摘要：人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门融合计算机科学、统计学、脑神经科学和社会科学的前沿综合性学科。其核心目标是赋予机器类似人类的智力能力，实现识别、认知、分类和决策等功能，进而替代或辅助人类完成复杂任务。从技术演进看，AI
顾建文
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门融合计算机科学、统计学、脑神经科学和社会科学的前沿综合性学科。其核心目标是赋予机器类似人类的智力能力，实现识别、认知、分类和决策等功能，进而替代或辅助人类完成复杂任务。从技术演进看，AI 经历了从规则驱动的符号主义、数据驱动的连接主义，到当前大模型驱动的生成主义的范式变革，形成了以机器学习、深度学习、大模型、生成式 AI 为核心的技术体系。
AI 的发展依赖三大核心要素，三者构成技术落地的铁三角：
算力：智能计算的引擎算力是计算设备执行算法的速度与效率，直接决定 AI 系统的处理能力。从早期的 CPU 单核计算，到 GPU 并行计算、TPU 张量处理单元，再到异构计算架构（CPU+GPU+FPGA+ASIC），算力技术持续突破。典型应用包括数据中心的大规模模型训练、边缘计算的实时推理、高性能计算（HPC）的科学模拟等。例如，华为昇腾芯片通过达芬奇架构实现高算力密度，支撑千卡级大模型训练集群。算法：智能的灵魂
算法是处理数据并学习规律的指令集合，是 AI 实现功能的核心逻辑。从传统机器学习算法（如决策树、支持向量机）到深度学习（CNN、RNN、Transformer），再到生成式 AI 算法（如 GPT、Diffusion Model），算法不断演进。例如，自然语言处理（NLP）领域的 BERT 模型通过双向 Transformer 架构提升语义理解能力，计算机视觉（CV）领域的 YOLO 算法实现实时目标检测。数据：智能的燃料
数据是现实世界的数字化映射，是 AI 训练的基础资源。数据的质量（准确性、完整性）、规模（百万级到万亿级样本）和多样性（文本、图像、视频、传感器数据）直接影响模型性能。例如，自动驾驶训练需要数千万帧标注图像，医疗 AI 依赖百万级病历数据。同时，数据隐私保护（如联邦学习、差分隐私）和合规治理成为关键挑战。
三者关系可类比为 “汽车运行”：算力是引擎，数据是燃料，算法是引擎运行的规则。缺乏任一要素，AI 系统都无法高效运转。
AI 的学习逻辑与人类技能培养具有相似性。以舞蹈学习为例：
人类学习舞蹈：通过基本功训练（如力量、速度、肢体协调）掌握动作规则，经反复练习形成肌肉记忆，最终在舞台表演中实现技能变现。AI 学习逻辑：通过海量数据训练（如图像标注、文本分词）学习规律，经模型优化形成算法能力，最终在场景推理中完成任务（如人脸识别、文档生成）。这种类比揭示了 AI 的本质：通过系统训练实现从 “知识获取” 到 “能力输出” 的转化。
1956 年达特茅斯会议首次提出 “人工智能” 概念，奠定符号主义研究范式，代表成果包括逻辑理论家（LT）程序和通用问题求解器（GPS）。这一时期，AI 聚焦于数学定理证明、下棋等特定领域，但受限于计算能力和数据规模，发展陷入 “AI 寒冬”。
符号主义与统计学习并行：1997 年 IBM 深蓝击败国际象棋世界冠军，展现符号主义在规则明确场景的优势；同期，统计学习（如 SVM）推动手写识别、语音识别等应用落地。深度学习革命：2012 年 AlexNet 在 ImageNet 图像识别大赛中以远超人类的准确率（Top-5 错误率 15.3% vs 人类 5%）掀起深度学习浪潮。卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）成为视觉和语言处理的核心技术，推动 AI 从 “规则驱动” 转向 “数据驱动”。生成式 AI 爆发：2020 年 GPT-3（1750 亿参数）通过零样本文本生成震惊学界，2023 年 GPT-4 实现多模态理解（文本 + 图像），Sora 工具实现文本生成视频，标志 AI 从 “感知理解” 迈向 “生成创造”。国产化大模型崛起：2023 年 5 月，DeepSeek（深度求索）成立并开源代码模型 DeepSeek-Coder，2024 年 11 月发布 DeepSeek-V3（6710 亿参数），训练成本仅 558 万美元（约为行业平均的 1/10），性能超越 Llama 3.1 和 Qwen 2.5，接近 GPT-4 水平。截至 2025 年，其日活用户突破 2000 万，接入微软、英伟达、华为云等全球云服务商，成为国产大模型标杆。AI 发展呈现 “迭代式跨越” 特征：
