摘要：通过押注人工智能（AI），中国正致力于开发面向全球市场，尤其是低收入国家的成本效益高的实用商业工具。当美国科技企业家彼得·蒂尔（Peter Thiel）的著作《从0到1》（Zero to One）于2015年在中国出版时，它触动了许多中国人的神经，引发了对于中
通过押注人工智能（AI），中国正致力于开发面向全球市场，尤其是低收入国家的成本效益高的实用商业工具。当美国科技企业家彼得·蒂尔（Peter Thiel）的著作《从0到1》（Zero to One）于2015年在中国出版时，它触动了许多中国人的神经，引发了对于中国在创新领域地位的深刻反思。蒂尔认为，尽管中国在新兴技术的扩展和商用方面表现出色，但在从零开始创造全新事物方面，美国更具优势。以iPhone为例，设计源自加州库比蒂诺的工程师，而制造则在中国深圳完成。
为了摆脱这一印象，中国决策层已将追求创新融入国家产业政策，如“中国制造2025”（Made in China 2025）。近年来，一些早期成果已逐渐显现。例如，2023年，深圳科技公司华为推出了使用本土生产芯片制造的智能手机Mate 60，这被视为中国在面对美国严厉制裁下，仍能制造出先进半导体的象征性突破。
不久前问世的DeepSeek-R1更是掀起了一场风波。这款中国大语言模型以西方同类产品一小部分的成本打造，却展现出了强大的性能。著名风险投资人Marc Andreessen将其称为AI的“斯普特尼克”时刻，暗指中国正像当年苏联发射世界首颗卫星“斯普特尼克”一样，开启了新的科技竞赛。通过应用程序接口（API）使用DeepSeek，价格仅为加州OpenAI公司开发的类似模型的1/13。
DeepSeek的横空出世将聚光灯照到了中国的人工智能生态系统上，这里的运作模式与硅谷截然不同。中国AI公司更关注如何解决大规模的工业和制造问题，而非仅仅面向用户的应用。这种差异映射了两国创新驱动力的不同：美国依赖风投资本，而中国则依靠大型制造企业和国家机构。
技术分流的根源在于中国在全球经济中的比较优势——制造业，以及政府作为新技术的最大客户。中国政府希望研发出低成本、可扩展的AI应用，以推动国家现代化。外交部发言人林剑在去年的一次例行记者会上表示，中国始终将科技创新置于国家发展的核心位置。
为了响应政府号召，各AI研究实验室正努力打造实际应用，如让火车准点、监测鱼类资源、提供自动远程医疗服务等。北京公司智谱AI与多地政府及国有企业合作，部署其智能体模型，实现填表和财务报告分析等任务的自动化。同时，杭州科技巨头阿里巴巴与北京初创公司零一万物成立了“产业化大模型联合实验室”，聚焦加速AI的商业和产业落地。
AI在中国能源转型中也扮演着重要角色，从大规模试点集成式智能家居到对国家智能电网的巨额投资。中国政府的目标并非引领全球的AI对话机器人领域，而是利用底层技术打造可负担、商业可行的解决方案，并向其他地区，尤其是低收入国家出口。
中国新谱写的AI蓝图与其对其他技术的态度相呼应，如电动汽车和清洁能源：不做第一个创新的，但要做第一个让技术实现可负担和大规模使用的。面对美国时不时对关键组件实施的出口制裁，中国看到了升级产业链对于经济发展的重要性，并为此付出了巨大努力。
为了稳坐AI技术的全球宝座，美国采取了“小院高墙”策略，在核心AI技术周围设“墙”，并鼓励盟国限制对中国的出口。然而，中国并未因此退缩，反而加大了在易受美国制裁或出口管控的关键领域的发展力度。教育部提出了多个集成攻关大平台（IRP），通过重大机构改革助力国家在关键领域取得突破。
尽管美国在短期内仍可能在芯片领域保持“卡脖子”优势，但中国在其他方面的准备更加充分。例如，对消耗大量电力的数据中心的需求日益旺盛。中国正计划在土地和电力相对便宜的西部大面积建设数据中心，以满足这一需求。
中国独特的经济和政治生态将引领AI向着特定路径发展。医疗资源均衡化、准确预测天气模式以及管理产业物流等挑战比开发AI对话机器人和数字伴侣更为紧迫。考虑到合规性要求，中国巨大的消费市场加上制造基础，或能推动“具身AI”的发展，如AI驱动的机器人、自动驾驶汽车和工业设备等。
在语言模型领域，中国的下一个发力点可能是识别出能出口至其他新兴经济体的一系列产品。中国政府已落实了重大政策改革，将数据视为与资本、人力和土地等同的资源。目前，中国占到了全球所有大语言模型的36%，仅次于美国。
随着中美两国在AI领域的发展各行其道，谁先谁后的问题已不再那么重要。重要的是，两国都在为未来的科技竞争做好充分准备，并努力在全球市场中占据一席之地。
|人工智能|视觉算法|大数据|充电桩|储能系统集成|智慧充电运营平台| |新能源电动汽车||新能源||智慧信息化系统|解决方案|运营平台建设|
华远系统是致力于人工智能（AI算法以及流媒体技术），信息软件技术，新能源、物联网等领域的集成商，在智慧社区，智慧园区，智慧停车，充电桩（储能充电站/光储充）及充电桩软件管理平台，储能系统集成，车联网有整套解决方案以及成功的项目案例。
说明：本文章所引用的资料均通过互联网等公开渠道合法获取，仅作为行业交流和学习使用，并无任何商业目的。其版权归原资料作者或出版社所有，小编不对所涉及的版权问题承担任何法律责任。若版权方、出版社认为本文章侵权，请立即联系小编删除。
来源：华远系统
