人工智能加速落地 为何却要强调“自立自强”？专家解读→

央视新闻

今年以来，我国人工智能领域亮点频出、成果丰硕。从总台春晚舞台上的“赛博秧歌”，到总台参与联合主办的全球首个人形机器人半程马拉松开跑，从国产大模型DeepSeek引发落地应用热潮，到AI成为许多人工作、学习和生活的“搭子”，我国人工智能应用场景正在不断拓展。那么，为何要在此时强调我们人工智能技术的自立自强？在竞争激烈的当下，我国的人工智能发展，为何要突出应用导向？

无人机：当清晨的第一缕阳光照进荔枝园，我一天的工作就在这里开始了。兄弟姐妹们，今天过得怎么样？有没有哪里不舒服？

眼下，正是荔枝开花坐果的关键期，中山大学飞鸟团队接到了许多荔枝园的邀请。种植户们希望通过接入“AI管家”，能将荔枝的品质提升。

中山大学地理科学与规划学院教授 石茜：第一次的飞巡会把您的果园变成一个数字化的果园，果园数字化之后，以后的飞巡您就可以直接一键起飞了。

广州市从化荔枝博览园种植技术总监 韦帮稳：今年花量比较大，花量大的影响就是消耗比较大。所以我们利用飞鸟团队的无人机给我们预报，告诉我们多少花量比较合适，既能达到丰产，又能达到优质。

记者在采访中了解到，从2023年起，石茜教授带领飞鸟团队开始试点“AI+无人机”的智慧种植模式。通过遥感技术、无人机低空飞巡、AI识别作物长势等进行农情预警，再由大数据来指导种植，实现对果园的数字化管理。试点后的果园产量平均增长了20%，荔枝品质也有明显提升。

人工智能发展的三大引擎：

算力 算法 数据

人工智能有三大核心要素：算力、算法、数据。而人工智能的落地应用，除了数据的支撑，算法也很重要。如果算法这个词您觉得过于高深，那么，会跑酷的机器人您会不会觉得更形象一些呢？

你见过能跑马拉松、会翻跟头、还能玩跑酷的机器人吗？这些“花活”的背后，藏着人形机器人的关键“秘密”，一体化伺服关节模组，这可是人形机器人在硬件生产环节中的“硬骨头”。

江苏的这家机器人科技公司，就“啃”下了这块“骨头”，他们靠高精度控制算法，推出了能覆盖人形机器人全身关节的模组，从肩膀到脚踝都能灵活转动，目前已是国内机器人核心零部件的头部供应商。

江苏某机器人科技有限公司首席执行官 孙则讵：之前我们是做自动化这个行业的，里面很多场景会用到一体化的关节，那时候国内是没有的。进口国外的整个供货周期是6到9个月，会严重影响我们的产品周期。我们开始研发自己的一体化关节。通过在驱动关节整个架构上面的突破，实现了量产。整个关节是国外进口价格的三分之一到四分之一。

机器人光“能跑能跳”还不够，得“能干活”才行。去年，无锡这家自动化工程公司，建起了国内首个参考汽车制造工况的机器人实训基地，通过模拟汽车工厂的生产流程，采集机器人作业数据。未来，这些机器人可能会“入职”汽车工厂，和工人一起“搭班”造汽车。

某自动化工程股份有限公司人形机器人事业部副总经理 郭大宏：算法是支撑具身智能的最核心技术。所以我们下一步打算搭建一些工业实际的场景，进行机器人的数据采集训练，再把算法进行优化，来满足工业场景的应用要求，做好机器人应用到工厂里最后一公里的关键技术过程。

传数据比眨眼还快

戈壁油城变“算力新城”

人们常说，人工智能的尽头是算力。算力，也就是计算能力，可以说是人工智能的基础。若想要坚持人工智能自立自强，基础设施建设必须跟上。近日，记者走进了克拉玛依云计算产业园区，昔日的戈壁油城变成了“算力新城”，而且据说这里的数据传输比眨眼还快。

步入大型数据中心机房，记者原本以为室温会比较高，可墙上的室内温度计和每天的测温记录表证明，这里即使不安装空调，温度也可以长期稳定在20摄氏度左右。

克拉玛依碳和网络科技有限公司运维总监 郑小海：风沙曾是石油勘探的噩梦，现在却是数据中心的天然散热器。仅自然冷却一项，每年可省电2.3亿度。

智算中心作为新型算力公共基础设施，是促进人工智能产业化、产业人工智能化，加快形成新质生产力的重要引擎。在这家刚刚落户产业园一年的企业，记者在现场看到工作人员正在进行新型推理新算力设备安装前的准备。负责人告诉记者，针对近年来人工智能的快速发展，他们加快国产芯片卡适配工作的同时，正在进行推理算力集群的建设，年底建成后规模达将达到3.2万P。

