當(dāng)前，人工智能（AI）正沿著“技術(shù)向上突破、應(yīng)用向下扎根”的雙線路徑加速演進(jìn)。從實(shí)驗(yàn)室里的算法迭代到產(chǎn)業(yè)一線的場景落地，從算力底座的夯實(shí)到全球生態(tài)的共建，中國人工智能正以通專融合的技術(shù)探索、場景深耕的應(yīng)用實(shí)踐，勾勒出高質(zhì)量發(fā)展的新圖景，成為鍛造新質(zhì)生產(chǎn)力、驅(qū)動經(jīng)濟(jì)增長的重要力量。
技術(shù)演進(jìn)：從推理到科學(xué)發(fā)現(xiàn) 邁向通專融合之路
1月22日，在新加坡召開的第四十屆人工智能協(xié)會年會（AAAI 2026）上，通用人工智能的突破成為全球AI領(lǐng)域的焦點(diǎn)。
上海人工智能實(shí)驗(yàn)室主任、首席科學(xué)家周伯文在大會特邀報(bào)告中提出，當(dāng)前人類已身處“通用人工智能”（AGI）前夕，但通專融合的智能缺失仍是關(guān)鍵瓶頸，亟需推動科學(xué)智能從1.0向2.0迭代，實(shí)現(xiàn)從AI4S（即AI for Science，人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究）到AGI4S的跨越。
“若AGI=通專融合，那么可深度專業(yè)化通用模型便是實(shí)現(xiàn)AGI的可行路徑?！敝懿脑趫?bào)告中給出明確判斷。他認(rèn)為，可深度專業(yè)化通用模型的構(gòu)建面臨三大核心挑戰(zhàn)：實(shí)現(xiàn)低成本、規(guī)?；拿芗答?，具備持續(xù)學(xué)習(xí)與主動探索能力，以及為同一問題提供多視角解決方案的能力。而突破這一困境，需從信號、規(guī)模和落地三個(gè)維度協(xié)同發(fā)力。
在他看來，科學(xué)發(fā)現(xiàn)是AI的下一個(gè)前沿陣地——既是推理智能的終極試煉場，也是通專融合AGI的核心驗(yàn)證舞臺。大規(guī)模深度推理將為科學(xué)研究注入新動能，而科學(xué)發(fā)現(xiàn)過程中積累的海量數(shù)據(jù)與復(fù)雜場景，也將反哺AI推理能力的持續(xù)進(jìn)化，形成雙向賦能的良性循環(huán)。
周伯文團(tuán)隊(duì)在深入研究大規(guī)模、長鏈路推理大模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)時(shí)，揭示了阻礙大模型持續(xù)進(jìn)化的根本性障礙——熵坍縮?！斑@一問題的核心，是讓通用大模型在專家化過程中保持探索欲與好奇心，避免過早陷入過度自信，如同頂級人類專家般‘求知若饑，虛心若愚’?！?/p>
圍繞這一洞察，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室已開展一系列探索與驗(yàn)證，構(gòu)建起驅(qū)動通專融合發(fā)展的“智者”SAGE技術(shù)架構(gòu)，涵蓋基礎(chǔ)、融合與進(jìn)化三個(gè)層次，通過雙向循環(huán)實(shí)現(xiàn)全棧技術(shù)進(jìn)化。同時(shí)，實(shí)驗(yàn)室還打造了支撐AGI4S探索的兩大核心基礎(chǔ)設(shè)施——“書生”科學(xué)多模態(tài)大模型Intern-S1與“書生”科學(xué)發(fā)現(xiàn)平臺Intern-Discovery，并已取得多項(xiàng)階段性進(jìn)展?！叭绻麑AGE比作一張新世界的地圖，我們目前已建立了良好的初步驗(yàn)證與多個(gè)尖兵前哨站?！敝懿南蛉蛲邪l(fā)出倡議，期待攜手共拓AGI發(fā)展新藍(lán)圖。
業(yè)界認(rèn)為，隨著通專融合技術(shù)的持續(xù)突破，AI正從“廣譜通用”向“精專兼?zhèn)洹鞭D(zhuǎn)型，原本分散的技術(shù)能力逐漸形成協(xié)同效應(yīng)，為AGI的落地奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
產(chǎn)業(yè)融合：重塑千行萬業(yè) 開辟價(jià)值落地新路徑