专用领域：聚焦单一任务（如视觉识别、语音合成），依赖领域数据和定制算法。通用领域：通过大模型（L0 层）实现跨领域迁移学习，经行业微调（L1 层）和场景适配（L2 层）落地千行百业。例如，DeepSeek-R1 大模型通过一次预训练，可快速适配政务问答、医疗诊断、工业设计等场景，大幅降低开发成本。训练阶段（开发态）：知识工厂目标：通过海量数据学习 “规则”，形成模型 / 算法。
流程：数据预处理：清洗、标注、特征工程（如文本分词、图像归一化）。模型训练：选择算法（如 Transformer），设置超参数，通过反向传播优化模型参数。性能调优：通过交叉验证、模型压缩（如量化、蒸馏）提升泛化能力和部署效率。
技术分层：L0 层：通用大模型（如 DeepSeek-V3、GPT-4），具备跨领域基础能力。L1 层：行业大模型（如政务大模型、医疗大模型），基于 L0 层微调，融入行业知识。L2 层：场景化模型（如智慧港口作业计划模型、工业质检模型），针对具体任务优化。推理阶段（生产态）：价值变现
目标：利用训练好的模型完成具体任务。
核心场景：海量重复场景：如物流单录入、内容审核，通过 AI 替代人工，提升效率 90% 以上。专家经验场景：如工艺优化、医疗诊断，将专家知识编码为算法，实现专业传承。多域协同场景：如智慧城市交通管理、智慧机场机位优化，通过跨系统数据融合实现全局最优解。
类比说明：训练如 “人才培养”（系统学习知识），推理如 “上岗工作”（应用知识解决问题），模型评估相当于 “考试”，场景部署相当于 “岗位适配”。参数规模与训练成本
大模型性能随参数规模呈指数级提升，但训练成本也急剧增加。例如，GPT-3 训练成本约 4300 万美元，而 DeepSeek-V3 通过高效并行训练和算法优化，将 6710 亿参数模型的训练成本控制在 558 万美元，展现国产化技术突破。工程化能力：从训练到部署的全栈优化算力调度：分布式训练框架（如华为昇思 MindSpore）实现千卡级集群协同，缩短训练周期。模型压缩：通过剪枝、量化、蒸馏技术，将大模型体积压缩 10-100 倍，适配边缘设备。推理优化：异构计算架构（如 CPU+NPU）提升推理速度，华为 CANN 芯片实现模型推理延迟低至毫秒级。生态合作：技术外溢与场景落地
大模型厂商通过开源（如 DeepSeek 开源代码模型）、API 调用（如微软 Azure 接入 DeepSeek）、行业联合（如华为与政务、医疗客户共建解决方案）构建生态。例如，DeepSeek 与华为云合作，为政务客户提供 “智能导办 + 公文生成 + 舆情分析” 一站式服务，覆盖 12345 热线、政策解读等 20 + 场景。四、应用领域：多行业场景落地（一）机器视觉（CV）：从感知到决策的全链条赋能
机器视觉通过摄像头、激光雷达等设备获取图像数据，结合算法实现 “看” 与 “理解”，广泛应用于：
工业质检：AI 摄像头替代人工检测，通过 YOLO 算法识别产品缺陷，准确率达 99.5%，效率提升 5 倍以上。例如，某汽车工厂部署 AI 质检系统后，缺陷漏检率从 0.3% 降至 0.05%。自动驾驶：华为 ADS 2.0 通过激光雷达与 GOD 网络，实现 “有图无图都能开”，城区导航成功率超 99%，紧急避障响应时间 内容审核：社交媒体通过 CV 算法识别违规图像 / 视频，实时拦截色情、暴力内容，准确率超 98%，降低人工审核成本 70%。NLP 赋予机器理解和生成自然语言的能力，推动办公、政务、教育等领域变革：
智慧办公：DeepSeek 集成到 Office/WPS 后，可根据 Word 文档一键生成 PPT，自动提取 Excel 数据生成可视化图表，邮件分类管理效率提升 60%。微软 Copilot 付费用户已超 100 万，展现商业价值。政务服务：12345 热线接入 AI 助手，通过语音识别和意图分类，自动解析市民诉求，派单准确率从 70% 提升至 92%；智慧公文撰写系统基于政务大模型，生成政策文件效率提升 80%。教育领域：AI 学习助手根据学生作业数据生成个性化学习方案，智能教学评价系统通过文本分析评估教师授课效果，某试点学校学生成绩提升率达 15%。决策优化通过算法模拟不同场景，辅助人类做出最优选择，应用于金融、物流、医疗等领域：
