近年来，人工智能（AI）技术迅猛发展，已成为全球科技竞争的核心领域。中国作为AI技术的重要参与者，既面临重大机遇，也需应对技术封锁、伦理争议等挑战。如何在自主可控的前提下推动AI创新，同时确保技术服务于社会福祉，成为亟待解决的命题。本文将从技术自立、应用落地、风险治理等维度，探讨中国AI发展的路径与方向。
一、以自主创新筑牢技术根基
核心技术自主化是中国AI发展的首要任务。当前，AI底层技术如高端芯片（如GPU）、框架算法（如深度学习模型）仍依赖国外企业，存在“卡脖子”风险。对此，需从三方面突破：
此外，可借鉴“两弹一星”模式，通过国家战略科技力量组织攻关，避免资源分散化。
二、以场景驱动赋能实体经济
技术价值最终体现在实际应用中。中国拥有全球最丰富的AI应用场景，需聚焦三大领域：
– 制造业升级：工业质检、预测性维护等场景可提升生产效率。如腾讯AI Lab与三一重工合作，将设备故障识别准确率提高至99%。
– 民生服务优化：AI医疗影像辅助诊断已覆盖全国2000余家医院，但需进一步下沉至基层医疗机构。
– 农业现代化：无人机植保、智能温室等技术可缓解劳动力短缺问题，但需降低农民使用门槛。
需警惕“伪AI”项目泛滥，建立以实效为导向的评估体系，例如要求企业公开AI模型的投入产出比数据。
三、以系统治理防范发展风险
AI的双刃剑效应要求构建全周期治理框架：
值得注意的是，监管需保持动态平衡。新加坡“沙盒监管”模式值得借鉴，即在限定场景内允许技术试错，再逐步推广成熟经验。
中国AI发展正处于从“跟跑”到“并跑”的关键阶段。未来需坚持技术攻关与应用落地双轮驱动，同时通过法治化手段化解伦理风险。只有将创新自主权、产业主导权牢牢掌握在手中，才能在AI时代赢得战略主动。正如《人民日报》所强调，这是一条需要政企学研多方协同的长期之路，也是实现科技强国的必由之途。
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