技術(shù)迭代的價(jià)值，最終要通過產(chǎn)業(yè)應(yīng)用來體現(xiàn)。當(dāng)前，人工智能正系統(tǒng)性重塑千行萬業(yè)，中國正走出一條特色鮮明的AI與產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展之路，推動技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為實(shí)實(shí)在在的產(chǎn)業(yè)價(jià)值，開辟了AI從試點(diǎn)驗(yàn)證到規(guī)模化價(jià)值落地的全新路徑。
“如今，AI正從提供‘情緒價(jià)值’轉(zhuǎn)向創(chuàng)造‘業(yè)務(wù)價(jià)值’，深入各類產(chǎn)業(yè)核心生產(chǎn)系統(tǒng)?！比A為云副總裁黃瑾表示。
在能源領(lǐng)域，中國石油借助AI實(shí)現(xiàn)了油氣輸送管亞毫米級缺陷識別；在港口運(yùn)營中，天津港PortGPT推動港口管理綜合效能提升；在工業(yè)制造場景，云鋁股份通過AI優(yōu)化電解槽運(yùn)行實(shí)現(xiàn)節(jié)能增效……黃瑾透露，截至目前，華為云已構(gòu)建30多個(gè)行業(yè)大模型，服務(wù)超500個(gè)場景、2600余家企業(yè)，覆蓋交通、港口、科研教育、醫(yī)藥等多個(gè)領(lǐng)域。
AI在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用尤為亮眼，已成為產(chǎn)業(yè)升級的“催化劑”。
黃瑾介紹，北京鐵道工程機(jī)電技術(shù)研究所股份有限公司借助智能巡檢，將原本需要6小時(shí)的人工巡檢任務(wù)縮短至20分鐘，復(fù)雜故障識別準(zhǔn)確率超98%，完成了從“人檢”到“AI檢”的跨越；寶武鋼鐵通過AI實(shí)時(shí)預(yù)測高爐爐況，可精準(zhǔn)研判兩小時(shí)內(nèi)鐵水溫度與硅含量，使高爐溫度命中率提升至80%，單座高爐年節(jié)省燃料約7800噸，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)調(diào)控的科學(xué)化與精細(xì)化。
“中國AI的創(chuàng)新實(shí)踐，也為全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了重要參考?！秉S瑾透露，在生態(tài)保護(hù)領(lǐng)域，毛里求斯基于中國AI技術(shù)的珊瑚礁修復(fù)輔助系統(tǒng)，已完成超3.7萬株珊瑚移植、200多個(gè)物種鑒定，還協(xié)助發(fā)現(xiàn)10余種新珊瑚物種；在海外港口運(yùn)營中，拉丁美洲首座全自動碼頭錢凱港依托“AI賦能+數(shù)據(jù)驅(qū)動”模式，實(shí)現(xiàn)40輛無人集卡規(guī)模化作業(yè)，視頻分析與存儲算力達(dá)業(yè)界平均水平的1.6倍，大幅提升了自動化運(yùn)營與數(shù)據(jù)處理效能。
業(yè)界普遍認(rèn)為，AI已成為全球經(jīng)濟(jì)增長的核心動能。IDC數(shù)據(jù)顯示，到2030年，人工智能將為全球經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)19.9萬億美元，推動全球GDP增長3.5%；普華永道調(diào)研則指出，在中國，AI將貢獻(xiàn)GDP增量的26.1%，成為拉動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。
這一增長背后，離不開堅(jiān)實(shí)、高效、易用的AI基礎(chǔ)設(shè)施（AI Infra）的支撐。工信部數(shù)據(jù)顯示，我國已建成萬卡智算集群42個(gè)，智能算力規(guī)模超過1590 EFLOPS，位居全球前列。東數(shù)西算工程已形成覆蓋東中西部的8大樞紐節(jié)點(diǎn)、10個(gè)數(shù)據(jù)中心集群，其中8大樞紐節(jié)點(diǎn)已建成的智算規(guī)模超過全國智算總量的80%。