金融风控：AI 模型分析用户消费记录、社交数据等数千维度特征，实现信贷风险预测准确率提升 40%，某银行不良贷款率从 2.3% 降至 1.8%。供应链优化：通过强化学习算法优化物流路径，某电商平台仓储配送成本降低 12%，订单履约时效提升 20%。医疗诊断：DeepSeek 医疗大模型分析 CT 影像和病历数据，辅助诊断肺癌准确率达 97%，接近资深医师水平；药物设计领域，AI 通过分子生成算法加速新药研发，周期从 5 年缩短至 18 个月。政务领域：智能导办：通过多轮对话引导市民完成政务办理，覆盖社保查询、户籍迁移等 50 + 事项，用户满意度提升至 95%。舆情监测：实时分析社交媒体数据，生成热点事件报告，响应速度从 2 小时缩短至 10 分钟。工业领域：工艺优化：基于工业大模型分析生产参数，某钢厂钢材合格率从 88% 提升至 95%，年增效超亿元。设备预测性维护：通过传感器数据训练时序模型，提前 7 天预警设备故障，维护成本降低 30%。文旅领域：智能导游：AR 眼镜结合大模型，实时讲解景点历史文化，覆盖全国 5A 级景区，游客停留时间延长 20%。宣传文案生成：输入景点关键词，自动生成小红书爆款文案，阅读量提升 3 倍以上。五、前沿案例：DeepSeek 大模型实践（一）发展历程：从开源到生态的跨越式增长技术起点（2023-2024）：2023 年 5 月，DeepSeek 由对冲基金幻方量化孵化成立，首开源代码模型 DeepSeek-Coder，宣称逻辑推理能力比肩 OpenAI O1。2024 年 11 月发布 DeepSeek-V3，参数规模达 6710 亿，训练成本仅为行业 1/10，性能超越 Llama 3.1 和 Qwen 2.5，成为国产大模型标杆。生态爆发（2025）：用户规模：上线 7 天注册用户破亿，日活超 2000 万，全球下载量近 4000 万，覆盖 165 个国家。企业合作：微软、英伟达、亚马逊等国际巨头接入，华为云、阿里云等国内厂商同步集成，形成 “通用大模型 + 行业解决方案” 的生态体系。
未来 AI 将成为 “数字员工”，与人类形成 “增强型协作”：
创意领域：AI 生成设计初稿，人类优化情感表达（如广告文案、影视剧本）。科研领域：AI 分析海量文献，提出研究假设，科学家聚焦实验验证（如材料科学、基因编辑）。管理领域：AI 处理数据报表、风险预警，管理者专注战略决策（如企业运营、城市治理）。正如马斯克所言：“无人驾驶是 AI 的技术难度顶峰，而人机协同是产业落地的终极形态。”
AI 是继电力、互联网之后的第三次通用技术革命，其价值体现在：
效率革命：替代重复性劳动，提升决策科学性（如工业质检效率提升 5 倍、金融风控准确率提升 40%）。创新跃迁：开拓人类能力边界（如蛋白质结构预测、深空探测数据分析）。普惠效应：降低技术使用门槛（如无码开发平台让业务人员快速构建 AI 应用）。高校和企业推进 AI 落地通常遵循 “三阶六步” 模型：
初阶（无码开发）：业务人员通过预制模板快速搭建简单应用（如智能客服、数据报表生成）。中阶（低码开发）：开发人员利用 RAG（检索增强生成）等工具微调模型，适配特定流程（如合同审核、库存管理）。高阶（高码开发）：AI 工程师构建定制化大模型，融入核心业务系统（如智能供应链、精准医疗平台）。AI 的终极目标不是替代人类，而是形成 “人类智慧 + 机器智能” 的协同范式。正如华为总结：“AI 是新质生产力的核心引擎，它将重塑产业格局，让每个组织和个人都能享受智能红利。”
站在 2025 年的时间节点，我们正见证 AI 从实验室走向产业深处，从辅助工具变为变革核心。未来已来，唯有拥抱智能，方能在浪潮中引领创新。
结语：人工智能的发展历程，是人类对智能本质的持续探索，也是技术与产业的共振进化。从 DeepSeek 的开源破局到华为昇腾的算力布局，国产化 AI 正以 “低成本、高效率、强生态” 的路径崛起。面对这场智能革命，企业需聚焦场景价值，高校需强化人才培养，社会需完善治理框架，共同驶向人机协同的未来。
来源：医学顾事