新疆克融云算数字科技有限公司副总经理 覃思维：这3.2万P的算力同时执行推理任务，能够满足日活1亿以上的客户同时使用的需求。

在产业园区，不仅有算力基础设施的快速升级迭代，通道的建设也在快速推进。负责人告诉记者，人眨一次眼通常需要100—400毫秒，而从克拉玛依到上海的数据传输只需60毫秒，相当于给算力产业搭建了一条高速通道。

中国移动新疆公司克拉玛依市分公司总经理 钟波：专网到北京到上海到广东，它的时延是传统普通互联网连接的1/2到1/3的时间，时间更短了。

人工智能加速落地

为何此时强调“自立自强”？

当前，人工智能已经成为大国科技博弈的核心领域之一，而我国的人工智能也在加快落地。那么，为什么我们要在此时强调人工智能技术的“自立自强”？

工信部信息通信经济专家委员会委员 刘兴亮：当前强调人工智能技术自立自强，既是应对国际竞争格局的必然选择，也是突破技术封锁、保障产业安全的战略需求。具体表现为以下四个方面：

第一是国际技术博弈加剧，自主可控迫在眉睫。全球人工智能竞争已进入卡脖子技术争夺阶段。美国在GPU架构、AI框架等基础领域占据绝对优势，而中国升腾芯片等硬件虽已突破百万级出货量，但软件生态完善度不足40%。

面对部分国家的技术封锁和闭源策略，自立自强是打破核心技术垄断的关键。第二是产业链安全与国家战略需求。

人工智能是构建新质生产力的核心引擎，但其发展高度依赖芯片、算法等基础软硬件系统，若关键环节受制于人，可能威胁到国家安全和经济稳定。

第三是基础研究短板亟需弥补。我国在应用层表现非常突出，但基础理论、算法模型等底层创新仍然落后于国际顶尖水平。

例如机器学习领域的基础研究常被应用技术淹没，导致原创性探索不足。自立自强需要从应用反哺基础转向基础引领应用，在神经形态芯片、多模态大模型等应用前沿领域实现突破。

第四是全球治理话语权的争夺。人工智能治理规则尚未定型，技术标准的制定权直接影响到国际话语权。通过自主技术路径的突破，中国可为全球智能治理贡献方案，推动形成公平安全的全球创新生态。

竞争激烈

发展人工智能为何突出应用导向？

眼下，我国在人工智能领域发展势头良好。最新数据显示，截至今年4月9日，我国人工智能专利申请量达157万6379件，占全球申请量的38.58%，位居全球首位。从遥不可及的“黑科技”，到赋能千行百业的“好助手”，人工智能正融入经济社会生活，开启人们对未来的新想象。

而在全民AI热潮之下，我们也需要保持“冷静思考”：截至2025年3月31日，通过国家网信办备案的AI大模型数量已经达到346个。互联网大厂、初创企业纷纷投入大量资源，试图通过提高模型性能来占据市场优势。人工智能大模型竞争激烈，如何将大模型真正转化为生产力？为何人工智能的发展要突出应用导向？

工信部信息通信经济专家委员会委员 刘兴亮：以应用为导向的人工智能发展路径，需要依托我国超大规模市场、完整产业体系和政策协同优势，通过场景驱动加技术迭代加生态协同的闭环加速落地。

首先要深挖场景红利，构建从需求到技术的正循环。我们国家拥有全球最完备的制造业体系，我们有41个工业大类，666个小类以及14亿人口市场，为AI应用提供天然试验场。

比如工业领域AI质检已经形成300亿元规模的市场，效率可以提升5到8倍。再比如民生领域与AI辅助诊断系统，缩短疾病的识别时间。教育领域的个性化学习平台已经覆盖超过2亿学生。

其次是政策引导与市场机制协同发力。先做新兴举国体制，可以集中资源突破算力芯片、AI框架等卡脖子环节，还有金融领域的支持，可以综合运用政府采购、税务优惠等政策，降低企业的试错成本。

最后要夯实算力与数据的双底座，先看看算力基建，我们国家的算力规模已经位居全球第二，在2024年的人工智能大会展示的智能驾驶、智能制造等案例，均依靠我们强大的算力支撑。再看数据开放，可以建立相关平台来整合高质量的数据集。北京的京西智谷已经孵化了二十多个大模型应用。可以这么说，自立自强是应对国际竞争与技术封锁的根基，应用导向则是将市场优势转化为技术优势的桥梁。通过场景驱动、创新政策、生态赋能，中国有望在人工智能领域实现换道超车，为全球智能社会贡献中国方案。