“算力過去是、未來也將繼續(xù)是人工智能的關(guān)鍵，更是中國人工智能發(fā)展的核心支撐。”黃瑾強(qiáng)調(diào)，AI與產(chǎn)業(yè)深度融合的核心，在于將算力基礎(chǔ)與行業(yè)場景精準(zhǔn)對接，“只有深耕根技術(shù)、推動軟硬協(xié)同、創(chuàng)新架構(gòu)設(shè)計(jì)，才能讓AI真正走進(jìn)產(chǎn)業(yè)核心環(huán)節(jié)，破解實(shí)際發(fā)展難題?！?/p>
生態(tài)布局：全鏈條協(xié)同發(fā)力 勾勒AI發(fā)展新藍(lán)圖
當(dāng)前，中國AI發(fā)展已形成“技術(shù)攻堅(jiān)、應(yīng)用落地、生態(tài)共建”的良性循環(huán)，從模型迭代、算力升級到場景拓展，全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)力，勾勒出未來發(fā)展的清晰藍(lán)圖。
瑞銀證券中國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)分析師熊瑋表示，2026年中國AI全產(chǎn)業(yè)鏈將呈現(xiàn)積極發(fā)展態(tài)勢，可從模型、應(yīng)用、算力基礎(chǔ)設(shè)施三大層面觀察行業(yè)成長動能。
模型層面，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大廠及AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)將持續(xù)推動技術(shù)迭代，中國大模型平均智能水平與美國頂尖模型的差距有望進(jìn)一步收窄。除純文本能力提升外，多模態(tài)、智能體（Agent）工具調(diào)用等復(fù)雜能力將實(shí)現(xiàn)突破，助力模型完成閉環(huán)決策等復(fù)雜任務(wù)。同時(shí)，中國大模型的性價(jià)比保持了全球競爭力，隨著成本持續(xù)優(yōu)化，模型可負(fù)擔(dān)性提升將帶動普及率進(jìn)一步提高，部分國產(chǎn)模型已接近“高性能、低成本”的優(yōu)質(zhì)區(qū)間，為大模型出海奠定了基礎(chǔ)。
應(yīng)用場景的持續(xù)豐富將是AI商業(yè)化加速的重要支撐。熊瑋認(rèn)為，中美AI變現(xiàn)路徑相近，云業(yè)務(wù)與廣告仍是當(dāng)前確定性最高的兩大變現(xiàn)領(lǐng)域，云廠商收入持續(xù)攀升，AI技術(shù)也有效拉動廣告業(yè)務(wù)增速。2026年，依托模型技術(shù)迭代，AI應(yīng)用將向更多場景延伸，智能體有望切入交易場景，大廠探索的AI原生廣告形式將推動商業(yè)化創(chuàng)新，多模態(tài)技術(shù)與端側(cè)AI的融合也將催生內(nèi)容生成等新機(jī)遇，推動AI與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。
算力基礎(chǔ)設(shè)施國產(chǎn)化進(jìn)程的持續(xù)提速，也為AI發(fā)展筑牢了根基。2025年，國產(chǎn)算力已實(shí)現(xiàn)穩(wěn)步發(fā)展，單卡性能提升與超節(jié)點(diǎn)技術(shù)升級并行，通過優(yōu)化機(jī)柜部署縮小了與國際頂尖水平的差距。AI模型開發(fā)者從算法層面適配國產(chǎn)芯片，在模型架構(gòu)設(shè)計(jì)中納入算力支持考量，提升了軟硬件協(xié)同效率與算力利用率。2026年，國產(chǎn)算力有望在推理、模型訓(xùn)練等領(lǐng)域獲得更多市場份額，有效緩解算力瓶頸顧慮，為中國AI產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展提供保障。
總體來看，2026年中國AI產(chǎn)業(yè)將在技術(shù)迭代、場景落地與算力升級的協(xié)同驅(qū)動下實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，成為科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級的重要引擎。
