后來者突破難度將呈指數級上升。因此，誰能在這一輪競爭中搶占先機，誰就將在未來全球產業格局中掌握主動權。近年來，我國高度重視人工智能發展，不斷完善頂層設計、加強工作部署，推動人工智能綜合實力實現了整體性、系統性躍升。同時，我國人工智能發展在基礎理論、關鍵核心技術等方面還存在短板弱項。我們必須全面把握人工智能發展的進展與差距，按照黨中央決策部署和要求正視差距、加倍努力。

算力總規模已位居全球前列，但軟硬件生態不足制約著效能的充分釋放。從規模指標看，我國具備了支撐人工智能產業高速發展的硬件基礎。截至今年一季度，智能算力規模達每秒1882百億億次浮點運算，位居全球前列；智算中心建設持續提速，建成萬卡智算集群42個，為人工智能大規模發展提供了有力的基礎支撐。從產業鏈條看，我國已初步建立起較為完整的算力產業體系。國內廠商圍繞芯片、軟件棧、服務器、網絡、存儲、集群等算力產業鏈上下游展開布局，涌現出一體機、超節點、智能終端等一批多樣化的算力部署方案，滿足不同業務場景的研發和應用需求。但從效能角度看，規模優勢尚未轉化為真實競爭力。國內智能芯片與主流軟件框架之間的兼容適配問題仍懸而未決，多家芯片廠商各守一套軟件棧，形成了“生態割裂”，開發者在國產芯片上部署大模型，往往需要投入大量額外的適配工作。

大模型研發追趕勢頭強勁，但原始創新能力與國際先進水平相比仍存一定差距。2025年我國人工智能企業數量超6200家，核心產業規模突破1.2萬億元。測試發現，我國大模型與國外一流模型在基礎能力上已基本持平，并在中文場景中具有明顯優勢。以DeepSeek為代表的國產大模型在效率優先路線上展現出真實的國際競爭力，開源下載量躍居全球前列，充分證明我國在工程化創新方面具備相當實力。然而也要清醒看到，工程化落地能力強并不等同于原始創新能力強。我國模型在復雜推理、工具使用等領域與世界一流模型仍有差距，且前沿模型技術的原始創新能力仍處于追趕階段。與此同時，產業界與科學界的深度融合仍顯不足，基礎研究向產業轉化的鏈條還不順暢，科研成果從實驗室走向市場的周期偏長、轉化率偏低，持續突破的內生動力有待進一步加強。高水平人工智能專業人才的供給與產業快速擴張的需求之間存在顯著缺口。

近日，隨著DeepSeek—V4預覽版發布，華為昇騰人工智能芯片因與其實現深度適配而受到市場關注。本次通過雙方芯模技術緊密協同，實現昇騰超節點全系列產品支持DeepSeek—V4系列模型。圖為2026年5月10日，一家人工智能展館展示華為昇騰910（Ascend 910）系列人工智能芯片。

人工智能應用場景豐富，但場景數據飛輪尚未真正轉動起來。目前，工業、醫療、交通、金融等領域已涌現出大量探索性應用，概念驗證項目數量可觀，這是我國獨特的戰略優勢。同時也要看到，我國人工智能“場景落地沉淀數據—數據訓練優化模型—模型升級拓展場景—場景擴容富集數據”閉環迭代的良性循環尚未完全實現。數據要素市場化配置體制機制仍需健全，跨領域、跨行業、跨層級的數據壁壘與“數據孤島”問題尚未得到根本性破解，場景數據的權屬界定、流通交易、安全治理等制度規則仍需完善，部分領域數據質量不高、標準化程度不足、開放共享不暢等問題依然存在，不利于大模型等關鍵技術的自主可控迭代升級，也影響了人工智能應用從“可用”向“好用”、“易用”的深度跨越。

人工智能治理框架初步形成，仍需主動作為提升治理能力與全球規則制定話語權。我國高度重視人工智能治理工作，已出臺《生成式人工智能服務管理暫行辦法》、《人工智能科技倫理審查與服務辦法（試行）》等系列政策法規，初步建立了覆蓋個人信息保護、算法推薦、深度合成、網絡與數據安全等關鍵問題的治理框架，并積極參與聯合國、G20、金磚等多邊機制的相關議題討論，治理探索走在全球前列。但也應認識到，當前我國人工智能治理面臨兩方面挑戰。從國內看，治理能力與產業發展速度之間仍存在明顯落差。人工智能幻覺、偏差等技術風險尚無成熟解決方案，算法模型的準確性、可解釋性有待進一步提升，制約著人工智能在醫療、工業控制、金融決策等高風險行業的深度落地。從國際看，美國依托技術與生態優勢輸出標準、強化全球主導，歐盟通過嚴格合規監管爭取人工智能規則制定權，對我國參與全球人工智能治理構成現實挑戰。

圖片來源：求是網

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編輯：柯欣

審核：王汝霖

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